This HTML5 document contains 237 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
n36	http://www.ietf.org/rfc/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
n39	http://dbpedia.org/resource/AN/
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
dbpedia-et	http://et.dbpedia.org/resource/
dbpedia-he	http://he.dbpedia.org/resource/
n16	http://dbpedia.org/resource/Wikt:
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
n22	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
n31	http://dbpedia.org/resource//dev/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
dbpedia-cs	http://cs.dbpedia.org/resource/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n38	https://www.protegost.com/
n35	http://dbpedia.org/resource/File:
n41	http://www.rand.org/pubs/papers/
dbp	http://dbpedia.org/property/
n43	http://www.rand.org/publications/classics/randomdigits/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
n44	http://www.cryptography.com/public/pdf/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/
n32	http://www.mugu.com/galton/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
n27	https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
n28	https://web.archive.org/web/20180301104756/https:/geant4.web.cern.ch/geant4/results/papers/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-tr	http://tr.dbpedia.org/resource/
n13	https://geant4.web.cern.ch/geant4/results/papers/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item

dbr:Hardware_random_number_generator

rdf:type

yago:Equipment103294048 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Artifact100021939 yago:Whole100003553 dbo:Device yago:WikicatComputerPeripherals yago:ElectronicEquipment103278248 yago:Object100002684 owl:Thing yago:Instrumentality103575240 yago:Peripheral103916720

rdfs:label

ハードウェア乱数生成器 하드웨어 난수발생기 جهاز توليد أعداد عشوائية Hardware random number generator Generatore hardware di numeri casuali Gerador de número pseudoaleatório (hardware) Hardwarový generátor náhodných čísel 硬件随机数生成器 Générateur de nombres aléatoires matériel Апаратний генератор випадкових чисел Аппаратный генератор случайных чисел Hardwarezufallszahlengenerator

rdfs:comment

ハードウェア乱数生成器（ハードウェアらんすうせいせいき）は、ハードウェアに由来する不確定性を利用した、擬似乱数列でない「真の乱数列」を発生させるシステム。コンピュータの内部などのものでは、システム中にソフトウェアが併用されることも多い。 サイコロなども原始的なハードウェア乱数生成器である。 ダイオードの生成するノイズや熱雑音、放射性物質の崩壊による放射線をセンサで検出するなど、ランダムな物理現象を用い、その信号を元に乱数を生成する。物理現象は必ずしも一様乱数とはならないため、センサからの出力を必要な種類の乱数に変換する必要がある場合もある。使用環境によっては発生する乱数に傾向が見られないようにノイズ発生器を設計することが重要になる。 Апаратний генератор випадкових чисел (генератор істинно випадкових чисел) — пристрій, який генерує послідовність випадкових чисел на основі вимірюваних параметрів фізичного процесу, що протікає. Робота таких пристроїв часто заснована на використанні надійних , таких як тепловий шум, фотоефект, квантові явища тощо. Ці процеси теоретично абсолютно непередбачувані, на практиці ж одержувані з них випадкові числа можна перевірити за допомогою . Аппара́тный генера́тор случа́йных чи́сел (генератор истинно случайных чисел) — устройство, которое генерирует последовательность случайных чисел на основе измеряемых, хаотически изменяющихся параметров протекающего физического процесса. Работа таких устройств часто основана на использовании надёжных источников энтропии, таких, как тепловой шум, дробовой шум, фотоэлектрический эффект, квантовые явления и т. д. Эти процессы в теории абсолютно непредсказуемы, на практике же получаемые из них случайные числа проверяются с помощью специальных статистических тестов. Na computação, um hardware gerador de número pseudo-aleatório (HRNG) é um dispositivo que gera números aleatórios a partir de um processo físico. Esses dispositivos são normalmente baseados em fenômenos de nível microscópico que geram sinal em forma de "ruído" sendo estatisticamente imprevisíveis, como ruído térmico, efeito fotoelétrico e outros fenômenos quântico. Esses processos são, em teoria, completamente imprevisíveis à medida que uma equação que domine tais fenômenos não seja conhecida ou computável, e a afirmação de imprevisibilidade está sujeita a testes experimentais. O gerador de números aleatórios constituído por hardware baseado em fenômenos quânticos, necessita de um amplificador para trazer o resultado do processo físico para o nível macroscópico, e de um transdutor para con Hardwarový generátor náhodných čísel (TRNG, anglicky true random number generator) je v informatice zařízení, které je připojeno k počítači (nebo je obsaženo přímo v procesoru) a které generuje náhodná čísla z fyzikálního procesu. Taková zařízení jsou často založena na mikroskopických jevech, které generují nízkoúrovňové, statisticky náhodné "šumové" signály, například z či fotoelektrického jevu nebo jiných kvantových jevů. Tyto procesy jsou, teoreticky, zcela nepředvídatelné a teoretická potvrzení nepředvídatelnosti jsou předmětem zkušebního testu. Kvantově založený hardwarový generátor náhodných čísel se typicky skládá z převodníku převádějící některé aspekty fyzikálních jevů na elektrický signál, a dalších elektronických obvodů, aby byl výstup snímače přenesen do makroskopické oblasti En informatique, un générateur de nombres aléatoires matériel (aussi appelé générateur de nombres aléatoires physique ; en anglais, hardware random number generator ou true random number generator) est un appareil qui génère des nombres aléatoires à partir d'un phénomène physique, plutôt qu'au moyen d'un programme informatique. Un générateur de nombres aléatoires matériel consiste typiquement en En échantillonnant de façon répétée les nombres obtenus, on obtient une suite de nombres aléatoires. 硬件随机数生成器（英語：hardware random number generator），或真随机数生成器（True Random Number Generator，縮寫：TRNG）是一种通过物理过程而不是计算机程序来生成随机数的设备。这样的设备通常是基于一些能生成低等级、统计学随机的「噪声」信号的微观现象，如热力学噪声、光电效应和量子现象。这些物理过程在理论上是完全不可预测的，并且已经得到了实验的证实。硬件随机数生成器通常由换能器、放大器和模拟数字转换器组成。其中换能器用来将物理过程中的某些效果转换为电信号，放大器及其电路用来将随机扰动的振幅放大到宏观级别，而模拟数字转换器则用来将输出变成数字，通常是二进制的零和一。通过重复采样这些随机的信号，一系列的随机数得以生成。 随机数据生成器也可以建立在「随机」的宏观过程基础上，比如基于掷硬币、骰子、轮盘和彩票摇奖机。这些现象中的不可预测性可由动力系统和混沌理论证明。虽然在经典力学中宏观过程都是决定论的，但一个设计良好的此类设备是无法在现实生活中被预测的，因为它的每次使用都依赖于敏感的初始条件。 虽然骰子传统上被用作赌博的工具或角色扮演游戏中的「随机」元素，但早在1890年，维多利亚时代科学家弗朗西斯·高尔顿就描述了一种用骰子来产生科学研究用的随机数的方法。 In informatica, un generatore hardware di numeri casuali (in lingua inglese Hardware Random Number Generator (HRNG) oppure True Random Number Generator (TRNG)) è un apparato hardware che genera numeri casuali da un processo fisico anziché attraverso un algoritmo. Tali dispositivi sono basati tipicamente su fenomeni microscopici come il rumore termico o l'effetto fotoelettrico o altri fenomeni quantistici. Si tratta di processi stocastici che sono, in teoria, completamente imprevedibili, anche se il possesso effettivo di questa proprietà deve essere sottoposto a test di verifica. Il generatore hardware di numeri casuali viene utilizzato in alternativa agli algoritmi di generazione dei numeri pseudo-casuali tipicamente implementati nei software per computer. جهاز توليد رقم عشوائي (بالإنجليزية: hardware random number generator )‏ وتختصر TRNG هو قطعة إلكترونية تقوم بتوليد أرقام عشوائية، بناء على ضواهر فيزيائية، مثل الضوضاء أو الحرارية أو التأثير الكهروضوئي وقد تستخدم الظواهر الكمومية والاضمحلال الإشعاعي. هذه العمليات، من الناحية النظرية لا يمكن التنبؤ بها تماما، ولتأكيدات عدم القدرة على التنبؤ تخضع للاختبار تجريبي. و على النقيض هناك عدد شبه عشوائي، الذي يتم الحصول عليه من سلسلة حتمية من الأرقام التي لديها بعض الخصائص من الأرقام العشوائية الحقيقية. الأرقام الزائفة عشوائية بطبيعتها يمكن التنبؤ بها وهي عرضة للتحليل عكسيا. In computing, a hardware random number generator (HRNG) or true random number generator (TRNG) is a device that generates random numbers from a physical process, rather than by means of an algorithm. Such devices are often based on microscopic phenomena that generate low-level, statistically random "noise" signals, such as thermal noise, the photoelectric effect, involving a beam splitter, and other quantum phenomena. These stochastic processes are, in theory, completely unpredictable for as long as an equation governing such phenomena is unknown or uncomputable. This is in contrast to the paradigm of pseudo-random number generation commonly implemented in computer programs. 컴퓨팅에서 하드웨어 난수발생기(hardware random number generator, HRNG) 또는 진정한 난수발생기(true random number generator, TRNG)는 알고리즘의 수단이 아닌, 를 통해 난수를 생성하는 장치이다. 이러한 장치들은 를 수반하는 광전 효과, , 그리고기타 양자 현상 등 로우레벨의 통계적으로 무작위인 노이즈 시그널을 생성하는 미세 현상에 기반을 두는 경우가 종종 있다. 이러한 추계학적 프로세스는 이론적으로 완전히 예측이 불가능하다. 하드웨어 난수발생기는 일반적으로 일부 측면의 물리적 현상을 전기 신호로 변환하기 위한 로 구성되며 특정한 유형의 아날로그-디지털 변환회로가 포함되어 있어서 출력을 0, 1 바이너리 숫자인 디지털 숫자로 변환한다. 무작위의 신호를 반복적으로 양자화함으로써 일련의 난수를 얻을 수 있다.

rdfs:seeAlso

dbr:Entropy_estimation dbr:Applications_of_randomness

foaf:depiction

n22:Sun-crypto-accelerator-1000.jpg

dcterms:subject

dbc:Cryptography dbc:Computer_peripherals dbc:Random_number_generation

dbo:wikiPageID

160506

dbo:wikiPageRevisionID

1110970136

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Noise_(signal_processing) dbr:Nothing_up_my_sleeve_number dbr:Thermal_noise dbr:Quantum_mechanics dbr:Gambling dbr:Statistical_interpretation dbr:Resistor dbr:Intel dbr:MD5 dbr:Randomness_tests dbr:Lottery_machine dbr:Pseudorandom_number_generator dbr:Random_number_generation dbr:Random_number_generator_attack dbr:Coin_flipping dbr:Physical_process dbr:Dynamical_system dbc:Cryptography dbr:Asymptotically_almost_surely dbr:Central_limit_theorem dbr:Transport_Layer_Security dbr:Block_cipher dbr:Key_(cryptography) dbr:Disk_drive dbr:Exclusive_or n16:gold_standard dbr:Dice dbr:Cryptanalysis dbr:Schmitt_trigger dbr:Information_entropy dbr:Zener_diode dbr:Quantum dbr:SHA-1 dbr:Phonon dbr:Yarrow_algorithm dbr:Hash_function dbr:Mutually_exclusive_events dbr:XOR dbr:Random_seed dbr:Statistically_random dbc:Computer_peripherals dbr:Whitening_transformation dbr:Stochastic dbr:Photon dbr:Interrupt dbr:VIA_C3 dbr:FIPS_140 dbr:Initialization_vector dbr:Analog-to-digital_converter dbr:Shuffling_playing_cards dbr:Premium_Bond dbr:Cryptographic_nonce dbr:Vacuum_energy dbr:Conscription dbr:Transistor dbr:Initial_conditions dbr:Cryptlib dbr:Spontaneous_parametric_down-conversion dbr:Absolute_zero dbr:Data_encryption dbr:RAND_Corporation dbr:Khufu_and_Khafre dbr:Trusted_Platform_Module dbr:Instability dbr:Ivy_Bridge_(microarchitecture) dbr:Keno dbr:Lava_lamp dbr:Transducer dbr:Thyratron dbr:Falling_edge dbr:Statistical_mechanics dbr:Federal_Information_Processing_Standard dbr:Computer_program dbr:John_von_Neumann dbr:Francis_Galton dbr:Avalanche_diode dbr:Homodyne_detection dbr:Geiger_counter dbr:Avalanche_breakdown dbr:Role_playing_game dbr:Lottery dbr:Zener_breakdown dbr:Bell_test_experiments dbr:Spoofing_attack n31:random dbr:Quantum_tunneling dbr:Victorian_era n35:Sun-crypto-accelerator-1000.jpg dbr:Proof-of-stake dbr:Amplifier dbr:Cyclic_redundancy_check dbr:League_of_entropy dbr:Juror dbr:Optical_parametric_oscillator dbr:Algorithm dbr:RIPEMD-160 dbr:P–n_junction dbr:Randomization dbr:Fortuna_(PRNG) dbr:Electronic_amplifier dbr:Newtonian_mechanics n39:CYZ-9 dbr:Nuclear_decay dbr:Shot_noise dbr:Theodore_Ts'o dbr:Roulette dbr:Beam_splitter dbr:Field-programmable_gate_array dbc:Random_number_generation dbr:National_Institute_of_Standards_and_Technology dbr:Douglas_Aircraft dbr:Chaos_theory dbr:Block_cipher_modes_of_operation dbr:Opinion_poll dbr:NIST dbr:List_of_random_number_generators dbr:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generator dbr:Cryptography dbr:Randomness_extractor dbr:Lavarand dbr:Binary_digits dbr:Computing dbr:Photoelectric_effect dbr:Rising_edge dbr:Noise_(radio) dbr:Piling-up_lemma dbr:Pseudorandom dbr:Cryptographic_key dbr:Random.org dbr:Blum_Blum_Shub dbr:RDRAND dbr:Uncertainty_principle dbr:Johnson-Nyquist_noise dbr:Truerand dbr:Band_gap dbr:Stream_cipher dbr:Deterministic_algorithm dbr:A_Million_Random_Digits_with_100,000_Normal_Deviates

dbo:wikiPageExternalLink

n13:QMD-MC2010.pdf n28:QMD-MC2010.pdf n32:statistician.html n36:rfc4086.txt n38: n41:P44 n43: n41:P113 n44:IntelRNG.pdf

owl:sameAs

dbpedia-ar:جهاز_توليد_أعداد_عشوائية dbpedia-it:Generatore_hardware_di_numeri_casuali freebase:m.0156k0 wikidata:Q2467587 dbpedia-uk:Апаратний_генератор_випадкових_чисел yago-res:Hardware_random_number_generator dbpedia-ru:Аппаратный_генератор_случайных_чисел dbpedia-zh:硬件随机数生成器 dbpedia-cs:Hardwarový_generátor_náhodných_čísel dbpedia-he:מחולל_מספרים_אקראיים n27:2KW6Y dbpedia-de:Hardwarezufallszahlengenerator dbpedia-pt:Gerador_de_número_pseudoaleatório_(hardware) dbpedia-tr:Gerçek_rassal_sayı_üreteci dbpedia-ko:하드웨어_난수발생기 dbpedia-et:Riistvaraline_juhuarvugeneraator dbpedia-fa:تولیدکننده_شماره_تصادفی_سخت‌افزار dbpedia-ja:ハードウェア乱数生成器 dbpedia-fr:Générateur_de_nombres_aléatoires_matériel

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Refend dbt:Reflist dbt:Refbegin dbt:More_citations_needed dbt:Main dbt:Short_description dbt:Third-party_inline dbt:US_patent dbt:See_also dbt:Further dbt:Citation_needed dbt:Citation

dbo:thumbnail

n22:Sun-crypto-accelerator-1000.jpg?width=300

dbo:wikiPageInterLanguageLink

dbpedia-de:Zufallszahlengenerator

dbo:abstract

In informatica, un generatore hardware di numeri casuali (in lingua inglese Hardware Random Number Generator (HRNG) oppure True Random Number Generator (TRNG)) è un apparato hardware che genera numeri casuali da un processo fisico anziché attraverso un algoritmo. Tali dispositivi sono basati tipicamente su fenomeni microscopici come il rumore termico o l'effetto fotoelettrico o altri fenomeni quantistici. Si tratta di processi stocastici che sono, in teoria, completamente imprevedibili, anche se il possesso effettivo di questa proprietà deve essere sottoposto a test di verifica. Il generatore hardware di numeri casuali viene utilizzato in alternativa agli algoritmi di generazione dei numeri pseudo-casuali tipicamente implementati nei software per computer. ハードウェア乱数生成器（ハードウェアらんすうせいせいき）は、ハードウェアに由来する不確定性を利用した、擬似乱数列でない「真の乱数列」を発生させるシステム。コンピュータの内部などのものでは、システム中にソフトウェアが併用されることも多い。 サイコロなども原始的なハードウェア乱数生成器である。 ダイオードの生成するノイズや熱雑音、放射性物質の崩壊による放射線をセンサで検出するなど、ランダムな物理現象を用い、その信号を元に乱数を生成する。物理現象は必ずしも一様乱数とはならないため、センサからの出力を必要な種類の乱数に変換する必要がある場合もある。使用環境によっては発生する乱数に傾向が見られないようにノイズ発生器を設計することが重要になる。 Na computação, um hardware gerador de número pseudo-aleatório (HRNG) é um dispositivo que gera números aleatórios a partir de um processo físico. Esses dispositivos são normalmente baseados em fenômenos de nível microscópico que geram sinal em forma de "ruído" sendo estatisticamente imprevisíveis, como ruído térmico, efeito fotoelétrico e outros fenômenos quântico. Esses processos são, em teoria, completamente imprevisíveis à medida que uma equação que domine tais fenômenos não seja conhecida ou computável, e a afirmação de imprevisibilidade está sujeita a testes experimentais. O gerador de números aleatórios constituído por hardware baseado em fenômenos quânticos, necessita de um amplificador para trazer o resultado do processo físico para o nível macroscópico, e de um transdutor para converter este resultado em sinais digitais. Um gerador de número aleatório de hardware tem sua principal aplicação na criptografia, de forma que são usados para gerar chaves criptográficas aleatórias para transmitir dados com segurança. Existe também a possibilidade do gerador utilizar de processos macroscópicos para a criação de números aleatórios, utilizando de dispositivos de lançamentos de dados, moedas, roletas e máquinas de loterias. Muitas vezes se utiliza uma webcam comum (mesmo com o visor fechado) como gerador de número aleatório. En informatique, un générateur de nombres aléatoires matériel (aussi appelé générateur de nombres aléatoires physique ; en anglais, hardware random number generator ou true random number generator) est un appareil qui génère des nombres aléatoires à partir d'un phénomène physique, plutôt qu'au moyen d'un programme informatique. De tels appareils sont souvent basés sur des phénomènes microscopiques qui génèrent de faibles signaux de bruit statistiquement aléatoires, tels que le bruit thermique ou l'effet photoélectrique. Ils impliquent souvent un miroir semi-réfléchissant ou d'autres phénomènes quantiques. Ces processus stochastiques sont, en théorie, totalement imprévisibles. Un générateur de nombres aléatoires matériel consiste typiquement en * un transducteur pour convertir un certain aspect du phénomène physique en un signal électrique ; * un amplificateur pour augmenter l'amplitude des fluctuations aléatoires à un niveau mesurable ; * et un convertisseur analogique numérique pour convertir le signal de sortie en un nombre, souvent un simple chiffre binaire 0 ou 1. En échantillonnant de façon répétée les nombres obtenus, on obtient une suite de nombres aléatoires. La principale application des générateurs de nombres aléatoires matériels est en cryptographie, où ils sont utilisés pour générer des clés cryptographiques aléatoires servant à transmettre des données en toute sécurité. Ils sont largement utilisés dans les protocoles de chiffrement Internet tels que le protocole Secure Sockets Layer (SSL). Les générateurs de nombres aléatoires matériels peuvent également être construits à partir de processus macroscopiques aléatoires, en utilisant des dispositifs tels que le jeu de pile ou face, les dés, les roulettes et les diverses machines de loterie. La présence de l'imprévisibilité dans ces phénomènes s'appuie sur la théorie des systèmes dynamiques instables et la théorie du chaos. Même si les processus macroscopiques sont déterministes selon la mécanique newtonienne, en pratique, la sortie d'un dispositif bien conçu comme une roulette ne peut pas être prédite, car elle dépend des micro détails des conditions initiales de chaque utilisation et ces micro détails ne peuvent pas être mesurés et contrôlés. Bien que les dés aient été surtout utilisés dans les jeux de hasard et, plus récemment, comme des éléments de randomisation dans les jeux (par exemple, les jeux de rôle), le savant victorien Francis Galton a décrit une façon d'utiliser des dés pour générer des nombres aléatoires explicitement à des fins scientifiques en 1890. Les générateurs de nombres aléatoires matériels produisent généralement un nombre limité de bits aléatoires par seconde. Afin d'augmenter le débit de bits aléatoires, ils sont souvent utilisés pour générer une graine aléatoire pour un générateur de nombres pseudo-aléatoires plus rapide. 컴퓨팅에서 하드웨어 난수발생기(hardware random number generator, HRNG) 또는 진정한 난수발생기(true random number generator, TRNG)는 알고리즘의 수단이 아닌, 를 통해 난수를 생성하는 장치이다. 이러한 장치들은 를 수반하는 광전 효과, , 그리고기타 양자 현상 등 로우레벨의 통계적으로 무작위인 노이즈 시그널을 생성하는 미세 현상에 기반을 두는 경우가 종종 있다. 이러한 추계학적 프로세스는 이론적으로 완전히 예측이 불가능하다. 하드웨어 난수발생기는 일반적으로 일부 측면의 물리적 현상을 전기 신호로 변환하기 위한 로 구성되며 특정한 유형의 아날로그-디지털 변환회로가 포함되어 있어서 출력을 0, 1 바이너리 숫자인 디지털 숫자로 변환한다. 무작위의 신호를 반복적으로 양자화함으로써 일련의 난수를 얻을 수 있다. 硬件随机数生成器（英語：hardware random number generator），或真随机数生成器（True Random Number Generator，縮寫：TRNG）是一种通过物理过程而不是计算机程序来生成随机数的设备。这样的设备通常是基于一些能生成低等级、统计学随机的「噪声」信号的微观现象，如热力学噪声、光电效应和量子现象。这些物理过程在理论上是完全不可预测的，并且已经得到了实验的证实。硬件随机数生成器通常由换能器、放大器和模拟数字转换器组成。其中换能器用来将物理过程中的某些效果转换为电信号，放大器及其电路用来将随机扰动的振幅放大到宏观级别，而模拟数字转换器则用来将输出变成数字，通常是二进制的零和一。通过重复采样这些随机的信号，一系列的随机数得以生成。 随机数据生成器也可以建立在「随机」的宏观过程基础上，比如基于掷硬币、骰子、轮盘和彩票摇奖机。这些现象中的不可预测性可由动力系统和混沌理论证明。虽然在经典力学中宏观过程都是决定论的，但一个设计良好的此类设备是无法在现实生活中被预测的，因为它的每次使用都依赖于敏感的初始条件。 虽然骰子传统上被用作赌博的工具或角色扮演游戏中的「随机」元素，但早在1890年，维多利亚时代科学家弗朗西斯·高尔顿就描述了一种用骰子来产生科学研究用的随机数的方法。 硬件随机数生成器通常每秒只能产生很有限的随机比特，这意味着它是相对较慢的。为了提高数据产生效率，它们都常被用来生成伪随机数生成器的「种子」，并以此生成伪随机的输出序列。 Апаратний генератор випадкових чисел (генератор істинно випадкових чисел) — пристрій, який генерує послідовність випадкових чисел на основі вимірюваних параметрів фізичного процесу, що протікає. Робота таких пристроїв часто заснована на використанні надійних , таких як тепловий шум, фотоефект, квантові явища тощо. Ці процеси теоретично абсолютно непередбачувані, на практиці ж одержувані з них випадкові числа можна перевірити за допомогою . Апаратні генератори випадкових чисел головним чином застосовують щоб проводити статистичні випробування і в криптографії, де їх використовують щоб створювати криптографічні ключі для зашифрованої передачі даних. Також такі апарати широко використовуються в інтернет-казино для імітації, наприклад, рулетки. Але через складність реалізації й відносну повільність використання подібних генераторів залежить від потреб конкретної предметної області й від будови самого генератора. In computing, a hardware random number generator (HRNG) or true random number generator (TRNG) is a device that generates random numbers from a physical process, rather than by means of an algorithm. Such devices are often based on microscopic phenomena that generate low-level, statistically random "noise" signals, such as thermal noise, the photoelectric effect, involving a beam splitter, and other quantum phenomena. These stochastic processes are, in theory, completely unpredictable for as long as an equation governing such phenomena is unknown or uncomputable. This is in contrast to the paradigm of pseudo-random number generation commonly implemented in computer programs. A hardware random number generator typically consists of a transducer to convert some aspect of the physical phenomena to an electrical signal, an amplifier and other electronic circuitry to increase the amplitude of the random fluctuations to a measurable level, and some type of analog-to-digital converter to convert the output into a digital number, often a simple binary digit 0 or 1. By repeatedly sampling the randomly varying signal, a series of random numbers is obtained. The main application for electronic hardware random number generators is in cryptography, where they are used to generate random cryptographic keys to transmit data securely. They are widely used in Internet encryption protocols such as Transport Layer Security (TLS). Random number generators can also be built from "random" macroscopic processes, using devices such as coin flipping, dice, roulette wheels and lottery machines. The presence of unpredictability in these phenomena is supported by the theory of unstable dynamical systems and chaos theory. Even though macroscopic processes are deterministic under Newtonian mechanics, the output of a well-designed device can be impractical to predict in practice, because it depends on the sensitive, micro-details of the initial conditions of each use. Although dice have been mostly used in gambling, and as "randomizing" elements in games (e.g. role playing games), the Victorian scientist Francis Galton described a way to use dice to explicitly generate random numbers for scientific purposes in 1890. Hardware random number generators generally produce only a limited number of random bits per second. In order to increase the available output data rate, they are often used to generate the "seed" for a faster cryptographically secure pseudorandom number generator, which then generates a pseudorandom output sequence at a much higher data rate. With random number generators based on a noisy classical system or an elementary quantum measurement, assertions of unpredictability should be based on a careful model describing the underlying physics. Yet any such model must make a number of assumptions that may not be valid, and are difficult to verify. But starting in 2010, "Einstein-certified" quantum physics experiments have been able to demonstrate, sometimes even to remote observers, that the bits they produce are unpredictable, requiring only very mild assumptions about signals not being able to travel faster than the speed of light. Hardwarový generátor náhodných čísel (TRNG, anglicky true random number generator) je v informatice zařízení, které je připojeno k počítači (nebo je obsaženo přímo v procesoru) a které generuje náhodná čísla z fyzikálního procesu. Taková zařízení jsou často založena na mikroskopických jevech, které generují nízkoúrovňové, statisticky náhodné "šumové" signály, například z či fotoelektrického jevu nebo jiných kvantových jevů. Tyto procesy jsou, teoreticky, zcela nepředvídatelné a teoretická potvrzení nepředvídatelnosti jsou předmětem zkušebního testu. Kvantově založený hardwarový generátor náhodných čísel se typicky skládá z převodníku převádějící některé aspekty fyzikálních jevů na elektrický signál, a dalších elektronických obvodů, aby byl výstup snímače přenesen do makroskopické oblasti a nějaký A/D převodník pro konverzi analogového výstupu do digitálního formy (řada binárních čísel 0 a 1). Tím, že opakujeme vzorky náhodně různého signálu, se získá řada náhodných čísel. Hardwarové generátory náhodných čísel se liší od generátorů pseudonáhodných čísel, které se běžné používají ve většině počítačů. Tyto pseudogenerátory náhodných čísel používají deterministický algoritmus pro výrobu číselné posloupnosti. Proto nejsou vhodné pro kryptografické aplikace, jsou totiž náchylné k útoku. Takže ve vysokých bezpečnostních aplikací, jako jsou produkce náhodných klíčů pro vojenské a obchodní šifrovací systémy, se používají generátory hardwarově náhodné. Hardwarové generátory náhodných čísel jsou často relativně pomalé a mohou produkovat (do jisté míry vždy produkují) zkreslené sekvence (tj. některé hodnoty jsou častější než ostatní), což vyžaduje použití . Zdrojem nenáhodnosti generátoru (tedy i jeho slabosti) může být například pravidelné elektromagnetické záření (zdroj může být zabudován v zařízení, ale může pocházet i z elektromagnetického rušení) ovlivňující stavy. جهاز توليد رقم عشوائي (بالإنجليزية: hardware random number generator )‏ وتختصر TRNG هو قطعة إلكترونية تقوم بتوليد أرقام عشوائية، بناء على ضواهر فيزيائية، مثل الضوضاء أو الحرارية أو التأثير الكهروضوئي وقد تستخدم الظواهر الكمومية والاضمحلال الإشعاعي. هذه العمليات، من الناحية النظرية لا يمكن التنبؤ بها تماما، ولتأكيدات عدم القدرة على التنبؤ تخضع للاختبار تجريبي. و على النقيض هناك عدد شبه عشوائي، الذي يتم الحصول عليه من سلسلة حتمية من الأرقام التي لديها بعض الخصائص من الأرقام العشوائية الحقيقية. الأرقام الزائفة عشوائية بطبيعتها يمكن التنبؤ بها وهي عرضة للتحليل عكسيا. نقل البيانات، وتتبع البيانات الشخصية، والتداول عبر الإنترنت، الأعمال المصرفية وإرسال رسائل البريد الإلكتروني.كلها أعمال حيوية تتم من خلال الأسلاك أو الألياف الضوئية أو لاسلكيا، والحاجة إلى حماية كل هذه البيانات من المتسللين أو التجسس يتطلب تكنولوجيا لحماية وإخفاء المحتوى الشخصي جهازالتوليد العشوائي هو جهاز أساسي لحماية خصوصية الاتصالات الإلكترونية. وهو عنصر أساسي في عملية التشفير الذي يحمي المعلومات من المهاجمين من خلال جعلها غير قابلة للقراءة.فقوة آلية التشفير يرتبط ارتباطا مباشرا بآلية توليد الأرقام. * بوابة الفيزياء * بوابة تعمية * بوابة تقانة المعلومات * بوابة علم الحاسوب Аппара́тный генера́тор случа́йных чи́сел (генератор истинно случайных чисел) — устройство, которое генерирует последовательность случайных чисел на основе измеряемых, хаотически изменяющихся параметров протекающего физического процесса. Работа таких устройств часто основана на использовании надёжных источников энтропии, таких, как тепловой шум, дробовой шум, фотоэлектрический эффект, квантовые явления и т. д. Эти процессы в теории абсолютно непредсказуемы, на практике же получаемые из них случайные числа проверяются с помощью специальных статистических тестов. Аппаратные генераторы случайных чисел главным образом применяются для проведения статистических испытаний и в криптографии, где они используются для создания криптографических ключей для зашифрованной передачи данных. Также такие устройства широко используются в интернет-казино для имитации, например, рулетки. Но из-за сложности реализации и относительной медленности использование подобных генераторов зависит от потребностей конкретной предметной области и от устройства самого генератора.

gold:hypernym

dbr:Device

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:Hardware_random_number_generator?oldid=1110970136&ns=0

dbo:wikiPageLength

37462

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Hardware_random_number_generator