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生成器

几个问题为什么需要在哪里?为何要采用代替?这种代替是否有不利影响?如何产生(? 以下内容将围绕这几个问题依次说明。2. 也就是说,在蒙特卡洛方法中,起到了至关重要的作用。4.“ 既然叫做“,那么这个过程显然就不是的了。尽管其表现形式可能比较,但其实际上是一确定性的过程。 ,那么变量?服从?。也就是说,通过均匀分布,可以得到满足其他分布的。5. 问题 为何要采用代替? 简单,我们基本上不可能采用计算产生无穷多的真,而在特定准则下和真具有相同的性质,而且容易产生任意多的。 这种代替是否有不利影响? 可能有,这是因为实际上是确定的,可能面临以下几个问题:人们可以通过已有的预测下一个值(破解);可能还是具有一些没有被测试出来的相关性;如果初始状态一致,会产生一样的序列。

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Randomrandom类在 java.util 包下,是最常用的生成器,其使用线性同余公式来生成,所以才说是。 构造方法与常用方法 类型 名字 解释 Random() 默认构造函 Random(long seed) 有参构造,用种子创建生成器 int nextInt 返回生成器中生成表序列中的下一个 int nextInt(int n) 返回均匀分布于区间 [0,n)的 double nextDouble 返回下一个 [0.0,1.0) 3. r5.nextInt());491030142202183584749-1244746321-1244746321从结果和源码可以看出:这里补充一下seed是final类型,线程更安全给定seed之后,的序列是确定的而没有给 seed因为依赖于变化的时间,所以每次的序列是不确定的常用 new Random().nextInt(int n)来生成4.

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    PHP问题

    ()函播种个人理解: mt_srand(seed)这个函的意思,是通过分发seed种子,然后种子有了后,靠mt_rand()生成。?? 为什么生成会一样呢?我们多次访问。可以看到再次循环的输出时它的并没有改变,依然是红框中出现的字其实,这就是的漏洞,存在可预测性。 生成是线性的,可以理解为y=ax,x就是种子,知道种子和一组不是就可以推y(了吗),当然实际上肯定更加复杂。?知道种子后,就可以确定输出的序列。 知道序列后,就可以确定种子。此类问题用到的是爆破,已经有写好的C脚本了。 kali下,进入目录,make time .php_mt_seed 第一个该脚本用于爆破出种子。??接下来以枯燥的抽奖一题为例深入学习php问题首先进入题目??

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    生成算法

    写在前面生成算法在计算科学领域应用广泛,比如枪击游戏里子弹命中扰动、据科学里对样本进行采样、密码设计、仿真领域等等,背后都会用到生成算法。说,那什么是呢? “学方法。 马特赛特旋转演算法Mersenne Twister 马特赛特旋转演算法,是1997年提出的生成算法,其修复了以往生成算法的诸多缺陷,可快速生成高质量的,且经过了广泛的统计学检验,目前在各种编程语言和库中已普遍存在或作为默认的发生器 ,被认为是更可靠的发生器。 n-1个状态x_1到x_{n-1},bit位为w生成:根据当前状态,通过移位、与、异或操作生成更新n个状态:每生成n个后,在生成下一个前,更新状态具体参见代码(来自WIKI

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    生成算法

    写在前面生成算法在计算科学领域应用广泛,比如枪击游戏里子弹命中扰动、据科学里对样本进行采样、密码设计、仿真领域等等,背后都会用到生成算法。说,那什么是呢? “学方法。 统计学检验如何判断一个序列是否够呢?生成算法多种多样,总要分出个孰好孰差,如何对各自的性进行定量评估呢?主要有两类方式,其出发点都是试图定量评估序列中是否隐含某种规律或模式:实证检验。 马特赛特旋转演算法Mersenne Twister 马特赛特旋转演算法,是1997年提出的生成算法,其修复了以往生成算法的诸多缺陷,可快速生成高质量的,且经过了广泛的统计学检验,目前在各种编程语言和库中已普遍存在或作为默认的发生器 ,被认为是更可靠的发生器。

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    记一次PHP漏洞

    前言​ 日常水群时看到的题目,刚看到的时候在写实验报告,所以大致看了一下,是php漏洞,下面具体写一下详细的解题过程。 mt_srand&mt_rand函分析​ 我们来看这两个函,首先mt_srand(seed)通过分发seed种子,接着靠mt_rand()函来生成。 然后我们就来多输出几次,相信在下面的测试你就明白了这个的漏洞 ? 可以看到,我们运行了很多次,所以我们可以找的到规律,生成的是相同的,这就是php漏洞,即生成的是可预测的。题目分析由于是在群内看到的题目,就不再分享题目链接。 我们在代码里看到了mt_srand和mt_rand两个函并且看到了mt_srand($_SESSION)可以知道session是用的设置的。

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    FPGA产生基于LFSR的

    1、概念 通过一定的算法对事先选定的种子(seed)做一定的运算可以得到一组人工生成的周期序列,在这组序列中以相同的概率选取其中一个字,该字称作,由于所选字并不具有完全的性,但是从实用的角度而言 这里的“”的含义是,由于该是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的,因此并不是真正的的选择是从种子开始的,所以为了保证每次得到的都足够地“”,种子的选择就显得非常重要,如果种子一样,那么同一个发生器产生的也会一样。 2、由LFSR引出的产生方法 产生的方法最常见的是利用一种线性反馈移位寄存器(LFSR),它是由n个D触发器和若干个异或门组成的,如下图: ? 3)D触发器的个越多,产生的状态就越多,也就越“”; 3、verilog实现 基于以上原理,下面用verilog产生一个n=8,反馈系为g0g1g2g3g4g5g6g7g8=101110001的发生器

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    FPGA设计中,产生LFSR

    今天给大侠带来在FPGA设计中,产生LFSR,话不多说,上货。 一、概述 通过一定的算法对事先选定的种子(seed)做一定的运算可以得到一组人工生成的周期序列,在这组序列中以相同的概率选取其中一个字,该字称作,由于所选字并不具有完全的性,但是从实用的角度而言 这里的“”的含义是,由于该是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的,因此并不是真正的的选择是从种子开始的,所以为了保证每次得到的都足够地“”,种子的选择就显得非常重要,如果种子一样,那么同一个发生器产生的也会一样。 ? 二、由LFSR引出的产生方法 产生的方法最常见的是利用一种线性反馈移位寄存器(LFSR),它是由n个D触发器和若干个异或门组成的,如下图: ?

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    使用Python模拟生成原理

    生成有很多种方法,其中一个是这样的:rNew = (a*rOld + b) % (end-start),然后设置rOld = rNew,一般要求用户指定种子rOld,当然也可以自由选择a和b, 但是这两个如果选择不好,可能会影响字的性。 本文重点演示生成原理和生成器函的用法。?代码运行结果为:?

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    PHP的加密生成器的使用

    PHP的加密生成器的使用今天我们来介绍的是 PHP 中的加密生成器(CSPRNG 扩展)。 rand() 已经不是很推荐使用了,mt_rand() 的生成速度更快一些,也是现在的主流函,而加密的生成函则是密码安全的,速度会比 mt_rand() 略慢一点。 字符生成var_dump(random_bytes(5)); string(10) 0681109dd1 random_bytes() 每次调用都会生成不同内容的字符串,而参则是字符长度的字符 生成var_dump(random_int(100, 999));var_dump(random_int(-1000, 0)); int(900) int(-791) 对于整字的生成就更简单了 生成来源上述两种加密的生成来源都是依赖于操作系统的,具体如下:在 Windows 系统,会使用 CryptGenRandom() 函

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    random — 生成器(史上总结最全)

    阅读本文需要6.5分钟目的:实现几种类型的生成器。random 模块基于 Mersenne Twister 算法提供了一个快速的生成器。 Mersenne Twister 最初开发用于为蒙特卡洛模拟器生成输入,可生成具有分布均匀,大周期的字,使其可以广泛用于各种应用。生成random() 函从生成的序列中返回下一个浮点

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    【勘误】PHP的加密生成器的使用

    原文章链接为:PHP的加密生成器的使用文中对于 random_bytes() 函的描述有误。 这个函的作用,可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。 原错误内容:random_bytes() 每次调用都会生成不同内容的字符串,而参则是字符长度的字符,在这里我们传递的是 5 ,返回了 10 个字符,可以看出这个参是字符量,而返回的其实是字节量 或者我们就直接记住它返回的就是参的两倍即可。至于这个函的作用嘛,可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。 Github原文链接:https:github.comzhangyue0503dev-blogblobmasterphp202007PHP的加密生成器的使用.md

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    Python自定义类使用约瑟夫环生成

    约瑟夫环问题请参考:Python版本的报游戏微课|中学生可以这样学Python(例5.3):报游戏 使用Python列表方法模拟约瑟夫环问题 问题描述: 使用约瑟夫环生成。 技术要点:1)在Python中自定义类;2)使得自定义类的对象支持内置函next();3)根据系统时间对据进行乱序的思路。 参考代码: ?运行结果: ?

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    学习笔记 | 基于FPGA的发生器(附代码)

    今天给大侠带来在基于FPGA的发生器,话不多说,上货。?今天是画师本人第一次和各位大侠见面,执笔绘画FPGA江湖,本人写了篇关于FPGA的发生器学习笔记,这里分享给大家,仅供参考。 分为三类,分别是、密码学安全的以及真。本次设计为基于FPGA生成的发生器,什么是呢? 统计学性指的是在给定的比特流样本中,1的量大致等于0的量,同理,“10”“01”“00”“11”四者量大致相等。类似的标准被称为统计学性。 满足这类要求的字在人类“一眼看上去”是的。在实际应用中往往使用就足够了。这些列是“似乎”,实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。 计算或计算器产生的有很长的周期性。它们不真正地,因为它们实际上是可以计算出来的,但是它们具有类似于的统计特征。这样的发生器叫做发生器。

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    C++ 新特性学习(六) — 新的字符串编码和

    这个库主要是提供了多钟生成符合统计学里各种分布的生成引擎,这部分我觉得不怎么用得上所以只是大略看了一下,下面是我看的时候做的记录。 C++11 的功能分为两部分: 第一,一个乱生成引擎,其中包含该生成引擎的状态,用来产生乱。第二,一个分布,这可以用来决定产生乱的范围,也可以决定以何种分布方式产生乱。 C++11 将会提供三种算法,每一种算法都有其强项和弱项: 模板类 整浮点 品质 速度 状态 linear_congruential 整 低 中等 1 subtract_with_carry 两者皆可 中等 快 25 mersenne_twister 整 佳 快 624 引擎预设类 类名 定义 minstd_rand0 std::linear_congruential_engine int random = distribution (engine); 产生

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    FPGA项目开发:基于FPGA的发生器(附代码)

    FPGA项目开发:基于FPGA的发生器(附代码)今天是画师和各位大侠见面了,执笔绘画FPGA江湖,本人写了篇关于FPGA的发生器学习笔记,这里分享给大家,仅供参考。 分为三类,分别是、密码学安全的以及真。本次设计为基于FPGA生成的发生器,什么是呢? 统计学性指的是在给定的比特流样本中,1的量大致等于0的量,同理,“10”“01”“00”“11”四者量大致相等。类似的标准被称为统计学性。 满足这类要求的字在人类“一眼看上去”是的。在实际应用中往往使用就足够了。这些列是“似乎”,实际上它们是通过一个固定的、可以重复的计算方法产生的。 计算或计算器产生的有很长的周期性。它们不真正地,因为它们实际上是可以计算出来的,但是它们具有类似于的统计特征。这样的发生器叫做发生器。

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    2018年的新通用算法(xoshiro xoroshiro)的C++(head only)实现

    前段时间看到说Lua 5.4用了一种新的通用算法,替换掉本来内部使用的CRT的引擎。我看了一下大致的实现,CPU和空间复杂度任然保持了一个较低的水平,并且循环节和说是性都还不错。 我们游戏项目中原本对大量场景的算法使用的是基于线性同余的TAUS88,但是使用过程中发现这个算法分布上还是有一些不是很理想,所以就想把这个新的科研成果也用进我们项目中试试看效果。 中部是功能封装,用于提供多引擎下统一的接口。剥离里项目中的梅森旋转和TAUS88引擎。 3. 下半部是简化的单元测试,单元测试据是采集自原作者的纯C代码的运行结果。 atframework 的utils项目: http:github.comatframeworkatframe_utils** * @file random_xor_combine_core.h * @brief 生成器 - xoshiro算法核心 * @see http:xoshiro.di.unimi.it * @note 2018年的新型的全功能型算法,也是lua 5.4内建的算法 * * Licensed

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    赌场老千与老虎的故事(下集) | 在的帮助下走远了

    前情提要在《赌场“老千”与老虎的故事(上集):赌场惊现神人》中,我们给大家详细介绍了这些俄国老千是如何通过作弊手段来在老虎上非法获益的,其实这一切还是归结于固有的特性。 技术人员会对视频进行分析,然后根据该型号设备的生成器来计算出这台老虎的运行模式。 Aristocrat、Novomatic和其他一些制造商所生产的老虎生成器已经被黑客破解了,而这种技术漏洞是没有那么容易被修复的。 虽然最新款老虎生成器使用了新的加密算法来保护设备所使用的学公式,但购买最新款的老虎绝对需要一大笔开销,而绝大多的赌场肯定也不愿意这样做。 只要这些存在漏洞的旧款老虎仍受绝大多的客户喜爱,那么赌场肯定会毫不犹豫地继续使用它们,即使老千偶尔会给他们带来一些经济损失,这点损失对他们来说也是不值一提的。

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    什么是

    其实真正的是不存在的,至少在代码层面不存在,因为在代码层面都是用算法来计算,而算法只能通过优化来确保在某个空间上均匀分布。 理想的打个比方,如果在0 - 100 里面生成 一万个,那么结果应该是这一万个均匀分布在 0 - 100 这个区间,也可以理解为每个出现的次基本一致。 而的话就可能出现很多情况了,比如正态分布,集中在中间的区间。如何接近理想的生成为了让结果尽可能接近理想情况,我们需要让每一次生成的结果和之前的结果有关联。 这里的原理是,Random会用算法把 100 转换成区间 0 - 10 中某一个点,之后生成的都会与上一次结果有关而且呈均匀分布。 虽然这样子可以生成接近理想的,但是也有个严重的问题,如果我们用同样的种子去生成的话,就可能导致结果是可以预测的。

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    DEDECMS漏洞分析

    一 、本篇本文为“DEDECMS漏洞”系列第三篇:第一篇:《DEDECMS漏洞分析 (一) PHP下的研究》第二篇:《DEDECMS漏洞分析 (二) cookie算法与key强度分析 Cookie造2. 通过邮箱认证3. ATTACK:修改一下dede_funcookie.php里面的参:*本文作者:,转载请注明来自FreeBuf.COM$cpu = 16$attack_method = 2$attack_param

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