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互联网时代随机性的重要性

2020-08-27 wanbizu AI 来源:区块链网络

David Dias是Protocol Labs的研究工程师。 他专门研究对等网络和分布式系统。

电力,水,煤气–这些只是我们每天使用的一些公用事业,无论是早上做饭,全天为房屋取暖,还是在晚上为计算机充电。 但是随机数呢? 我们是否需要公共的随机性资源,就像我们需要电力和水的公共资源一样?

您可能从未想过这种需求,但是随机性比您想象的要多。 尽管随机数听起来不像是一种公共物品,但实际上,我们依靠随机性来处理许多对社会有用的事情。

具有高熵的良好随机性被用于我们的智能设备的网络安全,在线赌博和加密技术中。 它可以防止黑客入侵,保护您的私钥,并且对于Internet的运行至关重要。 通过确保审核过程的安全性,它还可以应用于选举系统。

另请参阅:分散的随机信标如何提高密码安全性

选举的完整性取决于公平,有效和可信赖的审核,并且只有随机性才能消除这种人为易错过程的偏见。 在选择要审核的选票和地区时使用高熵随机性可确保每次审核都不会受到攻击者或黑客的偏见和不可预测。

如果审计师使用的随机性是低熵或可预测的,那么选举审计将很容易受到操纵和欺骗。

相同的基本逻辑适用于所有其他随机性使用案例,例如陪审团选择和统计抽样。 但是,仅仅因为随机性对于许多公民和私人职能是必需的,并不意味着它应该由中央组织(例如国家)提供。

目前,真正的随机性很难获得和传递。

实际上,严格说来,仅源于算法的随机性是不可能的。 这是因为每种软件算法在功能上都是确定性的,旨在遵循其编程规则以产生看似随机但最终可预测的输出。 结果,大多数随机数生成器依赖于来自外部熵源的种子输入,例如用户鼠标移动或击键时间的微小变化。

尽管随机数听起来不像是一种公共物品,但实际上,我们依靠随机性来处理许多对社会有用的事情。

尽管外部熵源确实提高了随机性输出的质量,但它们不能保证偏置电阻。 即使是最好的随机数生成器,仍然容易受到操纵。

在一个引人注目的随机偏差案例中,一名IT专家能够编写恶意代码,使许多状态彩票系统的随机性输出出现偏差,并使他能够以自己的喜好来进行彩票开发。

当资金或至关重要的网络安全迫在眉睫时,仅仅拥有随机性显然是不够的。 随机源必须是安全的并且具有抗偏性。 此外,为了使随机性作为公共事业发挥作用,我们还需要其来源可公开验证,以便任何人都可以检查其生成的数字是否确实是随机的。

多年来,计算机科学家针对如何产生良好的,可抵抗偏差的和可公开验证的大规模随机性问题提出了不同的解决方案。 NIST的随机信标或UChile生成器之类的各种项目都是由不可预测的高熵系统支持的公共随机信标,但是,这些项目并未为随机源提供可公开验证的机制。

但是,这些项目都不分散,也不提供可公开验证的随机性,这些项目都不分散,也不提供可公开验证的随机性,使它们容易受到负责产生其产生的随机性的机构内部的偏见。 迄今为止,只有在我们的想象中,才有可能真正抵制偏见,不信任和分散的良好随机性。 也就是说,直到现在。

另请参阅:在中国Filecoin加密采矿的狂热中

2020年7月,来自世界各地的多元化组织组成的熵联盟对其分布式随机信标进行了重大升级,该信标现已用作生产级公共随机服务。 这种名为drand的随机信标协议提供了可公开访问的,可公开验证,无偏且不可预测的随机性的来源。

从技术的角度来看,drand由参与者各自组成的drand节点的分布式网络支持。 由于生成随机性值的过程分布在多个参与者之间,因此不存在任何可能破坏或损害Drand随机性的故障点或偏差。 此外,每个新的随机性值都可以由网络中所有合作伙伴共同生成的单个公钥进行验证。 拥有公钥的任何人都可以验证消息是否正确并确认消息的生成时间。

最重要的是,熵联盟本身实现了分散的治理模型和主动的网络监控,这两者都增强了网络的健壮性,并进一步确保了没有任何单个实体或恶意参与者会危害网络。 这种抗偏差性和安全性是互联网和需要良好随机性的每个应用程序的游戏规则改变者。 如今,随着物联网和区块链领域的飞速发展,对安全随机性的需求比以往任何时候都更加迫切。

这是因为物联网上的许多区块链和设备都依赖于随机值才能正常且安全地工作。 例如,Filecoin使用随机彩票选举每个时代的领导者并公平分配奖励; 该项目是drand的第一个生产用户。 像其他计算机一样,物联网对随机性的需求也很大,但是由于简单且资源受限,它们可以访问的熵受到限制。 一个可靠的公共随机来源可以帮助缓解这种短缺。

真正的公共产品通过开源,去中心化和完全可验证的方式服务于世界。 使用drand,我们可以帮助为整个世界带来更公平,更公正,更安全的数字空间。

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原文链接:https://www.coindesk.com/randomness-internet-age

原文作者:David Dias

编译者/作者:wanbizu AI

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