Cryptographically secure pseudorandom number generatorA cryptographically secure pseudorandom number generator (CSPRNG) or cryptographic pseudorandom number generator (CPRNG) is a pseudorandom number generator (PRNG) with properties that make it suitable for use in cryptography. It is also loosely known as a cryptographic random number generator (CRNG). Most cryptographic applications require random numbers, for example: key generation nonces salts in certain signature schemes, including ECDSA, RSASSA-PSS The "quality" of the randomness required for these applications varies.
Cryptographiethumb|La machine de Lorenz utilisée par les nazis durant la Seconde Guerre mondiale pour chiffrer les communications militaires de haut niveau entre Berlin et les quartiers-généraux des différentes armées. La cryptographie est une des disciplines de la cryptologie s'attachant à protéger des messages (assurant confidentialité, authenticité et intégrité) en s'aidant souvent de secrets ou clés. Elle se distingue de la stéganographie qui fait passer inaperçu un message dans un autre message alors que la cryptographie rend un message supposément inintelligible à autre que qui de droit.
Pseudo-aléatoirethumb|Représentation graphique d'une suite pseudoaléatoire. Le terme pseudo-aléatoire est utilisé en mathématiques et en informatique pour désigner une suite de nombres qui s'approche d'un aléa statistiquement parfait. Les procédés algorithmiques utilisés pour la créer et les sources employées font que la suite ne peut être complètement considérée comme aléatoire. La majorité des nombres pseudo-aléatoires en informatique sont créés à partir d'algorithmes qui produisent une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard.
Blum Blum ShubBlum Blum Shub (BBS) est un algorithme capable de produire des nombres pseudo-aléatoires. Il fut proposé en 1986 par Lenore Blum, Manuel Blum et Michael Shub, d'où son nom. On calcule la sortie de BBS en itérant la suite : où "mod" est l'opérateur reste (modulo) lors de la division euclidienne par , le produit de deux grands nombres premiers et . La sortie de l'algorithme est le bit le moins significatif ou les derniers bits de .
Pseudorandom noiseIn cryptography, pseudorandom noise (PRN) is a signal similar to noise which satisfies one or more of the standard tests for statistical randomness. Although it seems to lack any definite pattern, pseudorandom noise consists of a deterministic sequence of pulses that will repeat itself after its period. In cryptographic devices, the pseudorandom noise pattern is determined by a key and the repetition period can be very long, even millions of digits.
Chiffrement de fluxvignette|Schéma du A5/1 et ses trois registres à décalage, un chiffrement par flot utiliser pour chiffrer les communications téléphoniques mobiles. Le chiffrement de flux, chiffrement par flot ou chiffrement en continu (en anglais stream cipher) est une des deux grandes catégories de chiffrements modernes en cryptographie symétrique, l'autre étant le chiffrement par bloc. Un chiffrement par flot arrive à traiter les données de longueur quelconque et n'a pas besoin de les découper.
Générateur de nombres aléatoiresUn générateur de nombres aléatoires, random number generator (RNG) en anglais, est un dispositif capable de produire une suite de nombres pour lesquels il n'existe aucun lien calculable entre un nombre et ses prédécesseurs, de façon que cette séquence puisse être appelée « suite de nombres aléatoires ». Par extension, on utilise ce terme pour désigner des générateurs de nombres pseudo aléatoires, pour lesquels ce lien calculable existe, mais ne peut pas « facilement » être déduit.
Méthode de Monte-CarloUne méthode de Monte-Carlo, ou méthode Monte-Carlo, est une méthode algorithmique visant à calculer une valeur numérique approchée en utilisant des procédés aléatoires, c'est-à-dire des techniques probabilistes. Les méthodes de Monte-Carlo sont particulièrement utilisées pour calculer des intégrales en dimensions plus grandes que 1 (en particulier, pour calculer des surfaces et des volumes). Elles sont également couramment utilisées en physique des particules, où des simulations probabilistes permettent d'estimer la forme d'un signal ou la sensibilité d'un détecteur.
Générateur de nombres aléatoires matérielEn 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.
Hasardvignette|Les jeux de dés sont des symboles du hasard (jeux de hasard). vignette|Tyché ou Fortuna et sa corne d'abondance (fortune, hasard, en grec ancien, sort en latin) déesse allégorique gréco-romaine de la chance, des coïncidences, de la fortune, de la prospérité, de la destinée...|alt= Le hasard est le principe déclencheur d'événements non liés à une cause connue. Il peut être synonyme de l'« imprévisibilité », de l'« imprédictibilité », de fortune ou de destin.
Algorithme probabilisteEn algorithmique, un algorithme probabiliste, ou algorithme randomisé, est un algorithme qui utilise une source de hasard. Plus précisément le déroulement de l’algorithme fait appel à des données tirées au hasard. Par exemple à un certain point de l’exécution, on tire un bit 0 ou 1, selon la loi uniforme et si le résultat est 0, on fait une certaine action A et si c'est 1, on fait une autre action. On peut aussi tirer un nombre réel dans l'intervalle [0,1] ou un entier dans un intervalle [i..j].
Graine aléatoireUne graine aléatoire (aussi appelée germe aléatoire) est un nombre utilisé pour l'initialisation d'un générateur de nombres pseudo-aléatoires. Toute la suite de nombres aléatoires produits par le générateur découle de façon déterministe de la valeur de la graine. Par contre, deux graines différentes produiront des suites de nombres aléatoires complètement différentes. Le choix d'une graine aléatoire est une étape cruciale en cryptologie et en sécurité informatique.
Fonction de hachage cryptographiqueUne fonction de hachage cryptographique est une fonction de hachage qui, à une donnée de taille arbitraire, associe une image de taille fixe, et dont une propriété essentielle est qu'elle est pratiquement impossible à inverser, c'est-à-dire que si l'image d'une donnée par la fonction se calcule très efficacement, le calcul inverse d'une donnée d'entrée ayant pour image une certaine valeur se révèle impossible sur le plan pratique. Pour cette raison, on dit d'une telle fonction qu'elle est à sens unique.
Générateur congruentiel linéaireUn générateur congruentiel linéaire est un générateur de nombres pseudo-aléatoires dont l'algorithme, introduit en 1948 par Derrick Lehmer, sous une forme réduite, pour produire des nombres aléatoires, est basé sur des congruences et une fonction affine. Les nombres pseudo aléatoires forment une suite dont chaque terme dépend du précédent, selon la formule : où a est le multiplicateur, c l'incrément et m le module. Le terme initial est appelé la graine (seed en anglais). C'est elle qui va permettre de générer une suite apparemment aléatoire.
Registre à décalage à rétroaction linéaireUn registre à décalage à rétroaction linéaire, ou LFSR (sigle de l'anglais linear feedback shift register), est un dispositif électronique ou logiciel qui produit une suite de bits qui peut être vue comme une suite récurrente linéaire sur le corps fini F2 à 2 éléments (0 et 1). La notion a été généralisée à n'importe quel corps fini. Réalisé électroniquement, dans le cas particulier d'une suite de 0 et de 1, c'est un registre à décalage avec rétroaction linéaire, ce qui signifie que le bit entrant est le résultat d'un OU exclusif (ou XOR) entre plusieurs bits du registre, cette opération étant également l'addition sur le corps fini F2.
Non-uniform random variate generationNon-uniform random variate generation or pseudo-random number sampling is the numerical practice of generating pseudo-random numbers (PRN) that follow a given probability distribution. Methods are typically based on the availability of a uniformly distributed PRN generator. Computational algorithms are then used to manipulate a single random variate, X, or often several such variates, into a new random variate Y such that these values have the required distribution.
RandomizationRandomization is the process of making something random. Randomization is not haphazard; instead, a random process is a sequence of random variables describing a process whose outcomes do not follow a deterministic pattern, but follow an evolution described by probability distributions. For example, a random sample of individuals from a population refers to a sample where every individual has a known probability of being sampled. This would be contrasted with nonprobability sampling where arbitrary individuals are selected.
Échantillonnage (statistiques)thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.
CiphertextIn cryptography, ciphertext or cyphertext is the result of encryption performed on plaintext using an algorithm, called a cipher. Ciphertext is also known as encrypted or encoded information because it contains a form of the original plaintext that is unreadable by a human or computer without the proper cipher to decrypt it. This process prevents the loss of sensitive information via hacking. Decryption, the inverse of encryption, is the process of turning ciphertext into readable plaintext.
Statistical randomnessA numeric sequence is said to be statistically random when it contains no recognizable patterns or regularities; sequences such as the results of an ideal dice roll or the digits of π exhibit statistical randomness. Statistical randomness does not necessarily imply "true" randomness, i.e., objective unpredictability. Pseudorandomness is sufficient for many uses, such as statistics, hence the name statistical randomness. Global randomness and local randomness are different.
