Question

MD5 / SHA256 / SHA512等可以用作PRNG吗？例如，给定整数种子，是伪代码：

random_number = truncate_to_desired_range(
    sha512( seed.toString() + ',' + i.toString() )

......一个体面的PRNG？（i是一个递增的整数，例如，输出为：

convert(sha512("<seed>,0"))
convert(sha512("<seed>,1"))
convert(sha512("<seed>,2"))
convert(sha512("<seed>,3"))
…

“Decent”，在这个问题的上下文中，仅指输出的分布：加密哈希函数的输出是否均匀，何时使用？（虽然我认为它取决于哈希函数，所有加密哈希值也应该有统一的输出，对吗？）

注意：我承认，由于使用加密哈希，与Mersenne-Twister相比，这将是一个缓慢的PRNG。我对速度不感兴趣，我对结果安全不感兴趣 - 只是分发正确。

在我的特定用例中，我正在寻找类似于XKCD's geohashing的东西，因为它很容易被分布式派对实现，他们都会得到相同的答案。 Mersenne-Twister可以替代，但在许多目标语言中不太可用。（有些语言完全缺乏它，有些语言无法访问它的原始U32输出等.SHA512既可以内置，也可以轻松使用。）

Answer 1

假设加密哈希函数满足其设计目标，输出将（可证明地）在其周期内遵循均匀分布，因为哈希函数的每个输入在设计上都是唯一的。

哈希函数的目标之一是近似随机预言，也就是说，对于任何两个不同的输入A和B，输出H（A）和H（B）应该（对于一个真正的随机预言）不相关的。散列函数与此非常接近，但当然弱点随着时间和密码分析而变化。

也就是说，加密原语本质上是我们在质量方面可用的最佳数学算法，因此可以肯定地说，如果它们无法解决您的问题，没有会。

Answer 2

它可以工作（如其他答案/评论中提到的那样大小的输入，填充等）并且会提供相当好的结果，但它会慢，所以不要如果您正在进行模拟或需要使用大量PRNG的东西，那就不要这样做......

加密哈希算法可以用作PRNG吗？

2 个答案: