如果在每次使用之前播种高熵种子，Python的3个random.random是否足够安全？

Question

如果在每次使用之前播种高熵种子，Python的3个random.random（）是否足够安全？除了验证分布形状之外，如何知道和验证。

所以问题是使用random.random将一些熵源转换为数组项内的许多选择。

比方说，我们有一个9k字的字典，想要随机选择18个字。我们不希望任何其他人通过玩pythons的random.random（）来找到它们。

dic = ["word1", "word2", ... , "word19k"]
while(true):
  seed = os.urandom(50)
  random.seed(seed)
  print(random.choice(dic))

Answer 1

Python documentation of random specifies：

  

警告不应将此模块的伪随机生成器用于安全目的。如果需要加密安全的伪随机数生成器，请使用os.urandom（）或SystemRandom。

正如问题的评论中所述，生成随机数的更好，更安全的方法（用于加密目的）是os.urandom（）。

来自链接问题的示例代码

>>> import os
>>> os.urandom(10)
'm\xd4\x94\x00x7\xbe\x04\xa2R'
>>> type(os.urandom(10))
<type 'str'>
>>> map(ord, os.urandom(10))
[65, 120, 218, 135, 66, 134, 141, 140, 178, 25]

Answer 2

好的，在其他地方询问之后，如果随机发生器产生均匀分布，整个操作都没用，但不会带来安全风险。

在问题中，如果随机生成器为每一代播种新种子。这就像应用简单无用的转换x =＆gt; F（X）。

如果你使用高熵并通过python random.random ou random.choice传递给这个问题的回答很简单，它和种子质量一样安全。我不建议将其更改为正在运行的系统的高优先级更改。

响应的另一部分是：不要那样做，它没用。使用更好的方法来保护选择而不是random.choice。