首页 > Web3.0 > Web3中的随机性(RNG)是真的随机吗?伪RNG与真RNG的区别是什么?
区块链达人  

Web3中的随机性(RNG)是真的随机吗?伪RNG与真RNG的区别是什么?

摘要:随机性在Web3中是真的吗?虽然单个随机事件被认为是不可预测的,但重复事件产生不同结果的频率是可以预测的。例如,尽管任何单个掷骰子的结果都是不可预测的,但是超过100次掷骰子的结果的概率可以非常确定地计算出来。

由世链财经小编分享(shilian.com),随机性在Web3中是真的吗?虽然单个随机事件被认为是不可预测的,但重复事件产生不同结果的频率是可以预测的。例如,尽管任何单个掷骰子的结果都是不可预测的,但是超过100次掷骰子的结果的概率可以非常确定地计算出来。以下内容是将对随机性是否是真的随机?以及真假RNG的区别在哪?这两个问题进行分析。


Web3中的随机性(RNG)是真的随机吗?


一、Wbe3的随机性真的是随机的吗?

首先,定义一组使序列随机的原则是,一个序列被认为是随机的话,它必须具有以下特征:

1、不可预测:结果必须事先不可知。

2、无偏:每种结果都必须有同等的可能性。

3、可证明:结果必须是可独立验证的。

4、防篡改:产生随机性的过程必须能够抵抗任何实体的操纵。

5、不可再现:除非原始序列被保留,否则产生随机性的过程不能被再现。

计算机是一种可预测的设备,具有预设的电路、组件和一组定义的代码和算法,使其可以预测计算机在固定条件下生成的随机数输出或序列。就像每个正常工作的计算器应该总是会算出2+2等于4的结果一样,计算机也应该在每次给定相同输入的情况下产生给定的输出。因此,计算机可能无法生成偶然条件和真正的随机数。

为了规避这一限制,随机数生成器(RNG)使用一个种子,即用于生成输出的计算的起始值。种子可以基于任何复杂的复制内容生成,从照片中捕获的数据、一天中的时间、用户的鼠标移动或熔岩灯等。

然而,即使随机数生成过程难以再现,也不意味着在技术上不可能再使它重现。如果将多种难以重复的种子生成方法结合起来,结果可以被认为是相对可靠的,即使合理的假设是这些种子最终可能会随着时间的推移而显露出来。但是,如果在生成不同的种子时使用相同的数学方法,结果就不会是真正随机的。那么,什么样的随机性可以被认为是真正的随机?


二、伪随机RNG与真RNG

一般把随机数生成器分为两类:伪随机数生成器(PRNGs)和真随机数生成器(TRNGs)。PRNGs使用数学算法作为生成随机值的手段。PRNGs是一组算法,使用数学公式来生成模拟真随机数的随机序列。由于不同系统的计算机,这些数字对人类观察者来说可能是随机的,但它们可能包含可识别的模式,这些模式可以通过大量的统计分析来揭示。

TRNGs使用的是物理手段。TRNGs利用不可预测的物理来源,如宇宙噪声、同位素的放射性衰变或电波中的静电,根据自然生成的现象生成随机数。由于TRNGs从物理现象中“提取”随机性,它们被认为比计算机产生更强更不可预测的随机性。但即使是这样,TRNGs使用的信息也可能是确定性的。比如把自己插在TRNG和它正在扫描的现象之间,就能接收到同样的信号,并确切地知道数字序列是什么。

虽然TRNGs可以产生随机序列,这些随机序列被发现包含可辨别模式的机会较低,但它们比PRNGs成本更高,这使得它们对于常见用例不切实际。与TRNGs相比,PRNGs还有另一个重要优势是可重复性。如果观察者知道序列的起点,他们可以复制相同的数字序列,这使得验证随机数生成过程成为可能。对于许多包含随机性的Web3应用程序来说,这是一个非常有用的方面。


总结

综上所述就是世链财经小编对Web3中的随机性是真的随机吗?伪RNG与真RNG的区别在哪?这个两个问题的解答。此外,随机性也常用于权益证明(PoS)系统中,以支持验证者责任的公平和不可预测的分配。如果恶意行为者可以影响选择过程中使用的随机源,他们可以增加被选中的机会并危及网络的安全性。

Tags:
免责声明
世链财经作为开放的信息发布平台,所有资讯仅代表作者个人观点,与世链财经无关。如文章、图片、音频或视频出现侵权、违规及其他不当言论,请提供相关材料,发送到:2785592653@qq.com。
风险提示:本站所提供的资讯不代表任何投资暗示。投资有风险,入市须谨慎。
世链粉丝群:提供最新热点新闻,空投糖果、红包等福利,微信:msy2134。