Generator FГјr Zufallszahlen


Reviewed by:
Rating:
5
On 23.10.2020
Last modified:23.10.2020

Summary:

Die gГngigsten Zahlungsmethoden stehen Ihnen selbstverstГndlich auch dann zur VerfГgung, damit Sie als Kunde danach keinesfalls von dem Kauf enttГuscht werden. Spielcasino nrw der Grund dafГr liegt auf der Hand, die eine Einzahlung erfordern. Kein Download oder Spiel im Casino Online.

Generator FГјr Zufallszahlen

Stell beim Zufallszahlengenerator einfach die Zahlenspanne ein und erzeuge dir beliebige Zufallszahlen. Die Zahlen werden nacheinander aufgelistet. kongruenten Zufallsgenerator besonders groß. Am deutlichsten wird dies, wenn man zwei Zufallszahlen nacheinander generiert und diese als Koordinaten für. Physikalischer Zufallszahlen-Generator könnte Kryptografie sicherer Zufallszahlen sind wichtige Hilfsmittel für moderne Forschung und vor.

Erzeugung gleichverteilter Zufallszahlen

Als Zufallszahlengenerator, kurz Zufallsgenerator, bezeichnet man ein Verfahren, das eine Folge von Zufallszahlen erzeugt. Der Bereich, aus dem die. Zufallszahlengenerator für Ganzzahlen. von Ganzzahl: bis Ganzzahl: Generieren​; Zufallszahl: Zufallszahlengenerator für. Physikalischer Zufallszahlen-Generator könnte Kryptografie sicherer Zufallszahlen sind wichtige Hilfsmittel für moderne Forschung und vor.

Generator FГјr Zufallszahlen Video

Excel Zufallsgenerator - Zufallszahl und Zufallsbereich erzeugen [normalverteilt, Verteilung]

A hardware RNG is based on unpredictable physical phenomenon, referred to as "entropy source". An example would be a linear Pokemon Spiele Gratis generator like PM Thus, knowing even a short sequence of generated values it is possible to figure out the seed that was used and thus - know the next value. Ich Paysafe Karte den Zufallsgenerator mit Zahlen von 1 bis 7, um Akkordabfolgen zu genereiren, die ich dann auf der Gitarre übe.

Diese zufälligen Bits sind nicht Teil der ursprünglichen Nachricht und müssen bei der Entschlüsselung entfernt werden.

Die verschlüsselte Nachricht muss daher ausreichende Informationen enthalten, um genau zu bestimmen, welche Bits Teil der Nachricht und welche zu ignorieren sind.

Ferner operiert der Verschlüsselungsmechanismus mit ternären Polynomen mit N Koeffizienten, wobei N ein ganzzahliger Parameter ist, welcher durch die Schlüsselstärke bestimmt wird.

Es ist nicht zu erwarten, dass die Nachricht, nachdem sie einmal in ternäre Ziffern umgewandelt wurde, eine exakte Anzahl von Polynomen füllt.

Dadurch ist es wahrscheinlich, dass das letzte Polynom auch mit zufälligen ternären Ziffern aufgefüllt werden muss. Wenn die Nachricht entschlüsselt wird, muss es möglich sein, diese Terts zu ignorieren.

Der Nachricht wird eine Nachrichtenendmarkierung hinzugefügt, um dem Entschlüsselungsgerät anzuzeigen, wo genau die ursprünglichen Daten aufhören.

Die Werte in diesem Bereich werden alle als Nachrichtenendmarkierungen verwendet. Wie bereits zuvor angegeben, wird der letzte Block der Nachricht, wenn nötig, auf 19 Bits aufgefüllt und dann in 12 Terts umgewandelt.

Unmittelbar im Anschluss an diesen Block wird ein weiterer Satz von 12 Terts als Nachrichtenendmarkierung zur Nachricht hinzugefügt.

Eine Möglichkeit dazu ist, den verfügbaren Raum der Nachrichtenendmarkierung in 19 Teile aufzuteilen und eine Markierung aus dem entsprechenden Teil auszuwählen z.

Die Auffüllung des Nachrichtenblocks kann sich am Anfang oder am Ende des Blocks befinden, und die Nachrichtenendmarkierung kann am Anfang oder am Ende des so entstehenden Tertblocks hinzugefügt sein.

Für dieses Beispiel wird angenommen, dass nur noch 4 Bits der ursprünglichen Nachricht zum Verschlüsseln übrig sind, wenn der letzte Block erreicht ist.

Unter diesen Umständen werden 15 zufällige Bits ausgewählt und mit den 4 Nachrichten Bits verkettet. Anders ausgedrückt, dass 0 —te , 1 —te , 2 —te und 3 —te Bit dieses Blocks von 19 gehört zur ursprünglichen Nachricht und das 4 —te , A wird daher auf 3 festgelegt, da das 3 —te Bit das letzte Bit ist, welches zu den ursprünglichen Daten gehört.

Dieser aufgefüllte Satz von 19 Bits wird dann wie üblich in Terts umgewandelt. Danach wird eine Nachrichtenendmarkierung ausgewählt.

Zuerst wird ein zufälliges B im Bereich 0 — ausgewählt. Für dieses Beispiel erhält B den Wert Beim Entschlüsseln der Nachricht wird jeder Satz von 12 Terts wieder in 19 Bits zurück gewandelt.

Diese ganze Zahl ist die Nachrichtenendmarkierung. Nach der Umwandlung dieser Nachrichtenendmarkierung zurück ins binäre Format wird 2 19 davon subtrahiert.

Das Ergebnis wird durch 19 geteilt und der Rest übernommen. So erhält man wieder A. Die übrigen Bits sind die zufällige Auffüllung, welche zusammen mit möglichen übrigen Terts verworfen werden können.

Wenn diese 12 Terts in die binäre Form zurückgewandelt werden, erhält man den Wert Das Subtrahieren von 2 19 und die Übernahme des Restes aus der Division durch 19 ergibt den Wert 3.

Daraus wird geschlossen, dass das 0 —te , 1 —te , 2 —te und 3 —te Bit des vorhergehenden Blocks von 19 Bits gültige Nachrichten-Bits sind.

Die anderen 15 Bits können dann verworfen werden. Es versteht sich natürlich, dass die Verwendung einer Nachrichtenendmarkierung aus einem zur Nachrichtenübertragung nicht nutzbaren Raum weder auf das oben beschriebene Bit-zu-Tert-Beispiel beschränkt ist, noch ist sie beschränkt auf das spezifische Beispiel von 19 Bits, welche in 12 Terts umgewandelt werden.

Tumbler bietet zwei Algorithmen zum Generieren von Pseudozufallszahlen der vorliegende Anmelder erachtet nur den zweiten von beiden als schätzbar.

Beide Algorithmen verwenden SHA-1 zum Erzeugen eines unvorhersehbaren und zufällig verteilten Bit-Stromes basierend auf einem Eingabe-Seed.

Es ist wichtig zu bedenken, dass alle Generatoren für Pseudo-Zufallszahlen PRNGs an sich deterministisch sind und die erzeugte Ausgabe immer nur so unvorhersehbar sein wird wie der Seed.

Der erste Tumbler-Algorithmus, TSR Tao SHA-1Random funktioniert in einer ähnlichen Art und Weise wie viele andere handelsübliche Hash-basierte Verschlüsselungs-PRNGs.

SHA-1Random und MDSRandom, bereitgestellt durch RSA und Yarrow, von Counterpane, fallen unter diese Kategorie.

Die Anfangseingabe wird gehashed, und mit dieser Hash-Ausgabe wird wiederholt ein neuer Hash-Prozess mit einem Zähler durchgeführt, um den zufälligen Bit-Strom zu erzeugen.

Es ist zu jedem Zeitpunkt möglich, mehr Eingabe hinzuzufügen, welche zusammen mit dem aktuellen Status gehashed wird.

Wenn der Algorithmus das erste Mal initialisiert wird, werden der Zähler C, i und j auf Null festgelegt, und alle Bits des Status, So, sind nicht gesetzt.

Dies bedeutet, dass ungeachtet der Menge der Entropieeingabe nicht mehr als 2 einzelner Bitströme zwischen Eingabeoperationen erzeugt werden können.

Wenn man einen PRNG mit einem internen Status von 2 verwenden würde, und das mit nur einer Seeding-Operation, dann könnten mindestens 2 der möglichen Schlüssel niemals ausgewählt werden.

Die Durchführung der Seeding-Operationen während der Erzeugung eines Objektes ist nicht immer einfach. Eine Seeding-Operation erfordert Entropie, und Entropie erhält man durch Messung der reellen Welt.

Man muss daher genau wissen, wie die Plattform, auf welcher der Schlüssel verwendet wird, mit der reellen Welt interagiert.

Wir beschreiben zwei Lösungen für das Problem, ausreichend zufällige Daten auf eine plattformunabhängige Art und Weise zu erzielen. Diese Methode ist recht einfach zu erklären, stellt jedoch eine zusätzliche Anforderung an das System, auf dem er eingesetzt wird, und ist als solcher nur semi-plattformunahängig.

Der interne Grundmechanismus des PRNG bleibt unverändert. Für jede Plattform auf welcher der PRNG arbeiten soll, existiert eine Funktion, welche durch den PRNG aufgerufen werden kann und welche den PRNG mit Entropie versorgt.

Die PRNG erzeugt ganz normal Zufallsdaten, zeichnet aber die Menge der erzeugten Daten auf. Diese wird mit dem internen Status des PRNG sowie mit der Unvorhersehbarkeit der Entropie, welche zuletzt bereitgestellt wurde, verglichen.

Wenn der PRNG soviel Daten erzeugt hat wie die kleinere Menge aus dem internen Status und der Unvorhersehbarkeit der Entropie, dann ruft er die plattform-spezifische Funktion auf und fordert mehr Entropie an.

Die zweite Lösung ist komplizierter, hat allerdings den Vorteil, dass sie komplett plattformunabhängig ist. Das Problem bei der Herstellung eines solchen PRNG liegt darin, ihn verschlüsselungstechnisch sicher zu machen, wenn sichere Hashes eine begrenzte Ausgabe haben, welche viel kleiner ist als der erforderliche interne Status.

TSR-LS verwendet multiple simultane Hash-Funktionen und führt bei jeder neuen Erzeugungsoperation einen neuen Hash-Prozess mit dem ursprünglichen Seed durch.

Dadurch erhält er einen internen Status von Bits, so dass es 2 einzelne Bit-Ströme gibt, welche zwischen zwei Eingabeoperationen erzeugt werden können.

Beim TSR-LS ist die gesamte Ausgabe abhängig vom gesamten Seed; jeglicher Unterschied im Bit-Status besitzt das Potential, jedes Bit der Ausgabe zu verändern.

TSR-LS verwendet ein System mehrrangiger Hash-Funktionen. Eine vereinfachte Version ist in 10 dargestellt. Die Hash-Funktionen können in eine Software eingebettet sein oder, alternativ dazu, können sie Hardware-Hash-Mittel umfassen.

Die erneut gehashte Ausgabe der bestimmten erneuten Hash-Funktion wir dann in die zweitrangige Funktion eingegeben, welche diese mit der Ausgabe hasht, die sie zuvor von den anderen Funktionen erhalten hat, um die erforderlichen neuen Ausgabedaten zu erzeugen.

Auf diese Art und Weise muss nur eine der Funktionen einen neuen Hash-Prozess durchführen und Daten an die zweitrangige Funktion weitergeben, wenn eine Anforderung für neue Daten gestellt wird.

Die Hash-Funktionen erhalten zusätzliche Entropie aus dem Pool , wenn und sobald sie diese benötigen. Alternativ kann zusätzliche Entropie im Block an alle Funktionen bereitgestellt werden.

Es folgt eine genaue Beschreibung des TSR-LS: TSR-LS verwendet fünf übereinstimmende Instanzen eines SHA-1 Hash-Objektes.

Der Sequenzgenerator wird wie zuvor erläutert für den MTA-Schutz-Hash verwendet. Es muss noch immer rechentechnisch unpraktikabel sein, einen Eingabe-Seed zu finden, der eine zufällig ausgewählte Sequenz erzeugt, oder die Eingabe aus jedem beliebigen Teil der Ausgabe zu berechnen.

Da PRNGs deterministisch sind, kann ein Sequenzgenerator erreicht werden, indem ein bekannter Seed an einen spezifizierten PRNG bereitgestellt wird.

Bei Tumbler ist ein einfacher Sequenzgenerator bereitgestellt, welcher etwas anders als der PRNG arbeitet obwohl ein PRNG verwendet werden könnte.

Der Ausgangs-Seed wird mittels einer Instanz des SHA-1 gehashed, und diese Hash-Ausgabe wird wiederum als die ersten 20 Bytes verfügbarer Sequenzdaten verwendet.

Danach werden durch Verkettung des vorherigen Ausgabeblocks mit der Hash-Eingabe und der Neuberechnung des Hashes neue Sequenzdaten bereitgestellt.

Effiziente Modulo-Arithmetik durch Verwendung paralleler Bit-Operationen auf einer Vektordarstellung. Tumbler verwendet eine neue Methode der Durchführung der Modulo-Arithmetik in kleinen Moduli mittels Bit-basierter Technologie.

Diese Methode erlaubt die Verwendung einer Bit- d. Dies wird durch das Speichern von Zahlen in einer Vektorform und das parallele Ausführen arithmetischer Operationen mit mehreren Zahlen erreicht, unter Verwendung einer einfachen Sequenz bitweiser logischer Operationen.

Dies kann verwendet werden, um effiziente Modulo-Arithmetik mit jeder beliebigen Basis durchzuführen. Tumbler verwendet diese Methode zum Durchführen von PKCS Ternär-Operationen.

Der Rest beim Dividieren der Summe oder des Produktes von zwei ganzen Zahlen durch jede beliebige ganze Zahl hängt lediglich von dem Rest beim Dividieren der entsprechenden Addenden oder Faktoren durch die gleiche ganze Zahl ab.

Es ist daher möglich, Operationen zwischen Restklassen in Betracht zu ziehen. Addition, Subtraktion und Multiplikation zwischen Restklassen funktionieren auf die gleiche Art und Weise wie bei normaler Ganzzahlenarithmetik zwischen beliebigen ausgewählten Vertretern aus den Restklassen.

Normalerweise beinhaltet das Vorhergehende das Auswählen eines Satzes von Vertretern, einer aus jeder Restklasse. Diese wären normalerweise entweder der Satz mit dem kleinsten positiven Wert d.

Modulo-Arithmetik ist theoretisch viel einfacher als generalisierte Ganzzahlenarithmetik. Jedoch sind moderne digitale Geräte so ausgelegt, dass sie mit generalisierter Ganzzahlenarithmetik zurechtkommen, und zwar so, dass sie bei der Durchführung von Modulo-Arithmetik sehr ineffizient sind.

Künftig wird angenommen, dass ein Gerät existiert, welches n-Bit Wörter verwendet und in der Lage ist, die folgenden bitweisen logischen Operationen auszuführen:.

Der Haken an der hier beschriebenen Methode liegt in der bitweisen Vektordarstellung von Zahlen. Digitale Geräte speichern normalerweise ganze Zahlen in binärer Form in den benachbarten Bits eines Wortes.

Bei einer Vektordarstellung wird der Wert einer Zahl durch Bits dargestellt, welche sich an entsprechenden Stellen innerhalb unterschiedlicher Wörter befinden.

Der Wert dieser Bits muss nicht in Bezug zu der binären Form der Zahl stehen. Die Interpretation der Bits in einer neuartigen Art und Weise, wie im späteren Beispiel mit ternären Zahlen veranschaulicht, kann zu einer höheren Effizienz sowie weiteren damit verbundenen Vorteilen führen.

Die Ausführung einer einzelnen Modulo-Arithmetik-Operation zwischen zwei ganzen Zahlen ist wesentlich weniger effizient bei Verwendung der Vektordarstellung als bei Verwendung normaler Ganzzahlenmethoden.

Dies ist der Fall, da die Kombination der 2x[log 2 r] Wörter, welche die Zahlen darstellen, im Allgemeinen O log 3 r -Operationen beinhalten.

Der Anmelder hat jedoch erkannt, dass der Vorteil einer Vektordarstellung in ihrer unbegrenzten Parallelisierbarkeit liegt.

Die Anzahl identischer Operationen, welche gleichzeitig ausgeführt werden können, ist nur durch die Wortlänge begrenzt.

Künftig wird angenommen, dass die drei möglichen Werte eines Terts Darstellungen einer Ternärzahl null, eins und minus eins sind. Dies ist eine willkürliche Entscheidung und das System gilt unabhängig von den Namen der drei Terts.

Die Terts werden durch zwei Bits dargestellt, welche sich an entsprechenden Stellen in zwei einzelnen Wörtern befinden. Das Bit, welches sich in dem ersten Wort befindet, ist gesetzt, wenn und nur wenn der Wert des Terts nicht null ist.

Das Bit, welches sich in dem zweiten Wort befindet, ist gesetzt, wenn und nur wenn der Wert des Terts eins ist. Auf diese Art und Weise können n Terts in zwei n-Bit Wörtern dargestellt werden.

Angenommen wir möchten bitweise Vektordarstellungen der vier Terts 0, 0, —1 und 1 verwenden. Die Verwendung der oben spezifizierten Vektoren ergibt die folgende.

Nun werden das 1. Bit und das 2. Bit genommen und separat gespeichert, was es uns erlaubt, diese Informationen als zwei separate 4-Bit-Wörter, nämlich als Darstellung des 1.

Bits und als Darstellung des 2. Bits zu behandeln. Dann kann Modulo-Arithmetik nicht auf die individuellen Terts oder die Vektoren angewandt werden, sondern auf die Wörter selbst, zum Beispiel mit Hilfe der Operationen XOR, AND, OR und NOT.

Dies verhindert, dass wir uns mit Überläufen oder Überträgen beschäftigen müssen, egal an wie vielen Terts gleichzeitig gearbeitet wird. Abgesehen von der Empfehlung einer effizienten Methode zur Ausführung von Modulo-Arithmetik erlaubt diese Interpretation der Bits die Bestimmung des Wertes eines Terts modulo 2, indem einfach das erste Array untersucht wird.

Wenn es ein Paar entsprechender Bits gibt, und das im ersten Wort befindliche Bit ungesetzt ist, dann ist das im zweiten Wort befindliche Bit nie gesetzt.

Jedoch muss sich das System nicht darauf stützen. Natürlich können für Modulo-Arithmetik auf einer Basis ungleich 3 ähnliche Prinzipien gelten — zum Beispiel würde man zum Ausführen von Arithmetik in Basis 5 an drei separaten Wörtern arbeiten, wobei das erste alle ersten Bits in der Vektordarstellung darstellt, das zweite alle zweiten Bits und das Dritte alle dritten Bits.

Der Ansatz würde auch für eine höhere Basis funktionieren. Modulo-Drei-Arithmetik wird auf folgende Art und Weise ausgeführt.

Im Feld F 3 sind die einzigen beiden nicht-null Elemente, 1 und —1, beide selbstumkehrend. Daher lässt sich die Division nicht von der Multiplikation unterscheiden.

Diese Methode ist einfach in Hardware zu implementieren, wie dies durch die in 11 , 12 und 13 gezeigten Schaltpläne illustriert ist.

Bei Software ermöglicht diese Methode skalierbare Parallelisierung, da man in der Lage ist, die volle Breite eines Wortes egal welcher Länge auszunutzen.

Das Tumbler-PKCS verwendet modulo 3 Polynome, d. Polynome, deren Koeffizienten alle Werte haben, welche nur signifikant modulo 3 sind.

Auf verschiedenen Stufen im Algorithmus ist es notwendig, diese Polynome zueinander zu addieren und voneinander zu subtrahieren. Diese Algorithmen erfordern abwechselnd die Addition und Subtraktion von Polynomen.

Das Entschlüsselungssystem erfordert das Faltungsprodukt Sternmultiplikation von zwei modulo 3 Polynomen. Der Sternmultiplikationsalgorithmus verwendet auch die Addition und Subtraktion von Polynomen.

Zur Addition von zwei Polynomen addiert man die Werte der entsprechenden Koeffizienten aus jedem der Polynome.

Der Wert des ersten Koeffizienten aus dem ersten Polynom wird zum Wert des ersten Koeffizienten des zweiten Polynoms hinzuaddiert, um den Wert des ersten Koeffizienten der Summe zu erzeugen, und so weiter.

Das Gleiche gilt für die Subtraktion. Die Speicherung jeden Polynoms als Zwei-Bit-Array erlaubt die Verwendung der oben genannten Subtraktionsmethode zur Berechnung der Differenz der beiden Polynome.

Da jedes Polynom in Tumbler bis zu Koeffizienten aufweisen kann, erzeugt diese Methode eine erhebliche Erhöhung der Geschwindigkeit.

Dieser Ansatz für die Modularithmetik kann im Bereich digitaler Datenverarbeitung im Allgemeinen Anwendung finden und ist nicht auf die Verwendung innerhalb von Verschlüsselungssystemen beschränkt.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen, der folgendes umfasst: a mehrere erstrangige Hash-Mittel , von denen jedes eine Entropieeingabe erhalten und eine entsprechende Hash-Ausgabe erzeugen kann, b ein zweitrangiges Hash-Mittel , das dafür ausgelegt ist, als Eingabe alle entsprechenden erstrangigen Hash-Ausgaben anzunehmen, und als Ausgabe eine Pseudo-Zufallszahl zu erzeugen, die auf allen jeweiligen erstrangigen Hash-Ausgaben beruht.

Generator für Pseudo-Züfallszahlen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass jedes erstrangige Hash-Mittel dafür ausgelegt ist, zusätzliche Entropieeingaben zu erfordern.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass eines der erstrangigen Hash-Mittel dafür ausgelegt ist, einen neuen Hash-Prozess auszuführen, um eine neue Hash-Ausgabe zu erzeugen, wenn eine weitere Pseudo-Zufallszahl benötigt wird, wobei die vorerwähnte neue Hash-Ausgabe dem zweitrangigen Hash-Mittel zugeführt wird, das dieses zur Erzeugung der weiteren Pseudo-Zufallszahl verwendet.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass er ein Zählmittel enthält, das dafür ausgelegt ist, dem vorerwähnten erstrangigen Hash-Mittel weitere Eingaben zu liefern, wobei die weiteren Eingaben in den neuen Hash-Prozess einbezogen werden.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das vorerwähnte erstrangige Hash-Mittel sich ändert, sobald eine weitere Pseudo-Zufallszahl erzeugt werden soll.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das vorerwähnte eine erstrangige Hash-Mittel der Reihe nach aus der Zahl der erstrangigen Hash-Mittel ausgewählt wird.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass jedes vorerwähnte erstrangige Hash-Mittel mit einem entsprechenden Zählmittel verbunden ist.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass jedes Hash-Mittel als Software-Hash-Funktionsobjekt ausgebildet ist.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass er einen Entropiepool zur Lieferung von Entropie an die erstrangigen Hash-Mittel enthält.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass der Entropiepool in Unterpools aufgeteilt ist, von denen jeder dafür ausgelegt ist, Entropie an ein jeweiliges erstrangiges Hash-Mittel zu liefern.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen, das folgendes aufweist: a Lieferung einer Entropieeingabe an mehrere erstrangige Hash-Funktionen und Erzeugung einer jeweiligen Vielzahl von Hash-Ausgaben, b Lieferung der vorerwähnten Vielzahl von Hash-Ausgaben als Eingaben an eine zweitrangige Hash-Funktion , die als Ausgabe eine Pseudo-Zufallszahl liefert, welche aus allen jeweiligen erstrangigen Hash-Ausgaben beruht.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass es die Lieferung von zusätzlicher Entropie an die erstrangigen Hash-Funktionen aufweist.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 12 oder Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass es wenn eine neue Pseudo-Zufallszahl benötigt wird, die Durchführung eines neuen Hash-Prozesses mit einer der erstrangigen Hash-Funktionen, um eine neue Hash-Ausgabe zu erzeugen, und die Weiterleitung der vorerwähnten neuen Hash-Ausgabe an die zweitrangige Hash-Funktion aufweist, die dieselbe bei der Erzeugung der neuen Pseudo-Zufallszahl verwendet.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass es die Lieferung eines Zählwertes als zusätzliche Eingabe in die vorerwähnte eine erstrangige Hash-Funktion enthält, wobei die zusätzliche Eingabe in den neuen Hash-Prozess einbezogen wird.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 14 oder Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die vorerwähnte eine erstrangige Hash-Funktion als Teil des neuen Hash-Prozesses die vorherige Haus-Ausgabe verwendet.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 14 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass sich die vorerwähnte eine erstrangige Hash-Funktion ändert, sobald eine weitere Pseudo-Zufallszahl erzeugt werden soll.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass sie die Wahl der vorerwähnten einen erstrangigen Hash-Funktion der Reihe nach aus der Vielzahl von erstrangigen Hash-Funktionen enthält.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass darin ein jeweiliger Zählwert der jeweiligen erstrangigen Hash-Funktion zugeführt wird, sobald ein neuer Hash-Prozess erforderlich ist.

Computerprogramm zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen, das beim Lauf auf einem Computer die in einem der Ansprüche 12 bis 15 dargelegten Schritte des Verfahrens ausführt.

Maschinenlesbares Medium, das ein Computerprogramm nach Anspruch 20 enthält. Datenstrom, der repräsentativ für ein Computerprogramm nach Anspruch 20 ist.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das zweitrangige Hash-Mittel bei Erzeugung einer weiteren Pseudo-Zufallszahl als Eingabe die Hash-Ausgaben enthält, die vorher von den erstrangigen Hash-Mitteln, die von dem vorerwähnten einen erstrangigen Hash-Mittel verschieden sind, erzeugt wurden.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass die vorherigen Hash-Ausgaben und die neue Hash-Ausgabe für die Verwendung als Eingabe an das zweitrangige Hash-Mittel verkettet werden.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass die zweitrangige Hash-Funktion beim Erzeugen einer weiteren Pseudo-Zufallszahl als Eingabe auch die Hash-Ausgaben enthält, die vorher von der erstrangigen Hash-Funktion, welche von der vorerwähnten einen erstrangigen Hash-Funktion verschieden ist, erzeugt wurde.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 25, dadurch gekennzeichnet, dass die vorherigen Hash-Ausgaben und die neue Hash-Ausgabe für die Verwendung als Eingabe an die zweitrangige Hash-Funktion verkettet werden.

DED1 DED1 de. DET2 true DET2 de. DET Expired - Fee Related DET2 de. USA1 de. EPB1 de. JPA de. KRA de.

ATT de. AUA de. CAA1 de. DET2 de. EST3 de. GBD0 de. HKA1 de. WOA1 de. Verschlüsselungsvorrichtung, entschlüsselungsvorrichtung und verschlüsselungssystem.

USB2 en. USB1 en. Single and composite binary and multi-valued logic functions from gates and inverters. Method and system for saving power for packet re-transmission in an encrypted bluetooth low power link layer connection.

Performing block form reductions modulo non-Mersenne primes in cryptographic protocols. Method for seeding a pseudo-random number generator with a cryptographic hash of a digitization of a chaotic system.

System and method for dynamically mapping a high speed link to a multiplicity of low speed trunked links. USA1 en. WOA1 en. JPA ja. HKA1 zh.

GBD0 en. EPA1 de. DED1 de. EST3 es. CAA1 en. AUA en. KRA ko. Stinson et al. System und verfahren zur dynamischen, nicht interaktiven, parallelisierbaren und durchsuchbaren symmetrischen verschlüsselung.

Katz et al. Norouzi et al. A novel image encryption based on hash function with only two-round diffusion process. Cipher and hash function design strategies based on linear and differential cryptanalysis.

Young et al. Zeng et al. Block encryption method and schemes for data confidentiality and integrity protection. KRB1 ko. JPB2 ja. Kryptographisches verfahren und einrichtung zum nichtlinearen zusammenfugen eines datenblocks und eines schlussels.

CAC en. Cryptographic system including a random number generator using finite field arithmetics. USA en. Ref legal event code : WD. Country of ref document : HK.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen, der folgendes umfasst: a mehrere erstrangige Hash-Mittel , von denen jedes eine Entropieeingabe erhalten und eine entsprechende Hash-Ausgabe erzeugen kann,.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass jedes erstrangige Hash-Mittel dafür ausgelegt ist, zusätzliche Entropieeingaben zu erfordern.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass eines der erstrangigen Hash-Mittel dafür ausgelegt ist, einen neuen Hash-Prozess auszuführen, um eine neue Hash-Ausgabe zu erzeugen, wenn eine weitere Pseudo-Zufallszahl benötigt wird, wobei die vorerwähnte neue Hash-Ausgabe dem zweitrangigen Hash-Mittel zugeführt wird, das dieses zur Erzeugung der weiteren Pseudo-Zufallszahl verwendet.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass er ein Zählmittel enthält, das dafür ausgelegt ist, dem vorerwähnten erstrangigen Hash-Mittel weitere Eingaben zu liefern, wobei die weiteren Eingaben in den neuen Hash-Prozess einbezogen werden.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das vorerwähnte erstrangige Hash-Mittel sich ändert, sobald eine weitere Pseudo-Zufallszahl erzeugt werden soll.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das vorerwähnte eine erstrangige Hash-Mittel der Reihe nach aus der Zahl der erstrangigen Hash-Mittel ausgewählt wird.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass jedes vorerwähnte erstrangige Hash-Mittel mit einem entsprechenden Zählmittel verbunden ist.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass jedes Hash-Mittel als Software-Hash-Funktionsobjekt ausgebildet ist.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass er einen Entropiepool zur Lieferung von Entropie an die erstrangigen Hash-Mittel enthält.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass der Entropiepool in Unterpools aufgeteilt ist, von denen jeder dafür ausgelegt ist, Entropie an ein jeweiliges erstrangiges Hash-Mittel zu liefern.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen, das folgendes aufweist: a Lieferung einer Entropieeingabe an mehrere erstrangige Hash-Funktionen und Erzeugung einer jeweiligen Vielzahl von Hash-Ausgaben,.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass es die Lieferung von zusätzlicher Entropie an die erstrangigen Hash-Funktionen aufweist.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 12 oder Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass es wenn eine neue Pseudo-Zufallszahl benötigt wird, die Durchführung eines neuen Hash-Prozesses mit einer der erstrangigen Hash-Funktionen, um eine neue Hash-Ausgabe zu erzeugen, und die Weiterleitung der vorerwähnten neuen Hash-Ausgabe an die zweitrangige Hash-Funktion aufweist, die dieselbe bei der Erzeugung der neuen Pseudo-Zufallszahl verwendet.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass es die Lieferung eines Zählwertes als zusätzliche Eingabe in die vorerwähnte eine erstrangige Hash-Funktion enthält, wobei die zusätzliche Eingabe in den neuen Hash-Prozess einbezogen wird.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 14 oder Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die vorerwähnte eine erstrangige Hash-Funktion als Teil des neuen Hash-Prozesses die vorherige Haus-Ausgabe verwendet.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 14 bis 16, dadurch gekennzeichnet, dass sich die vorerwähnte eine erstrangige Hash-Funktion ändert, sobald eine weitere Pseudo-Zufallszahl erzeugt werden soll.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 17, dadurch gekennzeichnet, dass sie die Wahl der vorerwähnten einen erstrangigen Hash-Funktion der Reihe nach aus der Vielzahl von erstrangigen Hash-Funktionen enthält.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass darin ein jeweiliger Zählwert der jeweiligen erstrangigen Hash-Funktion zugeführt wird, sobald ein neuer Hash-Prozess erforderlich ist.

Computerprogramm zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen, das beim Lauf auf einem Computer die in einem der Ansprüche 12 bis 15 dargelegten Schritte des Verfahrens ausführt.

Maschinenlesbares Medium, das ein Computerprogramm nach Anspruch 20 enthält. Datenstrom, der repräsentativ für ein Computerprogramm nach Anspruch 20 ist.

Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass das zweitrangige Hash-Mittel bei Erzeugung einer weiteren Pseudo-Zufallszahl als Eingabe die Hash-Ausgaben enthält, die vorher von den erstrangigen Hash-Mitteln, die von dem vorerwähnten einen erstrangigen Hash-Mittel verschieden sind, erzeugt wurden.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass die vorherigen Hash-Ausgaben und die neue Hash-Ausgabe für die Verwendung als Eingabe an das zweitrangige Hash-Mittel verkettet werden.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass die zweitrangige Hash-Funktion beim Erzeugen einer weiteren Pseudo-Zufallszahl als Eingabe auch die Hash-Ausgaben enthält, die vorher von der erstrangigen Hash-Funktion, welche von der vorerwähnten einen erstrangigen Hash-Funktion verschieden ist, erzeugt wurde.

Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 25, dadurch gekennzeichnet, dass die vorherigen Hash-Ausgaben und die neue Hash-Ausgabe für die Verwendung als Eingabe an die zweitrangige Hash-Funktion verkettet werden.

EPA1 EPA1 de. EPB1 true EPB1 de. EPA Not-in-force EPB1 de. USA1 de. EPB1 de. JPA de. KRA de. ATT de. AUA de. CAA1 de. DET2 de. EST3 de. GBD0 de. HKA1 de.

WOA1 de. Verschlüsselungsvorrichtung, entschlüsselungsvorrichtung und verschlüsselungssystem. USB2 en. USB1 en. Single and composite binary and multi-valued logic functions from gates and inverters.

Method and system for saving power for packet re-transmission in an encrypted bluetooth low power link layer connection.

Performing block form reductions modulo non-Mersenne primes in cryptographic protocols. Method for seeding a pseudo-random number generator with a cryptographic hash of a digitization of a chaotic system.

System and method for dynamically mapping a high speed link to a multiplicity of low speed trunked links.

USA1 en. WOA1 en. JPA ja. HKA1 zh. GBD0 en. EPA1 de. DED1 de. EST3 es. CAA1 en. AUA en. KRA ko. Song et al. Leighton et al.

Jakimoski et al. Courtois et al. JPB2 ja. Bakhtiari et al. USA en. Nguyen et al.

Random Zahl Generator man Probleme Random Zahl Generator Fragen hat, einmal, machten. - Zahlenbereich Mit diesem Zufallsgenerator kannst du bis zu 20 Würfel gleichzeitig werfen. World's simplest random hex generator. Just press Generate Hex button, and you get random hexadecimal numbers. Press button, get hexadecimals. No ads, nonsense or garbage. Physical Noise Generator erfüllt eine häufig geäußerte Forderung von Softwareentwicklern - die Erzeugung nicht berechenbarer und nicht sequenzieller Zufallszahlen. mixedbloodentertainment.com The integrated True P hy sical No ise Generator ful fil ls a fr equently voiced re qu est of sof tw are developers - the genera ti on of no n- computable and. Active Generator. Two different random number generators are available: Version 12 Compatible. The random number generator used in version 12 and previous releases. If you need to reproduce randomized results generated in previous releases based on a specified seed value, use this random number generator. Mersenne Twister. Random Integer Generator. This form allows you to generate random integers. The randomness comes from atmospheric noise, which for many purposes is better than the pseudo-random number algorithms typically used in computer programs. Random Number Generator, RNG) von CasinoClub garantiert Ihnen ein faires und manipulationsfreies Spiel. CasinoClub nutzt die Spielesoftware und den RNG von GTECH (vormals Boss Media). Die Spielesoftware von GTECH genießt weitreichende Anerkennung für ihre hochentwickelte Technologie und ihr hohes Maß an Transparenz. Generator für pseudo-zufallszahlen Download PDF Info Publication number EPB1. EPB1 EPA EPA EPB1 EP B1 EP B1 EP B1 EP A EP A EP A EP A EP A EP A EP B1 EP B1 EP B1 Authority EP European Patent OfficeAuthor: Felix Egmont Geiringer. DET2 - Generator für pseudo-zufallszahlen - Google Patents Generator für pseudo-zufallszahlen Info Publication number DET2. Request PDF | Zufallszahlen und Zufallszahlen-Generatoren | In diesem Kapitel werden statistische Funktionen von Excel erläutert. Dabei leiten wir die Sätze nicht mathematisch ab, sondern.
Generator FГјr Zufallszahlen

Mit Generator FГјr Zufallszahlen Modus zufrieden sein. - Kurze Beschreibung

Noch kein Benutzerkonto? Verfahren zur Generierung von Pseudo-Zufallszahlen nach Anspruch 25, dadurch gekennzeichnet, dass die vorherigen Hash-Ausgaben und die neue Hash-Ausgabe für die Verwendung als Eingabe an die zweitrangige Hash-Funktion verkettet werden. Generator für Pseudo-Zufallszahlen nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das vorerwähnte erstrangige Hash-Mittel sich ändert, sobald eine weitere Pseudo-Zufallszahl erzeugt BerГјhmte Rennpferde soll. R ist eine einmalige Faktorisierungsdomäne, so dass diese Inversen, wenn sie existieren, einmalig sind. Dies geschieht mit Hilfe von Bit-Blöcken. Tumbler verwendet eine neue Methode der Durchführung der Modulo-Arithmetik in kleinen Moduli mittels Bit-basierter Technologie. Im Feld F 3 sind die einzigen beiden nicht-null Elemente, 1 und —1, beide selbstumkehrend. KRA ko. In einem Auto Simulator Online Fall entschlüsselt das Entschlüsselungsgerät die Nachricht und versucht sie zu übersetzen. Ref country code : Alle Zug Spiele Ref legal event code : FG4D. Auf letztgenanntes Dokument wird sich Casino Accounting Software Folgenden durchgängig als die "NTRU-Patentanmeldung" bezogen. Da die Implementierung einer Software-Prozedur in der Regel deterministisch arbeitet, Slot Machine Kostenlos Spielen zur Realisierung eines nicht-deterministischen Zufallszahlengenerators ein externer beispielsweise physikalischer Vorgang einbezogen werden. Nutze ihn für Bingo in der Englischstunde spielen Training Zahlen. Wir verlosen 3 Geschenke an die Teilnehmer einer Online-Befragung. In den Schlagzeilen Special: Coronavirus und Covid Generator für Zufallszahlen. Erzeugen Sie hier Zufallszahlen mit gewünschten Eigenschaften. Bei Gleichverteilung und Glockenkurve können auch negative. Stell beim Zufallszahlengenerator einfach die Zahlenspanne ein und erzeuge dir beliebige Zufallszahlen. Die Zahlen werden nacheinander aufgelistet. Mit dem Zufallszahlen-Generator generieren Sie gleichverteilte Zufallszahlen innerhalb eines vorgegebenen Zahlenbereichs mit oder ohne Wiederholung und​. Ich benutze den Generator für Sonder-Verlosungen bei der Preis-Verteilung. Anonym. Ich benutze die Zufallszahlen für mein Spielebuch. Anonym. Bingo.
Generator FГјr Zufallszahlen
Generator FГјr Zufallszahlen

Facebooktwitterredditpinterestlinkedinmail

1 Kommentare

  1. Kami

    irgendwelcher seltsamer Verkehr wird erhalten.

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert.