Generador de código aleatorio fortnite
Esta entrada de blog propone un enfoque para descifrar generadores de números pseudoaleatorios (PRNG) utilizando el aprendizaje automático. Por crackear aquí, nos referimos a que podemos predecir la secuencia de los números aleatorios usando números generados previamente sin el conocimiento de la semilla. Empezamos por crackear un PRNG sencillo, concretamente XORShift, siguiendo el ejemplo del post publicado en [1]. Hemos simplificado la estructura del modelo de red neuronal respecto al propuesto en dicho post. Además, hemos conseguido una mayor precisión. Este blog pretende mostrar cómo entrenar un modelo de aprendizaje automático que puede alcanzar el 100% de precisión en la generación de números aleatorios sin conocer la semilla. Y también profundizamos en el modelo entrenado para mostrar cómo ha funcionado y extraer información útil del mismo.
En la mencionada entrada de blog [1], el autor replicó la secuencia PRNG xorshift128 con alta precisión sin tener la semilla PRNG utilizando un modelo de aprendizaje profundo. Después del entrenamiento, el modelo puede utilizar cualquier cuatro números consecutivos generados para replicar la misma secuencia del PRNG con una precisión bitwise superior al 95%. Los detalles de la implementación de este experimento y el modelo mejor entrenado se pueden encontrar en [2].
Generador de números aleatorios
Un generador de números pseudoaleatorios (PRNG) suele programarse utilizando una función matemática aleatoria para seleccionar un número “aleatorio” dentro de un rango establecido. Estos generadores de números aleatorios son pseudoaleatorios porque el programa informático o algoritmo puede tener un sesgo de selección no intencionado. En otras palabras, la aleatoriedad de un programa informático no es necesariamente un hecho orgánico y verdaderamente aleatorio.
Un verdadero generador de números aleatorios (TRNG) se basa en la aleatoriedad de un evento físico externo al ordenador y su sistema operativo. Ejemplos de este tipo de sucesos son los pitidos en el ruido atmosférico o los puntos en los que decae un material radiactivo. Un verdadero generador de números aleatorios recibe información de este tipo de sucesos impredecibles para producir un número verdaderamente aleatorio.
Generador de código de usuario
Un generador de números aleatorios en C++ se utiliza para generar un número aleatorio utilizando un código. Es una gran manera de añadir anonimato y seguridad al mundo de la programación en C++. La idea es seleccionar aleatoriamente cualquier número de un rango especificado y mostrarlo en la consola. En este artículo, explorarás todo sobre un generador de números aleatorios en C++, junto con algunos ejemplos.
Considera este ejemplo, estás creando un juego de dados. ¿Será posible el juego si aparece el mismo número cada vez que tiras los dados? Por supuesto que no. Ahí es donde entran en escena los generadores de números aleatorios. Pueden crear sucesos aleatorios y mostrar un número al azar a partir de un rango especificado de valores.
Con el elemento de aleatoriedad, puedes crear el código del juego de dados y muchos más programas de este tipo que requieren generar números aleatorios. Sin embargo, un lenguaje de programación o un ordenador no pueden crear números aleatorios puros. Por ello, C++ y otros lenguajes de programación utilizan generadores de números pseudoaleatorios.
Un generador de números pseudoaleatorios es un simulador de un generador de números aleatorios en C++. Esto significa que el generador de números pseudoaleatorios permite crear una sensación de aleatoriedad en C++. Se llama PRNG porque en los ordenadores todo es binario, es decir, 0 y 1. Por lo tanto, no es posible generar sucesos aleatorios en los ordenadores.
Generador de números de serie
Un número aleatorio es un número elegido de un conjunto de números limitados o ilimitados que no tiene un patrón de predicción discernible. El conjunto de números es casi siempre independiente entre sí. Sin embargo, el conjunto de números puede seguir una distribución específica. Por ejemplo, la estatura de los alumnos de un colegio suele seguir una distribución normal en torno a la estatura media. Si la altura de un alumno se elige al azar, el número elegido tiene más probabilidades de acercarse a la altura media que de ser clasificado como muy alto o muy bajo. Los generadores de números aleatorios anteriores presuponen que los números generados son independientes entre sí y se distribuyen uniformemente en toda la gama de valores posibles.
Un generador de números aleatorios, como los anteriores, es un dispositivo que puede generar uno o varios números aleatorios dentro de un ámbito definido. Los generadores de números aleatorios pueden estar basados en hardware o ser generadores de números pseudoaleatorios. Los generadores de números aleatorios basados en hardware pueden implicar el uso de un dado, una moneda para lanzar, o muchos otros dispositivos.