數字安全隱形基石：隨機數、熵源與DRBG核心解析與技術關聯

前言：數字安全的 “隱形基石”

在數字化浪潮席卷全球的今天，從金融交易的密鑰生成到區塊鏈的共識機制，從量子通信的加密協議到智能汽車的身份認證，隨機數如同空氣般滲透在信息系統的每一個安全節點。然而，看似簡單的 “隨機” 二字背后，隱藏著一套精密的技術體系：熵源作為隨機性的 “原始礦藏”，決定了隨機數的 “基因純度”；DRBG（確定性隨機比特生成器）則是 “提煉工廠”，將有限的原始熵轉化為海量可用的隨機序列；而最終輸出的隨機數，既是安全協議的 “密鑰材料”，也是抵御攻擊的 “第一道防線”。

一個簡單的比喻

想象一下你要創建一個無人能預測的彩票抽獎系統：

熵源：就像測量天空中云朵形狀和風速的過程。這個過程充滿了不可預測性（高熵），是真正隨機性的來源。你得到的是原始的、混亂的、非數字的“隨機素材”。
隨機數：就是最終開獎的那個號碼，比如?5, 17, 23, 36, 41。它是最終可以被系統使用的、格式規整的數字。
DRBG：就像彩票搖獎機。它本身不會產生隨機性。它的作用是：

初始化（播種）：你先把從“測量云朵”得到的那一團原始隨機數據（熵）作為種子，放進搖獎機里。
生成號碼：然后，你啟動搖獎機（DRBG），它會根據初始的種子，通過一套復雜的數學算法，搖出（生成）一連串看似隨機的中獎號碼。
效率與連續性：這樣你就不需要每次都去測量云朵（那樣很慢），只需要搖動機器（非常快）就能得到大量的號碼。

隨著量子計算的崛起和攻擊手段的升級，傳統隨機數生成機制正面臨前所未有的挑戰：2013 年 Dual_EC_DRBG 算法的后門曝光，揭示了標準制定中的信任危機；2022 年 NIST 對 SP 800-90B 的修訂，反映了熵源評估方法的持續迭代；中國 GB/T 45240-2025 的發布，則標志著量子隨機數標準化的全球競爭進入新階段。理解隨機數、熵源與 DRBG 的技術原理、協同關系及標準體系，已成為信息安全領域的核心課題。

一、隨機數的分類與技術解析

定義：指在一定范圍內隨機產生的、無規律可循的數字序列。它是最終的目的和產物。

（一）隨機數的技術分類

類型	技術原理	典型實現方案	應用場景
真隨機數（TRNG）	基于量子漲落、熱噪聲等物理過程，輸出具有不可預測性和不可復現性	中國科學技術大學器件無關量子隨機數發生器（通過貝爾檢驗）	高安全場景（如量子密鑰分發、數字簽名）
偽隨機數（PRNG）	通過算法生成看似隨機的序列，相同種子產生相同輸出	梅森旋轉算法（周期 2^19937-1）、AES-CTR_DRBG（NIST SP 800-90A 推薦）	高性能計算（如蒙特卡洛模擬）、非關鍵業務邏輯
密碼學隨機數	需同時滿足統計隨機性（通過 SP 800-22 測試）和不可預測性（抗前向 / 后向預測）	Linux /dev/urandom（SHA-3 哈希 + 硬件熵源補充）	密鑰生成（如 AES 密鑰）、安全協議（TLS 握手）
量子隨機數	利用量子力學內稟隨機性（如單光子探測、糾纏光子對）	國盾量子 GB/T 45240-2025 器件無關量子隨機數發生器（自驗證安全）	后量子密碼、零知識證明等前沿領域

（二）量子隨機數的革新突破

器件無關量子隨機數：通過貝爾不等式檢驗，即使設備存在漏洞也能生成可信隨機數，如中國科大實現的隨機數信標系統，結合后量子簽名算法確保廣播安全。

性能指標：中國研制的量子隨機數發生器實現 3.2Gbps 輸出速率，通過 NIST SP 800-22 全套測試，填補國內空白。

二、熵源的分類與技術解析

定義：隨機性的根本來源。它是從物理世界中采集到的、具有不可預測性和不確定性的原始數據。熵是衡量其混亂度或不可預測性的指標。熵值越高，越隨機，越難被猜測。

（一）熵源分類與特性對比

分類	子類	技術原理	優勢	劣勢	典型應用場景
物理熵源	熱噪聲	導體中電子熱運動產生的電壓波動（奈奎斯特定律）	穩定性高，溫度漂移可補償	需低噪聲放大器，硬件成本高	金融加密設備（如 ATM 機密鑰生成）
	雪崩噪聲	反向偏置 PN 結雪崩倍增過程的隨機脈沖電流	高速（1.6Gbps），適合硬件實現	需高壓（5-15V），噪聲帶寬受限	通信設備（如 5G 基站會話密鑰生成）
	單光子探測	量子不確定性原理下的光子透射 / 反射隨機性	安全性最高（器件無關），抗量子攻擊	需低溫環境（4K 以下），實現復雜	量子通信網絡（如京滬干線密鑰分發）
	時鐘抖動	兩個高頻振蕩器相位差的隨機漂移	無需專用硬件，可在 FPGA 實現	熵率較低（1-2 位 / 樣本），需交叉驗證	工業控制系統（如 SCADA 設備隨機指令生成）
非物理熵源	混沌系統	洛倫茲方程或 Logistic 映射的混沌行為	軟件實現簡單，適合嵌入式設備	數字化實現存在周期退化風險	物聯網傳感器（如智能家居隨機事件觸發）
	密碼學哈希	對系統狀態連續哈希擴散隨機性	與現有系統兼容，成本低	依賴哈希函數抗碰撞性（SHA-1 已被破解）	輕量級加密（如 Wi-Fi 密碼生成）

三、DRBG的分類與技術解析

定義：確定性隨機比特生成器。它是一種密碼學安全的偽隨機數生成算法。
特點：
- 高效：一旦被播種，它可以非常快速地生成大量隨機數。
- 可重現：相同的種子會產生相同的輸出序列。
- 密碼學安全：即使輸出序列的一部分被泄露，也很難推算出之前的數字或預測之后的數字（前提是算法設計是安全的）。

（一）DRBG 類型與特性對比

類型	核心算法	技術原理	優勢	劣勢	典型應用場景
Hash_DRBG	SHA-256/SHA-512/SHA3	哈希函數迭代擴展種子	抗側信道攻擊，軟件實現簡單	生成速率低（100Mbps），不適合高速場景	嵌入式設備（如智能卡安全模塊）
CTR_DRBG	AES-128/256	計數器模式加密擴展隨機序列	硬件加速（10Gbps），適合高速場景	依賴分組密碼安全性（AES 抗量子攻擊需后量子算法替代）	數據中心（如云服務器 TLS 密鑰生成）
HMAC_DRBG	HMAC-SHA2/3	密鑰化哈希的消息認證特性	靈活支持多種哈希函數，適合頻繁重播種	需定期更新密鑰，硬件實現復雜度高	移動終端（如手機支付會話密鑰生成）
Dual_EC_DRBG	ECDLP（P-256 曲線）	橢圓曲線標量乘法生成序列	歷史兼容性強	存在 NSA 后門，已被 NIST 撤銷推薦	遺留系統（如早期 VPN 設備）

四、隨機數、熵源、DRBG 的關系與標準體系

（一）技術協同關系模型

特性	熵源	DRBG	隨機數（最終產物）
角色	隨機性的源頭	隨機性的放大器和生成器	最終產品
本質	物理世界的混沌現象	數學算法	數字
速度	慢	非常快	N/A
確定性	非確定性（真隨機）	確定性（偽隨機）	分為真隨機和偽隨機
輸出	原始、有偏、非均勻的比特	均勻、無偏、高偽隨機性的比特流	格式規整的數字
依賴關系	獨立存在，不依賴其他二者	嚴重依賴熵源進行播種	由熵源或DRBG產生

關聯（工作流程）：

它們三者構成了一個生成密碼學安全隨機數的標準管道：

熵源 → DRBG → 隨機數

收集熵：操作系統持續地從各種硬件和軟件事件中收集熵，存入一個叫“熵池”的地方。
播種：當應用程序（如openHiTLS）需要隨機數時，DRBG會從熵池中取出足夠長度的種子來初始化自己。
生成：DRBG根據這個種子，運行其加密算法，生成一長串高性能的、密碼學安全的偽隨機數，提供給應用程序使用。
重置：為確保安全，DRBG會定期用新的熵重新播種，以防止因內部狀態泄露而導致的全序列推演。

區別：

熵源 vs DRBG：熵源是“原因”，是“原料”；DRBG是“工具”，是“加工廠”。最核心的區別是：熵源提供不可預測性，DRBG提供效率和可用的輸出長度。沒有熵源的DRBG是完全不安全的，因為它的輸出可以被完全預測。
DRBG vs 隨機數：DRBG是過程，隨機數是結果。我們通過DRBG這個過程來得到隨機數這個結果。

你可以這樣理解：
計算機需要一個真隨機數（比如用于生成加密密鑰），但直接從物理世界收集（熵源）又太慢。

于是，它先收集一點點真正的隨機性（熵）作為“種子”，然后把它喂給一個非常強大的數學算法（DRBG）。這個算法能把這一點點真隨機性“放大”成萬億個看起來毫無規律、無法預測的數字，即高質量的隨機數。

所以，熵源是根基，DRBG是核心工具，而安全可靠的隨機數是最終追求的目標。三者密不可分，共同構成了現代密碼學和安全應用的基石。

（二）標準體系與對應關系

標準類別	國際標準	中國標準	核心內容
熵源規范	NIST SP 800-90B Rev.1（2022）	GB/T 37076-2022	熵源質量評估方法（如條件最小熵），物理熵源壓力測試（溫度、電磁干擾）
DRBG 規范	NIST SP 800-90A（2012）	GM/T 0105-2021	DRBG 算法實現（如 CTR_DRBG、Hash_DRBG），安全強度分級（112-256 位）
隨機數規范	FIPS 140-3（2019）	GB/T 45240-2025	隨機數生成器物理安全（如防篡改涂層），量子隨機數自驗證要求
系統整合	ISO/IEC 18031:2023	待發布	熵源與 DRBG 互操作性接口，量子隨機數系統架構

（三）后量子時代的標準演進

NIST 后量子遷移路線圖：計劃 2035 年前完成后量子密碼過渡，要求 DRBG 支持 ML-KEM 等后量子算法的 256 位安全強度。

中國自主標準：GB/T 45240-2025 器件無關量子隨機數發生器標準，填補國內空白，推動國際互認。

技術挑戰：量子計算可能破解基于 ECDLP 的 DRBG，需研發基于格密碼的新型 DRBG。

五、典型應用與風險防范

（一）高安全場景應用案例

金融領域：

熵源：熱噪聲 + 單光子探測組合（如中國銀聯量子隨機數信標）
DRBG：CTR_DRBG（AES-256）結合硬件加速（10Gbps）
標準遵循：FIPS 140-3 Level 3 + GB/T 45240-2025

工業控制：

熵源：時鐘抖動 + 用戶行為數據融合（如西門子 PLC 設備）
DRBG：HMAC_DRBG（SHA-3）支持頻繁重播種
標準遵循：ISO/SAE 21434（汽車電子） + GM/T 0105-2021

（二）風險與應對策略

? ?1、熵耗盡攻擊：

風險：拒絕服務導致熵源無法更新，隨機數可預測
應對：動態熵池管理（熵余量＜50% 時暫停非關鍵請求）+ 硬件熵源芯片（如 Intel RDRAND）

? 2、算法后門：

風險：Dual_EC_DRBG 等算法存在 NSA 后門
應對：優先選擇 AES-CTR_DRBG，遵循 NIST SP 800-90A 推薦算法

? 3、側信道攻擊：

風險：通過功耗或電磁泄漏推測密鑰
應對：恒定時間實現 + 噪聲注入（如 AES 運算隨機延遲）

六、結語：隨機性的 “三重門” 與安全生態的未來

隨機數、熵源與 DRBG 構成了信息安全的 “三重門”：熵源的質量決定了隨機性的 “下限”，DRBG 的設計決定了隨機性的 “上限”，而隨機數的應用則決定了安全體系的 “防線強度”。從熱噪聲的微觀波動到量子世界的內稟隨機，從哈希函數的迭代擴展到后量子算法的抗攻擊設計，這一技術體系的每一次迭代都反映了攻防對抗的升級。

未來，隨著量子計算的實用化和物聯網的普及，隨機性需求將呈現 “量質齊升” 的趨勢：一方面，6G 通信、元宇宙等場景需要 Tbps 級隨機數支撐；另一方面，量子攻擊迫使隨機數生成必須具備 “器件無關” 的自驗證能力。在這場全球技術競賽中，標準體系的主導權將直接影響數字經濟的話語權 —— 中國 GB/T 45240-2025 與 NIST SP 800 系列的并行發展，既體現了技術路線的多元性，也預示著國際互認將成為關鍵課題。

最終，真正的安全并非依賴單一技術，而是熵源的物理不可預測性、DRBG 的算法嚴謹性、標準的強制約束性三者的有機統一。只有筑牢這 “三重門”，才能在數字時代構建起不可逾越的安全屏障。

開源代碼示例：

示例代碼展示了基于Linux熵源(/dev/random)的DRBG實現，包括初始化、隨機數生成和重新播種等操作流程，使用SHA-256等加密算法確保安全性。

/** This file is part of the openHiTLS project.** openHiTLS is licensed under the Mulan PSL v2.* You can use this software according to the terms and conditions of the Mulan PSL v2.* You may obtain a copy of Mulan PSL v2 at:**     http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2** THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND,* EITHER EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT,* MERCHANTABILITY OR FIT FOR A PARTICULAR PURPOSE.* See the Mulan PSL v2 for more details.*/#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <string.h>
#include "crypt_types.h"
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}void PrintLastError(void) {const char *file = NULL;uint32_t line = 0;BSL_ERR_GetLastErrorFileLine(&file, &line);printf("failed at file %s at line %d\n", file, line);
}int main(void)
{int ret;uint8_t output[100] = {0};uint32_t len = 100;ret = CRYPT_EAL_Init(CRYPT_EAL_INIT_CPU | CRYPT_EAL_INIT_PROVIDER);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_Init: error code is %x\n", ret);return ret;}/*** Before calling the algorithm APIs,* call the BSL_SAL_CallBack_Ctrl function to register the malloc and free functions.* Execute this step only once. If the memory allocation ability of Linux is available,* the two functions can be registered using Linux by default.*/BSL_SAL_CallBack_Ctrl(BSL_SAL_MEM_MALLOC, StdMalloc);BSL_SAL_CallBack_Ctrl(BSL_SAL_MEM_FREE, free);BSL_ERR_Init(); // Initialize the error module.// Initialize the global random number by using the default entropy source from **/dev/random** of Linux.ret = CRYPT_EAL_ProviderRandInitCtx(NULL, CRYPT_RAND_SHA256, "provider=default", NULL, 0, NULL);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("RandInit: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}// Obtain the random number sequence of the **len** value.ret = CRYPT_EAL_RandbytesEx(NULL, output, len);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_Randbytes: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}printf("random value is: ");  // Output the random number.for (uint32_t i = 0; i < len; i++) {printf("%02x", output[i]);}printf("\n");// Reseedingret = CRYPT_EAL_RandSeedEx(NULL);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_RandSeed: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}// Obtain the random number sequence of the **len** value.ret = CRYPT_EAL_RandbytesEx(NULL, output, len);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_Randbytes: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}printf("random value is: "); // Output the random number.for (uint32_t i = 0; i < len; i++) {printf("%02x", output[i]);}printf("\n");EXIT:// Release the context memory.CRYPT_EAL_RandDeinit();BSL_ERR_DeInit();return 0;
}

?除示例代碼外，openHiTLS提供各種種類的DRBG，可訪問代碼倉了解：

https://gitcode.com/openHiTLS/openhitls