【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ntThreadId()。 if (maxlen = sizeof(DWORD)) { memcpy(amp。buf[ni], amp。dwRes, sizeof(dwRes))。 ni += sizeof(dwRes)。 maxlen = sizeof(dwRes)。 } dwRes = GetTickCount()。 if (maxlen = sizeof(DWORD)) { memcpy(amp。buf[ni], amp。dwRes, sizeof(dwRes))。 ni += sizeof(dwRes)。 maxlen = sizeof(dwRes)。 } = sizeof(MEMORYSTATUS)。 GlobalMemoryStatus(amp。ms)。 if (maxlen = sizeof(MEMORYSTATUS)) { memcpy(amp。buf[ni], amp。ms, sizeof(MEMORYSTATUS))。 ni += sizeof(MEMORYSTATUS)。 maxlen = sizeof(MEMORYSTATUS)。 } return ni。 } void CCreRndNum::GetKey() { int sysInfoLen = get_SystemStatus_W32(300)。 CString sKey32。 //字符串型 int iKey32[32]。 //轉(zhuǎn)換后的整型 Confidential PagePage 10 of 56 10 12/30/2020 sKey32 = CMD5Checksum::GetMD5(buf,sysInfoLen)。//字符串 for(int i = 0。 i 32。 i++)//字符串轉(zhuǎn)化為整型 { iKey32[i] = CharToInt(sKey32[i])。 } for(i = 0。 i 64。 i++) //取出每一位 { KK1[i] = iKey32[i / 4] (i % 4) amp。 0x01。 KK2[i] = iKey32[16 + i / 4] (i % 4) amp。 0x01。 } } 函數(shù)名 : GetTime 函數(shù)功能 : 得到 64bit 的當(dāng)前日期和時(shí)間的二進(jìn)制 輸入 : 系統(tǒng)時(shí)間 輸出 : btime[64] 算法示意圖： 圖 3 分別得到產(chǎn)生大隨機(jī)數(shù)的輸入隨機(jī)數(shù) void CCreRndNum::GetTime() { int i。 FILETIME ft。 GetSystemTimeAsFileTime(amp。ft)。 for (i = 0。 i 32。 i++) { DTi[31 i] = (char)(( i) amp。 0x01)。 // 取得各通過移位異或把系統(tǒng)時(shí)間轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制數(shù)并放到 DTi 的高 32 和低 32 位中去 通過摸除 2得到 64位的二進(jìn)制隨機(jī)數(shù) Vi DTi 和 Vi 都將作為主程序的輸入隨機(jī)數(shù) 輸入系統(tǒng)時(shí)間 Rand()產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) Confidential PagePage 11 of 56 11 12/30/2020 位的值 DTi[63 i] = (char)(( i) amp。 0x01)。 } } void CCreRndNum::GetVi() //得到 64 位的二進(jìn)制隨機(jī)數(shù) {int i。 srand((unsigned)time(NULL))。 for (i = 0。 i 64。 i++) { Vi[i] = rand()%2。 } } 函數(shù)名 : Step_1 函數(shù)功能 : 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)第 1步 (見 圖 1) 輸入 : DTi(時(shí)間 ),K1,K2(密鑰 ) 輸出 : Result_1[64] 調(diào)用函數(shù) : MyDes::EDE() void CCreRndNum::Step_1() { GetTime()。 //得到時(shí)間二進(jìn)制并保存在 DTi 中 GetKey()。 //產(chǎn)生密鑰并保存在 KK1,KK2 中 CDES MyDes。 (DTi, KK1, KK2, Result_1)。 //三重 DES 加密 (EDE) } 函數(shù)名 : Step_2 函數(shù)功能 : 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)第 2步 (見 圖 1) 輸入 : Result_1,Vi(第一次輸入的隨機(jī)數(shù) ) 輸出 : Result_2[64] void CCreRndNum::Step_2() { int i。 //之前已得到 V0 for (i = 0。 i 64。 i++) { Result_2[i] = Vi[i] ^ Result_1[i]。 } } 函數(shù)名 : Step_3 函數(shù)功能 : 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)第 3步 (見圖 1) 輸入 : Result_2,K1,K2(密鑰 ) 輸出 : Result_3[64] Confidential PagePage 12 of 56 12 12/30/2020 調(diào)用函數(shù) : MyDes::EDE() void CCreRndNum::Step_3() {CDES MyDes。 (Result_2, KK1, KK2, Result_3)。 } 函數(shù)名 : Step_4 函數(shù)功能 : 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)第 4步 異或 (見 圖 1) 輸入 : Result_1,Result_3 輸出 : Result_4[64] void CCreRndNum::Step_4() { int i。 for (i = 0。 i 64。 i++) { Result_4[i] = Result_1[i] ^ Result_3[i]。 } } 函數(shù)名 : Step_5 函數(shù)功能 : 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)第 5步 (見圖 1) 輸入 : Result_4,K1,K2(密鑰 ) 輸出 : Result_5[64] 調(diào)用函數(shù) : MyDes::EDE void CCreRndNum::Step_5() {CDES MyDes。 (Result_4, KK1, KK2, Result_5)。} 函數(shù)名 : GetRandNumber 函數(shù)功能 : 產(chǎn)生隨機(jī)數(shù) ,保存在 dwRndNum[33]中 . 輸入 : 無(wú) 輸出 : dwRndNum[33] 備注 : 輸出 1025 位二進(jìn)制 ,故用 33 個(gè) DWORD 型的數(shù)存放隨機(jī)數(shù) . BOOL CCreRndNum::GetRandNumber(DWORD dwRndNum[]) { GetVi()。 int i,m。 for (m = 0。 m 17。 m++) //17 輪產(chǎn)生 1088(取 1025)位的 Ri { Step_1()。 Step_2()。 Step_3()。 Confidential PagePage 13 of 56 13 12/30/2020 for (i = 0。 i 64。 i++) { Ri[(m 6) + i] = Result_3[i]。 //保存到 1024bit 的 Ri 中 } Step_4()。 Step_5()。 for (i = 0。 i 64。 i++) //Vi+1 自動(dòng)賦給 Vi { Vi[i] = Result_5[i]。 } } // end for UINT temp。 for ( i = 0。 i 1024。 i++) //取第 1~1024 位 { temp = (UINT)(i / 32)。 if(i % 32 == 0) dwRndNum[temp] = dwRndNum[temp] | (DWORD)Ri[i]。 else dwRndNum[temp] = dwRndNum[temp] 1 | (DWORD)Ri[i]。 } for(i=0。i32。i++) { while(dwRndNum[i]2147483648) {dwRndNum[i]+=dwRndNum[i]。} } dwRndNum[32] amp。= (DWORD)Ri[1024]。 //取第 1025 位 ,其余位為 0 return TRUE。 } 6 檢驗(yàn)隨機(jī)數(shù) 隨機(jī)數(shù)檢驗(yàn)方法有如下幾種： 參數(shù)檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其分布 參數(shù)的觀察值與理論值的差異顯著性。 均勻性檢驗(yàn)，又稱頻率檢驗(yàn)，意在檢驗(yàn)偽隨機(jī)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)頻率與理論頻率的差異是否顯著。 獨(dú)立性檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)所產(chǎn)生的偽隨機(jī)數(shù)的獨(dú)立性和統(tǒng)計(jì)相關(guān)是否異常，包括相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)和聯(lián)列表檢驗(yàn)等。 組合規(guī)律檢測(cè)，按隨機(jī)數(shù)出現(xiàn)的先后次序，根據(jù)一定的規(guī)律組合，檢驗(yàn)其組合的觀察值與理值是不否有顯著差異，包括距離檢驗(yàn)和配套檢驗(yàn)等。 游程檢驗(yàn)，把隨機(jī)數(shù)序列按一定的規(guī)則進(jìn)行分類，分為正負(fù)游程檢驗(yàn)和升降Confidential PagePage 14 of 56 14 12/30/2020 游程檢驗(yàn)等。 本程序采用了均勻性檢測(cè)，即頻率檢測(cè)。 由于隨機(jī)數(shù)是由 16 次循環(huán)得來(lái)。并且存放在 32 個(gè)數(shù)組中， 所以取其中高位數(shù)組的值就可以判斷是否滿足均勻性檢測(cè)。 算法示意圖： 圖 4 檢驗(yàn)隨機(jī)數(shù)足夠隨機(jī) Int bb=0。 bb++。 char s[40]。 for (int i =0。i33。i++) { sprintf(s,(%2d) %10lX\r\n,i,dwn[i])。 (s)。 } cc=cc/bb*(bb1)+dwn[31]/bb。 sprintf(s,第 %2d 次前位平均值為： \n%10lX\n,bb,cc)。 (s)。 7 系統(tǒng)測(cè)試 第一次 多次運(yùn)行程序，如圖： 隨機(jī)數(shù)除于當(dāng)前隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生的次數(shù) 如果第一次產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，平均值為隨機(jī)數(shù)本身 平均值除于隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生次數(shù)與次數(shù) 1 的積 兩者相加得到隨機(jī)數(shù)的平均值 得到生成器產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù) Confidential PagePage 15 of 56 15 12/30/2020 圖 5 第一次測(cè)試結(jié)果 第二次多次運(yùn)行程序，如圖： 圖 6 第 2 次測(cè)試結(jié)果 第三次多次運(yùn)行程序，如圖： Confidential PagePage 16 of 56 16 12/30/2020 圖 7 第 3 次測(cè)試結(jié)果 結(jié) 論 因?yàn)橹鲗?dǎo)程序?qū)Ρ旧砭褪请S機(jī)的數(shù)經(jīng)過多次的三重 DES 和異或等運(yùn)算，所以能保證隨機(jī)數(shù)的足夠隨機(jī)性，通過 16 次的循環(huán)也能得到一個(gè)組合的大隨機(jī)數(shù)，所 以能滿足設(shè)計(jì)的需求 界面是用 VC++實(shí)現(xiàn)與設(shè)計(jì)的一個(gè)隨機(jī)數(shù)發(fā)生器，該隨機(jī)數(shù)發(fā)生器能夠通過點(diǎn)擊產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)按鈕而相映產(chǎn)生 1024 位的隨機(jī)數(shù)，并且該產(chǎn)生器還記錄每次產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)而求其平均值，能夠很直觀的讓我們檢測(cè)到隨機(jī)數(shù)是否隨機(jī)。 隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生器界面簡(jiǎn)單，隨機(jī)數(shù)足夠隨機(jī)并且保證隨機(jī)數(shù)范圍滿足 1024 位2進(jìn)制數(shù)。由于時(shí)間關(guān)系，程序也有一定瑕疵。 對(duì)程序改進(jìn)的方法：對(duì)檢測(cè)的方法增加其他的種類，例如 參數(shù)檢驗(yàn) ， 游程檢驗(yàn) 等方法，畢竟，通過的檢測(cè)越多隨機(jī)數(shù)的可靠性就越高。 Confidential PagePage 17 of 56 17 12/30/2020 參考文獻(xiàn) [1]王銳 .網(wǎng)絡(luò)最高安全技術(shù)指南 [M].北京 :機(jī)械工業(yè)出版社 ,1998。 [2] (美 )克魯格林斯基 (Kruglinski,.).Visual C++ 技術(shù)內(nèi)幕 [M].北京 :清華大學(xué)出版社 ，1999。 [3]云巔工作室 .Visual C 中文版全面剖析 [M].北京 ： 中國(guó)水利水電出版社 ， 2020。 [4] Bruce ，算法與 C源程序 [M]. 北京 ： 機(jī)械工業(yè)出版社 ， 2020。 [5]馮登國(guó)著 .密碼分析學(xué) [M].北京 ： 清華大學(xué)出版 ， 2020。 [6]（ 美 ) Steven John 設(shè)計(jì)模式 [M]. 北京 ： 中國(guó)電力出版社 ， 2020。 [7] 林元烈，梁宗霞 .隨機(jī)數(shù)學(xué)引論 [M].北京 ： 清華大學(xué)出版社 ， 2020。 [8] . 貝達(dá)特， . 皮爾索 .隨機(jī)數(shù)據(jù)分析方法 [M].北京： 北京國(guó)防工業(yè)出版社 ， 1976。 Confidentia