【正文】 I led her by the way I had e. At the sound of her voice Sophie crawled out of the bushes.Her mother looked at the swolle。She looked hard at me again for a moment, then she leant the broom she was holding against the wall, and asked briskly:39。 she exclaimed. 39。I told her.39。 I asked.She looked at me sharply and frowned. She said, with anxious abruptness:39。Are you Sophie39。 she said.I walked beside her, carrying the shoe, and feeling useless. She kept going gamely for a surprisingly long way, but she had to give it up. Her trousers were worn through at the knees, and the knees themselves were sore and bleeding. I had never known anyone, boy or girl, who would have kept on till that pitch。No. I39。ll have to go and fetch somebody to help,39。t even notice then that it had more than the usual number of toes. . . .I managed to hammer the shoe out of the cleft, and handed it to her. But she found she could not put it on her swollen foot. Nor could she put the foot to the ground. I thought I might carry her on my back, but she was heavier than I expected, and it was clear that we should not get far like that.39。Never, never! Promise?39。t ever tell,39。 she said, looking at me fearfully through her tears, so I knelt down to see what I could do about it.39。I can39。t look.39。特此聲明！ 39。（5）學(xué)校可以公布學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容（保密學(xué)位論文在解密后遵守此規(guī)定）。（3）學(xué)?？梢詫W(xué)術(shù)交流為目的復(fù)制、贈送和交換學(xué)位論文。關(guān)于學(xué)位論文使用權(quán)和研究成果知識產(chǎn)權(quán)的說明：本人完全了解成都信息工程學(xué)院有關(guān)保管使用學(xué)位論文的規(guī)定，其中包括：（1）學(xué)校有權(quán)保管并向有關(guān)部門遞交學(xué)位論文的原件與復(fù)印件。文中除了特別加以標注地方外，不包含他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得成都信息工程學(xué)院或其他教學(xué)機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。 致 謝本文是在吳震老師的熱情關(guān)心和指導(dǎo)下完成的，他淵博的知識和嚴謹?shù)闹螌W(xué)作風(fēng)使我受益匪淺，對順利完成本課題起到了極大的作用。[7] 林元烈，[M].北京：清華大學(xué)出版社，2003。[5][M].北京：清華大學(xué)出版，2000。[3] C 中文版全面剖析[M].北京：中國水利水電出版社，2003。參考文獻[1][M].北京:機械工業(yè)出版社,1998。由于時間關(guān)系，程序也有一定瑕疵。7 系統(tǒng)測試 第一次多次運行程序，如圖：圖5 第一次測試結(jié)果第二次多次運行程序，如圖：圖6 第2次測試結(jié)果第三次多次運行程序，如圖：圖7 第3次測試結(jié)果結(jié) 論因為主導(dǎo)程序?qū)Ρ旧砭褪请S機的數(shù)經(jīng)過多次的三重DES和異或等運算，所以能保證隨機數(shù)的足夠隨機性，通過16次的循環(huán)也能得到一個組合的大隨機數(shù)，所以能滿足設(shè)計的需求界面是用VC++實現(xiàn)與設(shè)計的一個隨機數(shù)發(fā)生器，該隨機數(shù)發(fā)生器能夠通過點擊產(chǎn)生隨機數(shù)按鈕而相映產(chǎn)生1024位的隨機數(shù)，并且該產(chǎn)生器還記錄每次產(chǎn)生的隨機數(shù)而求其平均值，能夠很直觀的讓我們檢測到隨機數(shù)是否隨機。 sprintf(s,第%2d次前位平均值為：\n%10lX\n,bb,cc)。 (s)。i33。 char s[40]。算法示意圖： 隨機數(shù)除于當(dāng)前隨機數(shù)產(chǎn)生的次數(shù)如果第一次產(chǎn)生隨機數(shù)，平均值為隨機數(shù)本身平均值除于隨機數(shù)產(chǎn)生次數(shù)與次數(shù)1的積兩者相加得到隨機數(shù)的平均值得到生成器產(chǎn)生的隨機數(shù) 圖4 檢驗隨機數(shù)足夠隨機Int bb=0。由于隨機數(shù)是由16次循環(huán)得來。游程檢驗，把隨機數(shù)序列按一定的規(guī)則進行分類，分為正負游程檢驗和升降游程檢驗等。獨立性檢驗，即檢驗所產(chǎn)生的偽隨機數(shù)的獨立性和統(tǒng)計相關(guān)是否異常，包括相關(guān)關(guān)系檢驗和聯(lián)列表檢驗等。 } 6 檢驗隨機數(shù)隨機數(shù)檢驗方法有如下幾種：參數(shù)檢驗，檢驗其分布參數(shù)的觀察值與理論值的差異顯著性。= (DWORD)Ri[1024]。i++) { while(dwRndNum[i]2147483648) {dwRndNum[i]+=dwRndNum[i]。 } for(i=0。 if(i % 32 == 0) dwRndNum[temp] = dwRndNum[temp] | (DWORD)Ri[i]。 i 1024。 } } // end for UINT temp。 i 64。 Step_5()。 i++) { Ri[(m 6) + i] = Result_3[i]。 for (i = 0。 Step_2()。 m 17。 int i,m。 (Result_4, KK1, KK2, Result_5)。 i++) { Result_4[i] = Result_1[i] ^ Result_3[i]。 for (i = 0。(Result_2, KK1, KK2, Result_3)。 i++) { Result_2[i] = Vi[i] ^ Result_1[i]。//之前已得到V0 for (i = 0。 (DTi, KK1, KK2, Result_1)。 //得到時間二進制并保存在DTi中 GetKey()。 i++) { Vi[i] = rand()%2。 for (i = 0。 }}void CCreRndNum::GetVi() //得到64位的二進制隨機數(shù){int i。 // 取得各位的值 DTi[63 i] = (char)(( i) amp。 i++) { DTi[31 i] = (char)(( i) amp。 for (i = 0。GetSystemTimeAsFileTime(amp。 }}函數(shù)名: GetTime函數(shù)功能: 得到64bit的當(dāng)前日期和時間的二進制輸入: 系統(tǒng)時間輸出: btime[64]算法示意圖：通過移位異或把系統(tǒng)時間轉(zhuǎn)換成二進制數(shù)并放到DTi的高32和低32位中去通過摸除2得到64位的二進制隨機數(shù)ViDTi和Vi都將作為主程序的輸入隨機數(shù)輸入系統(tǒng)時間Rand()產(chǎn)生的隨機數(shù)圖3 分別得到產(chǎn)生大隨機數(shù)的輸入隨機數(shù)void CCreRndNum::GetTime(){int i。 KK2[i] = iKey32[16 + i / 4] (i % 4) amp。 i++) //取出每一位 { KK1[i] = iKey32[i / 4] (i % 4) amp。 } for(i = 0。 i 32。 //轉(zhuǎn)換后的整型 sKey32 = CMD5Checksum::GetMD5(buf,sysInfoLen)。 CString sKey32。 } return ni。 ni += sizeof(MEMORYSTATUS)。buf[ni], amp。ms)。 } = sizeof(MEMORYSTATUS)。 ni += sizeof(dwRes)。buf[ni], amp。 } dwRes = GetTickCount()。 ni += sizeof(dwRes)。buf[ni], amp。 } dwRes = GetCurrentThreadId()。 ni += sizeof(dwRes)。buf[ni], amp。 dwRes = GetCurrentProcessId()。 //保存得到的字符串長度 DWORD dwRes。3）帶有交換S盒的DES算法比哈姆和沙米爾證明通過優(yōu)化S盒的設(shè)計，甚至S盒本身的順序，可以抵抗差分密碼分析，以達到進一步增強DES算法的加密強度的目的。2）具有獨立子密鑰的DES算法每一輪迭代都使用一個不同的子密鑰，而不是由一個56位二進制的密鑰產(chǎn)生。針對以上DES的缺陷，人們提出了幾種增強DES安全性的方法，主要有以下3種：2） 三重DES算法用3個不同密鑰的三重加密，即為：C=Ek3(Dk2(Ek1P))P=Dk1(Ek2(Dk3C)) 該方法為密碼專家默克爾（Merkle）及赫爾曼（Hellman）推薦。 DES算法簡介自DES算法1977年公諸于世以來，人們一直對DES的安全性持懷疑態(tài)度，對密鑰的長度、迭代次數(shù)及S盒的設(shè)計眾說紛紜。而且即使某次產(chǎn)生的隨機數(shù)Ri泄露了，但由于Ri又經(jīng)一次EDE加密才產(chǎn)生新種子Vi+1，所以別人即使得到Ri也得不到Vi+1，從而得不到新隨機數(shù)Ri+1。（公式1）(說明: EDE表示兩個密鑰的三重DES)step_4: 異或Result_1和Result_3,得到Result_4。step_2: 任意設(shè)置一個值為Vi的初值,將Vi和Result_1進行異或,得到Result_2。密鑰： 產(chǎn)生器用了3次三重DES加密，3次加密使用相同的兩個56比特的密鑰K1和K2，這兩個密鑰必須保密且不能用作他用。游程檢驗，把隨機數(shù)序列按一定的規(guī)則進行分類，分為正負游程檢驗和升降游程檢驗等。獨立性檢驗，即檢驗所產(chǎn)生的偽隨機數(shù)的獨立性和統(tǒng)計相關(guān)是否異常，包括相關(guān)關(guān)系檢驗和聯(lián)列表檢驗等。隨機數(shù)的檢驗方法有：參數(shù)檢驗，檢驗其分布參數(shù)的觀察值與理論值的差異顯著性。需要指出的是，若所產(chǎn)生的偽隨機數(shù)序列通過某種隨機性檢驗，只是說它與隨機數(shù)的性質(zhì)和規(guī)律不矛盾，我們不能扛絕它，并不是說它們已經(jīng)具有隨機數(shù)的性質(zhì)與規(guī)律。為防止lamda過大而溢出,故應(yīng)該自己來寫一個浮點類4 隨機數(shù)的檢驗隨機數(shù)的統(tǒng)計檢驗，就是根據(jù)（0，1）上均勻總體簡單子樣式的性質(zhì)來研究所產(chǎn)生的隨機數(shù)序列的相應(yīng)性質(zhì)，進行比較鑒別，視其差異顯著與否，決定取舍。 } )。 } while ( )if (13 u。*= b )。0 , 1 U_Rand(= u{do Lamda x = 0 ,b = 1 ,c = exp(double98 )61 )。 MAX_VAL{3 均勻分布// )= MAX_VALint 顯然，這種方法較為粗糙，在試驗的過程中發(fā)現(xiàn)：生成的的隨機量只能算是近似的服從泊松分布，所以，更為有效的算法還有待嘗試。 離散型隨機變量基本的思想是這樣的： 1 ）在泊松分布中，求出 X 取何值時， p(X=k) 取最大值時，設(shè)為 Pxmax. 其時，這樣當(dāng)于求解 f(x)=lamda^k/k! 在 k 取何值時有最大值，雖然，這道題有一定的難度，但在程序中可以能過一個循環(huán)來得到取得 f(x) 取最大值時的整數(shù)自變量 Xmax 。 y=v[(lnw)/w]^(1/2) 如果為 (miu,sigma^2) 正態(tài)分布 , 則按上述方法產(chǎn)生 x 后， x’=miu+sigma*x 由于采用基于乘同余法生成的 01 上的隨機數(shù)的正態(tài)分布隨機數(shù)始終無法能過正態(tài)分布總體均值的假設(shè)檢驗。 下面介紹兩種方法。 。 10 11 } 反變換法它首先需要使用均勻分布獲得一個 (0,1) 間隨機數(shù) , 這個隨機數(shù)相當(dāng)于原概率分布的 Y 值 , 因為我們現(xiàn)在是反過來求 X. 哎 , 聽糊涂了也沒關(guān)系 , 只要知道算法怎么執(zhí)行的就行 . 采用概率積分變換原理 , 對于隨機變量 X 的分布函數(shù) F(X) 可以求其反函數(shù)，得 : 原來我們一般面對的是概率公式 Y=f(X).