Crean un generador de números verdaderamente aleatorios
Según un comunicado difundido por Indersciense, un grupo de científicos de la Universidad de Hagen y de la consultora BTC AG, ha diseñado un nuevo enfoque para la generación de números verdaderamente aleatorios. Los resultados de esta investigación se han publicado en la revista International Journal of Critical Computer-Based Systems.
Estos números son de vital importancia para la seguridad de redes informáticas como Internet. La incapacidad de predecir su comportamiento permite que los sitios web y los navegadores puedan encriptar los datos enviados entre ellos, utilizando una clave de sesión. Pero además, la imprevisibilidad de estos dígitos resulta clave en la elaboración de pronósticos meteorológicos o en la formulación de teorías de propagación de epidemias, por ejemplo.
Dos de los padres del “invento”, los investigadores Bernhard Fechner y Andre Osterloh, explican la importancia de maximizar la aleatoriedad de estos números. En sus propias palabras “la calidad de un número al azar es una medida de cuanto realmente de aleatorio tiene dicho número”. Para entenderlo mejor, ponen dos ejemplos: si un intercambio de datos no es realmente aleatorio, alguien podría predecir una clave de seguridad y romper el cifrado de Internet en las cuentas bancarias, sitios de comercio electrónico o páginas web gubernamentales. Del mismo modo, si los números aleatorios usados en los modelos científicos de estimación del tiempo, el clima, la propagación de enfermedades o los ciclos económicos son predecibles, los errores sistemáticos se arrastrarían en estos modelos, y esto haría que las predicciones fuesen más irreales.
Azar multiplicado por 20
Para mejorar la imprevisibilidad de estos dígitos, el equipo de científicos alemanes ha desarrollado un generador de números aleatorios que utiliza una capa adicional de aleatoriedad, lo que provoca una “sacudida” al azar en un elemento de la memoria conocido como “flip-flop”, entre los dos estados del dígito, el 0 y el 1.
Supongamos que nos encontramos en una pista de tenis, cada uno de los dos campos es considerado un estado, así el campo contrario sería el estado 1 y el campo en el que nos hallamos será el estado 0. En esta analogía, el elemento flip-flop representaría la red. En el momento del saque, habitualmente pueden suceder dos cosas: que la pelota sobrepase la red y llegue al campo contrario, es decir, obtendríamos una respuesta 1, o que la pelota rebote en la red y permanezca en nuestro campo, con lo que conseguiríamos un estado 0. Pero hay una tercera opción: si la pelota de tenis rebota justo en el borde de la red, ésta se elevará de forma perpendicular al suelo, pudiendo caer hacia cualquiera de los dos lados. En este momento, será imposible predecir en qué campo caerá la bola, hasta que no suceda de manera efectiva. Esto es lo que se conoce como un estado “metaestable”, es decir, aquel en el que resulta imposible predecir el valor que se va a obtener.
Por tanto, un flip-flop es un elemento “biestable” (puede tomar cualquier estado 0 o 1). Su característica principal es que puede permanecer en un mismo estado un tiempo indefinido, y solo puede cambiar de estado si existe una señal de entrada, también llamada de control, que se lo permita. Este estado de incertidumbre se genera en el elemento flip-flop cuando introducimos una entrada justo en el momento en el que la señal de control está cambiando. En este caso, el valor que se generaría resultaría aleatorio.
Los experimentos de este grupo de investigación han demostrado que con una pequeña serie de unidades de flip-flop en la capa de aleatorización adicional, el número resultante es casi veinte veces más imprevisible que con los métodos convencionales. Esto significa que, en una secuencia de números generada con este método, es veinte veces más difícil predecir con algún grado de certeza el número siguiente, en comparación a los actuales generadores de números aleatorios. Algo que podría utilizarse para mejorar desde la calidad de los modelos de cambio climático hasta las predicciones de mercado de valores, pasando por la protección más eficaz de los sistemas contra el espionaje de terceros.
Estos números son de vital importancia para la seguridad de redes informáticas como Internet. La incapacidad de predecir su comportamiento permite que los sitios web y los navegadores puedan encriptar los datos enviados entre ellos, utilizando una clave de sesión. Pero además, la imprevisibilidad de estos dígitos resulta clave en la elaboración de pronósticos meteorológicos o en la formulación de teorías de propagación de epidemias, por ejemplo.
Dos de los padres del “invento”, los investigadores Bernhard Fechner y Andre Osterloh, explican la importancia de maximizar la aleatoriedad de estos números. En sus propias palabras “la calidad de un número al azar es una medida de cuanto realmente de aleatorio tiene dicho número”. Para entenderlo mejor, ponen dos ejemplos: si un intercambio de datos no es realmente aleatorio, alguien podría predecir una clave de seguridad y romper el cifrado de Internet en las cuentas bancarias, sitios de comercio electrónico o páginas web gubernamentales. Del mismo modo, si los números aleatorios usados en los modelos científicos de estimación del tiempo, el clima, la propagación de enfermedades o los ciclos económicos son predecibles, los errores sistemáticos se arrastrarían en estos modelos, y esto haría que las predicciones fuesen más irreales.
Azar multiplicado por 20
Para mejorar la imprevisibilidad de estos dígitos, el equipo de científicos alemanes ha desarrollado un generador de números aleatorios que utiliza una capa adicional de aleatoriedad, lo que provoca una “sacudida” al azar en un elemento de la memoria conocido como “flip-flop”, entre los dos estados del dígito, el 0 y el 1.
Supongamos que nos encontramos en una pista de tenis, cada uno de los dos campos es considerado un estado, así el campo contrario sería el estado 1 y el campo en el que nos hallamos será el estado 0. En esta analogía, el elemento flip-flop representaría la red. En el momento del saque, habitualmente pueden suceder dos cosas: que la pelota sobrepase la red y llegue al campo contrario, es decir, obtendríamos una respuesta 1, o que la pelota rebote en la red y permanezca en nuestro campo, con lo que conseguiríamos un estado 0. Pero hay una tercera opción: si la pelota de tenis rebota justo en el borde de la red, ésta se elevará de forma perpendicular al suelo, pudiendo caer hacia cualquiera de los dos lados. En este momento, será imposible predecir en qué campo caerá la bola, hasta que no suceda de manera efectiva. Esto es lo que se conoce como un estado “metaestable”, es decir, aquel en el que resulta imposible predecir el valor que se va a obtener.
Por tanto, un flip-flop es un elemento “biestable” (puede tomar cualquier estado 0 o 1). Su característica principal es que puede permanecer en un mismo estado un tiempo indefinido, y solo puede cambiar de estado si existe una señal de entrada, también llamada de control, que se lo permita. Este estado de incertidumbre se genera en el elemento flip-flop cuando introducimos una entrada justo en el momento en el que la señal de control está cambiando. En este caso, el valor que se generaría resultaría aleatorio.
Los experimentos de este grupo de investigación han demostrado que con una pequeña serie de unidades de flip-flop en la capa de aleatorización adicional, el número resultante es casi veinte veces más imprevisible que con los métodos convencionales. Esto significa que, en una secuencia de números generada con este método, es veinte veces más difícil predecir con algún grado de certeza el número siguiente, en comparación a los actuales generadores de números aleatorios. Algo que podría utilizarse para mejorar desde la calidad de los modelos de cambio climático hasta las predicciones de mercado de valores, pasando por la protección más eficaz de los sistemas contra el espionaje de terceros.