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Supongamos que queremos generar un número aleatorio entre 1 y 52, donde cada número tiene la misma probabilidad de aparecer. Idealmente, generaríamos un valor en el rango de 0 a 1 donde cada valor ocurrirá con la misma probabilidad, independientemente del valor anterior, y luego multiplicar ese valor por 52. Tenga en cuenta que hay un número infinito de valores entre 0 y 1. También tenga en cuenta que las computadoras no ofrecen precisión infinita!

Para programar una computadora para hacer algo como el algoritmo presentado anteriormente, un generador de números pseudoaleatorios generalmente produce un número entero en el rango de 0 a N y devuelve ese número dividido por N. Cryptocompare com eth el número resultante siempre está entre 0 y 1. Las llamadas subsiguientes al generador toman el resultado del entero desde la primera ejecución y lo pasan a través de una función para producir un nuevo entero entre 0 y N, luego devuelven el nuevo entero dividido por N. Esto significa que el número de valores únicos devueltos por cualquier generador de números pseudoaleatorios está limitado por el número de enteros entre 0 y N. En la mayoría de los generadores de números aleatorios comunes, N es 2 ^ 32 (aproximadamente 4 mil millones), que es el valor más grande que tendrá encajar en un número de 32 bits. Dicho de otra manera, hay como máximo 4 mil millones de valores posibles producidos por este tipo de generador de números. Para inclinar un poco nuestra mano, este número de 4 mil millones no es tan grande.

Se proporciona un número conocido como semilla a un generador pseudoaleatorio como un entero inicial para pasar a través de la función. Mejor criptomoneda minería En la plataforma 2017 se usa la semilla para hacer rodar la pelota. Tenga en cuenta que no hay nada impredecible en la salida de un generador pseudoaleatorio. Cada valor devuelto por un generador de números pseudoaleatorios está completamente determinado por el valor anterior que devolvió (y en última instancia, la semilla que lo comenzó todo). Si conocemos el entero utilizado para calcular cualquier valor, entonces conocemos cada valor devuelto del generador.

Desarrollar un algoritmo de barajar cartas es una tarea bastante sencilla. Lo primero que hay que tener en cuenta es que un algoritmo capaz de producir cada uno de los 52! Shuffles no es realmente requerido. El razonamiento que subyace a esta afirmación es que ¡solo un porcentaje infinitamente pequeño de los 52! Se usarán aleatoriamente durante el juego. Es importante, sin embargo, que el orden aleatorio que produce el algoritmo mantenga una distribución uniforme de las tarjetas. Una buena distribución garantiza que cada posición en la baraja tenga una probabilidad aproximadamente igual de tener cualquier carta en particular. El requerimiento de distribución es relativamente fácil de lograr y verificar. El siguiente pseudocódigo proporciona un algoritmo simple de barajar cartas que, cuando se combina con el generador de números aleatorios correcto, produce juegos de cartas con una distribución uniforme.

La clave del éxito de nuestro algoritmo es la elección de un generador de números aleatorios (RNG). El RNG tiene un impacto directo en si el algoritmo anterior producirá con éxito mazos de distribución uniforme, así como si estos mazos serán útiles para el juego seguro de cartas en línea. Para empezar, el propio RNG debe producir una distribución uniforme de números al azar. Se ha demostrado que los generadores de números pseudoaleatorios (PRNG), como los basados ​​en el algoritmo lehmer, poseen esta propiedad matemática. Por lo tanto, es suficiente usar un buen PRNG para producir "aleatorio" Números para barajar cartas.

PokerStars presentó información extensa sobre los pokerstars generador de números aleatorios (RNG) a una organización independiente. Pedimos a este recurso de confianza que realizara un análisis en profundidad de la aleatoriedad de la salida del RNG y su implementación en el barajado de las cartas en pokerstars. Crypto La información del software Shark Tank sobre los resultados se puede ver a continuación.

Cigital, la mayor consultora especializada en seguridad y calidad de software, ha confirmado la confiabilidad y seguridad de número aleatorio el generador (RNG) que usa pokerstars para barajar cartas en su sitio de póquer en línea, mostrando que la solución cumple o supera las mejores prácticas para generar valores impredecibles y estadísticamente aleatorios para las cartas de reparto.

“Los números verdaderamente aleatorios son el corazón de los juegos en línea justos”, dijo paco hope, gerente de los servicios de juegos de cigital. “Nuestra evaluación analizó la solución completa, incluido el hardware y el software, y confirmó que la salida del RNG es criptográficamente aleatoria y realmente impredecible”. Dados los resultados de este examen, cigital cree que los jugadores en línea deben tener plena confianza en que cada mano se reparte al azar y las cartas que se reparten no se pueden predecir de antemano.

Cigital analizó el código fuente, las fuentes de entropía y la documentación para la implementación de RNG de pokerstars. Además, una muestra de flujo de salida de RNG proporcionada por pokerstars fue sometida, y aprobada, a las pruebas de estilo FIPS 140-2. Al utilizar métodos estándar para explotar rngs y tener acceso total al código fuente, cigital no encontró debilidades en el RNG de pokerstars, concluyendo que la implementación se adhiere al estado actual de la práctica en la generación de valores semilla aleatorios.

"La reputación de excelencia de Cigital es bien conocida en la industria del juego," dijo un portavoz de pokerstars. "Su descubrimiento anterior de la debilidad de implementación crítica de RNG en un importante en línea póker El sitio tomó nuestra decisión de trabajar con cigital de manera fácil. Su considerable experiencia técnica y su enfoque exhaustivo de la confiabilidad y seguridad del software los ha establecido como un evaluador externo confiable."

"Crear software que pueda generar correctamente números aleatorios confiables no es trivial, pero es un requisito absoluto en la industria del juego." dijo dr. Gary McGraw, director de tecnología de cigital y autor del libro que explota juegos en línea. "Nos complace proporcionar un extenso análisis de expertos de los pokerstars aleatorios generador de números y actuar como un asesor de confianza. Nuestro análisis muestra de manera concluyente que el RNG pokerstars utilizado para generar las manos de póquer repartidas en pokerstars hace un uso adecuado de las secuencias estadísticamente aleatorias. Un entorno de juego seguro y justo es una parte importante de cualquier experiencia de juego en línea, y pokerstars cumple con esos criterios."

Cigital, inc. Es la empresa líder en consultoría de seguridad y calidad de software en el mundo. Establecido en 1992, cigital planifica e implementa iniciativas que ayudan a las organizaciones a garantizar que sus aplicaciones sean seguras y confiables, al mismo tiempo que mejoran la forma en que construyen e implementan el software. El mejor software de minería en criptomoneda. Sus expertos reconocidos aplican una combinación de metodologías, herramientas y mejores prácticas probadas para satisfacer los requisitos únicos de cada cliente. Cigital tiene su sede en las afueras de Washington, D.C. Con oficinas regionales en los EE. UU., Europa e India. Para más información visite http://www.Cigital.Com.

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