Zufallsgeneratorprogramme

Zufallsgeneratorprogramme (Zufallsgenerator-Software) sind Computerprogramme, die Zufallszahlen oder -bits erzeugen. Sie werden in vielen Bereichen eingesetzt, etwa in Simulationen, statistischen Tests, Spielen, Algorithmik, Sampling und in Teilen der Kryptographie. Grundsätzlich lassen sich zwei Haupttypen unterscheiden: true random number generators (TRNG) und pseudorandom number generators (PRNG).

TRNGs nutzen physikalische Prozesse, um echte Unvorhersagbarkeit zu erzeugen, zum Beispiel elektronisches Rauschen, Quantenphänomene oder atmosphärische Geräusche. PRNGs arbeiten deterministisch: aus einem Startwert (Seed) wird eine Folge von Zahlen erzeugt, die bei gleichem Seed reproduzierbar ist. PRNGs eignen sich gut für Simulationen und statistische Anwendungen, jedoch verlangt die Kryptographie oft kryptographisch sichere Generatoren.

Zu den bekanntesten PRNG-Algorithmen gehören Mersenne Twister, XorShift, PCG und Fortuna. Kryptographische Generatoren umfassen Verfahren wie Hash- oder CTR-Drbg-Verfahren gemäß relevanten Standards (z. B. Hash_DRBG, CTR_DRBG). In Betriebssystemen integrierte RNGs liefern oft eine Mischung aus Entropiequellen und deterministischen Ausgaben: Linux bietet /dev/urandom und /dev/random, Windows nutzt CryptoAPI/CNG, macOS setzt auf entsprechende Security-/Crypto-Funktionen. Bibliotheken wie OpenSSL RAND, Java SecureRandom oder NumPy RNG unterstützen Entwicklerinnen und Entwicklern bei der Implementierung.

Wichtige Qualitätseigenschaften sind die Entropiequelle, Reproduzierbarkeit, Entropieausnutzung und Gleichverteilung der Ergebnisse. Die Wahl des Generator-Typs richtet sich nach dem Anwendungsfall: Simulationen profitieren von Geschwindigkeit und Reproduzierbarkeit, Kryptographie erfordert kryptographisch sichere Generatoren.