Mỗi người chơi đều muốn vượt qua số phận. Nhưng thực sự chỉ có một vài người làm được. Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào để có thể đánh bại máy đánh bạc? Hoặc làm thế nào để chiến thắng trong các trò chơi Web3 dựa vào sự may mắn? Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá vai trò của sự ngẫu nhiên trong Web3, liệu có thể đánh bại bộ tạo số ngẫu nhiên (RNGs), và cách thức để thử vượt qua RNGs.

Trong không gian rộng lớn của Web3, sự ngẫu nhiên không chỉ là một sự tình cờ xảy ra. Đó là một yếu tố quan trọng trong các tình huống khác nhau, ảnh hưởng đến các kết quả từ trải nghiệm chơi game đến các chức năng quan trọng của blockchain.

Nơi Sự Ngẫu Nhiên Đóng Vai Trò Trong Web3

Trong Web3, sự ngẫu nhiên hoạt động như một lực lượng cơ bản ảnh hưởng đến các khía cạnh khác nhau. Một lĩnh vực nổi bật là trong lĩnh vực trò chơi, nơi khả năng tiết lộ các vật phẩm hiếm trong trò chơi tại các vị trí cụ thể phụ thuộc vào cơ chế của bộ tạo số ngẫu nhiên.

Những cuộc gặp ngẫu nhiên này thường quyết định trải nghiệm đáng giá của người chơi sau khi đánh bại đối thủ.

Rút thăm trúng thưởng là một ví dụ điển hình về sự ngẫu nhiên, đòi hỏi một quy trình minh bạch và có thể xác minh được ngẫu nhiên, đặc biệt là trong hệ sinh thái Web3, nơi sự công bằng và sự minh bạch là quan trọng. Nếu không, việc rút thăm trúng thưởng có thể có khả năng ưu ái chỉ những nhóm cụ thể hoặc người chơi.

Ngoài ra, việc chọn ngẫu nhiên các nhà sản xuất khối thông qua RNG là rất quan trọng trong một số mạng blockchain tầng một cụ thể. Nếu quá trình chọn lọc này thiếu tính ngẫu nhiên có thể xác minh và thể hiện các mẫu rõ ràng, các nhà sản xuất khối có thể lợi dụng điều này cho lợi ích của họ, chiến lược tạo ra các khối phục vụ lợi ích của họ. Những hành động như vậy đe dọa an ninh của mạng, nhấn mạnh vai trò quan trọng của cơ chế chọn lọc thực sự ngẫu nhiên và không thiên vị trong các hoạt động blockchain Web3.

Trong khi sự ngẫu nhiên đóng vai trò quan trọng trong trò chơi Web3 và Thế giới Tự trị, thì việc phân biệt giữa trình tạo số ngẫu nhiên giả (PRNGs), sử dụng thuật toán để tạo ra chuỗi số ngẫu nhiên, và trình tạo số ngẫu nhiên thực sự (TRNGs) sử dụng các quy trình vật lý để đảm bảo an ninh cao, là rất quan trọng.

Tại sao Dự đoán Số ngẫu nhiên Là có thể

Dự đoán các con số được tạo ra bởi các bộ tạo số giả ngẫu nhiên (PRNG) có thể khả thi do các lỗ hổng và mẫu cụ thể vốn có trong thuật toán của chúng. Quá trình tạo PRNG tuân theo các mẫu có thể được khai thác nếu biết hạt giống ban đầu (điểm bắt đầu) và trạng thái (tình trạng hiện tại) của máy phát.

Hãy đi sâu hơn vào ý nghĩa của “hạt giống” và “trạng thái” trong ngữ cảnh này. Hạt giống, một đầu vào quan trọng, kích hoạt quá trình tạo số ngẫu nhiên. Nó có thể là điều gì đó đơn giản như thời gian hiện tại. Trạng thái đề cập đến điều kiện hiện tại của bộ tạo số, mà phát triển cùng mỗi số được tạo ra. Biết trạng thái ban đầu cho phép dự đoán các số tiếp theo, tạo ra một rủi ro bảo mật đáng kể trong những tình huống nơi sự không thể đoán trước là quan trọng.

Cách hoạt động RNG

Ngoài ra, việc sử dụng nguồn tập trung cho RNGs đem đến những lỗ hổng bổ sung. Các hệ thống tập trung trở thành điểm thất bại duy nhất, khiến chúng trở thành mục tiêu chính cho các cuộc tấn công độc hại. Các sự cố lịch sử đã chứng minh rằng các cuộc tấn công bằng vũ lực có thể đe dọa những hệ thống này.

Kẻ tấn công có thể tràn ngập máy chủ trung tâm với nhiều dự đoán ngẫu nhiên và điều chỉnh từng bước nhỏ để điều chỉnh dự đoán của họ, cuối cùng làm tăng độ chính xác trong việc đoán số ngẫu nhiên kế tiếp được tạo ra.

Những lỗ hổng này nhấn mạnh nhu cầu về các giải pháp RNG an toàn và phân cấp hơn trong các ứng dụng khác nhau, đặc biệt là trong cảnh quan Web3, nơi tính toàn vẹn dữ liệu và sự ngẫu nhiên là rất quan trọng.

Khai thác Các Lỗ Hổng RNG: Phương Pháp Lý Thuyết

Tìm kiếm Hạt giống Qua Kiểm định Giả thuyết

Bước đầu tiên trong việc khai thác RNG là khám phá hạt giống, đây là điểm khởi đầu để tạo số. Quá trình này liên quan đến việc xây dựng và thử nghiệm các giả thuyết khác nhau về các nguồn hạt giống tiềm năng. Ví dụ, nếu giả thuyết cho hạt giống là thời gian hoạt động của RNG, thì việc tạo ra các con số vào những thời điểm nhất quán và phân tích đầu ra cho các mẫu có thể xác nhận hoặc bác bỏ giả thuyết này. Các kỹ thuật thống kê tiên tiến có thể được áp dụng để phát hiện các mẫu tinh tế có thể không rõ ràng ngay lập tức, do đó làm tăng độ chính xác của dự đoán hạt giống.

Phân tích trạng thái và kỹ thuật đảo ngược

Vượt qua việc xác định hạt giống, việc hiểu các chuyển đổi trạng thái trong thuật toán RNG rất quan trọng. Bằng cách phân tích cách trạng thái thay đổi với mỗi số được tạo ra, có thể đảo ngược thuật toán RNG. Phương pháp này liên quan đến các kỹ thuật toán học và tính toán phức tạp, bao gồm phân tích thuật toán và có thể là đảo ngược mật mã, tùy thuộc vào sự phức tạp của RNG.

Tận dụng Học máy cho Nhận dạng mẫu

Machine learning, một phần của trí tuệ nhân tạo (AI), xuất sắc trong việc giải mã các mẫu phức tạp trong các bộ dữ liệu lớn. Khả năng này vượt xa khả năng nhận dạng mẫu đơn giản, cho phép thuật toán học và thích ứng mà không cần lập trình rõ ràng. Một ví dụ nổi bật về điều này là AlphaGo của Google. Hệ thống trí tuệ nhân tạo này, được đào tạo trên trò chơi cờ vây Go, đã làm chủ trò chơi bằng cách học từ lượng lớn dữ liệu trò chơi, cuối cùng vượt qua các nhà vô địch thế giới bằng cách dự đoán các nước đi của họ.

Nguyên tắc này có thể áp dụng trực tiếp vào việc phân tích đầu ra RNG. Các thuật toán học máy có thể xử lý các bộ dữ liệu mở rộng của các số được tạo ra bởi RNG để phát hiện ra các mẫu cơ bản, bao gồm cả những không đều nhẹ và việc thiết lập lại theo thuật toán mà có thể không rõ ràng thông qua các phương pháp phân tích truyền thống.

Bằng cách huấn luyện trên một tập dữ liệu đủ lớn, các mô hình học máy có thể xác định tính chu kỳ của các RNG này, bao gồm các điểm đặt lại và mẫu đầu ra của chúng. Hiểu rõ các mẫu này cho phép dự đoán, và có thể là thao tác, của các đầu ra RNG trong tương lai. Khả năng này rất quan trọng khi RNG được sử dụng trong môi trường nơi tính dự đoán có thể dẫn đến lỗ hổng bảo mật hoặc lợi thế không công bằng, như trong các ứng dụng chơi game hoặc mật mã học.

Ảnh bởi Miguel Á. Padriñán: https://www.pexels.com/photo/dominoes-585293/

Phân tích mật mã học

Phân tích mật mã của RNG là một phương pháp đa mặt liên quan đến việc xem xét mọi khía cạnh của thiết kế và triển khai mật mã của chúng. Quy trình này bắt đầu bằng việc kiểm tra kỹ lưỡng nguồn entropy, đó là nguyên liệu thô cho sự ngẫu nhiên. Chất lượng entropy, phương pháp thu thập và tốc độ thu thập là các yếu tố quan trọng; entropy chất lượng thấp hoặc phương pháp thu thập dễ dự đoán có thể làm suy yếu đầu ra của RNG.

Tiếp theo, thuật toán mật mã được kiểm tra để xem xét sự chống đỡ với các cuộc tấn công đã biết. Điều này bao gồm phân tích thống kê để phát hiện bất kỳ thiên hướng hoặc mẫu nào xuất hiện theo thời gian, và thử nghiệm thuật toán với các kỹ thuật mật mã đã biết như phân tích khác biệt hoặc phân tích tuyến tính. Mục tiêu ở đây là đảm bảo rằng thuật toán không tạo ra các đầu ra bị ảnh hưởng một cách không cân đối bởi các bit cụ thể của hạt giống hoặc trạng thái.

Ngoài ra, việc triển khai RNG trong phần mềm hoặc phần cứng có thể mang lại các lỗ hổng bổ sung. Phần này của phân tích liên quan đến việc kiểm tra mã nguồn để tìm lỗi hoặc sơ sót có thể đe dọa tính ngẫu nhiên. Nhược điểm như việc trộn nguồn entropy không đủ, việc tăng biến số trạng thái theo dự đoán, hoặc việc khởi tạo không đúng cách có thể bị khai thác bởi những kẻ tấn công. Phân tích mật mã cũng mở rộng sang môi trường vận hành của RNG, kiểm tra các lỗ hổng kênh phụ như tấn công theo thời gian hoặc phân tích công suất, nơi mà kẻ tấn công có thể suy luận trạng thái nội bộ bằng cách quan sát các đặc điểm gián tiếp của hệ thống.

Xác minh ngẫu nhiên và không thể thao tác RNGs

Quá trình bắt đầu khi Hợp đồng Bộ chuyển đổi Randcast nhận yêu cầu ngẫu nhiên từ một DApp hoặc trò chơi Web3. Sau đó, nó khởi đầu một nhiệm vụ BLS-TSS (Hệ thống Chữ ký Ngưỡng Boneh-Lynn-Shacham), gửi một sự kiện trên chuỗi tới Mạng ARPA, bao gồm nhiều nút có khả năng thực hiện những nhiệm vụ này.

Mạng lưới công nhận sự kiện này và hoàn thành nhiệm vụ, sau đó trả lại chữ ký dưới dạng hạt giống ngẫu nhiên cho Hợp đồng Bộ chuyển đổi Randcast. Sau đó, hạt giống này được biến đổi thành loại ngẫu nhiên mong muốn — có thể là lắc xúc xắc, mảng xáo trộn hoặc bất kỳ hình thức nào khác — và được sử dụng trong logic trò chơi DApp hoặc Web3 tiếp theo.

Cách Randcast khác biệt như thế nào

Phương pháp tiếp cận của Randcast đặc biệt quan trọng trong những tình huống mà tính ngẫu nhiên đáng tin cậy là không thể thiếu. Trong môi trường xác định của blockchain, nơi kết quả hợp đồng thông minh phụ thuộc vào đầu vào, việc tạo ra một con số ngẫu nhiên có thể dễ dàng bị thao túng. Ví dụ, việc sử dụng block hash hoặc timestamp như một nguồn ngẫu nhiên có thể bị khai thác bởi các thợ đào để lợi ích của họ. Randcast vượt qua vấn đề này bằng cách tạo ra các con số ngẫu nhiên thông qua một mạng lưới phi tập trung, đảm bảo tính minh bạch và khả năng xác minh trong quá trình.

Một khía cạnh quan trọng của thiết kế của Randcast là sự chống chọi với sự can thiệp. Việc tạo ra ngẫu nhiên từ một thực thể duy nhất truyền thống đặt ra nguy cơ bị thao túng. Randcast vượt qua vấn đề này bằng cách sử dụng khả năng tập hợp của Mạng ARPA. Thông qua các nhiệm vụ chữ ký ngưỡng BLS, nó đảm bảo rằng không có nút cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến kết quả ngẫu nhiên cuối cùng. Tiếp cận phi tập trung này không chỉ nâng cao bảo mật mà còn duy trì tính toàn vẹn và công bằng của ngẫu nhiên được tạo ra, biến Randcast thành một công cụ không thể thiếu trong bộ sưu tập của nhà phát triển Web3.

Liên kết tham khảo

• https://www.roulettephysics.com/how-to-beat-rng-roulette-slot-machines-other-casino-games/
• https://research.nccgroup.com/2021/10/15/cracking-random-number-generators-using-machine-learning-part-1-xorshift128/
• https://lemire.me/blog/2017/08/22/cracking-random-number-generators-xoroshiro128/
• https://crypto.stackexchange.com/questions/24646/can-machine-learning-analyze-random-number-generator
• https://www.reddit.com/r/askscience/comments/56r419/is_it_possible_to_find_the_algorithm_for_a_random/?rdt=57618
• https://lcamtuf.coredump.cx/oldtcp/tcpseq/print.html#tcpseq

免责声明：

1. Bài viết này được sao chép từ [GateHackerNoon]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [Felix Xu]. Nếu có bất kỳ vấn đề nào đối với việc tái in này, vui lòng liên hệ với Gate Họcđội ngũ và họ sẽ xử lý nó ngay lập tức.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Th
   e nhận định và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ là của tác giả và không hình thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết ra các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được nêu, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết đã dịch là không được phép.