Cada jogador quer vencer as probabilidades. Mas poucos conseguem realmente. Já se perguntou como as máquinas de slots em casinos podem ser batidas? Ou como ganhar em jogos Web3 que dependem de sorte? Neste artigo, exploramos o papel da aleatoriedade no Web3, se é possível vencer os geradores de números aleatórios (RNGs) e como proceder para quebrar os RNGs.

Na vasta extensão da Web3, a aleatoriedade não é apenas uma coincidência. É um elemento fundamental em vários cenários, influenciando resultados que variam de experiências de jogo a funcionalidades críticas da blockchain.

Onde a Aleatoriedade Desempenha um Papel no Web3

Em Web3, a aleatoriedade atua como uma força fundamental que influencia vários aspectos. Um domínio proeminente está no âmbito dos jogos, onde a chance de revelar itens raros dentro do jogo em locais específicos depende dos mecanismos de geradores de números aleatórios.

Esses encontros aleatórios frequentemente ditam a experiência gratificante dos jogadores ao derrotar oponentes.

Os sorteios de lotaria são um exemplo quintessencial de aleatoriedade, exigindo um processo inequivocamente transparente e verificavelmente aleatório, especialmente dentro do ecossistema Web3, onde a equidade e a transparência são primordiais. Caso contrário, o sorteio da lotaria pode potencialmente favorecer apenas grupos ou jogadores específicos.

Além disso, a seleção aleatória de produtores de blocos através de RNGs é crucial em certas blockchains de camada um. Se este processo de seleção carece de aleatoriedade verificável e exibe padrões discerníveis, os produtores de blocos podem explorá-lo a seu favor, produzindo estrategicamente blocos que sirvam aos seus interesses. Tais ações comprometem a segurança da rede, sublinhando o papel crítico de mecanismos de seleção verdadeiramente aleatórios e imparciais nas operações de blockchain Web3.

Embora a aleatoriedade desempenhe um papel tão importante nos jogos Web3 e no Mundo Autónomo, é crucial diferenciar entre geradores de números pseudoaleatórios (PRNGs), que usam algoritmos para produzir sequências de números aleatórios, e geradores de números verdadeiramente aleatórios (TRNGs) que usam processos físicos para maior segurança.

Porque Prever Números Aleatórios É Possível

Prever números gerados por geradores de números pseudoaleatórios (PRNGs) pode ser viável devido a vulnerabilidades específicas e padrões inerentes aos seus algoritmos. O processo de geração de PRNGs segue padrões que podem ser explorados se a semente inicial (ponto de partida) e o estado (condição atual) do gerador forem conhecidos.

Vamos aprofundar o significado de 'seed' e 'state' neste contexto. A seed, uma entrada crítica, inicia o processo de geração de números aleatórios. Pode ser algo tão simples como a hora atual. O estado refere-se à condição atual do gerador, que evolui com cada número gerado. Saber o estado inicial permite prever números subsequentes, apresentando um risco significativo de segurança em cenários onde a imprevisibilidade é crucial.

Como Funciona o RNG

Além disso, o uso de fontes centralizadas para RNGs introduz vulnerabilidades adicionais. Os sistemas centralizados tornam-se pontos únicos de falha, tornando-os alvos principais para ataques maliciosos. Incidentes históricos demonstraram que ataques de força bruta podem comprometer esses sistemas.

Os atacantes podem inundar o servidor central com inúmeras suposições aleatórias e fazer ajustes incrementais para afinar suas previsões, aumentando assim sua precisão ao adivinhar o próximo número aleatório gerado.

Estas vulnerabilidades enfatizam a necessidade de soluções de RNG mais seguras e descentralizadas em várias aplicações, especialmente dentro do cenário Web3, onde a integridade dos dados e a aleatoriedade são de extrema importância.

Explorando Vulnerabilidades de RNG: Métodos Teóricos

Encontrar a Semente Através de Teste de Hipóteses

O primeiro passo na exploração de um RNG é descobrir a semente, que é o ponto de partida para a geração de números. Este processo envolve a formulação e teste de várias hipóteses sobre potenciais fontes de semente. Por exemplo, se a hipótese para a semente for o tempo de operação do RNG, então gerar números em tempos consistentes e analisar as saídas em busca de padrões poderia confirmar ou refutar esta hipótese. Técnicas estatísticas avançadas podem ser aplicadas para detetar padrões subtis que podem não ser imediatamente aparentes, aumentando assim a precisão da previsão da semente.

Análise de Estado e Engenharia Reversa

Para além de identificar a semente, compreender as transições de estado dentro do algoritmo RNG é crucial. Ao analisar como o estado muda com cada número gerado, é possível fazer engenharia reversa do algoritmo RNG. Este método envolve técnicas matemáticas e computacionais sofisticadas, incluindo análise algorítmica e potencialmente engenharia reversa criptográfica, dependendo da complexidade do RNG.

Alavancando Aprendizado de Máquina para Reconhecimento de Padrões

A aprendizagem automática, um subconjunto da inteligência artificial (IA), destaca-se na decifração de padrões complexos em grandes conjuntos de dados. Esta capacidade vai além do simples reconhecimento de padrões, permitindo que o algoritmo aprenda e se adapte sem programação explícita. Um exemplo proeminente disso é o AlphaGo da Google. Este sistema de IA, treinado no jogo de tabuleiro Go, dominou o jogo ao aprender vastas quantidades de dados do jogo, eventualmente superando os campeões mundiais ao antecipar seus movimentos.

Este princípio é diretamente aplicável à análise de saídas RNG. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem processar extensos conjuntos de dados de números gerados por RNG para detetar padrões subjacentes, incluindo irregularidades sutis e redefinições algorítmicas que podem não ser aparentes através de métodos de análise tradicionais.

Ao treinar com um conjunto de dados suficientemente grande, os modelos de aprendizado de máquina podem identificar a natureza cíclica desses RNGs, incluindo seus pontos de reinicialização e padrões de saída. Compreender esses padrões permite a previsão, e potencialmente a manipulação, das saídas futuras de RNG. Essa capacidade é particularmente crucial quando os RNGs são usados em ambientes onde a previsibilidade pode levar a vulnerabilidades de segurança ou vantagens injustas, como em aplicações de jogos ou criptografia.

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Análise Criptográfica

A análise criptográfica de RNGs é uma abordagem multifacetada que envolve examinar todos os aspectos do seu design e implementação criptográfica. Este processo começa com uma examinação minuciosa das fontes de entropia, que são as matérias-primas para a aleatoriedade. A qualidade da entropia, o método de recolha e a taxa a que é recolhida são fatores cruciais; entropia de baixa qualidade ou métodos previsíveis de recolha podem enfraquecer a saída do RNG.

A seguir, o próprio algoritmo criptográfico é examinado quanto à resistência a ataques conhecidos. Isso inclui análise estatística para detectar quaisquer viéses ou padrões que surjam ao longo do tempo, e testar o algoritmo contra técnicas criptanalíticas conhecidas, como criptoanálise diferencial ou criptoanálise linear. O objetivo aqui é garantir que o algoritmo não produza saídas que sejam desproporcionalmente influenciadas por certos bits da semente ou estado.

Além disso, a implementação do RNG em software ou hardware pode introduzir vulnerabilidades adicionais. Esta parte da análise envolve auditorias de código para encontrar bugs ou falhas que possam comprometer a aleatoriedade. Falhas como mistura insuficiente de entropia, incremento previsível de variáveis de estado, ou semente inadequada podem ser exploradas por atacantes. A análise criptográfica também se estende ao ambiente operacional do RNG, verificando vulnerabilidades de canal lateral como ataques temporizados ou análise de energia, onde um atacante poderia inferir estados internos ao observar características indiretas do sistema.

RNGs Verificavelmente Aleatórios e à Prova de Manipulação

O processo começa quando o Contrato do Adaptador Randcast recebe um pedido de aleatoriedade de um DApp ou jogo Web3. Em seguida, inicia uma tarefa BLS-TSS (Esquema de Assinatura de Limite de Boneh-Lynn-Shacham), enviando um evento on-chain para a Rede ARPA, que consiste em vários nós capazes de realizar essas tarefas.

A rede reconhece este evento e completa a tarefa, devolvendo posteriormente a assinatura como a semente aleatória ao Contrato do Adaptador Randcast. Esta semente é então transformada no tipo de aleatoriedade desejado - seja um lançamento de dados, um array embaralhado, ou qualquer outra forma - e é utilizada na lógica do jogo DApp ou Web3 subsequente.

Como Randcast é diferente

A abordagem da Randcast é particularmente vital em cenários onde a aleatoriedade confiável é essencial. No ambiente determinístico da blockchain, onde os resultados dos contratos inteligentes dependem da entrada, gerar um número aleatório pode ser facilmente manipulado. Por exemplo, usar um hash de bloco ou carimbo de data/hora como fonte de aleatoriedade poderia ser explorado pelos mineradores em benefício próprio. A Randcast contorna esse problema gerando números aleatórios através de uma rede descentralizada, garantindo transparência e verificabilidade no processo.

Um aspecto crucial do design da Randcast é a sua resistência à manipulação. A geração tradicional de aleatoriedade de entidade única apresenta o risco de manipulação. A Randcast contorna este problema utilizando as capacidades coletivas da Rede ARPA. Através das tarefas de assinatura de limiar BLS, garante que nenhum nó individual possa influenciar o resultado final da aleatoriedade. Esta abordagem descentralizada não só melhora a segurança, mas também mantém a integridade e imparcialidade da aleatoriedade gerada, tornando a Randcast uma ferramenta indispensável no arsenal do desenvolvedor Web3.

Links de referência

• https://www.roulettephysics.com/como-vencer-maquinas-de-roleta-rng-slot-e-outros-jogos-de-casino/
• 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

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