数字安全隐形基石：随机数、熵源与DRBG核心解析与技术关联

前言：数字安全的 “隐形基石”

在数字化浪潮席卷全球的今天，从金融交易的密钥生成到区块链的共识机制，从量子通信的加密协议到智能汽车的身份认证，随机数如同空气般渗透在信息系统的每一个安全节点。然而，看似简单的 “随机” 二字背后，隐藏着一套精密的技术体系：熵源作为随机性的 “原始矿藏”，决定了随机数的 “基因纯度”；DRBG（确定性随机比特生成器）则是 “提炼工厂”，将有限的原始熵转化为海量可用的随机序列；而最终输出的随机数，既是安全协议的 “密钥材料”，也是抵御攻击的 “第一道防线”。

一个简单的比喻

想象一下你要创建一个无人能预测的彩票抽奖系统：

熵源：就像测量天空中云朵形状和风速的过程。这个过程充满了不可预测性（高熵），是真正随机性的来源。你得到的是原始的、混乱的、非数字的“随机素材”。
随机数：就是最终开奖的那个号码，比如 5, 17, 23, 36, 41。它是最终可以被系统使用的、格式规整的数字。
DRBG：就像彩票摇奖机。它本身不会产生随机性。它的作用是：

初始化（播种）：你先把从“测量云朵”得到的那一团原始随机数据（熵）作为种子，放进摇奖机里。
生成号码：然后，你启动摇奖机（DRBG），它会根据初始的种子，通过一套复杂的数学算法，摇出（生成）一连串看似随机的中奖号码。
效率与连续性：这样你就不需要每次都去测量云朵（那样很慢），只需要摇动机器（非常快）就能得到大量的号码。

随着量子计算的崛起和攻击手段的升级，传统随机数生成机制正面临前所未有的挑战：2013 年 Dual_EC_DRBG 算法的后门曝光，揭示了标准制定中的信任危机；2022 年 NIST 对 SP 800-90B 的修订，反映了熵源评估方法的持续迭代；中国 GB/T 45240-2025 的发布，则标志着量子随机数标准化的全球竞争进入新阶段。理解随机数、熵源与 DRBG 的技术原理、协同关系及标准体系，已成为信息安全领域的核心课题。

一、随机数的分类与技术解析

定义：指在一定范围内随机产生的、无规律可循的数字序列。它是最终的目的和产物。

（一）随机数的技术分类

类型	技术原理	典型实现方案	应用场景
真随机数（TRNG）	基于量子涨落、热噪声等物理过程，输出具有不可预测性和不可复现性	中国科学技术大学器件无关量子随机数发生器（通过贝尔检验）	高安全场景（如量子密钥分发、数字签名）
伪随机数（PRNG）	通过算法生成看似随机的序列，相同种子产生相同输出	梅森旋转算法（周期 2^19937-1）、AES-CTR_DRBG（NIST SP 800-90A 推荐）	高性能计算（如蒙特卡洛模拟）、非关键业务逻辑
密码学随机数	需同时满足统计随机性（通过 SP 800-22 测试）和不可预测性（抗前向 / 后向预测）	Linux /dev/urandom（SHA-3 哈希 + 硬件熵源补充）	密钥生成（如 AES 密钥）、安全协议（TLS 握手）
量子随机数	利用量子力学内禀随机性（如单光子探测、纠缠光子对）	国盾量子 GB/T 45240-2025 器件无关量子随机数发生器（自验证安全）	后量子密码、零知识证明等前沿领域

（二）量子随机数的革新突破

器件无关量子随机数：通过贝尔不等式检验，即使设备存在漏洞也能生成可信随机数，如中国科大实现的随机数信标系统，结合后量子签名算法确保广播安全。

性能指标：中国研制的量子随机数发生器实现 3.2Gbps 输出速率，通过 NIST SP 800-22 全套测试，填补国内空白。

二、熵源的分类与技术解析

定义：随机性的根本来源。它是从物理世界中采集到的、具有不可预测性和不确定性的原始数据。熵是衡量其混乱度或不可预测性的指标。熵值越高，越随机，越难被猜测。

（一）熵源分类与特性对比

分类	子类	技术原理	优势	劣势	典型应用场景
物理熵源	热噪声	导体中电子热运动产生的电压波动（奈奎斯特定律）	稳定性高，温度漂移可补偿	需低噪声放大器，硬件成本高	金融加密设备（如 ATM 机密钥生成）
	雪崩噪声	反向偏置 PN 结雪崩倍增过程的随机脉冲电流	高速（1.6Gbps），适合硬件实现	需高压（5-15V），噪声带宽受限	通信设备（如 5G 基站会话密钥生成）
	单光子探测	量子不确定性原理下的光子透射 / 反射随机性	安全性最高（器件无关），抗量子攻击	需低温环境（4K 以下），实现复杂	量子通信网络（如京沪干线密钥分发）
	时钟抖动	两个高频振荡器相位差的随机漂移	无需专用硬件，可在 FPGA 实现	熵率较低（1-2 位 / 样本），需交叉验证	工业控制系统（如 SCADA 设备随机指令生成）
非物理熵源	混沌系统	洛伦兹方程或 Logistic 映射的混沌行为	软件实现简单，适合嵌入式设备	数字化实现存在周期退化风险	物联网传感器（如智能家居随机事件触发）
	密码学哈希	对系统状态连续哈希扩散随机性	与现有系统兼容，成本低	依赖哈希函数抗碰撞性（SHA-1 已被破解）	轻量级加密（如 Wi-Fi 密码生成）

三、DRBG的分类与技术解析

定义：确定性随机比特生成器。它是一种密码学安全的伪随机数生成算法。
特点：
- 高效：一旦被播种，它可以非常快速地生成大量随机数。
- 可重现：相同的种子会产生相同的输出序列。
- 密码学安全：即使输出序列的一部分被泄露，也很难推算出之前的数字或预测之后的数字（前提是算法设计是安全的）。

（一）DRBG 类型与特性对比

类型	核心算法	技术原理	优势	劣势	典型应用场景
Hash_DRBG	SHA-256/SHA-512/SHA3	哈希函数迭代扩展种子	抗侧信道攻击，软件实现简单	生成速率低（100Mbps），不适合高速场景	嵌入式设备（如智能卡安全模块）
CTR_DRBG	AES-128/256	计数器模式加密扩展随机序列	硬件加速（10Gbps），适合高速场景	依赖分组密码安全性（AES 抗量子攻击需后量子算法替代）	数据中心（如云服务器 TLS 密钥生成）
HMAC_DRBG	HMAC-SHA2/3	密钥化哈希的消息认证特性	灵活支持多种哈希函数，适合频繁重播种	需定期更新密钥，硬件实现复杂度高	移动终端（如手机支付会话密钥生成）
Dual_EC_DRBG	ECDLP（P-256 曲线）	椭圆曲线标量乘法生成序列	历史兼容性强	存在 NSA 后门，已被 NIST 撤销推荐	遗留系统（如早期 VPN 设备）

四、随机数、熵源、DRBG 的关系与标准体系

（一）技术协同关系模型

特性	熵源	DRBG	随机数（最终产物）
角色	随机性的源头	随机性的放大器和生成器	最终产品
本质	物理世界的混沌现象	数学算法	数字
速度	慢	非常快	N/A
确定性	非确定性（真随机）	确定性（伪随机）	分为真随机和伪随机
输出	原始、有偏、非均匀的比特	均匀、无偏、高伪随机性的比特流	格式规整的数字
依赖关系	独立存在，不依赖其他二者	严重依赖熵源进行播种	由熵源或DRBG产生

关联（工作流程）：

它们三者构成了一个生成密码学安全随机数的标准管道：

熵源 → DRBG → 随机数

收集熵：操作系统持续地从各种硬件和软件事件中收集熵，存入一个叫“熵池”的地方。
播种：当应用程序（如openHiTLS）需要随机数时，DRBG会从熵池中取出足够长度的种子来初始化自己。
生成：DRBG根据这个种子，运行其加密算法，生成一长串高性能的、密码学安全的伪随机数，提供给应用程序使用。
重置：为确保安全，DRBG会定期用新的熵重新播种，以防止因内部状态泄露而导致的全序列推演。

区别：

熵源 vs DRBG：熵源是“原因”，是“原料”；DRBG是“工具”，是“加工厂”。最核心的区别是：熵源提供不可预测性，DRBG提供效率和可用的输出长度。没有熵源的DRBG是完全不安全的，因为它的输出可以被完全预测。
DRBG vs 随机数：DRBG是过程，随机数是结果。我们通过DRBG这个过程来得到随机数这个结果。

你可以这样理解：
计算机需要一个真随机数（比如用于生成加密密钥），但直接从物理世界收集（熵源）又太慢。

于是，它先收集一点点真正的随机性（熵）作为“种子”，然后把它喂给一个非常强大的数学算法（DRBG）。这个算法能把这一点点真随机性“放大”成万亿个看起来毫无规律、无法预测的数字，即高质量的随机数。

所以，熵源是根基，DRBG是核心工具，而安全可靠的随机数是最终追求的目标。三者密不可分，共同构成了现代密码学和安全应用的基石。

（二）标准体系与对应关系

标准类别	国际标准	中国标准	核心内容
熵源规范	NIST SP 800-90B Rev.1（2022）	GB/T 37076-2022	熵源质量评估方法（如条件最小熵），物理熵源压力测试（温度、电磁干扰）
DRBG 规范	NIST SP 800-90A（2012）	GM/T 0105-2021	DRBG 算法实现（如 CTR_DRBG、Hash_DRBG），安全强度分级（112-256 位）
随机数规范	FIPS 140-3（2019）	GB/T 45240-2025	随机数生成器物理安全（如防篡改涂层），量子随机数自验证要求
系统整合	ISO/IEC 18031:2023	待发布	熵源与 DRBG 互操作性接口，量子随机数系统架构

（三）后量子时代的标准演进

NIST 后量子迁移路线图：计划 2035 年前完成后量子密码过渡，要求 DRBG 支持 ML-KEM 等后量子算法的 256 位安全强度。

中国自主标准：GB/T 45240-2025 器件无关量子随机数发生器标准，填补国内空白，推动国际互认。

技术挑战：量子计算可能破解基于 ECDLP 的 DRBG，需研发基于格密码的新型 DRBG。

五、典型应用与风险防范

（一）高安全场景应用案例

金融领域：

熵源：热噪声 + 单光子探测组合（如中国银联量子随机数信标）
DRBG：CTR_DRBG（AES-256）结合硬件加速（10Gbps）
标准遵循：FIPS 140-3 Level 3 + GB/T 45240-2025

工业控制：

熵源：时钟抖动 + 用户行为数据融合（如西门子 PLC 设备）
DRBG：HMAC_DRBG（SHA-3）支持频繁重播种
标准遵循：ISO/SAE 21434（汽车电子） + GM/T 0105-2021

（二）风险与应对策略

1、熵耗尽攻击：

风险：拒绝服务导致熵源无法更新，随机数可预测
应对：动态熵池管理（熵余量＜50% 时暂停非关键请求）+ 硬件熵源芯片（如 Intel RDRAND）

2、算法后门：

风险：Dual_EC_DRBG 等算法存在 NSA 后门
应对：优先选择 AES-CTR_DRBG，遵循 NIST SP 800-90A 推荐算法

3、侧信道攻击：

风险：通过功耗或电磁泄漏推测密钥
应对：恒定时间实现 + 噪声注入（如 AES 运算随机延迟）

六、结语：随机性的 “三重门” 与安全生态的未来

随机数、熵源与 DRBG 构成了信息安全的 “三重门”：熵源的质量决定了随机性的 “下限”，DRBG 的设计决定了随机性的 “上限”，而随机数的应用则决定了安全体系的 “防线强度”。从热噪声的微观波动到量子世界的内禀随机，从哈希函数的迭代扩展到后量子算法的抗攻击设计，这一技术体系的每一次迭代都反映了攻防对抗的升级。

未来，随着量子计算的实用化和物联网的普及，随机性需求将呈现 “量质齐升” 的趋势：一方面，6G 通信、元宇宙等场景需要 Tbps 级随机数支撑；另一方面，量子攻击迫使随机数生成必须具备 “器件无关” 的自验证能力。在这场全球技术竞赛中，标准体系的主导权将直接影响数字经济的话语权 —— 中国 GB/T 45240-2025 与 NIST SP 800 系列的并行发展，既体现了技术路线的多元性，也预示着国际互认将成为关键课题。

最终，真正的安全并非依赖单一技术，而是熵源的物理不可预测性、DRBG 的算法严谨性、标准的强制约束性三者的有机统一。只有筑牢这 “三重门”，才能在数字时代构建起不可逾越的安全屏障。

开源代码示例：

示例代码展示了基于Linux熵源(/dev/random)的DRBG实现，包括初始化、随机数生成和重新播种等操作流程，使用SHA-256等加密算法确保安全性。

/** This file is part of the openHiTLS project.** openHiTLS is licensed under the Mulan PSL v2.* You can use this software according to the terms and conditions of the Mulan PSL v2.* You may obtain a copy of Mulan PSL v2 at:**     http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2** THIS SOFTWARE IS PROVIDED ON AN "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OF ANY KIND,* EITHER EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO NON-INFRINGEMENT,* MERCHANTABILITY OR FIT FOR A PARTICULAR PURPOSE.* See the Mulan PSL v2 for more details.*/#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdint.h>
#include <string.h>
#include "crypt_types.h"
#include "bsl_sal.h"
#include "bsl_err.h"
#include "crypt_algid.h"
#include "crypt_eal_init.h"
#include "crypt_errno.h"
#include "crypt_eal_rand.h"void *StdMalloc(uint32_t len) {return malloc((size_t)len);
}void PrintLastError(void) {const char *file = NULL;uint32_t line = 0;BSL_ERR_GetLastErrorFileLine(&file, &line);printf("failed at file %s at line %d\n", file, line);
}int main(void)
{int ret;uint8_t output[100] = {0};uint32_t len = 100;ret = CRYPT_EAL_Init(CRYPT_EAL_INIT_CPU | CRYPT_EAL_INIT_PROVIDER);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_Init: error code is %x\n", ret);return ret;}/*** Before calling the algorithm APIs,* call the BSL_SAL_CallBack_Ctrl function to register the malloc and free functions.* Execute this step only once. If the memory allocation ability of Linux is available,* the two functions can be registered using Linux by default.*/BSL_SAL_CallBack_Ctrl(BSL_SAL_MEM_MALLOC, StdMalloc);BSL_SAL_CallBack_Ctrl(BSL_SAL_MEM_FREE, free);BSL_ERR_Init(); // Initialize the error module.// Initialize the global random number by using the default entropy source from **/dev/random** of Linux.ret = CRYPT_EAL_ProviderRandInitCtx(NULL, CRYPT_RAND_SHA256, "provider=default", NULL, 0, NULL);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("RandInit: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}// Obtain the random number sequence of the **len** value.ret = CRYPT_EAL_RandbytesEx(NULL, output, len);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_Randbytes: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}printf("random value is: ");  // Output the random number.for (uint32_t i = 0; i < len; i++) {printf("%02x", output[i]);}printf("\n");// Reseedingret = CRYPT_EAL_RandSeedEx(NULL);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_RandSeed: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}// Obtain the random number sequence of the **len** value.ret = CRYPT_EAL_RandbytesEx(NULL, output, len);if (ret != CRYPT_SUCCESS) {printf("CRYPT_EAL_Randbytes: error code is %x\n", ret);PrintLastError();goto EXIT;}printf("random value is: "); // Output the random number.for (uint32_t i = 0; i < len; i++) {printf("%02x", output[i]);}printf("\n");EXIT:// Release the context memory.CRYPT_EAL_RandDeinit();BSL_ERR_DeInit();return 0;
}

除示例代码外，openHiTLS提供各种种类的DRBG，可访问代码仓了解：

https://gitcode.com/openHiTLS/openhitls