随机的漏洞，我们如何应对不可预见的安全威胁？

定义：在计算机安全领域，随机数的使用非常广泛，尤其是在密码学中，随机数可以分为真随机数和伪随机数，后者是软件生成的，通常用于加密、生成密钥等重要操作。

分类：随机数分为真随机数和伪随机数，伪随机数又分为强伪随机数和弱伪随机数，强伪随机数难以预测，而弱伪随机数易于预测。

特性：随机数具有三个主要特性：随机性、不可预测性和不可重现性。

产生原因

机器算法限制：计算机按照既定算法运行，无法产生真正的随机性，伪随机数生成器（PRNG）通过算法和种子生成随机数，但输出结果可能容易预测。

PRNG类型：统计学的PRNG提供有用统计资料，但其输出结果容易预测；密码学的PRNG通过较难预测的输出结果来应对这一问题。

Java实例：Java API中的java.util.Random类实现PRNG，可移植且可重复，但如果使用相同的种子，则生成相同的数值序列。

构成条件

风险方法：使用存在风险的产生随机数方法，如使用不安全的PRNG算法。

不可信数据：使用不可信数据作为种子，导致随机数生成的不可预测性降低。

造成后果

旁路保护机制：攻击者可能绕过系统的安全保护机制。

获得特权或假定身份：攻击者可能获得系统特权或假定其他用户的身份。

会话劫持和DNS欺骗：可能导致会话劫持攻击和DNS欺骗等严重后果。

防范和修补方法

使用强加密PRNG算法：使用业界专家认为较强的经过良好审核的加密PRNG算法，初始化随机数生成器时使用足够长度且不固定的种子。

更安全的随机数生成器：在安全性要求较高的应用中，应使用更安全的随机数生成器，如Java中的java.security.SecureRandom类。

实例分析

JumpServer伪随机密码重置漏洞：JumpServer堡垒机的一个第三方库django-simple-captcha中使用random函数生成伪随机数，由于使用的初始化种子的值不变，导致验证码随机字符串code可以被推测出来。

影响范围：版本v2.24 v3.6.4。

随机数在计算机安全中扮演着至关重要的角色，其正确使用对于保障系统安全至关重要，开发者应充分了解随机数的特性和分类，选择适合的随机数生成方法，并采取相应的安全措施来防范潜在的安全风险。

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