熵
当谈到 /dev/random
和 /dev/urandom
的主题时,你总是会听到这个词:“熵”。每个人对此似乎都有自己的比喻。那为我呢?我喜欢将熵视为“随机果汁”。它是果汁,随机数需要它变得更随机。
如果你曾经生成过 SSL 证书或 GPG 密钥,那么可能已经看到过像下面这样的内容:
We need to generate a lot of random bytes. It is a good idea to perform
some other action (type on the keyboard, move the mouse, utilize the
disks) during the prime generation; this gives the random number
generator a better chance to gain enough entropy.
++++++++++..+++++.+++++++++++++++.++++++++++...+++++++++++++++...++++++
+++++++++++++++++++++++++++++.+++++..+++++.+++++.+++++++++++++++++++++++++>.
++++++++++>+++++...........................................................+++++
Not enough random bytes available. Please do some other work to give
the OS a chance to collect more entropy! (Need 290 more bytes)
通过在键盘上打字并移动鼠标,你可以帮助生成熵或随机果汁。
你可能会问自己……为什么我需要熵?以及为什么它对于随机数真的变得随机如此重要?那么,假设我们的熵的来源仅限于键盘、鼠标和磁盘 IO 的数据。但是我们的系统是一个服务器,所以我知道没有鼠标和键盘输入。这意味着唯一的因素是你的 IO。如果它是一个单独的、几乎不使用的磁盘,你将拥有较低的熵。这意味着你的系统随机的能力很弱。换句话说,我可以玩概率游戏,并大幅减少破解 ssh 密钥或者解密你认为是加密会话的时间。
好的,但这是很难实现的对吧?不,实际上并非如此。看看这个 Debian OpenSSH 漏洞[1]。这个特定的问题是由于某人删除了一些负责添加熵的代码引起的。有传言说,他们因为它导致 valgrind 发出警告而删除了它。然而,在这样做的时候,随机数现在少了很多随机性。事实上,熵少了很多,因此暴力破解变成了一个可行的攻击向量。
希望到现在为止,我们理解了熵对安全性的重要性。无论你是否意识到你正在使用它。
/dev/random 和 /dev/urandom
/dev/urandom
是一个伪随机数生成器,缺乏熵它也不会停止。
/dev/random
是一个真随机数生成器,它会在缺乏熵的时候停止。
大多数情况下,如果我们正在处理实际的事情,并且它不包含你的核心信息,那么 /dev/urandom
是正确的选择。否则,如果就使用 /dev/random
,那么当系统的熵耗尽时,你的程序就会变得有趣。无论它直接失败,或只是挂起——直到它获得足够的熵,这取决于你编写的程序。
检查熵
那么,你有多少熵?
[root@testbox test]# cat /proc/sys/kernel/random/poolsize
4096
[root@testbox test]# cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail
2975
/proc/sys/kernel/random/poolsize
,说明熵池的大小(以位为单位)。例如:在停止抽水之前我们应该储存多少随机果汁。/proc/sys/kernel/random/entropy_avail
是当前池中随机果汁的数量(以位为单位)。
我们如何影响这个数字?
这个数字可以像我们使用它一样耗尽。我可以想出的最简单的例子是将 /dev/random
定向到 /dev/null
中:
[root@testbox test]# cat /dev/random > /dev/null &
[1] 19058
[root@testbox test]# cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail
0
[root@testbox test]# cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail
1
影响这个最简单的方法是运行 Haveged[2]。Haveged 是一个守护进程,它使用处理器的“抖动”将熵添加到系统熵池中。安装和基本设置非常简单。
[root@b08s02ur ~]# systemctl enable haveged
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/haveged.service to /usr/lib/systemd/system/haveged.service.
[root@b08s02ur ~]# systemctl start haveged
在流量相对中等的机器上:
[root@testbox ~]# pv /dev/random > /dev/null
40 B 0:00:15 [ 0 B/s] [ <=> ]
52 B 0:00:23 [ 0 B/s] [ <=> ]
58 B 0:00:25 [5.92 B/s] [ <=> ]
64 B 0:00:30 [6.03 B/s] [ <=> ]
^C
[root@testbox ~]# systemctl start haveged
[root@testbox ~]# pv /dev/random > /dev/null
7.12MiB 0:00:05 [1.43MiB/s] [ <=> ]
15.7MiB 0:00:11 [1.44MiB/s] [ <=> ]
27.2MiB 0:00:19 [1.46MiB/s] [ <=> ]
43MiB 0:00:30 [1.47MiB/s] [ <=> ]
^C
使用 pv
我们可以看到我们通过管道传递了多少数据。正如你所看到的,在运行 haveged
之前,我们是 2.1 位/秒(B/s)。而在开始运行 haveged
之后,加入处理器的抖动到我们的熵池中,我们得到大约 1.5MiB/秒。
via: http://jhurani.com/linux/2017/11/01/entropy-explained.html
作者:James J[4] 译者:geekpi 校对:wxy
本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出