tf.random.normal密码学安全吗？

问题描述

我想使用加密安全的库从正态分布中采样，然后将结果添加到TensorFlow张量。我听说python内置的random库不是一个选择。

tf.random.normal的密码安全吗？如果不是，知道有什么用吗？

解决方法

不。它们和tf.random中的其他方法都使用Philox和ThreeFry算法，尽管它们基于加密算法，但它们并没有主张加密安全性。正如介绍这些算法的论文所述：

任何加密块密码的修改将使其不适合其在安全方面的预期用途，但是PRNG设计在保持[统计质量]的同时以加密强度为代价进行交换是合理的。

（Salmon等人，“并行随机数：像1，2，3一样简单”，2011年。）

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正如彼得所言//GET: File public JsonResult FileIndex() { List<byte> fileList = new List<byte>(); using (FileDBEntities db = new FileDBEntities()) { fileList = db.tblFiles.ToList(); foreach(var itemFile in fileList) { fileList.add(File.ReadAllBytes(itemFile)); } } return new JsonResult { Data = fileList,JsonRequestBehavior = JsonRequestBehavior.AllowGet }; } 不是CSPRNG。因此，我将回答您“您知道有什么可行的方法吗？”问题，而不是标题中一直否定的问题。

Python的tensorflow.random.normal模块可以提供对操作系统CSPRNG的访问，例如getrandom(2)在Linux和* BSD下。这是通过SystemRandom类发生的，该类又使用os.urandom调用来访问主机的random系统调用（或Windows下的CryptGenRandom）。

要将其中的高斯变量转化为getrandom，您需要执行以下操作：

tensorflow

为您提供形状为import random import tensorflow as tf rng = random.SystemRandom() tf.convert_to_tensor([rng.gauss(0,1) for _ in range(10)]) 的{​​{1}}。