number-jumbleUno de los problemas más significativos en la computación, es la generación de números al azar, que efectivamente sean azarosos, pues. Los métodos tradicionales en el cómputo actual generan números pseudoaleatorios, a través de un polinomio de grado N. dicho de otra manera, una vez dada una semilla inicial, los números generados siempre siguen la misma secuencia.

El problema es importante porque muchas simulaciones requieren de procesos que ocurren al azar, por ejemplo, o bien, cuando se trata de trabajar con procesos estocásticos y estadística en general. Finalmente, en las aplicaciones de criptografia y seguridad electrónica, las secuencias de números al azar son un punto de suma importancia.

De acuerdo a Bernhard Fechner, de la Universidad de Hagen y a Andre Osterloh, de BTC AG, en Alemania, la “calidad” de los números al azar es una medida de qué tan azarosa es la secuencia. La calidad afecta significativamente las simulaciones en las que se usan. Si los datos generados no son tan al azar, cualquiera podría predecir la clave de seguridad y crackear las cuentas de algún banco, sitios de comercio electrónico o involucrarse con temas sobre la seguridad de algunos sitios web de los gobiernos. De manera similar, el uso de números no tan azarosos, por decirles de alguna manera, implicaría errores sistemáticos en simulaciones climáticas, por ejemplo, haciendo a las predicciones de esos modelos, poco confiables.

Fechner y Osterloh explican que un buen número al azar en una computadora binaria, usualmente comprime una distribución discreta de ceros y unos. En tales secuencias, no es posible predecir qué dígito aparecerá más adelante en tal evento. En la realidad, no es posible generar secuencias absolutamente impredecibles por medios computacionales. Así entonces, se utilizan esquemas físicos para generar números al azar totalmente azarosos.

El equipo alemán ha desarrollado un generador de números aleatorios al azar que usas una capa extra de “azar” (valga la expresión), para que los elementos de la memoria de la computadora, el flip flop busque entre los estados uno y cero. Antes de usar el flip flop, éste se encuentra en un “metaestado“, es decir que no podemos predecir su estado inicial. Al final del proceso, al switchear el flip flop, encontramos el contenido de la memoria como totalmente al azar.

Los investigadores experimentaron con arreglos de flip flops logrando generar casi veinte veces más números al azar que con los métodos convencionales. El grado de la “azarosidad“, depende del tamaño del arreglo. Se sabe sin embargo que mientras mayor el arreglo, más azaroso es. Con este tipo de esquemas se pueden mejorar las simulaciones y predicciones, así como la seguridad en cómputo.

El equipo añadió que los esfuerzos de crackers para romper este esquema solamente podrían basarse en un análisis estadístico por lo cual se asume que este generador de números al azar puede ser usado para protegerse de curiosos y agentes externos.

Fuente: Science Daily

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