Das Unvorhersehbare sichern: Zufallszahlentechnologie in Web3-Spielen

Jeder Spieler möchte die Chancen übertreffen. Aber nur wenige tun es tatsächlich. Haben Sie sich jemals gefragt, wie Spielautomaten in Casinos besiegt werden können? Oder wie gewinnt man in Web3-Spielen, die auf Zufall basieren? In diesem Artikel untersuchen wir, welche Rolle Zufälligkeit in Web3 spielt, ob es möglich ist, Zufallszahlengeneratoren (RNGs) zu schlagen, und wie man RNGs knackt.

In der Weite von Web3 ist Zufälligkeit kein Zufall. Es ist ein zentrales Element in verschiedenen Szenarien und beeinflusst Ergebnisse, die von Spielerlebnissen bis hin zu kritischen Blockchain-Funktionen reichen.

Wo Zufälligkeit in Web3 eine Rolle spielt

In Web3 fungiert der Zufall als grundlegende Kraft, die verschiedene Aspekte beeinflusst. Ein prominenter Bereich liegt im Gaming-Bereich, wo die Chance, seltene In-Game-Gegenstände an bestimmten Orten zu enthüllen, von den Mechanismen von Zufallszahlengeneratoren abhängt.

Diese zufälligen Begegnungen bestimmen oft die lohnende Erfahrung der Spieler beim Besiegen von Gegnern.

Die Lotterie ist ein typisches Beispiel für Zufälligkeit und erfordert einen eindeutig transparenten und nachweislich zufälligen Prozess, insbesondere im Web3-Ökosystem, wo Fairness und Offenheit an erster Stelle stehen. Ist dies nicht der Fall, könnte es sein, dass bei der Lotterieauslosung möglicherweise nur bestimmte Gruppen oder Spieler bevorzugt werden.

Darüber hinaus ist die zufällige Auswahl von Blockproduzenten durch RNGs in bestimmten Layer-1-Blockchains von entscheidender Bedeutung. Wenn es diesem Auswahlprozess an nachweisbarer Zufälligkeit mangelt und er erkennbare Muster aufweist, könnten Blockproduzenten dies zu ihrem Vorteil ausnutzen und strategisch Blöcke produzieren, die ihren Interessen dienen. Solche Aktionen gefährden die Sicherheit des Netzwerks und unterstreichen die entscheidende Rolle wirklich zufälliger und unvoreingenommener Auswahlmechanismen bei Web3-Blockchain-Operationen.

Während Zufälligkeit beim Web3-Gaming und in der autonomen Welt eine so wichtige Rolle spielt, ist es wichtig, zwischen Pseudozufallszahlengeneratoren (PRNGs), die Algorithmen verwenden, die vorhersehbare Muster erzeugen können, und echten Zufallszahlengeneratoren (TRNGs), die physikalische Prozesse nutzen, zu unterscheiden für mehr Sicherheit. Die meisten RNG-Schwachstellen in Web3 ergeben sich aus der deterministischen Natur von PRNGs.

Warum die Vorhersage von Zufallszahlen möglich ist

Die Vorhersage von Zufallszahlen ist aufgrund spezifischer Schwachstellen und Muster innerhalb von PRNGs eine plausible Leistung. Der Generierungsprozess von PRNGs folgt Mustern, die ausgenutzt werden können, wenn der anfängliche Seed (Startpunkt) und der Zustand (aktueller Zustand) des Generators bekannt sind.

Lassen Sie uns tiefer in die Bedeutung von „Samen“ und „Zustand“ in diesem Zusammenhang eintauchen. Der Seed, eine kritische Eingabe, leitet den Prozess der Zufallszahlengenerierung ein. Es kann etwas so Einfaches wie die aktuelle Zeit sein. Der Status bezieht sich auf den aktuellen Zustand des Generators, der sich mit jeder generierten Zahl weiterentwickelt. Wenn Sie also den Ausgangszustand kennen, können Sie die gesamte folgende Zahlenfolge vorhersagen. Diese deterministische Natur stellt ein erhebliches Risiko in Szenarien dar, die eine Zufälligkeit mit hoher Sicherheit erfordern.

Darüber hinaus führt die Verwendung zentralisierter Quellen für RNGs zu zusätzlichen Schwachstellen. Zentralisierte Systeme werden zu Single Points of Failure und damit zum Hauptziel böswilliger Angriffe. Historische Vorfälle haben gezeigt, dass Brute-Force-Angriffe diese Systeme gefährden können.

Angreifer können den zentralen Server mit zahlreichen zufälligen Schätzungen überschwemmen und schrittweise Anpassungen vornehmen, um ihre Vorhersagen zu verfeinern, was letztendlich ihre Genauigkeit beim Erraten der nächsten generierten Zufallszahl erhöht.

Diese Schwachstellen unterstreichen den Bedarf an sichereren und dezentraleren RNG-Lösungen in verschiedenen Anwendungen, insbesondere in der Web3-Landschaft, wo Datenintegrität und Zufälligkeit von größter Bedeutung sind.

Ausnutzung von RNG-Schwachstellen: Theoretische Methoden

Den Samen durch Hypothesentests finden

Der erste Schritt bei der Nutzung eines RNG besteht darin, den Seed aufzudecken, der den Ausgangspunkt für die Zahlengenerierung darstellt. Bei diesem Prozess werden verschiedene Hypothesen über potenzielle Saatgutquellen formuliert und getestet. Wenn die Hypothese für den Startwert beispielsweise der Zeitpunkt des RNG-Betriebs ist, könnte die Generierung von Zahlen zu konsistenten Zeiten und die Analyse der Ausgaben auf Muster diese Hypothese bestätigen oder widerlegen. Fortschrittliche statistische Techniken können angewendet werden, um subtile Muster zu erkennen, die möglicherweise nicht sofort erkennbar sind, und so die Genauigkeit der Samenvorhersage zu erhöhen.

Zustandsanalyse und Reverse Engineering

Neben der Identifizierung des Seeds ist das Verständnis der Zustandsübergänge innerhalb des RNG-Algorithmus von entscheidender Bedeutung. Durch die Analyse, wie sich der Zustand mit jeder generierten Zahl ändert, ist es möglich, den RNG-Algorithmus zurückzuentwickeln. Diese Methode erfordert anspruchsvolle mathematische und rechnerische Techniken, einschließlich algorithmischer Analyse und möglicherweise kryptografischem Reverse Engineering, abhängig von der Komplexität des RNG.

Nutzung von maschinellem Lernen zur Mustererkennung

Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), zeichnet sich durch die Entschlüsselung komplexer Muster in großen Datensätzen aus. Diese Fähigkeit geht über die einfache Mustererkennung hinaus und ermöglicht es dem Algorithmus, ohne explizite Programmierung zu lernen und sich anzupassen. Ein prominentes Beispiel hierfür ist Googles AlphaGo. Dieses auf dem Brettspiel Go trainierte KI-System meisterte das Spiel, indem es aus riesigen Mengen an Spieldaten lernte, und übertraf schließlich die Weltmeister, indem es deren Spielzüge vorhersah.

Dieses Prinzip ist direkt auf die Analyse von RNG-Ausgaben anwendbar. Algorithmen für maschinelles Lernen können umfangreiche Datensätze von RNG-generierten Zahlen verarbeiten, um zugrunde liegende Muster zu erkennen, einschließlich subtiler Unregelmäßigkeiten und algorithmischer Rücksetzungen, die mit herkömmlichen Analysemethoden möglicherweise nicht erkennbar sind.

Durch das Training an einem ausreichend großen Datensatz können Modelle für maschinelles Lernen die zyklische Natur dieser RNGs identifizieren, einschließlich ihrer Rücksetzpunkte und Ausgabemuster. Das Verständnis dieser Muster ermöglicht die Vorhersage und möglicherweise die Manipulation zukünftiger RNG-Ausgaben. Diese Fähigkeit ist besonders wichtig, wenn RNGs in Umgebungen eingesetzt werden, in denen Vorhersehbarkeit zu Sicherheitslücken oder unfairen Vorteilen führen kann, beispielsweise bei Spielen oder kryptografischen Anwendungen.

Kryptografische Analyse

Die kryptografische Analyse von RNGs ist ein vielschichtiger Ansatz, bei dem jeder Aspekt ihres kryptografischen Designs und ihrer Implementierung untersucht wird. Dieser Prozess beginnt mit einer gründlichen Untersuchung der Entropiequellen, die die Rohstoffe für den Zufall sind. Die Qualität der Entropie, ihre Sammelmethode und die Geschwindigkeit, mit der sie gesammelt wird, sind entscheidende Faktoren; Entropie von geringer Qualität oder vorhersehbare Erfassungsmethoden können die Ausgabe des RNG schwächen.

Als nächstes wird der kryptografische Algorithmus selbst auf seine Widerstandsfähigkeit gegenüber bekannten Angriffen untersucht. Dazu gehören statistische Analysen zur Erkennung von Verzerrungen oder Mustern, die im Laufe der Zeit auftreten, und das Testen des Algorithmus anhand bekannter kryptoanalytischer Techniken wie der differenziellen Kryptoanalyse oder der linearen Kryptoanalyse. Das Ziel besteht hier darin, sicherzustellen, dass der Algorithmus keine Ausgaben erzeugt, die unverhältnismäßig von bestimmten Bits des Startwerts oder Zustands beeinflusst werden.

Darüber hinaus kann die Implementierung des RNG in Software oder Hardware zusätzliche Schwachstellen mit sich bringen. Dieser Teil der Analyse umfasst Code-Audits, um Fehler oder Versäumnisse zu finden, die die Zufälligkeit beeinträchtigen könnten. Fehler wie unzureichende Entropiemischung, vorhersehbare Erhöhung von Zustandsvariablen oder unsachgemäßes Seeding können von Angreifern ausgenutzt werden. Die kryptografische Analyse erstreckt sich auch auf die Betriebsumgebung des RNG und prüft auf Seitenkanal-Schwachstellen wie Timing-Angriffe oder Leistungsanalysen, bei denen ein Angreifer durch Beobachtung indirekter Eigenschaften des Systems auf interne Zustände schließen kann.

Nachweislich zufällige und manipulationssichere RNGs

Der Prozess beginnt, wenn der Randcast-Adaptervertrag eine Zufallsanfrage von einem DApp- oder Web3-Spiel erhält. Anschließend initiiert es eine BLS-TSS-Aufgabe (Boneh-Lynn-Shacham Threshold Signature Scheme) und sendet ein On-Chain-Ereignis an das ARPA-Netzwerk, das aus mehreren Knoten besteht, die diese Aufgaben ausführen können.

Das Netzwerk bestätigt dieses Ereignis, schließt die Aufgabe ab und gibt anschließend die Signatur als zufälligen Startwert an den Randcast-Adaptervertrag zurück. Dieser Startwert wird dann in den gewünschten Zufallstyp umgewandelt – sei es ein Würfelwurf, ein gemischtes Array oder eine andere Form – und in der nachfolgenden DApp- oder Web3-Spiellogik verwendet.

Wie Randcast anders ist

Der Ansatz von Randcast ist besonders wichtig in Szenarien, in denen zuverlässige Zufälligkeit unerlässlich ist. In der deterministischen Umgebung der Blockchain, in der die Ergebnisse intelligenter Verträge von Eingaben abhängen, kann die Generierung einer Zufallszahl leicht manipuliert werden. Beispielsweise könnte die Verwendung eines Block-Hashs oder Zeitstempels als Zufallsquelle von Minern zu ihrem Vorteil ausgenutzt werden. Randcast umgeht dieses Problem, indem es Zufallszahlen über ein dezentrales Netzwerk generiert und so für Transparenz und Überprüfbarkeit sorgt.

Ein entscheidender Aspekt des Randcast-Designs ist seine Widerstandsfähigkeit gegen Manipulationen. Bei der herkömmlichen Generierung von Zufallszahlen einzelner Entitäten besteht die Gefahr der Manipulation. Randcast umgeht dieses Problem, indem es die kollektiven Fähigkeiten des ARPA-Netzwerks nutzt. Durch BLS-Schwellenwertsignaturaufgaben wird sichergestellt, dass kein einzelner Knoten das endgültige Zufallsergebnis beeinflussen kann. Dieser dezentrale Ansatz erhöht nicht nur die Sicherheit, sondern gewährleistet auch die Integrität und Unparteilichkeit der generierten Zufälligkeiten, was Randcast zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Arsenal des Web3-Entwicklers macht.

Referenzlinks

• https://www.roulettephysics.com/how-to-beat-rng-roulette-slot-machines-other-casino-games/
• https://research.nccgroup.com/2021/10/15/cracking-random-number-generators-using-machine-learning-part-1-xorshift128/
• https://lemire.me/blog/2017/08/22/cracking-random-number-generators-xoroshiro128/
• https://crypto.stackexchange.com/questions/24646/can-machine-learning-analyze-random-number-generator
• https://www.reddit.com/r/askscience/comments/56r419/is_it_possible_to_find_the_algorithm_for_a_random/?rdt=57618
• https://lcamtuf.coredump.cx/oldtcp/tcpseq/print.html#tcpseq