हर खिलाड़ी बाधाओं को हराना चाहता है। लेकिन वास्तव में कुछ ही लोग ऐसा करते हैं। क्या आपने कभी सोचा है कि कैसिनो में स्लॉट मशीनों को कैसे हराया जा सकता है? या संयोग पर निर्भर वेब3 गेम में कैसे जीतें? इस लेख में, हम Web3 में यादृच्छिकता की भूमिका का पता लगाते हैं, क्या यादृच्छिक संख्या जनरेटर (RNGs) को हराना संभव है, और RNGs को कैसे क्रैक किया जाए। Web3 के विशाल विस्तार में, यादृच्छिकता केवल एक घटना नहीं है। यह विभिन्न परिदृश्यों में एक महत्वपूर्ण तत्व है, जो गेमिंग अनुभवों से लेकर महत्वपूर्ण ब्लॉकचेन कार्यात्मकताओं तक के परिणामों को प्रभावित करता है। जहां रैंडमनेस Web3 में एक भूमिका निभाती है Web3 में, यादृच्छिकता विभिन्न पहलुओं को प्रभावित करने वाली एक मौलिक शक्ति के रूप में कार्य करती है। एक प्रमुख डोमेन गेमिंग क्षेत्र के भीतर है, जहां विशिष्ट स्थानों पर दुर्लभ इन-गेम आइटम का अनावरण करने की संभावना यादृच्छिक संख्या जनरेटर के तंत्र पर निर्भर है। ये यादृच्छिक मुकाबले अक्सर विरोधियों को हराने पर खिलाड़ियों के पुरस्कृत अनुभव को निर्धारित करते हैं। लॉटरी यादृच्छिकता का एक सर्वोत्कृष्ट उदाहरण पेश करती है, जिसके लिए एक स्पष्ट रूप से पारदर्शी और सत्यापन योग्य यादृच्छिक प्रक्रिया की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से वेब3 पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर, जहां निष्पक्षता और खुलापन सर्वोपरि है। यदि नहीं, तो लॉटरी ड्रा संभावित रूप से केवल विशिष्ट समूहों या खिलाड़ियों को ही लाभ पहुंचा सकता है। इसके अतिरिक्त, कुछ परत-एक ब्लॉकचेन में आरएनजी के माध्यम से ब्लॉक उत्पादकों का यादृच्छिक चयन महत्वपूर्ण है। यदि इस चयन प्रक्रिया में सत्यापन योग्य यादृच्छिकता का अभाव है और स्पष्ट पैटर्न प्रदर्शित होता है, तो ब्लॉक निर्माता अपने लाभ के लिए इसका फायदा उठा सकते हैं, रणनीतिक रूप से ऐसे ब्लॉक का उत्पादन कर सकते हैं जो उनके हितों की पूर्ति करते हैं। इस तरह की कार्रवाइयां नेटवर्क की सुरक्षा से समझौता करती हैं, जो वेब3 ब्लॉकचेन संचालन में वास्तव में यादृच्छिक और निष्पक्ष चयन तंत्र की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करती हैं। जबकि वेब3 गेमिंग और ऑटोनॉमस वर्ल्ड में यादृच्छिकता इतनी महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, छद्म-यादृच्छिक संख्या जनरेटर (पीआरएनजी) के बीच अंतर करना महत्वपूर्ण है, जो एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं जो पूर्वानुमानित पैटर्न उत्पन्न कर सकते हैं, और वास्तविक यादृच्छिक संख्या जनरेटर (टीआरएनजी) जो भौतिक प्रक्रियाओं का उपयोग करते हैं। उच्च सुरक्षा के लिए. Web3 में अधिकांश RNG कमजोरियाँ PRNGs की नियतात्मक प्रकृति से उत्पन्न होती हैं। यादृच्छिक संख्याओं की भविष्यवाणी करना क्यों संभव है? पीआरएनजी के भीतर विशिष्ट कमजोरियों और पैटर्न के कारण यादृच्छिक संख्याओं की भविष्यवाणी करना एक प्रशंसनीय उपलब्धि है। पीआरएनजी की उत्पादन प्रक्रिया उन पैटर्न का अनुसरण करती है जिनका उपयोग किया जा सकता है यदि जनरेटर का प्रारंभिक बीज (प्रारंभिक बिंदु) और स्थिति (वर्तमान स्थिति) ज्ञात हो। आइए इस संदर्भ में गहराई से जानें कि "बीज" और "राज्य" का क्या अर्थ है। बीज, एक महत्वपूर्ण इनपुट, यादृच्छिक संख्या निर्माण प्रक्रिया शुरू करता है। यह वर्तमान समय जितना सरल कुछ हो सकता है। राज्य जनरेटर की वर्तमान स्थिति को संदर्भित करता है, जो प्रत्येक उत्पन्न संख्या के साथ विकसित होता है। इसलिए, यदि आप प्रारंभिक स्थिति जानते हैं, तो आप आने वाली संख्याओं के पूरे अनुक्रम की भविष्यवाणी कर सकते हैं। यह नियतात्मक प्रकृति उच्च-सुरक्षा यादृच्छिकता की आवश्यकता वाले परिदृश्यों में एक महत्वपूर्ण जोखिम पैदा करती है। इसके अलावा, आरएनजी के लिए केंद्रीकृत स्रोतों का उपयोग अतिरिक्त कमजोरियां पेश करता है। केंद्रीकृत सिस्टम विफलता के एकल बिंदु बन जाते हैं, जिससे वे दुर्भावनापूर्ण हमलों के लिए प्रमुख लक्ष्य बन जाते हैं। ऐतिहासिक घटनाओं से पता चला है कि क्रूर बल के हमले इन प्रणालियों से समझौता कर सकते हैं। हमलावर केंद्रीय सर्वर पर कई यादृच्छिक अनुमान लगा सकते हैं और अपनी भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए वृद्धिशील समायोजन कर सकते हैं, जिससे अंततः उत्पन्न होने वाली अगली यादृच्छिक संख्या का अनुमान लगाने में उनकी सटीकता बढ़ जाती है। ये कमजोरियाँ विभिन्न अनुप्रयोगों में अधिक सुरक्षित और विकेन्द्रीकृत आरएनजी समाधानों की आवश्यकता पर जोर देती हैं, विशेष रूप से वेब3 परिदृश्य में, जहां डेटा अखंडता और यादृच्छिकता अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। आरएनजी कमजोरियों का दोहन: सैद्धांतिक तरीके परिकल्पना परीक्षण के माध्यम से बीज ढूँढना आरएनजी के दोहन में प्रारंभिक कदम बीज को उजागर करना है, जो संख्या निर्माण के लिए शुरुआती बिंदु है। इस प्रक्रिया में संभावित बीज स्रोतों के बारे में विभिन्न परिकल्पनाओं का निर्माण और परीक्षण शामिल है। उदाहरण के लिए, यदि बीज के लिए परिकल्पना आरएनजी ऑपरेशन का समय है, तो लगातार समय पर संख्याएं उत्पन्न करना और पैटर्न के लिए आउटपुट का विश्लेषण करना इस परिकल्पना की पुष्टि या खंडन कर सकता है। उन्नत सांख्यिकीय तकनीकों को सूक्ष्म पैटर्न का पता लगाने के लिए लागू किया जा सकता है जो तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, जिससे बीज भविष्यवाणी की सटीकता बढ़ जाती है। राज्य विश्लेषण और रिवर्स इंजीनियरिंग बीज की पहचान करने के अलावा, आरएनजी एल्गोरिदम के भीतर राज्य परिवर्तन को समझना महत्वपूर्ण है। प्रत्येक उत्पन्न संख्या के साथ स्थिति कैसे बदलती है इसका विश्लेषण करके, आरएनजी एल्गोरिदम को रिवर्स-इंजीनियर करना संभव है। इस पद्धति में आरएनजी की जटिलता के आधार पर एल्गोरिदमिक विश्लेषण और संभावित क्रिप्टोग्राफ़िक रिवर्स इंजीनियरिंग सहित परिष्कृत गणितीय और कम्प्यूटेशनल तकनीकें शामिल हैं। पैटर्न पहचान के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठाना मशीन लर्निंग, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक उपसमूह, बड़े डेटासेट में जटिल पैटर्न को समझने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह क्षमता सरल पैटर्न पहचान से परे फैली हुई है, जो एल्गोरिदम को स्पष्ट प्रोग्रामिंग के बिना सीखने और अनुकूलित करने में सक्षम बनाती है। इसका एक प्रमुख उदाहरण Google का AlphaGo है। बोर्ड गेम गो पर प्रशिक्षित इस एआई सिस्टम ने भारी मात्रा में गेम डेटा से सीखकर गेम में महारत हासिल की और अंततः विश्व चैंपियनों की चाल का अनुमान लगाकर उनसे बेहतर प्रदर्शन किया। यह सिद्धांत सीधे आरएनजी आउटपुट के विश्लेषण पर लागू होता है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अंतर्निहित पैटर्न का पता लगाने के लिए आरएनजी-जनित संख्याओं के व्यापक डेटासेट को संसाधित कर सकता है, जिसमें सूक्ष्म अनियमितताएं और एल्गोरिदमिक रीसेट शामिल हैं जो पारंपरिक विश्लेषण विधियों के माध्यम से स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। पर्याप्त रूप से बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षण करके, मशीन लर्निंग मॉडल इन आरएनजी की चक्रीय प्रकृति की पहचान कर सकते हैं, जिसमें उनके रीसेट बिंदु और आउटपुट पैटर्न शामिल हैं। इन पैटर्न को समझने से भविष्य के आरएनजी आउटपुट की भविष्यवाणी और संभावित रूप से हेरफेर की अनुमति मिलती है। यह क्षमता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जब आरएनजी का उपयोग ऐसे वातावरण में किया जाता है जहां पूर्वानुमान सुरक्षा कमजोरियों या अनुचित लाभ का कारण बन सकता है, जैसे कि गेमिंग या क्रिप्टोग्राफ़िक अनुप्रयोगों में। क्रिप्टोग्राफ़िक विश्लेषण आरएनजी का क्रिप्टोग्राफ़िक विश्लेषण एक बहुआयामी दृष्टिकोण है जिसमें उनके क्रिप्टोग्राफ़िक डिज़ाइन और कार्यान्वयन के हर पहलू की जांच शामिल है। यह प्रक्रिया एन्ट्रापी स्रोतों की गहन जांच से शुरू होती है, जो यादृच्छिकता के लिए कच्चे माल हैं। एन्ट्रॉपी गुणवत्ता, इसकी संग्रह विधि, और जिस दर पर इसे एकत्र किया जाता है वह महत्वपूर्ण कारक हैं; निम्न गुणवत्ता वाली एन्ट्रापी या पूर्वानुमेय संग्रह विधियाँ आरएनजी के आउटपुट को कमजोर कर सकती हैं। इसके बाद, ज्ञात हमलों के प्रतिरोध के लिए क्रिप्टोग्राफ़िक एल्गोरिदम की जांच की जाती है। इसमें समय के साथ उभरने वाले किसी भी पूर्वाग्रह या पैटर्न का पता लगाने के लिए सांख्यिकीय विश्लेषण शामिल है, और अंतर क्रिप्टोनालिसिस या रैखिक क्रिप्टोनालिसिस जैसी ज्ञात क्रिप्टोनालिटिक तकनीकों के खिलाफ एल्गोरिदम का परीक्षण करना शामिल है। यहां लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि एल्गोरिदम ऐसे आउटपुट उत्पन्न नहीं करता है जो बीज या राज्य के कुछ बिट्स से असंगत रूप से प्रभावित होते हैं। इसके अलावा, सॉफ्टवेयर या हार्डवेयर में आरएनजी का कार्यान्वयन अतिरिक्त कमजोरियां पैदा कर सकता है। विश्लेषण के इस भाग में उन बगों या चूकों का पता लगाने के लिए कोड ऑडिट शामिल है जो यादृच्छिकता से समझौता कर सकते हैं। एन्ट्रापी का अपर्याप्त मिश्रण, राज्य चर की अनुमानित वृद्धि, या अनुचित बीजारोपण जैसी खामियों का हमलावरों द्वारा फायदा उठाया जा सकता है। क्रिप्टोग्राफ़िक विश्लेषण आरएनजी के परिचालन वातावरण तक भी विस्तारित होता है, जो टाइमिंग हमलों या पावर विश्लेषण जैसी साइड-चैनल कमजोरियों की जांच करता है, जहां एक हमलावर सिस्टम की अप्रत्यक्ष विशेषताओं को देखकर आंतरिक स्थिति का अनुमान लगा सकता है। सत्यापित रूप से यादृच्छिक और छेड़छाड़-प्रूफ आरएनजी प्रक्रिया तब शुरू होती है जब रैंडकास्ट एडेप्टर अनुबंध को डीएपी या वेब3 गेम से यादृच्छिकता अनुरोध प्राप्त होता है। इसके बाद यह एक बीएलएस-टीएसएस (बोनेह-लिन-शाचम थ्रेसहोल्ड सिग्नेचर स्कीम) कार्य शुरू करता है, जो एआरपीए नेटवर्क पर एक ऑन-चेन इवेंट भेजता है, जिसमें इन कार्यों को करने में सक्षम कई नोड्स होते हैं। नेटवर्क इस घटना को स्वीकार करता है और कार्य पूरा करता है, बाद में हस्ताक्षर को रैंडकास्ट एडाप्टर अनुबंध में यादृच्छिक बीज के रूप में वापस कर देता है। इस बीज को फिर वांछित यादृच्छिकता प्रकार में बदल दिया जाता है - चाहे वह पासा रोल हो, शफ़ल सरणी, या कोई अन्य रूप - और बाद के डीएपी या वेब 3 गेम लॉजिक में उपयोग किया जाता है। रैंडकास्ट कैसे अलग है रैंडकास्ट का दृष्टिकोण उन परिदृश्यों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां विश्वसनीय यादृच्छिकता आवश्यक है। ब्लॉकचेन के नियतात्मक वातावरण में, जहां स्मार्ट अनुबंध के परिणाम इनपुट पर निर्भर होते हैं, एक यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने में आसानी से हेरफेर किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यादृच्छिकता स्रोत के रूप में ब्लॉक हैश या टाइमस्टैम्प का उपयोग खनिकों द्वारा अपने लाभ के लिए किया जा सकता है। रैंडकास्ट एक विकेन्द्रीकृत नेटवर्क के माध्यम से यादृच्छिक संख्याएँ उत्पन्न करके, प्रक्रिया में पारदर्शिता और सत्यापनीयता सुनिश्चित करके इस समस्या को हल करता है। रैंडकास्ट के डिज़ाइन का एक महत्वपूर्ण पहलू छेड़छाड़ के विरुद्ध इसकी लचीलापन है। पारंपरिक एकल-इकाई यादृच्छिकता पीढ़ी में हेरफेर का खतरा होता है। रैंडकास्ट ARPA नेटवर्क की सामूहिक क्षमताओं का उपयोग करके इस समस्या को दूर करता है। बीएलएस थ्रेशोल्ड हस्ताक्षर कार्यों के माध्यम से, यह सुनिश्चित करता है कि कोई भी व्यक्तिगत नोड अंतिम यादृच्छिकता परिणाम को प्रभावित नहीं कर सकता है। यह विकेन्द्रीकृत दृष्टिकोण न केवल सुरक्षा बढ़ाता है बल्कि उत्पन्न यादृच्छिकता की अखंडता और निष्पक्षता को भी बरकरार रखता है, जिससे रैंडकास्ट वेब3 डेवलपर के शस्त्रागार में एक अनिवार्य उपकरण बन जाता है। संदर्भ लिंक https://www.roulettephysics.com/how-to- Beat-rng-roulette-slot-machines-other-casino-games/ https://research.nccgroup.com/2021/10/15/cracking-random-number-generator-using-machine-learning-part-1-xorshift128/ https://lemire.me/blog/2017/08/22/cracking-random-number-generator-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
