Tahmin Edilemeyenin Güvenliğini Sağlama: Web3 Oyunlarında Rastgele Sayı Teknolojisi

Her oyuncu şansı yenmek ister. Ama çok azı bunu gerçekten yapıyor. Kumarhanelerdeki slot makinelerinin nasıl yenilebileceğini hiç merak ettiniz mi? Veya şansa dayalı Web3 oyunlarında nasıl kazanılır? Bu makalede, Web3'te rastgeleliğin oynadığı rolü, rastgele sayı üreteçlerini (RNG'ler) yenmenin mümkün olup olmadığını ve RNG'leri kırmanın nasıl yapılacağını araştırıyoruz.

Web3'ün uçsuz bucaksız alanında rastgelelik sadece tesadüf değildir. Oyun deneyimlerinden kritik blockchain işlevlerine kadar çeşitli sonuçları etkileyen, çeşitli senaryolarda çok önemli bir unsurdur.

Rastgeleliğin Web3'te Rol Oynadığı Yer

Web3'te rastgelelik, çeşitli yönleri etkileyen temel bir güç olarak çalışır. Öne çıkan alanlardan biri, nadir oyun içi öğelerin belirli yerlerde ortaya çıkma şansının rastgele sayı üreteçlerinin mekanizmalarına bağlı olduğu oyun alanıdır.

Bu rastgele karşılaşmalar genellikle oyuncuların rakipleri yendikten sonraki ödüllendirici deneyimini belirler.

Piyango, özellikle adalet ve açıklığın çok önemli olduğu Web3 ekosisteminde, tartışmasız şeffaf ve doğrulanabilir bir rastgele süreç gerektiren, rastgeleliğin mükemmel bir örneğini çiziyor. Aksi takdirde, piyango çekilişi potansiyel olarak yalnızca belirli grupların veya oyuncuların lehine olabilir.

Ek olarak, blok üreticilerinin RNG'ler aracılığıyla rastgele seçilmesi, belirli birinci katman blok zincirlerinde çok önemlidir. Eğer bu seçim süreci doğrulanabilir rastgelelikten yoksunsa ve ayırt edilebilir modeller sergiliyorsa, blok üreticileri bunu kendi çıkarlarına hizmet eden stratejik olarak bloklar üreterek kendi avantajlarına kullanabilirler. Bu tür eylemler ağın güvenliğini tehlikeye atıyor ve Web3 blockchain operasyonlarında gerçekten rastgele ve tarafsız seçim mekanizmalarının kritik rolünün altını çiziyor.

Rastgelelik, Web3 oyunlarında ve Otonom Dünya'da bu kadar önemli bir rol oynasa da, öngörülebilir modeller üretebilen algoritmalar kullanan sözde rastgele sayı üreteçleri (PRNG'ler) ile fiziksel süreçleri kullanan gerçek rastgele sayı üreteçleri (TRNG'ler) arasında ayrım yapmak çok önemlidir. daha yüksek güvenlik için. Web3'teki çoğu RNG güvenlik açığı, PRNG'lerin deterministik doğasından kaynaklanmaktadır.

Rastgele Sayıları Tahmin Etmek Neden Mümkün?

Rastgele sayıları tahmin etmek, PRNG'lerdeki belirli güvenlik açıkları ve kalıplar nedeniyle makul bir başarıdır. PRNG'lerin üretim süreci, jeneratörün ilk tohumu (başlangıç noktası) ve durumu (mevcut durumu) biliniyorsa yararlanılabilecek modelleri takip eder.

Bu bağlamda “tohum” ve “devlet”in ne anlama geldiğini daha derinlemesine inceleyelim. Kritik bir girdi olan tohum, rastgele sayı üretme sürecini başlatır. Şu andaki zaman kadar basit bir şey olabilir. Durum, oluşturulan her sayıyla birlikte gelişen, jeneratörün mevcut durumunu ifade eder. Bu nedenle, başlangıç durumunu biliyorsanız, takip edecek tüm sayı dizisini tahmin edebilirsiniz. Bu deterministik doğa, yüksek güvenlikli rastgelelik gerektiren senaryolarda önemli bir risk oluşturur.

Ayrıca, RNG'ler için merkezi kaynakların kullanımı ek güvenlik açıkları ortaya çıkarmaktadır. Merkezi sistemler tek arıza noktası haline gelir ve bu da onları kötü niyetli saldırıların birincil hedefi haline getirir. Tarihsel olaylar, kaba kuvvet saldırılarının bu sistemleri tehlikeye atabileceğini göstermiştir.

Saldırganlar, merkezi sunucuyu çok sayıda rastgele tahminle doldurabilir ve tahminlerinde ince ayar yapmak için artan ayarlamalar yapabilir, sonuçta oluşturulan bir sonraki rastgele sayıyı tahmin etme doğruluklarını artırabilir.

Bu güvenlik açıkları, çeşitli uygulamalarda, özellikle de veri bütünlüğünün ve rastgeleliğin son derece önemli olduğu Web3 ortamında daha güvenli ve merkezi olmayan RNG çözümlerine olan ihtiyacı vurgulamaktadır.

RNG Açıklarından Yararlanmak: Teorik Yöntemler

Hipotez Testi Yoluyla Tohumu Bulma

Bir RNG'den yararlanmanın ilk adımı, sayı üretiminin başlangıç noktası olan tohumu ortaya çıkarmaktır. Bu süreç, potansiyel tohum kaynakları hakkında çeşitli hipotezlerin formüle edilmesini ve test edilmesini içerir. Örneğin, tohum için hipotez RNG işleminin zamanı ise, o zaman tutarlı zamanlarda sayıların üretilmesi ve çıktıların modellere göre analiz edilmesi bu hipotezi doğrulayabilir veya çürütebilir. Hemen fark edilemeyen ince kalıpları tespit etmek için gelişmiş istatistiksel teknikler uygulanabilir, böylece tohum tahmininin doğruluğu arttırılabilir.

Durum Analizi ve Tersine Mühendislik

Tohumu tanımlamanın ötesinde RNG algoritmasındaki durum geçişlerini anlamak çok önemlidir. Oluşturulan her sayıyla durumun nasıl değiştiğini analiz ederek RNG algoritmasını tersine mühendislik yapmak mümkündür. Bu yöntem, RNG'nin karmaşıklığına bağlı olarak algoritmik analiz ve potansiyel olarak kriptografik tersine mühendislik dahil olmak üzere karmaşık matematiksel ve hesaplamalı teknikleri içerir.

Örüntü Tanıma için Makine Öğreniminden Yararlanma

Yapay zekanın (AI) bir alt kümesi olan makine öğrenimi, büyük veri kümelerindeki karmaşık kalıpların şifresini çözmede mükemmeldir. Bu yetenek, basit örüntü tanımanın ötesine geçerek algoritmanın açık programlama olmadan öğrenmesine ve uyum sağlamasına olanak tanır. Bunun en belirgin örneği Google'ın AlphaGo'sudur. Masa oyunu Go üzerinde eğitilen bu yapay zeka sistemi, çok miktarda oyun verisinden öğrenerek oyunda ustalaştı ve sonunda hareketlerini tahmin ederek dünya şampiyonlarını geride bıraktı.

Bu prensip RNG çıktılarının analizine doğrudan uygulanabilir. Makine öğrenimi algoritmaları, geleneksel analiz yöntemleriyle görülemeyebilecek ince düzensizlikler ve algoritmik sıfırlamalar da dahil olmak üzere temel kalıpları tespit etmek için RNG tarafından oluşturulan sayılardan oluşan kapsamlı veri kümelerini işleyebilir.

Makine öğrenimi modelleri, yeterince büyük bir veri kümesi üzerinde eğitim vererek, sıfırlama noktaları ve çıkış modelleri de dahil olmak üzere bu RNG'lerin döngüsel doğasını tanımlayabilir. Bu kalıpları anlamak, gelecekteki RNG çıktılarının tahmin edilmesine ve potansiyel olarak manipülasyonuna olanak tanır. Bu yetenek, oyun veya kriptografik uygulamalar gibi öngörülebilirliğin güvenlik açıklarına veya adil olmayan avantajlara yol açabileceği ortamlarda RNG'ler kullanıldığında özellikle önemlidir.

Kriptografik Analiz

RNG'lerin kriptografik analizi, kriptografik tasarım ve uygulamalarının her yönünün incelenmesini içeren çok yönlü bir yaklaşımdır. Bu süreç, rastgeleliğin hammaddesi olan entropi kaynaklarının kapsamlı bir şekilde incelenmesiyle başlar. Entropinin kalitesi, toplama yöntemi ve toplanma hızı çok önemli faktörlerdir; düşük kaliteli entropi veya öngörülebilir toplama yöntemleri RNG'nin çıktısını zayıflatabilir.

Daha sonra, kriptografik algoritmanın kendisi bilinen saldırılara karşı direnç açısından incelenir. Bu, zaman içinde ortaya çıkan önyargıları veya kalıpları tespit etmek için istatistiksel analizi ve algoritmanın diferansiyel kriptanaliz veya doğrusal kriptanaliz gibi bilinen kriptanaliz tekniklerine karşı test edilmesini içerir. Buradaki amaç, algoritmanın, tohum veya durumun belirli bitlerinden orantısız şekilde etkilenen çıktılar üretmemesini sağlamaktır.

Ayrıca, RNG'nin yazılım veya donanıma uygulanması ek güvenlik açıklarına neden olabilir. Analizin bu kısmı, rastgeleliği tehlikeye atabilecek hataları veya gözden kaçırmaları bulmak için kod denetimlerini içerir. Entropinin yetersiz karışımı, durum değişkenlerinin öngörülebilir artışı veya hatalı tohumlama gibi kusurlar saldırganlar tarafından istismar edilebilir. Kriptografik analiz aynı zamanda RNG'nin operasyonel ortamını da kapsayacak şekilde uzanır ve zamanlama saldırıları veya güç analizi gibi yan kanal güvenlik açıklarını kontrol eder; burada bir saldırgan, sistemin dolaylı özelliklerini gözlemleyerek dahili durumları anlayabilir.

Doğrulanabilir Rastgele ve Kurcalamaya Karşı Korumalı RNG'ler

Süreç, Randcast Adaptör Sözleşmesinin bir DApp veya Web3 oyunundan rastgelelik talebi almasıyla başlar. Daha sonra bir BLS-TSS (Boneh-Lynn-Shacham Eşik İmza Planı) görevini başlatır ve bu görevleri gerçekleştirebilecek birden fazla düğümden oluşan ARPA Ağına zincir içi bir olay gönderir.

Ağ bu olayı kabul eder ve görevi tamamlar, ardından imzayı Randcast Adaptör Sözleşmesine rastgele tohum olarak geri gönderir. Bu tohum daha sonra istenen rastgelelik türüne (zar atma, karıştırılmış dizi veya başka herhangi bir biçim) dönüştürülür ve sonraki DApp veya Web3 oyun mantığında kullanılır.

Randcast'ın farkı nedir?

Randcast'in yaklaşımı özellikle güvenilir rastgeleliğin gerekli olduğu senaryolarda hayati öneme sahiptir. Akıllı sözleşme sonuçlarının girdiye bağlı olduğu blockchain'in deterministik ortamında, rastgele bir sayı oluşturmak kolaylıkla manipüle edilebilir. Örneğin, rastgelelik kaynağı olarak bir blok karması veya zaman damgası kullanmak, madenciler tarafından kendi çıkarları için kullanılabilir. Randcast, merkezi olmayan bir ağ aracılığıyla rastgele sayılar üreterek bu sorunu aşıyor ve süreçte şeffaflık ve doğrulanabilirlik sağlıyor.

Randcast'in tasarımının önemli bir yönü kurcalamaya karşı dayanıklılığıdır. Geleneksel tek varlıklı rastgelelik üretimi, manipülasyon riski taşır. Randcast, ARPA Ağının kolektif yeteneklerini kullanarak bu sorunu ortadan kaldırır. BLS Eşik imza görevleri aracılığıyla, hiçbir düğümün nihai rastgelelik sonucunu etkileyememesini sağlar. Bu merkezi olmayan yaklaşım yalnızca güvenliği arttırmakla kalmaz, aynı zamanda oluşturulan rastgeleliğin bütünlüğünü ve tarafsızlığını da destekler ve Randcast'i Web3 geliştiricisinin cephaneliğinde vazgeçilmez bir araç haline getirir.

Referans bağlantıları

• 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