فناوری اعداد تصادفی در خدمت بازی‌های وب 3

زمان تخمینی مطالعه: 8 دقیقه

هر بازیکنی می‌خواهد شانس را شکست دهد. اما تعداد کمی در واقع این کار را انجام می‌دهند. آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چگونه می‌توان ماشین‌های بازی در کازینو را شکست داد؟ یا چگونه در بازی‌های Web3 که بر شانس تکیه دارند برنده شویم؟ در این مقاله، نقش تصادفی بودن در Web3 را بررسی می‌کنیم، اینکه آیا می‌توان مولدهای اعداد تصادفی (RNGs) را شکست داد یا خیر، و چگونه می‌توانیم RNG را شکست دهیم. در گستره وسیع Web3، تصادفی بودن فقط یک اتفاق نیست. این یک عنصر محوری در سناریوهای مختلف است که بر نتایجی که از تجربیات بازی گرفته تا عملکردهای حیاتی بلاک چین را شامل می‌شود، تأثیر می‌گذارد.

جایی که تصادفی بودن در Web3 نقش دارد

در Web3، تصادفی بودن به عنوان یک نیروی اساسی بر جنبه‌های مختلف تأثیر می‌گذارد. و یکی از حوزه‌های برجسته در حوزه بازی است، جایی که شانس رونمایی از آیتم‌های کمیاب درون بازی در مکان‌های خاص به مکانیسم‌های تولید اعداد تصادفی بستگی دارد. این برخوردهای تصادفی اغلب تجربه پاداشی را برای بازیکنان در هنگام شکست دادن حریف دیکته می‌کند.

قرعه کشی یک مثال اساسی از تصادفی بودن را ترسیم می‌کند، که نیازمند یک فرآیند تصادفی شفاف و قابل تأیید است، به ویژه در اکوسیستم Web3، جایی که انصاف و باز بودن در اولویت هستند. اگر نه، قرعه کشی ممکن است به طور بالقوه فقط به نفع گروه‌ها یا بازیکنان خاص باشد. علاوه بر این، انتخاب تصادفی تولیدکنندگان بلوک از طریق RNGها در بلاک چین‌های لایه-یک بسیار مهم است. اگر این فرآیند انتخاب فاقد تصادفی بودن قابل تأیید باشد و الگوهای قابل تشخیصی را به نمایش بگذارد، تولیدکنندگان بلوک ممکن است از این به نفع خود سوء استفاده کنند و به صورت استراتژیک بلوک‌هایی را تولید کنند که منافع آنها را تامین می‌کند. چنین اقداماتی امنیت شبکه را به خطر می‌اندازد و بر نقش حیاتی مکانیسم‌های انتخاب واقعا تصادفی و بی طرفانه در عملیات بلاک چین Web3 تاکید می‌کند.

در حالی که تصادفی بودن نقش مهمی در بازی‌های Web3 و دنیای خودمختار ایفا می‌کند، بسیار مهم است که بین مولد اعداد شبه تصادفی (PRNG) که از الگوریتم‌هایی برای تولید دنباله‌ای از اعداد تصادفی استفاده می‌کنند و مولدهای اعداد تصادفی واقعی (TRNG) که از فرآیندهای فیزیکی برای امنیت بالاتر استفاده می‌کنند تفاوت قائل شویم.

چرا پیش بینی اعداد تصادفی امکان پذیر است

پیش‌بینی اعداد تصادفی به دلیل آسیب‌پذیری‌ها و الگوهای خاص در PRNG یک شاهکار قابل قبول است. فرآیند تولید PRNG ها از الگوهایی پیروی می‌کند که اگر نقطه seed اولیه (نقطه شروع) و وضعیت (شرایط فعلی) مولد مشخص باشد، می‌توان از آنها بهره برداری کرد. بیایید عمیق‌تر به معنای «Seed» و «حالت» در این زمینه بپردازیم. seed، یک ورودی حیاتی، فرآیند تولید اعداد تصادفی را آغاز می‌کند. می‌تواند چیزی به سادگی زمان فعلی باشد. حالت به وضعیت فعلی مولد اشاره دارد که با هر عدد تولید شده تکامل می‌یابد. بنابراین، اگر وضعیت اولیه را بدانید، می‌توانید کل دنباله اعدادی را که به دنبال خواهد آمد پیش بینی کنید. این ماهیت قطعی خطر قابل توجهی را در سناریوهایی که نیاز به تصادفی بودن با امنیت بالا دارند، به همراه دارد.

علاوه بر این، استفاده از منابع متمرکز برای RNG ها آسیب پذیری‎‌های بیشتری را ارائه می‌هد. سیستم‌های متمرکز تبدیل به نقاط منفرد شکست می‌شوند و آنها را به اهداف اصلی حملات مخرب تبدیل می‌کنند. حوادث تاریخی نشان داده است که حملات brute force می‌تواند این سیستم‌ها را به خطر بیندازد. مهاجمان می‌توانند سرور مرکزی را با حدس‌های تصادفی متعدد غرق کنند و تنظیمات افزایشی را برای تنظیم دقیق پیش‌بینی‌های خود انجام دهند و در نهایت دقت خود را در حدس زدن عدد تصادفی بعدی افزایش دهند. این آسیب‌پذیری‌ها بر نیاز به راه‌حل‌های RNG امن‌تر و غیرمتمرکز در برنامه‌های مختلف، به ویژه در چشم‌انداز Web3، که در آن یکپارچگی و تصادفی بودن داده‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است، تأکید می‌کند.

بهره‌برداری از آسیب‌پذیری‌های RNG: روش‌های نظری

یافتن seed از طریق آزمون فرضیه: گام اولیه در بهره‌برداری از یک RNG، یافتن seed است، که نقطه شروع تولید اعداد است. این فرآیند شامل فرمول‌بندی و آزمایش فرضیه‌های مختلف در مورد منابع بالقوه seed است. به عنوان مثال، اگر فرضیه seed زمان عملیات RNG باشد، تولید اعداد در زمان‌های ثابت و تجزیه و تحلیل خروجی‌ها برای الگوها می‌تواند این فرضیه را تایید یا رد کند. تکنیک‌های آماری پیشرفته را می‌توان برای شناسایی الگوهای ظریفی که ممکن است بلافاصله آشکار نشوند، به کار برد، در نتیجه دقت پیش‌بینی seed را افزایش می‌دهد.

تحلیل حالت و مهندسی معکوس: فراتر از شناسایی seed، درک انتقال حالت در الگوریتم RNG بسیار مهم است. با تجزیه و تحلیل چگونگی تغییر حالت با هر عدد تولید شده، می‌توان الگوریتم RNG را مهندسی معکوس کرد. این روش شامل تکنیک‌های پیچیده ریاضی و محاسباتی، از جمله تحلیل الگوریتمی و مهندسی معکوس رمزنگاری بالقوه، بسته به پیچیدگی RNG است.

استفاده از یادگیری ماشینی برای تشخیص الگو: یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI)، در رمزگشایی الگوهای پیچیده در مجموعه‌های داده بزرگ برتری دارد. این قابلیت فراتر از تشخیص الگوی ساده است و الگوریتم را قادر می‌سازد تا بدون برنامه‌نویسی صریح بیاموزد و سازگار شود. نمونه بارز آن AlphaGo گوگل است. این سیستم هوش مصنوعی، که در بازی رومیزی Go آموزش دیده است، با یادگیری از مقادیر زیادی داده بازی، بر بازی مسلط شد و در نهایت با پیش‌بینی حرکات قهرمانان جهان، از آنها پیشی گرفت.

این اصل به طور مستقیم برای تجزیه و تحلیل خروجی‌های RNG قابل استفاده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مجموعه داده‌های گسترده‌ای از اعداد تولید شده توسط RNG را برای شناسایی الگوهای اساسی پردازش کنند، از جمله بی‌نظمی‌های ظریف و بازنشانی‌های الگوریتمی که ممکن است از طریق روش‌های تحلیل سنتی آشکار نباشند.

با آموزش روی یک مجموعه داده به اندازه کافی بزرگ، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند ماهیت چرخه‌ای این RNGها، از جمله نقاط تنظیم مجدد و الگوهای خروجی آنها را شناسایی کنند. درک این الگوها امکان پیش‌بینی و به طور بالقوه دستکاری خروجی‌های RNG آینده را فراهم می‌کند. این قابلیت به ویژه زمانی که RNG ها در محیط‌هایی استفاده می‌شوند که قابلیت پیش بینی می‌تواند منجر به آسیب پذیری‌های امنیتی یا مزایای ناعادلانه شود، مانند بازی یا برنامه‌های رمزنگاری، بسیار مهم است.

تجزیه و تحلیل رمزنگاری

تجزیه و تحلیل رمزنگاری RNGها یک رویکرد چند وجهی است که شامل بررسی دقیق تمام جنبه‌های طراحی و اجرای رمزنگاری آنها می‌شود. این فرآیند با بررسی کامل منابع آنتروپی، که مواد اولیه تصادفی بودن هستند، آغاز می‌شود. کیفیت آنتروپی، روش جمع‌آوری آن، و سرعت جمع‌آوری آن عوامل بسیار مهمی هستند. آنتروپی با کیفیت پایین یا روش‌های جمع آوری قابل پیش بینی می‌تواند خروجی RNG را تضعیف کند.

در مرحله بعد، خود الگوریتم رمزنگاری برای مقاومت در برابر حملات شناخته شده مورد بررسی قرار می‌گیرد. این شامل تجزیه و تحلیل آماری برای شناسایی هرگونه سوگیری یا الگوی است که در طول زمان ظاهر می‌شود و آزمایش الگوریتم در برابر تکنیک‌های رمزنگاری شناخته شده مانند آنالیز رمزنگاری افتراقی یا تحلیل رمزنگاری خطی. هدف در اینجا این است که اطمینان حاصل شود که الگوریتم خروجی‌هایی تولید نمی‌کند که به طور نامتناسبی تحت تأثیر بیت‌های خاصی از seed یا حالت قرار می‌گیرند. علاوه بر این، پیاده سازی RNG در نرم افزار یا سخت افزار می‌تواند آسیب پذیری‌های اضافی را ایجاد کند.

این بخش از تجزیه و تحلیل شامل ممیزی کد برای یافتن اشکالات یا مسائل نادیده گرفته شده‌ای است که ممکن است تصادفی بودن را به خطر بیندازند. ایرادهایی مانند اختلاط ناکافی آنتروپی، افزایش قابل پیش بینی متغیرهای حالت، یا seed نامناسب می‌توانند توسط مهاجمان مورد سوء استفاده قرار گیرند. تجزیه و تحلیل رمزنگاری همچنین به محیط عملیاتی RNG گسترش می‌یابد و آسیب‌پذیری‌های کانال جانبی مانند حملات زمان‌بندی یا تجزیه و تحلیل قدرت را بررسی می‌کند، جایی که مهاجم می‌تواند با مشاهده ویژگی‌های غیرمستقیم سیستم، حالت‌های داخلی را استنتاج کند.