Linux entropy что это

Содержание

Entropy in the Linux Kernel
Linux Entropy Pool [ edit | edit source ]
Visualizing Randomness [ edit | edit source ]
See Also [ edit | edit source ]
Использование простого демона энтропии Haveged
Пользовательское решение для заполнения пулов энтропии
Установка haveged в Debian/Ubuntu
Установка haveged в RHEL/CentOS/Fedora
Установка haveged из исходного кода
Тестирование энтропии и качества случайных данных

Entropy in the Linux Kernel

Entropy is required to generate good random numbers. Modern operating systems will use physical hardware as sources for entropy and the ‘randomness’ goes into an entropy pool for future use.

On Linux, /dev/random and /dev/urandom are pseudo devices that provide random numbers. Both devices are supplied by the kernel’s PRNG, though /dev/random will block when the entropy pool is depleted while /dev/urandom will continue to generate random numbers.

For a cheap entropy source, see Entropy Source using RTL-SDR.

Linux Entropy Pool [ edit | edit source ]

You can see the size of the entropy pool size in linux by running:

# cat /proc/sys/kernel/random/poolsize

The number of ‘bits’ of entropy can be seen at:

# cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail

Visualizing Randomness [ edit | edit source ]

The following PHP script will let you generate bitmap from data piped to the script. You can also use the commented out line to visualize PHP’s rand function. This script can be found at http://api.leo.leung.xyz/random

 header("Content-type: image/png"); // Requires the GD Library $img = imagecreatetruecolor(512, 512) or die("Cannot Initialize new GD image stream"); $white = imagecolorallocate($img, 255, 255, 255); $fp = fopen('php://stdin', 'r'); for ($x = 0; $x  512; $x++)  for ($y = 0; $y  512; $y++)  // $data = rand(0, 1) $data = ord(fread($fp, 1)); if ($data % 2 == 0)  imagesetpixel($img, $x, $y, $white); > > > fclose($fp); imagepng($img); imagedestroy($img);

Использование простого демона энтропии Haveged

Алгоритм Linux PRNG (Linux pseudo random number generator, генератор псевдослучайных чисел Linux, ГСЧ) разработан специально для генерирования случайностей из аппаратных прерываний. Аппаратные (или внешние) прерывания – это события, исходящие от внешних источников, – клавиатуры, мыши, I/O диска или сети, – в произвольный момент. Случайность, созданная PRNG, в основном необходима для функционирования механизмов шифрования (SSL/TLS), но этим сфера её применения не ограничивается. Даже простые программы (например, виртуальные карточные игры) зависят от энтропии.

В Linux есть два общих устройства: /dev/random и /dev/urandom. Случайность создаётся инструментом /dev/random (он предназначен для блокирования) и ожидает соответствующего уровня энтропии для своего вывода. Если энтропия находится на достаточном уровне, /dev/urandom произведёт такой же уровень случайности; однако /dev/urandom продолжит генерировать случайные данные (поскольку является неблокирующим устройством) даже если пул энтропии иссякает. Это может привести к снижению качества случайностей и увеличивает шансы повтора предыдущих данных. Снижение уровня энтропии очень опасно для производственного сервера, особенно если этот сервер выполняет криптографические функции. Для примера предположим, что существует облачный сервер, на котором запущены следующие демоны (все они используют SSL/TLS или блочные шифры):

Если какому-либо из этих демонов понадобится случайность в тот момент, когда энтропия иссякла, он перейдёт в режим ожидания, что может вызвать чрезмерные задержки в работе приложения. И это ещё не всё: многие современные приложения в такой ситуации могут либо обратиться к собственным случайным данным, созданным при инициализации программы, либо использовать /dev/urandom, чтобы избежать блокирования, что станет причиной снижения надежности случайных данных. Это может отрицательно повлиять на безопасность соединений и увеличивает шансы криптографической атаки.

Пользовательское решение для заполнения пулов энтропии

Linux уже предоставляет довольно качественные случайные данные при помощи вышеописанного ПО, но поскольку автономные компьютеры обычно не имеют клавиатуры или мыши, генерируемая на них энтропия гораздо ниже, поскольку создаётся диском или I/O сети. Очень немногие автономные машины имеют специальное аппаратное обеспечение для ГСЧ, поэтому существует несколько пользовательских решений для создания дополнительной энтропии при помощи аппаратных прерываний, т.к. некоторые устройства (например, звуковые и видеокарты) создают больше так называемого «шума», чем жёсткий диск. К сожалению, даже это не решает проблему виртуальных серверов. Но тут на помощь приходит инструмент haveged. Основанный на алгоритме HAVEGE (а ранее – на его библиотеке), haveged позволяет генерировать случайные данные, руководствуясь изменениями во времени выполнения кода на процессоре. Так как обработать один и тот же блок кода в течение точно такого же времени почти невозможно (даже в той же среде на том же оборудовании), сроки выполнения одной или нескольких программ отлично подходят для генерации случайных данных. Инструмент haveged создаёт источник случайных данных с учетом различий в счётчика времени процессора (TSC) после неоднократного выполнения цикла. Сначала может показаться, что в конечном итоге он может создать предсказуемые данные; одна из целей данного руководства – опровергнуть это заблуждение.

Установка haveged в Debian/Ubuntu

Установить haveged в Debian или Ubuntu можно при помощи простой команды:

Примечание: Если этот пакет недоступен из репозитория, придётся скомпилировать его из исходников (об этом – в отдельном разделе руководства).

После установки пакета можно просто отредактировать конфигурационный файл, расположенный в /etc/default/haveged; установите следующие опции (если они не установлены по умолчанию):

В завершение настройте автоматический запуск программы:

# update-rc.d haveged defaults

Установка haveged в RHEL/CentOS/Fedora

Чтобы установить haveged в системы RHEL или CentOS, нужно добавить репозиторий EPEL, руководствуясь инструкциями официального сайта.

Примечание: Пользователям Fedora не нужно добавлять EPEL.

Установив и включив EPEL, установите haveged при помощи команды:

Пользователи Fedora могут сразу запустить эту команду. Как правило, стандартные настройки не нуждаются в редактировании, потому просто настройте автоматический запуск haveged при загрузке системы:

Установка haveged из исходного кода

Не все системы имеют доступ к предварительно упакованным двоичным файлам haveged. В таком случае нужно использовать tarball исходного кода. На самом деле, это довольно просто. Сначала нужно посетить страницу загрузки и выбрать последний релиз тарбола (на момент написания статьи это 1.7). Загрузив тарбол, распакуйте его в текущий рабочий каталог.

# tar zxvf /path/to/haveged-x.x.tar.gz

Теперь можно скомпилировать и установить его:

# cd /path/to/haveged-x.x
# ./configure
# make
# make install

По умолчанию haveged устанавливается с префиксом /usr/local, потому нужно добавить в /etc/rc.local (или аналог в вашей системе) следующее, чтобы настроить автоматический запуск программы при загрузке системы:

# Autostart haveged
/usr/local/sbin/haveged -w 1024

Примечание: В случае необходимости отредактируйте путь.

Запустите ту же команду вручную как root, чтобы запустить демон без перезагрузки системы (или же просто перезапустите систему, если вы используете Windows-подобную систему).

Тестирование энтропии и качества случайных данных

После установки haveged пул энтропии системы будет заполнен случайными данными. Однако невозможно достичь надежного уровня безопасности, если слепо доверять установке, потому следует протестировать сгенерированные случайные данные. В этой проверке применяется метод FIPS-140, используемый rngtest и доступный в большинстве основных дистрибутивов Linux под разными именами, одно из которых – rng-tools:

# cat /dev/random | rngtest -c 1000

На экране появится следующий вывод:

rngtest 2-unofficial-mt.14
Copyright (c) 2004 by Henrique de Moraes Holschuh
This is free software; see the source for copying conditions. There is NO warranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.
rngtest: starting FIPS tests.
rngtest: bits received from input: 20000032
rngtest: FIPS 140-2 successes: 999
rngtest: FIPS 140-2 failures: 1
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Monobit: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Poker: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Runs: 1
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Long run: 0
rngtest: FIPS 140-2(2001-10-10) Continuous run: 0
rngtest: input channel speed: (min=1.139; avg=22.274; max=19073.486)Mibits/s
rngtest: FIPS tests speed: (min=19.827; avg=110.859; max=115.597)Mibits/s
rngtest: Program run time: 1028784 microseconds

Небольшое количество неудачных результатов допускается в любом генераторе случайных чисел, но в среднем hovered выдаёт 998-1000 успешных чисел.

Чтобы протестировать доступную энтропию, запустите команду:

Демон haveged заполнит пул энтропии, как только значение доступных битов приблизится к 1024. Таким образом, хотя это число будет колебаться, оно не опустится ниже 1000 или около того, если только вы не используете слишком много случайных данных (для генерации ключей SSH, и т.д.).

Источник