和朋友聊到一個比較有意思的現象，在最近兩年的校招面試中，大部分同學連一點基礎的密碼學知識都沒有， 即便是有一些滲透功底的同學。
所以這里想和大家聊一些簡單的密碼學基礎知識，不涉及算法實現，更多的是和常見的漏洞場景聯系起來，讓問題更容易理解，有點拋磚引玉的意思。
本文主要聊一下隨機數，隨機數其實是非常廣泛的，可以說也是密碼技術的基礎。
對隨機數的使用不當很可能會導致一些比較嚴重的安全問題， 并且這些安全問題通常會比較隱蔽。
隨機數在計算機應用中使用的比較廣泛，最為熟知的便是在密碼學中的應用。本文主要是講解隨機數使用導致的一些Web安全風。
我們先簡單了解一下隨機數
隨機數分為真隨機數和偽隨機數，我們程序使用的基本都是偽隨機數，其中偽隨機又分為強偽隨機數和弱偽隨機數。
隨機數有3個特性，具體如下：
隨機數的特性和隨機數的分類有一定的關系，比如，弱偽隨機數只需要滿足隨機性即可，而強位隨機數需要滿足隨機性和不可預測性，真隨機數則需要同時滿足3個特性。
引發安全問題的關鍵點在于不可預測性。
我們平常軟件和應用實現的都是偽隨機數，所以本文的重點也就是偽隨機數。
偽隨機數的生成實現一般是算法+種子。
具體的偽隨機數生成器PRNG一般有：
比較常用的一般是線性同余法，比如我們熟知的C語言的rand庫和Java的java.util.Random類，都采用了線性同余法生成隨機數。
隨機數的應用場景比較廣泛，以下是隨機數常見的應用場景：
相比其他密碼技術，隨機數很少受到關注，但隨機數在密碼技術和計算機應用中是非常重要的，不正確的使用隨機數會導致一系列的安全問題。
隨機數導致的安全問題一般有兩種
第一種情況，簡單來講，就是我們需要一個隨機數，但是開發者沒有使用隨機數，而是指定了一個常量。當然，很多人會義憤填膺的說，sb才會不用隨機數。但是，請不要忽略我朝還是有很多的。主要有兩個場景：
開發者缺乏基礎常識不知道要用隨機數；
一些應用場景和框架，接口文檔不完善或者開發者沒有仔細閱讀等原因。
比如找回密碼的token，需要一個偽隨機數，很多業務直接根據用戶名生成token；
比如OAuth2.0中需要第三方傳遞一個state參數作為CSRF Token防止CSRF攻擊，很多開發者根本不使用這個參數，或者是傳入一個固定的值。由于認證方無法對這個值進行業務層面有效性的校驗，導致了OAuth的CSRF攻擊。
第二種情況，主要區別就在于偽隨機數的強弱了，大部分（所有？）語言的API文檔中的基礎庫（常用庫）中的random庫都是弱偽隨機，很多開發自然就直接使用。但是，最重要也最致命的是，弱偽隨機數是不能用于密碼技術的。
還是第一種情況中的找回密碼場景，關于token的生成， 很多開發使用了時間戳作為隨機數（md5(時間戳)，md5(時間戳+用戶名)），但是由于時間戳是可以預測的，很容易就被猜解。不可預測性是區分弱偽隨機數和強偽隨機數的關鍵指標。
當然，除了以上兩種情況，還有一些比較特別的情況，通常情況下比較少見，但是也不排除：
wooyun上有很多漏洞，還蠻有意思的，都是和隨機數有關的。
PS：個人實力有限，以下實例基本都來自wooyun漏洞實例，在這里謝謝各位大牛，如有侵權，請聯系刪除。
1.應該使用隨機數而未使用隨機數
Oauth2.0的這個問題特別經典，除了wooyun實例列出來的，其實很多廠商都有這個問題。
Oauth2.0中state參數要求第三方應用的開發者傳入一個CSRF Token（隨機數），如果沒有傳入或者傳入的不是隨機數，會導致CSRF登陸任意帳號：
2.使用弱偽隨機數
1) 密碼取回
很多密碼找回的場景，會發送給用戶郵件一個url，中間包含一個token，這個token如果猜測，那么就可以找回其他用戶的密碼。
1.Shopex 4.8.5密碼取回處新生成密碼可預測漏洞
直接使用了時間函數microtime()作為隨機數，然后獲取MD5的前6位。
#!php
substr(md5(print_r(microtime(),true)),0,6);
PHP 中microtime()的值除了當前服務器的秒數外，還有微秒數，微妙數的變化范圍在0.000000 -- 0.999999 之間，一般來說，服務器的時間可以通過HTTP返回頭的DATE字段來獲取，因此我們只需要遍歷這1000000可能值即可。但我們要使用暴力破解的方式發起1000000次網絡請求的話，網絡請求數也會非常之大。可是shopex非常貼心的在生成密碼前再次將microtime() 輸出了一次：
#!php
$messenger = &$this->system->loadModel('system/messenger');echo microtime()."<br/>";
直接是MD5(unix時間戳)
關于找回密碼隨機數的問題強烈建議大家參考拓哥的11年的文章《利用系統時間可預測破解java隨機數| 空虛浪子心的靈魂》
2) 其他隨機數驗證場景
弱偽隨機數被繞過
Espcms中一處SQL注入漏洞的利用，利用時發現espcms對傳值有加密并且隨機key,但是這是一個隨機數池固定的弱偽隨機數，可以被攻擊者遍歷繞過
使用了microtime()作為隨機數，可以被預測暴力破解
Android 4.4之前版本的Java加密架構(JCA)中使用的Apache Harmony 6.0M3及其之前版本的SecureRandom實現存在安全漏洞，具體位于classlib/modules/security/src/main/java/common/org/apache/harmony/security/provider/crypto/SHA1PRNG_SecureRandomImpl.java
類的engineNextBytes函數里，當用戶沒有提供用于產生隨機數的種子時，程序不能正確調整偏移量，導致PRNG生成隨機序列的過程可被預測。
上面講的隨機數基礎和漏洞實例更偏重是給攻擊者一些思路，這里更多的是一些防御和預防的建議。
| Platform | CSPRNG |
|---|---|
| PHP | mcrypt_create_iv, openssl_random_pseudo_bytes |
| Java | java.security.SecureRandom |
| Dot NET (C#, VB) | System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider |
| Ruby | SecureRandom |
| Python | os.urandom |
| Perl | Math::Random::Secure |
| C/C++ (Windows API) | CryptGenRandom |
| Any language on GNU/Linux or Unix | Read from /dev/random or /dev/urandom |
6.強偽隨機數生成（不建議開發自己實現）
產生高強度的隨機數，有兩個重要的因素：種子和算法。算法是可以有很多的，通常如何選擇種子是非常關鍵的因素。 如Random，它的種子是System.currentTimeMillis()，所以它的隨機數都是可預測的， 是弱偽隨機數。
強偽隨機數的生成思路：收集計算機的各種信息，鍵盤輸入時間，內存使用狀態，硬盤空閑空間，IO延時，進程數量，線程數量等信息，CPU時鐘，來得到一個近似隨機的種子，主要是達到不可預測性。
參考資料：