我正在阅读有关标准库中 python 的随机模块的信息。让我惊讶的是，当我设置种子并产生一些随机数时：
random.seed(1)
for i in range(5):
print random.random()
产生的数字与文章中的样本完全相同。我认为可以肯定地说算法在设置种子时是确定性的。
并且当种子没有设置时，标准库种子使用time.time()。
现在假设一个在线服务使用random.random()生成验证码，黑客可以使用相同的随机生成器轻松复制验证码吗？
是我太担心了，还是这是一个真正的漏洞？
【问题讨论】：
标签： python security web random
播种后序列是确定性的，您应该不会感到惊讶。这就是播种的全部意义所在。 random.random 被称为 PRNG，一个伪-随机数生成器。这不是 Python 独有的，每种语言的简单随机源都是以这种方式确定的。
是的，真正关心安全的人会担心攻击者可能会重现该序列。这就是为什么可以使用其他随机源，例如 os.urandom，但它们更昂贵。
但问题并没有你说的那么严重：对于一个 web 请求，通常一个进程会处理多个请求，因此该模块是在过去某个未知时间点初始化的，而不是在收到 web 请求时。
【讨论】：
现有的答案很好，但我只是补充几点。
更新：
实际上，如果您不提供种子，则随机数生成器会使用来自系统随机源的随机位作为种子，如果操作系统没有随机数，它只会回退到使用系统时间作为种子资源。另请注意，最新版本的 Python 可以使用改进的播种方案。来自the docs：
random.seed(a=None, version=2)
初始化随机数生成器。
如果省略
a或None，则使用当前系统时间。如果 随机源由操作系统提供，它们用于 而不是系统时间（请参阅os.urandom()函数 可用性的详细信息）。如果
a是一个int，则直接使用。对于版本 2（默认），str、bytes 或 bytearray 对象获取 转换为 int 并使用其所有位。
使用版本 1（提供用于从旧版本复制随机序列 Python 版本），str 和 bytes 的算法会生成一个 种子范围更窄。
在 3.2 版中更改：移至使用字符串种子中的所有位的版本 2 方案。
与生成加密密钥（尤其是打算多次使用的密钥）相比，生成验证码并不是一种高安全性应用程序。因此，生成 CAPTCHA 代码所需的熵量小于加密密钥所需的熵。
请记住，用于播种 random 的系统时间（可能）不是以秒为单位的系统时间 - 它更可能是以微秒甚至纳秒为单位的时间，因此攻击者不容易计算除了 Ned 提到的考虑因素之外，从蛮力搜索中取出种子。
这是一个快速演示，在 2GHz Linux 系统上运行 Python 2.6.6。
#!/usr/bin/env python
''' random seeding demo'''
from __future__ import print_function
import time
from random import seed, randint, random
def rf():
return randint(10, 99)
def put_time():
print('%.15f' % time.time())
r = range(10)
a = []
put_time()
for i in r:
seed()
a.append([rf() for j in r])
put_time()
for row in a:
print(row)
典型输出
1436617059.071794986724854
1436617059.074091911315918
[95, 25, 50, 75, 80, 38, 21, 26, 85, 82]
[75, 96, 14, 13, 76, 53, 94, 68, 80, 66]
[79, 33, 65, 86, 12, 32, 80, 83, 36, 42]
[28, 47, 62, 21, 52, 30, 54, 62, 22, 28]
[22, 40, 71, 36, 78, 64, 17, 33, 99, 43]
[81, 15, 32, 15, 63, 57, 83, 67, 12, 62]
[22, 56, 54, 55, 51, 56, 34, 56, 94, 16]
[64, 82, 37, 80, 70, 91, 56, 41, 55, 12]
[47, 37, 64, 14, 69, 65, 42, 17, 22, 17]
[43, 43, 73, 82, 61, 55, 32, 52, 86, 74]
如您所见，外循环开始和结束之间的时间不到 3 毫秒，但 a 中的所有列表都完全不同。
请注意，传递给random.seed() 的种子可以是任何可散列的对象，当你传递一个非整数（例如float 像系统时间）时，它首先被散列以创建一个整数。
不过，没有必要仅仅使用系统时间作为种子：您可以使用SystemRandom / os.urandom() 来获取种子。那样的话，种子更不可预测，但你得到梅森捻线机的速度； SystemRandom 比 Mersenne Twister 慢一点，因为它必须进行系统调用。然而，即使urandom 也不是完全安全的。
来自 GNU urandom man page：
随机数生成器从设备收集环境噪声 驱动程序和其他来源进入熵池。发电机也 保持对熵池中噪声位数的估计。 从这个熵池中创建随机数。
读取时，/dev/random 设备将只返回随机字节 在熵池中估计的噪声位数之内。 /dev/random 应该适合需要非常高质量的用途 随机性，例如一次性填充或密钥生成。当熵 池为空，从 /dev/random 读取将阻塞，直到额外 收集环境噪音。
从 /dev/urandom 设备读取不会阻塞等待更多 熵。因此，如果没有足够的熵 熵池，返回值理论上容易受到 对驱动程序使用的算法的加密攻击。知识 如何做到这一点在当前未分类中不可用 文献，但从理论上讲，这种攻击可能 存在。如果这是您的应用程序中的一个问题，请使用 /dev/random 而是。
用法
如果您不确定是否应该使用 /dev/random 或 /dev/urandom，那么您可能想使用后者。 作为一般规则，/dev/urandom 应该用于除 长期存在的 GPG/SSL/SSH 密钥。
有关为什么 /dev/urandom 几乎总是比 /dev/random 更可取的更多信息，请参阅Myths about /dev/urandom。
【讨论】：
几乎所有的模块函数都依赖于基本函数random()，它在半开范围[0.0, 1.0)内均匀地生成一个随机浮点数。 Python 使用 Mersenne Twister 作为核心生成器。它产生 53 位精度浮点数，周期为 2**19937-1。 C 中的底层实现既快速又线程安全。 Mersenne Twister 是现有测试最广泛的随机数生成器之一。但是，由于是完全确定性的，它并不适合所有用途，并且完全不适合加密用途。
请参阅this answer 以获取安全随机数。
【讨论】：
Python documentation 有话要说：
警告 该模块的伪随机生成器不应用于 安全目的。如果需要，请使用 os.urandom() 或 SystemRandom 密码安全的伪随机数生成器。
因此，将其用于 CAPTCHA 可能不是一个好主意。
【讨论】：