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Insecure Randomness（不安全随机数）

无厘头：本是青灯不归客 却因浊酒留风尘。星光不问赶路人,岁月不负有心人。

漏洞级别：高

产生原因：

　　成弱随机数的函数是 random()。 

　　电脑是一种具有确定性的机器，因此不可能产生真正的随机性。伪随机数生成器 (PRNG) 近似于随机算法，始于一个能计算后续数值的种子。 

　　PRNG 包括两种类型：统计学的 PRNG 和密码学的 PRNG。统计学的 PRNG 可提供有用的统计资料，但其输出结果很容易预测，因此数据流容易复制。若安全性取决于生成数值的不可预测性，则此类型不适用。密码学的 PRNG 通过可产生较难预测的输出结果来应对这一问题。为了使加密数值更为安全，必须使攻击者根本无法、或极不可能将它与真实的随机数加以区分。通常情况下，如果并未声明 PRNG 算法带有加密保护，那么它有可能就是一个统计学的 PRNG，不应在对安全性要求较高的环境中使用，其中随着它的使用可能会导致严重的漏洞（如易于猜测的密码、可预测的加密密钥、会话劫持攻击和 DNS 欺骗）。

解决方式：时间戳

具体操作：(生成四位随机数字)

(new Date()).getTime().toString(16).substring(7)

 

 

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