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joinc는 Firefox와 chrome에서 테스트 했습니다. IE에서는 테이블이 깨지거나 이미지가 보이지 않을 수 있습니다. 특히 구글 Docs이미지의 경우 엑박처리될 수 있습니다.
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<!DOCTYPE article PUBLIC "-//OASIS//DTD DocBook V4.1//EN">
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<!-- -->
<!-- 문서 정보 -->
<!-- -->
<articleinfo>
<title>/dev/random 을 이용한 랜덤값 생성</title>
<author>
<surname>윤 상배</surname>
<affiliation>
<address>
<email>dreamyun@yahoo.co.kr</email>
</address>
</affiliation>
</author>
<revhistory>
<revision>
<revnumber>1.0</revnumber>
<date>2004년 1월 28일 19시</date>
<revremark>/dev/random 장치 노이즈 수집 문제점</revremark>
</revision>
<revision>
<revnumber>0.9</revnumber>
<date>2003년 2월 24일 22시</date>
<revremark>솔라리스에서 /dev/random 문자장치생성</revremark>
</revision>
<revision>
<revnumber>0.8</revnumber>
<date>2003년 2월 9일 21시</date>
<revremark>문서 작성</revremark>
</revision>
</revhistory>
</articleinfo>
<!-- -->
<!-- 섹션 시작 -->
<!-- -->
<section>
<title>소개</title>
<para>
이번글은 리눅스 시스템에서 제공하는 문자장치(character devices)를
이용한 랜덤값을 얻어내는 방법에 대해서 담고 있다.
Linux kernel 2.4.x 환경에서만 테스트되었으나, Kernel 2.2.x 에서도
동일하게 작동될것으로 생각된다.
Solaris 의 경우 2.8 버전이후로 패치를 통해서 /dev/random 을
지원하는걸로 되어있다. 다른 Unix 들도 대부분 지원하지만
버젼에 따라서 지원여부가 결정될것이다.
</para>
</section>
<section>
<title>RANDOM 값 만들기</title>
<section>
<title>왜 RANDOM값이 중요한가</title>
<para>
random 의 의미가 "임의의", "일정치 않는"의 뜻을 가진다는
것은 누구든지 알고 있을것이다. 가장 간단한 랜덤값의 예는
주사위가 던져질경우 나오는 눈의 수 가 될것이며,
던지는 사람이 아무 생각없이 던질경우 "임의의" 값이 나오게
될것이다.
</para>
<para>
이 "임의의" 값은 일상생활에서 자주 사용되며, 특히 "보안"을
필요로 하는곳에서 더욱 중요하게 다루어진다.
금고의 문을 열기 위한 6자리의 숫자를 조합한다고
했을때, 카드에서 현금서비스등을 서비스받기 위해 사용하는
4자리 숫자의 조합등 "임이의" 값이 사용되어야 할것이다.
흔히 이러한 숫자조합을 만들때 가장 문제시 되는게, "임의의" 값을
사용하지 않고 숫자조합을 만든다는 점이다. 자기 생일이라든지,
아는 사람의 전화번호등이 대표적인 예로, 이런 값들은
"임의의"값이 아니다. 임의의 값이 아니란 뜻은 유추가 가능함을
뜻하며, 유추가 가능하다는 것은 그만큼 헛점이 많아질수
있음을 뜻한다.
</para>
<para>
컴퓨팅 환경에서도 이러한 "임의의"값 을 선택할수 있어야 한다.
선택된 임의의 값은 여러가지 용도로 사용될것인데, 대표적으로
사용할수 있는게 사용자 확인을 위한 "password" 와
SSL 과 같은 라이브러리등에서 암호화및 복호화를 위한 key값등의
제작일 것이다.
</para>
<para>
이러한 "임의의"값들은 당연하지만 최대한 "임의의"값으로써,
가능한 유추될수 없는 값이 되어야 할것이다.
만약 우리가 "임의의"값 을 얻기 위한 어떤 함수를 만들었고,
이 함수를 통해서 1-9999 사이의 임의의 값을 얻어내려고 하는데,
함수를 사용했더니 5000 - 6000 사이의 값이 다른 값보다
특별히 많이 나온다면, 이 함수는 믿을수 없는 "결함이 있는"
함수가 될것이며, 이 함수를 사용하는 많은 프로그램은
보안 결함을 가지게 될것이다. 이상적으로 각각의 값이 선택될 확률은
모두 동일(1/값의범위)해야 할것이다-다른말로 표준편차 0-.
</para>
</section>
<section>
<title>표준 C random 함수</title>
<para>
표준 C 에서는 랜덤값의 계산을 위해서 random()와 srandom() 두개의
함수를 제공한다.
<screen>
#include <stdlib.h>
long random(void);
void srandom(unsigned int seed);
</screen>
srandom 함수는 random seed 값을 만들기 위해서 사용되며,
random 은 만들어진 random seed 값을 이용해서
일련의 랜덤값을 발생시킨다. 이 말은 random함수를 이용해서
발생되는 랜덤값은 srandom 에 의존적임을 뜻하며, 실제 같은
random seed 를 이용해서 random 함수를 돌릴경우
언제나 동일한 일련의 랜덤값을 얻게 된다.
</para>
<para>
srandom 에서의 random seed 는 아규먼트로 주어지는
<emphasis>seed</emphasis>에 의해서 생성된다.
</para>
<para>
random 함수가 srandom 에서 만들어내는 random seed 에 의해서
랜덤값을 만들어낸다는 것은 그리 좋지 않은 아이디어라고 생각된다.
왜냐하면 seed 에 임의의 int 값을 할당한다는게 생각처럼 쉬운게
아니기 때문이며(보통은 컴퓨터의 시간값을 사용한다), 이러한
값은 유추될수 있기 때문이다. 기본적으로 동일한 seed 값을
이용할경우 동일한 일련의 랜덤값을 얻을수 있기 때문이다.
</para>
<para>
또한 random 으로 생성되는 랜덤값의 범위는
16*((2**31)-1) 이다. 언뜻보면 매우 큰숫자인것 같다.
그러나 최근 ssl 등에서 key 의 크기가 128bit 인것을 감안하면
너무 작은 범위의 랜덤값만을 얻어올수 있어서, 현재 컴퓨팅 환경이
요구하는 수준에 크게 미달되고 있음을 알수 있다.
</para>
<para>
즉 그리 복잡하거나 중요하지 않은 어플리케이션에서의
랜덤값을 만들기 위해서는 간단하게 사용가능하지만, 그렇지 않은
실제 서비스환경에서 사용하기에는 부족한점이 있다.
</para>
<section>
<title>성능 테스트</title>
<para>
일단 random seed 를 제외하고 생각한다면,
랜덤값은 정말 랜덤하게 나와야 한다.
예를들어 1-100 까지의 범위에서 랜덤값을 추출하고자 했을때
이것을 100000번 돌리면 1-100 사이의 각각의 값이
거의 비슷한 횟수로 선택되어져야 할것이다. 약간더
많이 선택되거나 그렇지 않은
랜덤값이 있겠지만 대충 1000 정도에서 선택되어져야 할것이며,
이 오차 폭이 작을수록 성능이 좋은 랜덤 함수라고 할수 있다.
</para>
<para>
보통 이러한 통계수치에서 각각의 관측값이 평균에서
떨어진 정보를 가지고 얼마나 바람직하게 분포되어 있는지를
판단하게 되는데, 이를 표준편차라고 한다.
여기에서는 random 함수의 성능을 알아보기 위해서 표준편차를
구하고 이를 그래프로 확인해보도록 하겠다(통계 계산값은
숫자보다는 아무래도 그림이 이해하기가 쉽다).
</para>
<para>
이러한 표준편차를 구하기 위해서 간단한 테스트용 코드를
만들것이다. 이 코드는 srandom 을 이용해서 random seed 를
만들고, 이 random seed 를 통해서 random 을 100000번
돌리게 될것이다. 랜덤값의 범위는 1에서 100 사이가 될것이며,
각 관측값이 몇번씩 출력되는지를 확인하고, 이것을
이용해서 표준편차를 구하고, 그래프를 만들것이다.
참고로 표준편차를 구하는 일반적인 공식은 다음과 같다.
<figure>
<title>표준편차 공식</title>
<graphic fileref="http://www.joinc.co.kr/albums/album01/abs.gif">
</figure>
</para>
<para>
다음은 테스트를 위한 코드이다.
</para>
<para>
<emphasis>예제 : random_test.c</emphasis>
<screen>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
struct mdata
{
int count;
};
int main()
{
int i = 0;
struct mdata mydata[101];
int sum = 0;
int avg = 0;
int dosu = 0;
int dosu_p = 0;
memset((void *)&mydata, 0x00, sizeof(struct mdata)*101);
// srandom(100);
// 100000번동안 0-99 사이의 랜덤값을 얻어온다.
// 얻어온 랜덤값은 counting 된다.
while( i < 100000)
{
mydata[random()%100].count++;
i++;
}
i = 0;
// 카운팅된 랜덤값을 이용해서
// 평균,합,표준편차를 구해낸다.
while (i < 100)
{
sum += mydata[i].count;
printf("%d %d\n", i, mydata[i].count);
i++;
}
avg = sum/100;
printf("평균 : %d\n", avg);
printf("합 : %d\n", sum);
sum = 0;
i = 0;
while (i < 100)
{
sum += (mydata[i].count - avg)*(mydata[i].count - avg);
i++;
}
// sqrt(sum/100) 을 하면 표준편차가
// 나온다.
printf("%d\n", sum/100);
}
</screen>
위의 실행결과를 보면 표준편차는 대략 36 정도가 나온다.
이말은 평균값인 1000 에서 대략 36정도의 범위내에 모든
관측값이 위치함을 뜻한다.
괜찮은 성능을 보여준다는걸 알수 있다.
아래는 실행결과이다.
<screen>
96 1012
97 992
98 970
99 1008
평균 : 1000
합 : 100000
1303
</screen>
마지막 출력값인 1303 에 sqrt 연산을 해주면 표준편차를 구할수
있다.
</para>
<para>
다음은 위의 코드를 돌려서 나온 결과를
그래프로 나타낸것인데, 평균값인 1000 부근에 대부분 위치하고
있음을 알수 있다.
이 그래프는 gnuplot 를 이용해서 만들어졌다.
<figure>
<title>random 성능테스트 결과</title>
<graphic fileref="http://www.joinc.co.kr/albums/album01/abr.gif">
</figure>
random.dat 는 srandom 함수를 사용하지 않은 상태에서
기본 random seed 를 이용해서 만들어진 값이며,
random2.dat 는 srandom 을 100 으로 한다음에 만들어진
값이다.
</para>
</section>
</section>
<section id="prob">
<title>/dev/random 의 이용</title>
<para>
Unix 에서는 좀더 범용적으로 사용할수 있는 방법을 제공한다.
/dev/random 이라는 문자장치를 통한 랜덤값가져오기가 이 방법이다.
</para>
<para>
이 문자장치는 커널에서 제공하는데, int 형의 값을 이용해서 random seed 를
생성해내는 random 함수 와는 달리 다른 장치드라이버와 엔트로피풀안의 다른 소스
들로 부터 노이즈를 모으고 이러한 노이즈와 장치드라이버에 걸리는 인터럽트시간
간격등을 이용해서 난수를 생성시킨다.
</para>
<para>
간단히 생각해서 키보드, 마우스, 디스크 혹은 내부적으로 발생되는 다른
인터럽트등을 이용해서 난수를 발생시킨다고 보면 된다.
이들 인터럽트 값등은 예측하기가 매우 힘들기 때문에 근본적으로 random 함수를
이용하는것보다 매우 안전하게 랜덤값을 생성할수가 있다. 또한
난수의 범위를 매우 크게 잡을수 있기 때문에, 128bit 크기를 기본으로 사용하는
지금의 컴퓨팅 환경에 유용하게 사용할수 있다
</para>
<para>
실제 openssl 과 같은 라이브러리등은 암호화된 key의 생성을 위해서 /dev/random
을 사용한다.
다음은 128bit 크기의 난수를 생성하는 간단한 예제 프로그램이다.
</para>
<para>
<emphasis>예제 : dev_mem.c</emphasis>
<screen>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/stat.h>
#include <sys/types.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
int i, fd;
char key[16];
if ((fd = open("/dev/random", O_RDONLY)) == -1)
{
perror("open error");
exit(1);
}
if ((read(fd, key, 16)) == -1)
{
perror("read error");
exit(1);
}
for (i = 0; i < 16; i++)
{
printf("%c", key[i]);
}
}
</screen>
위의 코드는 16 * 8(128)bit 크기를 가지는 랜덤값을 만들어낸다.
위프로그램을 실행시킨 결과값을 확인하기 좋게 만들기 위해서 mimecode 를
통해서 아래와 같이 출력해보았다.
<screen>
[root@localhost c_source]# ./dev_mem | mimencode
6qK3AlTHc0nUUETnoL5LRA==
</screen>
mimencode 는 입력값을 base64 인코딩해서 그 결과를 출력하며,
보통 MIME 메시지를 첨부하기 위한 목적으로 사용되는 어플리케이션이다.
</para>
<para>
코드는 매우 간단하며, 실행시마다 서로 다른 랜덤값이 출력되는걸
확인할수 있을것이다. 또한 랜덤값의 크기 제한역시 매우 자유롭다.
위의 key 배열의 크기를 32 로 한다면 간단하게 256bit 크기를 가지는
함수를 생성할수 있다.
</para>
<section>
<title>조용한 시스템에서의 /dev/random 문제점</title>
<para>
/dev/random을 사용하는데 있어서 사소한(때에 따라서는 심각한)
문제가 하나 있는데, 장치의 노이즈를 수집해서 앤트로피 풀에
저장하고 이 값을 이용해서 랜덤값을
만들어 낸다는 특징 때문에 장치에 노이즈가 없을 때는
앤트로피 풀이 비어 버리고, 때문에
매우 오랜 시간동안 랜덤값이 발생하지 않을 수 있다는 점이다.
</para>
<para>
다음의 코드를 테스트 해보기 바란다.
<screen>
#include <time.h>
#include <stdio.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#define MAX_RND_SIZE 32
int random_init()
{
int fd;
fd = open("/dev/random", O_RDONLY);
return fd;
}
int random_get(int fd, void *buf, size_t size)
{
int i = 0;
int n = 0;
// 주석 1.
while( n < size)
{
n += read(fd, buf, size - n);
}
return n;
}
int random_clear(int fd)
{
close(fd);
}
int main()
{
int fd;
int n;
unsigned int value;
fd = random_init();
sleep(5);
while(1)
{
n = random_get(fd, (void *)&value, 4);
printf("%d %lu\n", n, value);
}
random_clear(fd);
}
</screen>
당신의 시스템이 조용한 상태라고 가정한다면
처음 몇 개는 발생하지만 그 후에는 띄엄띄엄 발생 하는 것을
확인할 수 있을 것이다. 자 이제 키보드를 눌러 보거나.
마우스를 움직여 보거나 복사와 같은 파일 관련 작업을
해보기 바란다. 아마 랜덤값이 빠르게 발생하는 걸
확인 할 수 있을 것이다.
</para>
<para>
이러한 /dev/random의 특징 때문에 연속해서 랜덤한 값을 얻고자
할 때 문제가 발생할 수 있으니 이럴 경우 사용에 주의해야
한다.(물론 그리 흔한 경우가 아니긴 하지만)
</para>
<para>
만약 읽어 들이려는 크기만큼의 노이즈가 앤트로피 풀에 있지
않을 경우 요청한 크기보다 더 적은 값을 읽어 올 수도 있으므로
짧은 시간에 여러개의 랜덤값을 생성해야 할 경우
<emphasis>주석 1.</emphasis>에서 처럼 사이즈를 계산해줘야 할
필요성이 있다.
</para>
<para>
짧은 시간에 여러개의 랜덤값 생성은 인증값과 같은 중요한
부분에 사용된다고 보기는 힘들다. 이런 경우에는 그냥 random()을
이용하도록 하자.
</para>
<para>
커널 2.6에서는 /dev/random에 향상이 있다고 하니
한번 확인해 보도록 하자.
</para>
</section>
<section>
<title>지원 OS 제한</title>
<para>
/dev/random 문자장치를 이용해서 랜덤값을 얻어오는 방법은
매우 효율적이긴 하지만, 모든 OS가 이 문자장치를 지원하는건
아니다. 필자가 아는 바로는 Linux 의 경우 2.x 이상의 커널에서
지원하며 Sun os 의 경우 5.8 이상에서만 지원하는 걸로 알고 있다.
Sun os 5.8 의경우에는 패치를 통해서 지원한다.
</para>
<para>
그럼으로 /dev/random 을 이용한 어플리케이션을 제작하고자 할때는
배포하는 OS에 대해서 신경을 써줘야 한다.
</para>
<section>
<title>Sun OS 에서의 /dev/random 생성</title>
<para>
Sun의 경우 /dev/random 을 생성하기 위한 간단한 방법이 있다.
egd 라는 Perl 모듈을 이용하는 방법인데,
방법인데 <ulink url="http://www.sunfreeware.com">sunfreeware</ulink> 나
<ulink url="http://www.cpan.org">cpan.org</ulink> 에서 얻을수 있다.
개인적으로 sunfreeware 에서 버젼에 맞는 egd 를 설치하는걸 추천한다.
</para>
<para>
sunfreeware 에 가보면 각 버젼별로 egd 모듈이 존재할것이다.
적당한 egd 를 다운받아서 설치하면 되는데, 패키지가 아닌 쏘쓰를
다운받아서 직접 설치하도록 한다.
egd-0.x.tar.gz 를 다운받아서 압축을 푼다음에
다음과 같은 방식으로 컴파일후 설치하도록 한다.
<screen>
[root@localhost egd]# perl Makefile.PL
...
[root@localhost egd]# make
...
[root@localhost egd]# make install
...
</screen>
성공적으로 컴파일을 마쳤다면 egd.pl 이라는 펄 스크립트가
만들어지고 이걸 이용해서 /dev/random 을 생성할수 있다.
<screen>
[root@locaohost egd]# egd.pl /dev/random
...
</screen>
egd.pl 을 실행시키면 /dev/random 이 만들어지는데 ls 로 확인해 보면
문자장치 파일이 아닌 Unix Domain 소켓파일임을 알수 있다.
그럼으로 우리가 랜덤값을 얻어오기 위해서는 직접 소켓에 연결해서
/dev/random 소켓파일로 부터 값을 얻어와야 한다.
egd.pl 은 perl 로된 Unix Domain 소켓 서버이다.
</para>
<para>
다음과 같은 방법을 통해서 랜덤값을 얻어올수 있다.
<screen>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <sys/stat.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/socket.h>
#include <sys/un.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
int sockfd;
int clilen;
int value;
char de[36];
struct sockaddr_un clientaddr;
sockfd = socket(AF_UNIX, SOCK_STREAM, 0);
if (sockfd < 0)
{
perror("exit : ");
exit(0);
}
clientaddr.sun_family = AF_UNIX;
strcpy(clientaddr.sun_path, "/dev/random");
clilen = sizeof(clientaddr);
if (connect(sockfd, (struct sockaddr *)&clientaddr, clilen) < 0)
{
perror("connect error : ");
exit(0);
}
printf("OK READ\n");
while(1)
{
memset(de, 0x01, 4);
write(sockfd, de, 4);
read(sockfd, (void *)&value, sizeof(int));
printf("%d\n", value);
sleep(1);
}
close(sockfd);
exit(0);
}
</screen>
</para>
<para>
참고로 edg.pl 은 SHA(Secure Hash algorithm)을 사용한다.
MD5 계열의 Hash 함수와 매우 유사하게 작동하며, SHS(secure hash standard)
에 정의되어 있다. MD5 보다 다소 느리지만 더 안전하다는 평가를
받고 있다.
</para>
</section>
</section>
</section>
</section>
<section>
<title>결론</title>
<para>
이상간단하게 랜덤값을 얻어오는 2가지 일반적인 방법에 대해서 알아보았다.
/dev/random 의 경우 나중에 다루게될 ssl 프로그래밍에서도 쓰임으로
알아 놓으면 언젠가 유용하게 써먹을수 있을것이다.
</para>
</section>
</article>