Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est une introduction et une référence complètes sur la génération de nombres aléatoires, qui aborde à la fois les aspects statistiques et cryptographiques. Il est facile à suivre, riche en illustrations et comprend des exemples de code, principalement en Python et en C. Les lecteurs ont trouvé qu'il était très utile de mieux comprendre les RNG, en particulier les algorithmes novateurs présentés, bien que certains puissent sauter la section sur la cryptographie.
Avantages:Style d'écriture intuitif, peu de mathématiques, nombreux visuels, exemples de code utiles (Python et C), couvre à la fois les RNG statistiques et cryptographiques, explication approfondie des forces et des faiblesses des techniques, présente des algorithmes de pointe.
Inconvénients:Certains lecteurs peuvent trouver le contenu cryptographique moins pertinent, et ceux qui ne sont pas familiers avec le C peuvent avoir besoin de travailler plus dur pour comprendre ce code.
(basé sur 2 avis de lecteurs)
Titre original :
Random Number Generators--Principles and Practices: A Guide for Engineers and Programmers
Contenu du livre :
Random Number Generators, Principles and Practices (Générateurs de nombres aléatoires, principes et pratiques) a été écrit pour les programmeurs, les ingénieurs en matériel et les amateurs avertis désireux de comprendre les générateurs de nombres aléatoires et d'acquérir les outils nécessaires pour travailler avec des générateurs de nombres aléatoires en toute confiance et connaissance de cause.
Grâce à une approche qui utilise des diagrammes clairs et des exemples de code en cours d'exécution plutôt que des mathématiques excessives, les sujets liés aux nombres aléatoires tels que l'estimation de l'entropie, l'extraction de l'entropie, les sources d'entropie, les PRNG, les tests d'aléa, la génération de distributions et bien d'autres sont exposés et démystifiés. Si vous vous êtes déjà demandé comment tester si des données sont vraiment aléatoires Vous avez besoin de mesurer le caractère aléatoire des données en temps réel lorsqu'elles sont générées Vous vous êtes demandé comment intégrer le caractère aléatoire dans vos programmes Vous vous êtes demandé si un générateur de nombres aléatoires était digne de confiance Vous avez voulu être en mesure de choisir entre les solutions de générateurs de nombres aléatoires Vous avez eu besoin de transformer des données aléatoires uniformes en une distribution différente Vous avez eu besoin de vous assurer que les nombres aléatoires sont bien ceux qui ont été générés par le générateur de nombres aléatoires.
Besoin de s'assurer que les nombres aléatoires de votre ordinateur fonctionneront pour votre application cryptographique Besoin de combiner plus d'un générateur de nombres aléatoires pour augmenter la fiabilité ou la sécurité Besoin d'obtenir des nombres aléatoires dans un format à virgule flottante Besoin de vérifier qu'un générateur de nombres aléatoires répond aux exigences d'une norme publiée telle que SP800- 90 ou AIS 31 Besoin de choisir entre un algorithme LCG, PCG ou XorShift Alors ce livre est peut-être fait pour vous.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781501515132 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 439 |
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