予測できる乱数 — 「ランダム」の中身を、疑う

sec-auth で「セッションIDは推測できてはいけない」と学びました。この章は、その推測可能性が、どこから生まれるかを、実際に手を動かして見ます。

トークンを、発行する

gen_token.py として保存します。「ランダムな」トークンを発行する、よくある実装です。

import random

SEED_TIME = 1700000000  # 本来は time.time() のような「発行した瞬間の時刻」
random.seed(SEED_TIME)
token = ''.join(random.choice('0123456789abcdef') for _ in range(16))
print("発行されたトークン:", token)
print("フラグ: flag{" + token[:8] + "}")

python3 gen_token.py

発行されたトークン: aa6d3ac56007ec95
フラグ: flag{aa6d3ac5}

一見、ランダムに見えるトークンです。でも、これは本当にランダムでしょうか?

種(seed)を、知っていれば

random.seed(...) の中身に注目してください。「発行した瞬間のおおよその時刻」が使われています。もし攻撃者が、「だいたいこの時間帯に発行された」と分かっていたら——同じ種を、自分でも試せます。

import random
random.seed(1700000000)  # 発行時刻を推測して、同じ種を使う
token = ''.join(random.choice('0123456789abcdef') for _ in range(16))
print("再現したトークン:", token)

再現したトークン: aa6d3ac56007ec95

疑似乱数と、暗号的に安全な乱数

持ち帰る一言

「ランダム」の中身を、確かめる。 疑似乱数は、種が分かれば完全に再現できます。セキュリティに関わる値(セッションID、トークン、パスワードリセット用のコードなど)には、暗号的に安全な乱数生成器を使う——sec-authで見た「強いセッションID」の裏にある理屈が、いま手を動かして分かりました。次はまとめて、このコースを締めます。