A random number generator using biological populations as entropy sources

Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, ein Schloss zu knacken, aber der Schlüssel, den Sie benötigen, ist eine Zahl, die so wahrhaft zufällig ist, dass niemand, nicht einmal ein Supercomputer, sie jemals erraten könnte. Dies ist die Welt der Kryptographie, in der „Echte Zufallszahlengeneratoren“ (TRNGs) die Wächter unserer digitalen Geheimnisse sind. Normalt verlassen sich diese Wächter auf das zittrige, unvorhersehbare Tanzen von Elektronen in einem Draht oder das statische Rauschen eines Radios, um ihre Zahlen zu erzeugen. Aber was wäre, wenn wir diese Unvorhersehbarkeit von etwas Lebendigem ausleihen könnten? Denken Sie an eine Menschenmenge in einem Raum; wenn man versucht, genau vorherzusagen, wohin jeder einzelne Mensch im nächsten Moment treten wird, ist das unmöglich, weil jeder aus eigenen Gründen sich bewegt. Wissenschaftler fragen sich schon lange, ob wir diese Art von chaotischer, lebendiger Bewegung nutzen könnten, um Zahlen zu generieren, die noch schwerer zu knacken sind als das übliche elektronische Rauschen.

Genau das untersuchte Hiroshi Yoshida von der Kyushu Universität in einem kurzen Bericht, der im Juli 2026 veröffentlicht wurde. Die Arbeit schlägt einen wilden neuen Weg vor, Zufallszahlen zu erzeugen: indem man dem wuselnden, zappelnden Bewegen von Insektenlarven lauscht. Anstatt nur elektronisches Rauschen zu messen, platzierten die Forscher eine Ansammlung von Larven (wie Phoenixwürmern oder Mehlwürmern) in einen Behälter, in den Metalldrähte hineinstechen. Während die Larven über die Drähte krabbeln, verändern sie den elektrischen Widerstand auf eine chaotische, unvorhersehbare Weise. Die Forscher verwandelten diese Widerstandsänderungen in ein summendes Signal, beprobten es und nutzten einen speziellen mathematischen Trick namens „XOR“, um die Signale miteinander zu vermischen. Das Ergebnis? Ein Strom von Zahlen, der einige der strengsten Tests für Zufälligkeit weltweit bestand, was darauf hindeutet, dass ein Behälter voller wuselnder Käfer eine überraschend schwer vorhersehbare Quelle für Sicherheit sein könnte.

Der Käfer-im-Kasten-Generator

Wie wird also ein Kasten voller Käfer zum besten Freund eines Computers? Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Glas gefüllt mit Hunderten winziger, wuselnder Larven. Nehmen Sie nun zwei Metalldrähte und stecken Sie diese in das Glas, sodass sie die wuselnde Masse berühren. In der Welt der Elektronik wirken diese Käfer, wenn sie über die Drähte krabbeln, wie winzige, bewegliche Brücken. Manchmal berührt ein Käfer beide Drähte, was den Widerstand senkt; manchmal bewegt er sich weg, was den Widerstand erhöht. Da die Käfer lebendig sind und sich auf eine Weise bewegen, die unmöglich vorherzusagen oder zu modellieren ist, fluktuiert der elektrische Widerstand zwischen den Drähten in einem ständigen, chaotischen Tanz.

Die Forscher nahmen dieses chaotische elektrische Signal und speisten es in einen Schaltkreis ein, der ein „Oszillator“ genannt wird. Denken Sie an einen Oszillator wie an ein Metronom, das den Takt hält. Normalerweise tickt ein Metronom in einer gleichmäßigen Rate. Aber in diesem Fall wird das „Metronom“ von den Käfern beeinflusst. Wenn sich der Widerstand ändert, beschleunigt und verlangsamt sich die Geschwindigkeit des Tickens (die Frequenz) wild. Der Schaltkreis wandelt diese Geschwindigkeitsänderungen in ein Rechteckwellensignal um – ein digitales Ein/Aus-Muster, das so chaotisch ist wie die Käfer selbst.

Um eine Zufallszahl zu erhalten, machten die Forscher einfach eine „Momentaufnahme“ dieses Signals bei einer bestimmten Geschwindigkeit. Wenn sie die Momentaufnahme zu schnell gemacht hätten, hätten sie vielleicht immer wieder dasselbe Muster gesehen. Aber wenn sie das Signal mit einer Geschwindigkeit beprobten, die langsamer war als das schnellste Ticken des Signals (speziell weniger als 1/10 der Oszillationsfrequenz), war das Ergebnis eine Folge von 0 und 1, die völlig zufällig aussah.

Die Magie des Mischens (XOR)

Einer der klügsten Teile dieses Designs ist, wie die Forscher damit umgingen, dass ein einzelnes Glas voller Käfer vielleicht nicht perfekt ist. Vielleicht schlafen die Käfer in einer Ecke, oder vielleicht sind die Drähte etwas klebrig. Um dies zu beheben, verließen sie sich nicht nur auf ein Paar Drähte. In ihrem „erweiterten“ Aufbau verwendeten sie sechs Drähte im selben Glas (oder sogar in separaten Gläsern), um sechs verschiedene Signale zu erzeugen.

Sie verwendeten dann ein Logikgatter namens „XOR“ (Exklusives Oder), um diese Signale zu mischen. Man kann sich XOR wie ein Spiel nach dem Motto „Wer ist der Außenseiter?“ oder wie einen magischen Mixer vorstellen. Wenn man zwei Signale hat, die beide ein wenig verzerrt sind (vielleicht hat eines zu viele 0en und das andere zu viele 1en), neigt das Mischen mit XOR dazu, diese Verzerrungen auszugleichen. Es ist, als ob man ein Glas Wasser hätte, das zu salzig ist, und ein anderes, das zu süß ist; das Mischen dieser beiden könnte ein perfekt ausgewogenes Getränk ergeben. Die Arbeit stellt fest, dass diese Methode eine Superkraft besitzt: Selbst wenn eine der Käfer-Quellen ausfällt oder berechenbar wird, bleibt das fertige Gemisch, solange die anderen noch „gesund“ und chaotisch sind, sicher und zufällig. Dies macht das System viel zuverlässiger als die Abhängigkeit von einer einzigen Entropiequelle.

Haben die Käfer den Test bestanden?

Die Forscher unterzogen ihren käferbetriebenen Generator strengen Tests, darunter die Goldstandards zur Überprüfung, ob ein Zufallszahlengenerator tatsächlich zufällig ist: NIST SP 800-90B und SP 800-22.

Hier ist, was sie fanden:

• Das Rohsignal: Als sie die Rohzahlen testeten, die direkt von den Käfern kamen, ohne zusätzliche Verarbeitung, waren die Ergebnisse etwas gemischt. Bei niedrigeren Abtastgeschwindigkeiten (wie 3 kHz oder 5 kHz) bestanden die Zahlen einige Basistests, scheiterten aber an den strengeren Anforderungen. Beispielsweise versagten die Rohdaten bei einer Abtastfrequenz von 111 kHz die Tests vollständig.
• Die Geheimzutat (SHA-256): Die Arbeit legt nahe, dass sie, um wirklich nutbare, hochwertige Zufallszahlen zu erhalten, die Rohdaten durch einen Schritt der „Nachverarbeitung“ mittels einer kryptographischen Hashfunktion namens SHA-256 laufen lassen mussten. Denken Sie an dies als einen finalen Schliff oder ein Sieb, das alle verbleibenden Muster oder Verzerrungen wegwäscht.
• Das Ergebnis: Sobald sie SHA-256 anwandten, wurden die Zahlen viel stärker. In den Tests sprang die „minimale Entropie pro Byte“ (ein Maß dafür, wie unvorhersehbar die Daten sind) in mehreren Fällen auf 7,5 oder höher, was weit über dem Schwellenwert von 6,4 liegt, der für eine praktische Anwendung in der realen Welt erforderlich ist. Selbst die knifflige Abtastrate von 111 kHz, die zuvor durchgefallen war, bestand nach diesem Polierschritt alle Tests.

Warum das wichtig ist

Die wichtigste Erkenntnis dieser Studie ist, dass die chaotische, kollektive Bewegung lebender Organismen eine überraschend robuste Quelle für Zufälligkeit ist. Im Gegensatz zu elektronischem Rauschen, das manchmal durch Physik-Gleichungen modelliert oder vorhergesagt werden kann, ist das Verhalten eines Schwarms von Larven unglaublich schwer zu prognostizieren. Die Arbeit legt nahe, dass dieser biologische Ansatz schwieriger für Hacker vorhersehbar oder manipulierbar sein könnte als traditionelle elektronische Methoden.

Die Autoren betonen jedoch vorsichtig, dass dies kein fertiges Produkt ist, das bereit für Ihr Smartphone ist. Sie merken an, dass das System am besten funktioniert, wenn es mit kryptographischer Nachverarbeitung wie SHA-256 kombiniert wird. Sie schlagen auch vor, dass zukünftige Arbeiten untersuchen könnten, wie verschiedene Arten von Käfern oder unterschiedliche Dichten von Larven die Qualität der Zufälligkeit verändern könnten. Für den Moment bietet diese Forschung einen faszinierenden Ausblick auf eine Zukunft, in der unsere digitale Sicherheit vielleicht von einem Glas wuselnder Würmer angetrieben wird – ein Beweis dafür, dass manchmal die unvorhersehbarsten Dinge im Universum die sind, die am Leben sind.