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Avvio Rapido

# Installa
cargo install openentropy-cli

# Scopri le fonti di entropia sulla tua macchina
openentropy scan

# Benchmark di tutte le fonti veloci
openentropy bench

# Output 64 byte esadecimali casuali
openentropy stream --format hex --bytes 64

# Dashboard TUI live
openentropy monitor

Per impostazione predefinita, vengono utilizzate solo fonti veloci (<2s). Passa --all per includere fonti più lente (DNS, TCP, GPU, BLE). L'alias posizionale all è accettato anche per compatibilità.

Hardware QRNG esterno

La maggior parte delle fonti OpenEntropy proviene dalla macchina host stessa. OpenEntropy supporta anche dispositivi hardware esterni quando sono collegati e rilevabili:

• Crypta Labs QCicada USB QRNG — esposto come sorgente qcicada. OpenEntropy può leggere l'output quantistico del dispositivo e fare benchmark, analizzare, registrare o confrontarlo insieme alle fonti dell'host. Le modalità di output del dispositivo sono mappate a raw, sha256 e samples, e OpenEntropy ora utilizza l'helper di modalità continua a nuovo avvio di QCicada da qcicada 0.2.2, quindi scarta l'input già bufferizzato del dispositivo una volta dopo essere entrato in modalità continua invece di servire la prima lettura da byte in coda obsoleti. Vedi il manuale QCicada.

Python

pip install openentropy

from openentropy import EntropyPool, detect_available_sources

sources = detect_available_sources()
print(f"{len(sources)} fonti di entropia disponibili")

pool = EntropyPool.auto()
source = sources[0]["name"]
data = pool.get_source_bytes(source, 256, conditioning="sha256")

Compila dal sorgente (estensione nativa):

git clone https://github.com/amenti-labs/openentropy.git && cd openentropy
pip install maturin
maturin develop

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Due Pubblici

Ingegneri della sicurezza utilizzano OpenEntropy per validare la qualità dell'entropia e seminare CSPRNG:

openentropy analyze --profile security --output audit.md

Ricercatori utilizzano OpenEntropy per studiare le caratteristiche del rumore grezzo:

openentropy analyze --profile deep --output analysis.json

Gli ingegneri della sicurezza seminano CSPRNG, generano chiavi e integrano /dev/urandom con entropia hardware indipendente. L'output condizionato con SHA-256 (--conditioning sha256, il default) produce byte casuali di qualità crittografica. Il profilo security abilita la batteria di test NIST, la scomposizione della min-entropia e il condizionamento SHA-256 in un unico flag.

I ricercatori studiano le caratteristiche del rumore grezzo dei sottosistemi hardware. Passa --conditioning raw per ottenere byte non sbiancati e non condizionati che preservano il segnale di rumore effettivo di ciascuna fonte. Il profilo deep abilita 100K campioni, cross-correlazione e analisi di prove stile PEAR.

La modalità raw consente:

• Caratterizzazione hardware — misura min-entropia, autocorrelazione e proprietà spettrali delle singole fonti di rumore
• Validazione del silicio — confronta i profili di rumore tra revisioni del chip, stati termici e domini di tensione
• Rilevamento anomalie — monitora la salute delle fonti di entropia per individuare segni di degrado hardware o manomissioni
• Analisi cross-dominio — studia correlazioni tra domini di entropia indipendenti (termico vs temporizzazione vs IPC)

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Cosa Rende Questo Diverso

La maggior parte dei generatori di numeri casuali sono pseudocasuali — algoritmi deterministici seminati una volta. OpenEntropy raccoglie continuamente rumore fisico reale dal tuo hardware:

• Rumore termico — tre battiti di oscillatore indipendenti (cristallo CPU vs PLL audio, PLL display, PLL PHY PCIe)
• Temporizzazione e microarchitettura — rumore di fase dell'orologio, conflitti del buffer di riga DRAM, varianza di esecuzione speculativa, TLB shootdown, gare DVFS, contenzione del bus ICC, stato del prefetcher, temporizzazione JIT APRR, attraversamento del dominio di clock ANE
• I/O e IPC — latenza disco e NVMe (incluso polling sensori IOKit, dispositivo raw e passthrough Linux), enumerazione USB, IPC Mach port, allocazione buffer pipe, eventi kqueue, journal fsync
• GPU e calcolo — divergenza warp GPU, temporizzazione cross-dominio IOSurface, temporizzazione inferenza Neural Engine
• Scheduling e sistema — deriva nanosleep, code dispatch GCD, ciclo di vita dei thread, migrazione P/E-core, coalescenza timer, contatori kernel, snapshot tabella processi
• Rete e sensori — temporizzazione risoluzione DNS, varianza handshake TCP, RSSI WiFi, RF ambientale BLE, rumore ADC audio
• Hardware profondo — battiti di dominio di clock duali, SITVA, commutazione contesto AES-XTS, broadcast SEV, seqlock COMMPAGE, termistore SMC, reseed TRNG getentropy

Il pool combina flussi indipendenti con XOR. Nessun singolo guasto di una fonte può compromettere il pool.

Modalità di Condizionamento

Il condizionamento è opzionale e configurabile. Usa --conditioning sulla CLI o ?conditioning= sull'API HTTP:

Modalità	Flag	Descrizione
SHA-256 (default)	--conditioning sha256	Condizionamento SHA-256. Output di qualità crittografica.
Von Neumann	--conditioning vonneumann	Solo debiasing — rimuove il bias preservando più struttura del segnale grezzo.
Raw	--conditioning raw	Nessuna elaborazione. Byte della fonte senza sbiancamento — preserva il segnale di rumore hardware effettivo per la ricerca.

La modalità raw è ciò che rende OpenEntropy utile per la ricerca. La maggior parte delle API HWRNG esegue post-elaborazione DRBG che rende ogni fonte simile a byte casuali uniformi, distruggendo le informazioni di cui i ricercatori hanno bisogno. L'output raw preserva la struttura del rumore per fonte: bias, autocorrelazione, caratteristiche spettrali e correlazioni cross-fonte. Vedi Condizionamento per dettagli.

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Documentazione

• Sito della documentazione: https://amenti-labs.github.io/openentropy/
• Pacchetto PyPI: https://pypi.org/project/openentropy/