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Início Rápido

# Instalar
cargo install openentropy-cli

# Descobrir fontes de entropia na sua máquina
openentropy scan

# Benchmark de todas as fontes rápidas
openentropy bench

# Saída de 64 bytes hexadecimais aleatórios
openentropy stream --format hex --bytes 64

# Painel TUI ao vivo
openentropy monitor

Por padrão, apenas fontes rápidas (<2s) são usadas. Passe --all para incluir fontes mais lentas (DNS, TCP, GPU, BLE). O alias posicional all também é aceito para compatibilidade.

Hardware QRNG externo

A maioria das fontes do OpenEntropy vem da própria máquina hospedeira. O OpenEntropy também suporta dispositivos de hardware externos quando estão conectados e detectáveis:

• Crypta Labs QCicada USB QRNG — exposto como fonte qcicada. O OpenEntropy pode ler a saída quântica do dispositivo e fazer benchmark, analisar, gravar ou compará-la juntamente com as fontes do hospedeiro. Os modos de saída do próprio dispositivo mapeiam para raw, sha256 e samples, e o OpenEntropy agora usa o helper de modo contínuo de início fresco do qcicada 0.2.2, que descarta a entrada já armazenada em buffer do dispositivo uma vez após entrar no modo contínuo, em vez de servir a primeira leitura a partir de bytes enfileirados obsoletos. Consulte o manual do QCicada.

Python

pip install openentropy

from openentropy import EntropyPool, detect_available_sources

sources = detect_available_sources()
print(f"{len(sources)} fontes de entropia disponíveis")

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

Compilar a partir do código fonte (extensão nativa):

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

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Dois Públicos

Engenheiros de segurança usam o OpenEntropy para validar a qualidade da entropia e semear CSPRNGs:

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

Pesquisadores usam o OpenEntropy para estudar características de ruído bruto:

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

Engenheiros de segurança semeiam CSPRNGs, geram chaves e complementam /dev/urandom com entropia de hardware independente. A saída condicionada por SHA-256 (--conditioning sha256, o padrão) produz bytes aleatórios de qualidade criptográfica. O perfil security ativa a bateria de testes NIST, a análise de min-entropia e o condicionamento SHA-256 em um único parâmetro.

Pesquisadores estudam as características de ruído bruto de subsistemas de hardware. Passe --conditioning raw para obter bytes não branqueados e não condicionados que preservam o sinal de ruído real de cada fonte. O perfil deep ativa 100K amostras, correlação cruzada e análise de tentativas estilo PEAR.

O modo bruto permite:

• Caracterização de hardware — meça min-entropia, autocorrelação e propriedades espectrais de fontes de ruído individuais
• Validação de silício — compare perfis de ruído entre revisões de chip, estados térmicos e domínios de tensão
• Detecção de anomalias — monitore a saúde da fonte de entropia para sinais de degradação de hardware ou adulteração
• Análise entre domínios — estude correlações entre domínios de entropia independentes (térmico vs temporização vs IPC)

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O Que Torna Isto Diferente

A maioria dos geradores de números aleatórios são pseudorrandômicos — algoritmos determinísticos semeados uma vez. O OpenEntropy coleta continuamente ruído físico real do seu hardware:

• Ruído térmico — três batimentos de oscilador independentes (cristal da CPU vs PLL de áudio, PLL de display, PLLs PHY PCIe)
• Temporização e microarquitetura — ruído de fase de clock, conflitos de buffer de linha DRAM, variação de execução especulativa, TLB shootdowns, corridas DVFS, contenção de barramento ICC, estado de prefetcher, temporização JIT APRR, cruzamento de domínio de clock ANE
• E/S e IPC — latência de disco e NVMe (incluindo polling de sensor IOKit, dispositivo bruto e pass-through Linux), enumeração USB, IPC de porta Mach, alocação de buffer de pipe, eventos kqueue, journal fsync
• GPU e computação — divergência de warp GPU, temporização entre domínios IOSurface, temporização de inferência Neural Engine
• Escalonamento e sistema — deriva de nanosleep, filas de dispatch GCD, ciclo de vida de thread, migração P/E-core, coalescência de timer, contadores de kernel, snapshots de tabela de processos
• Rede e sensores — temporização de resolução DNS, variação de handshake TCP, RSSI WiFi, RF ambiente BLE, ruído ADC de áudio
• Hardware profundo — batimentos de domínio de clock duplo, SITVA, troca de contexto AES-XTS, broadcast SEV, seqlock COMMPAGE, termistor SMC, reseed TRNG getentropy

O pool combina fluxos independentes via XOR. Nenhuma falha de fonte única pode comprometer o pool.

Modos de Condicionamento

O condicionamento é opcional e configurável. Use --conditioning na CLI ou ?conditioning= na API HTTP:

Modo	Bandeira	Descrição
SHA-256 (padrão)	--conditioning sha256	Condicionamento SHA-256. Saída de qualidade criptográfica.
Von Neumann	--conditioning vonneumann	Apenas desbiasedor — remove viés enquanto preserva mais da estrutura do sinal bruto.
Bruto	--conditioning raw	Nenhum processamento. Bytes da fonte sem branqueamento — preserva o sinal de ruído real do hardware para pesquisa.

O modo bruto é o que torna o OpenEntropy útil para pesquisa. A maioria das APIs HWRNG executa pós-processamento DRBG que faz toda fonte parecer bytes aleatórios uniformes, destruindo as informações que os pesquisadores precisam. A saída bruta preserva a estrutura de ruído por fonte: viés, autocorrelação, características espectrais e correlações entre fontes. Consulte Condicionamento para detalhes.

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Documentação

• Site de documentação: https://amenti-labs.github.io/openentropy/
• Pacote PyPI: https://pypi.org/project/openentropy/