エントロピーとは
エントロピーは不確かさ・予測不可能性の尺度です。情報理論ではエントロピーが高いほど結果を当てにくくなります。抽選や暗号では、乱数の「燃料」です。
身近な例
公正なコイン投げは、常に6が出るイカサマのサイコロよりエントロピーが高いです。カオスな写真は真っ白な画像よりエントロピーが高いです。EntropyDrawは公開のカオス画像をエントロピー源として使い、予測不可能かつ監査可能にします。
「ランダムっぽさ」との違い
見た目がランダムでも安全とは限りません。単純な式は乱雑に見えても秘密のシードで完全に決まります。真の予測不可能性には高エントロピー源、または公開データへの暗号的結合が必要です。
EntropyDrawでの使い方
entropy.jpgをSHA-256し、範囲と時刻と組み合わせます。乱数は公開エントロピーに根ざし、ブラックボックスではありません。