В результате получаю последовательность, которую (на мой взгляд) весьма трудно отличить от истинно случайной.По крайней мере, стандартный тест NIST SP800-22rev1a (https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/22/r1/upd1/final) выдает вот такие результаты ... Смотрим на колонку P-Value и видим что везде значение больше 0.01, что доказывает истинность так называемой нулевой гипотезы.
На 91 странице, в разделе 4. Testing Strategy and Result Interpretation, есть подраздел Интерпретация эмпирических результатов с использованием набора статистических тестов NIST (пункт 4.2.2 Uniform Distribution of P-values) В нём написано следующее:
If P-valueT ≥ 0.0001, then the sequences can be considered to be uniformly distributed. Additionally, to provided statistically meaningful results at least 55 sequences must be processed.
В ваших тестах измерение выполнено менее, чем для 55 последовательностей.
При этом, далее указываются следующие рекомендации к размеру сэмпла (выделил ключевые мысли):
Sample Size The issue of sample size is tied to the choice of the significance level. NIST recommends that, for these tests, the user should fix the significance level to be at least 0.001, but no larger than 0.018 . A sample size that is disproportional to the significance level may not be suitable. For example,if the significance level (α) is chosen to be 0.001, then it is expected that 1 out of every 1000 sequences will be rejected. If a sample of only 100 sequences is selected, it would be rare to observe a rejection. In this case, the conclusion may be drawn that a generator was producing random sequences, when in all likelihood a sufficiently large enough sample was not used. Thus, the sample should be on the order of the inverse of the significance level (α-1). That is, for a level of 0.001, a sample should have at least 1000 sequences. Ideally, many distinct samples should be analyzed.
Другими словами, при каком заданном уровне значимости было проведено тестирование последовательностей? Не требует ли выбранный уровень значимости большей выборки?
Простите, а что конкретно гарантирует, что после обмена QR-ключами, снегенированные ключи доступа не были скомпрометированы? Или что к абоненту на другом конце "провода" не подключен терморектальный криптоанализатор и он не по собственной воле предоставляет свой правильный отзыв?
Интересно, существует ли подход к решению задачи вида "Который час был в такой-то географической точке в момент такого-то события в прошлом?". Или "сколько времени (ну хотя бы с точностью до часов) между событием в прошлом и текущей датой?". То есть за точку отсчёта взяты принятые на сегодняшний день часовые пояса и подходы к их расчёту, но при этом чтобы: - учтено, как исторически менялись границы часовых поясов (если таковые уже были приняты) - применён какой-то подход к тем периодам, когда использование часовых поясов еще не было - глобально, для всей планеты, учтены календарные сдвиги - реализовано программно
Разумеется, что для события в прошлом известна какая-то привязка. Например: такой то исторический деятель родился в полдень, когда солнце было в зените, в Перу в 1635 году. Сколько часов (с учётом перечисленных корректировок) прошло с тех пор на текущий момент? PS: это не вступительное задание, хотя наверное могло бы им быть. Прочитал статью и вспомнил свой разговор с товарищем на эту тему. Задача выглядит труднореализуемой, но выполнимой.
Заглянул в описание данного набора тестов: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-22r1a.pdf
На 91 странице, в разделе 4. Testing Strategy and Result Interpretation, есть подраздел Интерпретация эмпирических результатов с использованием набора статистических тестов NIST (пункт 4.2.2 Uniform Distribution of P-values) В нём написано следующее:
В ваших тестах измерение выполнено менее, чем для 55 последовательностей.
При этом, далее указываются следующие рекомендации к размеру сэмпла (выделил ключевые мысли):
Другими словами, при каком заданном уровне значимости было проведено тестирование последовательностей? Не требует ли выбранный уровень значимости большей выборки?
Просто нужно было после фильтрации подмешивать клетки эпителия другого человека)
Приходит к вам такой джентельмен и говорит: "Здравствуйте. Я криминальная структура. Ищу мессенжер, устойчивый к взлому."
Простите, а что конкретно гарантирует, что после обмена QR-ключами, снегенированные ключи доступа не были скомпрометированы? Или что к абоненту на другом конце "провода" не подключен терморектальный криптоанализатор и он не по собственной воле предоставляет свой правильный отзыв?
Писать матом на нейросеть - недостойно для человека.
Интересно, существует ли подход к решению задачи вида "Который час был в такой-то географической точке в момент такого-то события в прошлом?". Или "сколько времени (ну хотя бы с точностью до часов) между событием в прошлом и текущей датой?". То есть за точку отсчёта взяты принятые на сегодняшний день часовые пояса и подходы к их расчёту, но при этом чтобы:
- учтено, как исторически менялись границы часовых поясов (если таковые уже были приняты)
- применён какой-то подход к тем периодам, когда использование часовых поясов еще не было
- глобально, для всей планеты, учтены календарные сдвиги
- реализовано программно
Разумеется, что для события в прошлом известна какая-то привязка. Например: такой то исторический деятель родился в полдень, когда солнце было в зените, в Перу в 1635 году. Сколько часов (с учётом перечисленных корректировок) прошло с тех пор на текущий момент?
PS: это не вступительное задание, хотя наверное могло бы им быть.
Прочитал статью и вспомнил свой разговор с товарищем на эту тему. Задача выглядит труднореализуемой, но выполнимой.