先日、Cloudflare社のオフィスに潜入取材を敢行したITジャーナリストのA氏。その日の昼食は社員食堂の特製「マグマ丼」だったそうです。あまりの辛さにヒーヒー言いながらも、「これぞまさに
エントロピーの極み！セキュリティはこうして守られているのか…」と謎の感動を覚えたとか。丼の底には「KEEP CALM AND ENCRYPT」の文字が。…って、ちょっと話盛りすぎましたかね？
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Cloudflareは、データ暗号化の乱数生成に、予測不能な動きをする溶岩ランプを活用している。その様子は画像で確認できる。
みんなの反応
クラウドフレアのサンフランシスコ本社にある「エントロピーの壁」ってのは、ラバランプの壁で、LavaRandに触発されたらしい。SGIが1997年から2001年まで技術デモのウェブサイトを運営してたんだと。
なんかドラマ「Severance」っぽいな。機密情報を暗号化してる人たちが一日中スマホとラバランプ見つめてるって考えると笑えるw
[Wave Motion](https://blog.cloudflare.com/chaos-in-cloudflare-lisbon-office-securing-the-internet-with-wave-motion/)、[Pendulums](https://blog.cloudflare.com/harnessing-office-chaos/)、それに虹色のモビールも使ってるらしいぞ！
マジだよ！行ったことあるし、ラバランプの壁の前に立ったことあるわ。2年前の安全な暗号化に感謝してくれ。
もうやってないんじゃない？でも[2017年にはやってた](https://wccftech.com/encryption-depending-lava-lamps/)。
誰かが窓からレーザーでランプを操作して、暗号化を制御できるかどうか見てみたいわ。😎
全然ランダムじゃないじゃん。前回見たのと同じ写真に見える。🤣
それは “**エントロピーのソース**” って呼ばれるものだ。コンピュータは本質的に “反ランダム” だが、暗号化アプリケーションにはある程度のランダム性が必要で、”ランダム性”、つまり **エントロピー** を得るためのアプローチはたくさんある。
俺の一番好きで、一番使われてないフレーズを使う時が来た：ヘラクレイトスの運動！✨
結構金かかりそうだな。あれってずっと電源入れっぱなしだと長持ちしないんだろ？💸
まだやってんの？😮 何年も前に初めて聞いたわ。効果があるなら、変える必要ないってことか。
じゃあ、先日誰かが誤っていくつか倒しちゃったのか？🤣
さっき洗濯物を干したとき、洗濯ばさみの色が美しいランダムなパターンを作ってると思ったよ 🙂
俺が「ランダム」って言葉を使うたびに、「真にランダムな数字なんてないって知ってたか？？？」って言ってくん友達がいるんだよね。はいはい、わかりましたよw 🤪
これってマーケティングとダメージコントロールの一部みたいに感じるのは俺だけ？
オンラインでカメラに向かって話す動画を作る人は、自分のコンテンツがAIではないことを認証するために、これみたいなものを検討すべきだ。ラバランプで正確に機能しないかもしれないが、AIが正確にレンダリングするのが難しいような何らかのメカニズムを背景に設けるんだ。💡
そして、厚かましいラバランプは、かつて家を魅力的にするために使用された。
これって、ちょっと前に地震で一時的に破壊されたやつじゃない？🤔
これ最高だな。Cloudflareって最近マジですごい。初期の頃はただのギミックみたいに思ってたけど。✨
これのウェブカメラってないの？ つまり、ラバランプ24時間つけっぱなしで癒やし系の音楽を流すっていうのは、興味深い考えだ。 🤤
ラバランプが守る暗号化の秘密
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近年、インターネットのセキュリティはますます重要になっています。私たちの個人情報や企業の機密情報が狙われるリスクは常に存在し、それを守るための**暗号化**技術は欠かせません。暗号化の強度は、生成される**乱数**の質に大きく依存します。ここでは、暗号化、乱数、そして一見無関係に見える**ラバランプ**の関係について、詳しく解説していきます。
まず、暗号化とは何かを簡単に説明します。暗号化とは、データを特定のルール（暗号アルゴリズム）に従って変換し、第三者が読めない形式にすることです。元のデータに戻すには、鍵が必要です。この鍵が複雑で予測不可能なほど、暗号化されたデータは解読されにくくなります。そして、この鍵を生成するために不可欠なのが、質の高い乱数です。
では、乱数とは何でしょうか？乱数は、規則性がなく予測不可能な数列のことです。暗号化において重要なのは、真にランダムな数列、つまり「真性乱数」です。コンピュータで生成される乱数は、アルゴリズムに基づいて生成されるため、厳密には「擬似乱数」と呼ばれます。擬似乱数は、周期性やパターンが含まれる可能性があり、高度な攻撃によって予測されるリスクがあります。そこで、より安全な乱数生成方法が求められるのです。
ここで登場するのが**ラバランプ**です。「Cloudflare、マジかよ！暗号化にまさかの「ラバランプ」活用ｗｗｗ」という記事が示すように、Cloudflareは実際にデータセンター内にラバランプを設置し、その動きをカメラで撮影しています。なぜラバランプなのでしょうか？ラバランプの内部の複雑な動きは、自然現象であり、予測が極めて困難です。この予測不可能性を利用して、真性乱数に近い乱数を生成しようという試みです。カメラで撮影された映像から、色の変化や形状の変化を数値化し、それを乱数のソースとして利用します。
この手法の有効性について、統計的な視点から見てみましょう。一般的な擬似乱数生成アルゴリズムの出力は、統計的検定にかけると、その偏りが検出されることがあります。例えば、特定の数列が出現しやすい、といった偏りです。しかし、ラバランプの動きから生成される乱数は、物理現象に基づいているため、より高いエントロピーを持ち、統計的な偏りが少ないと考えられます。エントロピーとは、情報のランダムさを示す指標であり、エントロピーが高いほど、予測が困難になります。
もちろん、ラバランプを使った乱数生成にも課題はあります。環境の変化（例えば、室温の変化）がラバランプの動きに影響を与える可能性があります。また、カメラの性能や画像処理アルゴリズムも、乱数の質に影響を与える可能性があります。そのため、ラバランプの設置環境や、データ収集・処理の方法を慎重に設計する必要があります。しかし、これらの課題を克服することで、より安全な暗号化技術の実現に貢献できる可能性があります。
まとめると、暗号化における**乱数**の質は、セキュリティの根幹を成す要素です。従来の擬似乱数生成アルゴリズムに加えて、**ラバランプ**のような自然現象を利用することで、より予測不可能な、質の高い乱数を生成することが可能になります。Cloudflareの事例は、セキュリティ技術における革新的なアプローチの一例であり、今後の暗号化技術の発展に大きな影響を与えるかもしれません。
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