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第96章 错就错在我们太善良4k（第2页）

“那范围还是太大了点。”

蔡愷说道：“把结果赶快匯报给周宇，问下他再说。”

於风无奈只能答应：“好！”

拨通电话后，於风直接说道：“周宇，我们在进行1亿组2048位rsa密钥生成实验的过程中，发现了一些不太对劲的情况。”

“密钥生成时间这一块，大部分数据是正常的，但有一小部分出现了异常波动，没有什么明显规律。”

於风接著补充：“不仅如此，熵源数据的分布也不太符合我们预期的均匀分布模型，有一些地方的偏差比较大，目前还不知道什么原因导致的。”

於风等人说实话有些著急了。

如果找不到可疑的方向，那么在短时间內，他们无法继续深入分析並得出准確的结果，也就是说，无法反击那些污衊他们的人！

接到电话后的周宇仔细思考著，是什么原因导致的密钥生成时间的不一致。

周宇走到电脑面前，开始检索rsa算法的相关信息。

齐耀等人在旁边看著，不知道周宇要千什么。

刚才周宇打电话时，开的功放，他们也听到於风的问题。

从密钥生成时间的不一致性来看，这涉及到rsa算法在生成过程中多个环节的协同性和稳定性。

rsa算法本身是一个复杂且精密的加密算法，其中密钥生成过程包含了多个隨机数生成、模冪运算以及筛选步骤等。

这些步骤之间相互关联且相互影响，任何一个环节出现问题，都可能导致最终的密钥生成时间出现异常波动。

在隨机数生成阶段，通常需要满足一定的统计特性和隨机性要求。

如果隨机数生成器的实现不够精准，比如隨机数序列的周期较短、统计特性与理论预期不符等，都可能影响到密钥生成的稳定性。

而且在並行计算环境下，如何確保不同的计算节点能够同步且均匀地生成隨机数，也是一个棘手的问题。

不同节点的计算速度、时钟同步等差异都可能导致生成的隨机数不一致，进而影响密钥生成时间。

此外，模冪运算作为rsa算法中的核心运算部分，其计算复杂度较高，对於计算资源的需求较大。

如果计算资源分配不合理，比如某些节点负载过重，而其他节点资源閒置，

就可能导致某些密钥的生成时间过长，从而使整体的密钥生成时间分布出现偏差。

熵源数据分布不符合均匀分布模型的问题更是错综复杂。

而熵源数据的质量直接关係到密钥的隨机性和安全性。

理论上的均匀分布模型要求熵源数据在整个取值空间中均匀分布，但在实际应用中，受到多种因素的干扰，很难达到这种理想状態。

可能是由於熵源的选择本身存在问题，例如选用的熵源信號不稳定、受到外界干扰等，又或者在数据的採集和处理过程中存在误差。

数据採集的採样率、测量精度等因素可能与理论模型不匹配，导致採集到的数据本身就存在一定的偏差。

而在后续的数据处理环节，如数据的过滤、缩放等操作，如果算法设计不合理或者参数设置不当，也可能进一步放大这种偏差，使得熵源数据呈现出不符合均匀分布模型的情况。

要准確地定位和解决这些问题，不仅需要对rsa算法的理论原理有深刻的理解，还需要具备丰富的实践经验和强大的数据处理分析能力。

在面对海量的实验数据时，要从错综复杂的数据中找出导致问题的关键因素，就如同在茫茫大海中寻找一颗微小的珍珠，需要对每一个数据点、每一个计算环节进行细致入微的检查和分析才行，

“老齐，现在这种情况，我们该不会又要调人吧？”龙科院的专家说道。

齐耀摇头：“现在调再多的人也无济於事，因为问题的根源没找到，就算增加人手也只是盲目地在海量数据里乱撞，找不到真正的方向。”

齐耀和专家想了一阵，没个头绪，只好到隔壁的沙发上去休息一会儿了。

两人正要眯看眼晴睡一会儿时，突然戴鑫衝进了休息室里面。

“导儿！周宇他他找到是什么问题了！”