如何解决tf.random.normal密码学安全吗？
我想使用加密安全的库从正态分布中采样，然后将结果添加到TensorFlow张量。我听说python内置的random库不是一个选择。
tf.random.normal的密码安全吗？如果不是，知道有什么用吗？
解决方法
不。它们和tf.random中的其他方法都使用Philox和ThreeFry算法，尽管它们基于加密算法，但它们并没有主张加密安全性。正如介绍这些算法的论文所述：
任何加密块密码的修改将使其不适合其在安全方面的预期用途，但是PRNG设计在保持[统计质量]的同时以加密强度为代价进行交换是合理的。
（Salmon等人，“并行随机数：像1，2，3一样简单”，2011年。）
,正如彼得所言//GET: File
public JsonResult FileIndex()
{
List<byte> fileList = new List<byte>();
using (FileDBEntities db = new FileDBEntities())
{
fileList = db.tblFiles.ToList();
foreach(var itemFile in fileList) {
fileList.add(File.ReadAllBytes(itemFile));
}
}
return new JsonResult { Data = fileList,JsonRequestBehavior = JsonRequestBehavior.AllowGet };
}
不是CSPRNG。因此，我将回答您“您知道有什么可行的方法吗？”问题，而不是标题中一直否定的问题。
Python的tensorflow.random.normal模块可以提供对操作系统CSPRNG的访问，例如getrandom(2)在Linux和* BSD下。这是通过SystemRandom类发生的，该类又使用os.urandom调用来访问主机的random系统调用（或Windows下的CryptGenRandom）。
要将其中的高斯变量转化为getrandom，您需要执行以下操作：
tensorflow为您提供形状为import random
import tensorflow as tf
rng = random.SystemRandom()
tf.convert_to_tensor([rng.gauss(0,1) for _ in range(10)])
的{{1}}。
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