RNG verstehen: Wie funktioniert der computergestützte Zufall?

Der Begriff Zufallszahlengenerator, bzw. auf Englisch Random Number Generator (RNG), hört sich zwar recht technisch an, spielt in unserem Alltag eine größere Rolle als gedacht. Ohne einen solchen computergestützten Zufall wären viele eigentlich selbstverständlich erscheinenden alltäglichen Dinge nicht möglich. In allen Bereichen, wo etwas eigentlich unvorhersehbar sein soll, ist RNG am Werk.

Wirklich zufällig kann ein Computer jedoch keine Ereignisse erzeugen. Stattdessen steckt dahinter ein ausgeklügelter Code, der den Zufall simuliert und nicht nachvollziehbar macht. Das ist auch wichtig, denn der Zufall muss wirklich scheinbar willkürlich erzeugt werden. Sonst könnte beispielsweise ein Spieler im online Casino herausfinden, welche Karte als nächstes beim Poker erscheint oder ob sich ein Dreh an den Slots lohnt.

Wir schauen im Folgenden darauf, wie RNGs funktionieren, welche unterschiedlichen Arten es gibt und wie die Codes am Ende manipulierungssicher gemacht werden, damit kein Missbrauch mit ihnen getrieben werden kann.

Der Zufallszahlengenerator als Herausforderung für Computer

Die Aufgabe eines Zufallszahlengenerators liegt darin, die ganze Zeit über zufällige Zahlen zu produzieren. Das klingt erstmal vielleicht nach einer relativ beliebigen Aufgabe und nicht nach revolutionärer Technik. Tatsächlich handelt es sich jedoch um eine ganz schön beeindruckende Sache, wenn man die Grundfunktionen eines Computers zugrunde legt.

Ein Computer funktioniert von Natur aus ziemlich genau das Gegenteil von zufällig. Er folgt strikten Anweisungen und tut genau das, was man ihm sagt. Ein Computer kann nur so gut sein und reagieren, wie der Mensch, der ihn programmiert. Der Mensch braucht Anleitungen, um zu wissen, was zu tun ist. Ein Computer braucht diese Anweisungen ebenfalls, damit ein passendes Ergebnis herauskommen kann.

Um trotzdem Zufälle zu erzeugen, gibt es zwei wesentliche Ansätze:

• Echte Zufallszahlengeneratoren (TRNGs): Sie greifen auf physikalische Phänomene zurück, die von Natur aus unvorhersehbar sind. Dazu gehören zum Beispiel das Rauschen elektronischer Bauteile oder die Zeitpunkte radioaktiver Zerfälle. Diese Art des Zufalls ist wirklich zufällig. In diesem Fall kann niemand genau vorhersagen, welche Zahl als nächstes kommt.
• Pseudozufallszahlengeneratoren (PRNGs): Sie arbeiten mit mathematischen Formeln und Algorithmen. Die generierten Zahlen wirken zufällig, folgen aber in Wahrheit einem festen Muster, das sich irgendwann wiederholt. Das klingt natürlich im ersten Moment nach einer Mogelpackung. Tatsächlich reicht diese Vorgehensweise für viele Anwendungen völlig aus. Besonders beliebt ist der Mersenne Twister, weil er extrem lange Zahlenfolgen produziert, bevor sich etwas wiederholt.

Wann kommt welche Art von Zufallsgenerator zum Einsatz?

PRNGs sind die am häufigsten verwendete Variante. Sie arbeiten schnell und effizient, was sie ideal für Spiele, Simulationen und Alltagssoftware macht.

Diese Zufallsgeneratoren haben aber auch einen großen Nachteil: Wer den Algorithmus kennt, könnte theoretisch die nächsten Zahlen vorhersagen. Zumindest ist das so, wenn die Implementierung nicht sicher genug ist. Es gibt daher durchaus Menschen, die je nach Zufallsgenerator die nächsten Zahlen vorhersagen könnten. Was eigentlich nicht das Ziel ist.

Für sicherheitskritische Anwendungen gibt es kryptographisch sichere Pseudozufallszahlengeneratoren (CSPRNGs). Diese sind so gestaltet, dass sie selbst für jemanden, der einen Teil der Zahlen kennt, unberechenbar bleiben.

Moderne Verschlüsselungsverfahren basieren auf dieser Art von Zufall. Ohne sie wäre die sichere Übertragung von Daten im Internet undenkbar. Es wäre schließlich allein für die Sicherheit eine Katastrophe, wenn die Zahlen berechenbar wären.

Wenn absolute Unvorhersehbarkeit gefragt ist, kommen echte Zufallszahlengeneratoren (TRNGs) ins Spiel. Sie nutzen, wie schon kurz erklärt, physikalische Prozesse. Diese sind definitiv nicht mathematisch berechenbar. Das macht sie langsamer und teurer, aber unverzichtbar für Anwendungen wie staatliche Lotterien oder wirklich sichere Kryptographie.

Wie wird der RNG in verschiedenen Bereichen eingesetzt?

Man könnte meinen, Zufallszahlengeneratoren seien ein Nischenthema. Das ist jedoch ganz klar nicht der Fall. Sie sind der unsichtbare Motor hinter vielen Technologien, die täglich genutzt werden.

Besonders offensichtlich wird ihr Einsatz im Online-Glücksspiel. Damit Spiele fair ablaufen, dürfen weder die Spieler noch die Betreiber selbst wissen, was als nächstes auf den virtuellen Spieltischen oder an den Slots passiert. Wo die Walzen landen, steht schon fest, sobald der Spieler auf den Knopf drückt. Sein Schicksal (im positiven oder negativen Sinne) ist durch die Zufallszahlen besiegelt.

Auch in der Kryptographie spielen Zufallszahlen eine Schlüsselrolle. Ob beim Online-Banking, bei verschlüsselten Chats oder digitalen Signaturen – die Sicherheit steht und fällt mit der Qualität der zufälligen Schlüssel. Hier kommen die bereits erwähnten CSPRNGs zum Einsatz, die speziell für solche Hochsicherheitsanforderungen entwickelt wurden.

In Computerspielen geht es einfach nicht ohne Zufallszahlen. Auch wenn viele Menschen nicht unbedingt darüber nachdenken, wie wichtig die Zahlen für die Spiele sind. Sie sorgen dafür, dass Gegner sich unberechenbar verhalten, Beute zufällig verteilt wird oder Wetterbedingungen dynamisch wechseln. Ohne RNGs wäre jedes Spiel vorhersehbar und langweilig.

Auch bei Lotterien oder Gewinnspielen müssen Zufallszahlen zum Einsatz kommen, die nicht vorherzusehen sind. Hier kommen allerdings echte Zufallszahlengeneratoren (TRNGs) zum Einsatz. Nur durch diese ist eine Garantie möglich, dass jedes Los die gleiche Chance auf den Hauptgewinn hat. Manipulation ist dabei so gut wie ausgeschlossen. Genau so wie es sein sollte, denn wer würde sonst noch Lotto spielen?

Die Programmierung von einem Zufallszahlengenerator in der Praxis

Die Programmierung eines Zufallszahlengenerators hängt davon ab, wofür er zum Einsatz kommen soll. Es gibt schließlich immer unterschiedliche Anforderungen. Für einfache Anwendungen bieten viele Programmiersprachen Funktionen, die Pseudozufallszahlen erzeugen. Diese Funktionen sind bereits vorhanden.

Der grundlegende Mechanismus ist dabei immer ähnlich: Ein Anfangswert (Seed) wird in eine mathematische Formel eingespeist, die bei jedem Aufruf eine neue Zahl produziert. Damit die Zahlen wirklich zufällig wirken, wird der Seed idealerweise bei jedem Start verändert – zum Beispiel durch die aktuelle Uhrzeit.

Wenn es um Anwendungen geht, bei denen Sicherheit eine große Rolle spielt, reicht ein einfacher PRNG nicht mehr. Hier kommen spezielle Algorithmen zum Einsatz, die wirklich unvorhersehbar sind. Ganz egal, wie intensiv sie analysiert werden. Diese Verfahren greifen häufig auf zusätzliche Quellen zurück. Möglichkeiten sind dafür zufällige Benutzeraktionen oder Hardware-Rauschen, um nur einige Optionen zu nennen.

Noch eine Stufe komplexer sind hardwarebasierte Zufallsgeneratoren. Sie messen physikalische Prozesse direkt – zum Beispiel die minimalen Schwankungen in elektronischen Schaltkreisen – und nutzen diese als Quelle echter Zufallswerte. Solche Systeme werden häufig in Sicherheitschips oder bei staatlich regulierten Lotterien eingesetzt, wo absolute Zufälligkeit entscheidend ist.

Fazit zum computergestützten Zufall

Zufallszahlengeneratoren sind aus der modernen Technik nicht wegzudenken. Ob bei der Verschlüsselung sensibler Daten, in Videospielen oder bei fairen Gewinnspielen – ohne sie würde vieles nicht funktionieren. Für die meisten Aufgaben reichen Pseudozufallszahlen aus.

Aber gerade wenn es um Bereiche geht, in denen Sicherheit gefragt ist, müssen echte Zufallsquellen her.  Fest steht dabei aber, dass ein Zufall nicht wirklich ein solcher ist. Vielmehr handelt es sich um das Ergebnis ausgeklügelter Mathematik und Ingenieurskunst, wodurch Zufallszahlengeneratoren so interessant sind.