Python library of efficient and numerically-precise randomness extractors
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Updated
Mar 31, 2026 - Python
Python library of efficient and numerically-precise randomness extractors
Cryptographic key chains based on primitives such as HKDF, XDRBG and PRG.
Quarto strumento della stessa serie (EntropyPipeline / entropy-extractor / entropy-extractor-raw-2photo), con uno scopo diverso dagli altri tre: non estrae entropia, la cerca di smentire. Verifica l'eventuale presenza di pattern anche se le sorgenti arrivano da fonti diverse.
Strumento standalone, a singolo file HTML per estrarre entropia crittografica da una sorgente grezza unica (dump audio RAW/PCM, video, dump di un TRNG hardware, csv), analizzandola in 4 finestre (Primaria / Mediana / Terminale / Spettro Totale) e selezionando automaticamente quella migliore e statisticamente indipendente.
Certified Heterogeneous Entropy with Algebraic Randomness Extraction — Preprint 2026
Strumento didattico standalone, offline, senza dipendenze esterne per sperimentare un pipeline completo di entropy conditioning: raccolta di bit grezzi → stima di min-entropia (in stile NIST SP 800-90B) → estrazione del bias (Peres/von Neumann Extractor) → hashing universale (Toeplitz, GF(2), con bound del Leftover Hash Lemma) → output finale
Browser-based QRNG demo — NIST SP 800-90B. Min-entropy is what an optimal guesser faces; Shannon is the marketing number. Slide the detector bias and watch them diverge. Von Neumann fixes bias but not correlation — feed it a correlated stream and watch it output garbage while claiming success. Real Toeplitz extraction over GF(2). No backends.
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