什麼應該用作熵的來源？
我有基於硬體的 RNG，它由 TRNG 和 PRNG 組成。TRNG 給出了一個 512 位的數字，用作 PRNG 的種子。RNG 正在使用 PRNG 生成一個 160 位隨機數，並在之後完成重新播種 $ 2^{20} $ 數字。我想使用基於硬體的 RNG 作為熵源。什麼應該用作熵的來源，即 TRNG 或 PRNG 的輸出？
如果你需要一個熵源，那就是 TRNG，根據定義。TRNG 通過物理方式提供不可預測的輸出。熵源是提供不可預測輸出的源。熵是衡量不可預測程度的指標。
硬體熵源很少是統一的，因此它們永遠不應該用作 RNG，而是作為CSPRNG的種子，即“平滑”位之間所有相關性的確定性算法。
因此，如果您真的需要熵源，請使用 TRNG。但是，如果您所做的不是播種 CSPRNG，那麼您真正需要的是隨機源；為此，請使用由 TRNG 播種的 CSPRNG。
擁有 160 位輸出讓我擔心您的 CSPRNG 是基於 SHA-1。SHA-1 已棄用，但尚未損壞。如果您使用的是 SHA-1，則應該計劃用 SHA-256 替換它，但這不是很緊急。重要的是，您在使用的任何散列或其他加密原語之上使用良好的 CSPRNG 算法，希望 NIST 的 Hash_DRBG 或 HMAC_DRBG（如果它基於散列）。
熵的簡化公式 (log2n) 給出 160 位的值為 7.32，512 位的值為 9。如果我決定使用 RNG 的輸出，我是否有理由聲稱 7.32 位熵？
你的計算沒有意義。想想什麼 $ n $ 在這個公式中！源的熵 $ n $ 可能的不同等機率值是 $ \log_2(n) $ . 提供源的熵 $ k $ 獨立位是 $ k $ . 如果您的源提供了 512 個獨立位，那麼您將從中獲得 512 位的熵，但實際上物理源具有一些難以精確評估的相關性，因此您的相關性可能要少得多。在任何情況下，熵最重要的是足以使蠻力攻擊成功的機率可以忽略不計。為此，160 位和 512 位之間沒有有意義的區別。