Projektziel: Klassische Zufallszahlengeneratoren in der Software sind deterministisch wer den Startwert kennt, kann die gesamte Zahlenfolge reproduzieren. Für Kryptographie ist das ein Problem. Wir wollten deshalb einen echten, physikalischen Zufallszahlengenerator (TRNG) bauen, der seine Entropie nicht aus einem Algorithmus, sondern aus einem realen chaotischen Prozess bezieht und das Ganze noch dazu messbar und öffentlich nachprüfbar machen, statt einfach zu behaupten, es sei „zufällig genug“.
Umsetzung: Als Entropiequelle dient künstlicher Schnee, der von PWM-gesteuerten Lüftern über ein 3D-gedrucktes Modell der Schweizer Alpen gewirbelt wird eingeschlossen in einer Vitrine und beobachtet von einer Raspberry Pi Kamera. Aus den aufgenommenen Bildern extrahieren wir die G1-Kanal-Pixelwerte, packen sie bitweise und leiten daraus per SHA-256 einen kryptographischen Seed ab, der zu einer 32-Bit-Zufallszahl konditioniert wird. Diese Zahlen stellen wir als öffentlich verifizierbaren Beacon nach NIST IR 8213 über eine REST-API bereit, begleitet von einem Grafana Dashboard, das die Entropiequalität live mitschreibt.
Resultat: Der offizielle NIST-Test zeigt eine Min-Entropie von 7.09 bit/byte das sind rund 89 % des theoretisch möglichen Maximums und reicht für den kryptographischen Einsatz aus. Spannend dabei: Der Kunstschnee bringt gegenüber reinem Kamerarauschen einen messbaren Zugewinn von 0.37 bit/byte und macht das Bildsignal dadurch unvorhersehbarer. Im Vergleich mit bekannten Quellen wie Python CSPRNG und drand schneidet der SwissTRNG ähnlich gut ab. Das System läuft stabil im Dauerbetrieb, und die API ist jederzeit zuverlässig erreichbar.