Ejemplos de la vida real de un ineficiente generador de números aleatorios

Todos sabemos que los generadores de números aleatorios en las computadoras no generan números aleatorios verdaderos, sino que generan números pseudoaleatorios. Además, algunos RNG son mejores que otros, y algunos se implementan mejor que otros.

¿Cuáles son algunos ejemplos de cuando se ha utilizado un RNG deficiente o un RNG mal implementado y se ha explotado?

Ejemplos que he encontrado son

Ron Harris engañando a Keno -
Michael Larsen golpeando "Presiona tu suerte"
Primeros juegos de póker en línea usando un RNG predecible www.cigital.com/papers/download/developer_gambling.php

random-generation history

— Bastante nerd
fuente

Hay otro conjunto de problemas relacionados, los estudios científicos / estadísticos de Monte Carlo realizados con RNG deficiente que luego se consideraron falsos. Lamentablemente no estoy contribuyendo mucho porque no puedo recordar la referencia, pero definitivamente ha sucedido ...

— Korone

De memoria, el programa de juegos del Reino Unido Deal or No Deal usó originalmente (pseudo-) números aleatorios generados en Excel, y un espectador pudo resolver el problema de qué caja contenía qué premio. Pero no creo que el premio haya sido explotado como tal.

— Silverfish

Vea también este artículo de Wired sobre la explotación de números pseudoaleatorios en tarjetas de rascar de lotería .

— Silverfish

Para las personas que votan para cerrar: creo que esta publicación es segura sobre el tema aquí. Tanto la generación de números (pseudo) aleatorios como el historial de estadísticas están claramente en el tema, y no estoy seguro de qué aspecto de esta intersección lo haría fuera de tema. Incluso si uno argumentara "ahh, pero solo las matemáticas de RNG están en el tema aquí" (lo cual sería muy reduccionista en mi opinión), una muy buena respuesta a esta pregunta, el tipo que espero leer, explorará qué detalles matemáticos permitieron la explotación.

— Silverfish

@Corone: ¿Quizás estás pensando en RANDU en.wikipedia.org/wiki/RANDU ?

— David Cary

Un esquema de lotería en Ontario utilizó una generación aleatoria mal diseñada, que fue descubierta por un estadístico, Mohan Srivastava de Toronto, Canadá, quien notificó a la Corporación de Lotería y Juegos de Ontario sobre el problema, en lugar de obtener grandes ganancias de esta laguna.

— Xi'an
fuente

Existe un conjunto más amplio de problemas que alimentan los RNG. Por ejemplo, el muestreo utilizado en cualquier diseño experimental (simple a complejo) ya sea que las encuestas telefónicas de RDD, las muestras de ríos en línea, las encuestas electorales, los mercados de predicción, etc. los errores de sondeo preelectorales de 1948 le dieron a Dewey la victoria sobre Truman. Relacionado con esto están los aros decenarios que la Oficina del Censo tiene que superar con cada censo nacional para conectar y / o rellenar valores para la información escasamente estimada o faltante.

— Mike Hunter

@DJohnson: primero, esta historia es mayormente anecdótica, estoy de acuerdo. En segundo lugar, tengo problemas para ver la conexión entre los recientes fracasos de las encuestas y los RNG. O con la corrección estadística realizada por la Oficina del Censo (y el INSEE aquí).

— Xi'an

Sip. Entiendo estas dificultades, por eso hice esto como un comentario en lugar de una respuesta. En realidad, ahora desearía no haberlo colocado en la corriente de aire siguiendo su hilo en lugar de hacerlo como una nota más general inmediatamente después de la consulta de OP. Mi posición es que las preocupaciones sobre la aleatoriedad (o la falta de ella como en los problemas de sesgo de selección) subyacen o socavan la adecuación de cualquier respuesta cuantitativa a una pregunta. Por lo tanto, elegí ampliar la red desde el enfoque muy limitado en los RNG al señalar estas preocupaciones más amplias. No tienes que estar de acuerdo.

— Mike Hunter