首先：我确实知道真正的随机数生成器应该有真正的随机输入，就像一些无法预测的东西。
现在，考虑一下：一个繁忙的邮件服务器每秒可以在 /var/log/maillog（Postfix）中生成数十行。假设我跟踪日志文件中的最后 500 行并计算 SHA512 消息摘要。这将为我提供 512 位（64 字节）的相当随机的数据。当然，假设我是唯一有权访问日志文件的人，并且没有人知道我在这样做。我可以每分钟这样做，每分钟获得 512 个相当随机的位。反过来，这可以用来加密一些秘密的东西。
真正的密码学家当然会说这很糟糕，我不应该这样做（相信我的生成器的随机性），但我仍然很好奇。在不访问服务器的情况下预测我的“随机”数据有多难？
当然，它不一定是日志文件。例如，它可以是以太网接口上的一个窃听器。繁忙的 10 Gig 路由器会产生大量数据。本身不是随机的，而是通过 SHA 消息摘要运行的，如果没有确切的输入，预测输出不是几乎不可能吗？
至于伪随机生成器，我认为它可以工作。但它会比已知的 PRNG 更好吗？
答案1
并且没有人知道我在做这件事。
这违背了 Kerckhoff 的原则。一般来说，我们假设对手知道正在使用的方案。毕竟，只需要一个受感染的人/系统就能证明这一点。
如果无法访问服务器，预测我的“随机”数据有多难？
相对容易，因为对手可能有方法通过攻击系统来插入自己的日志条目。
当然，它不一定是日志文件。例如，它可以是以太网接口上的一个分路器。繁忙的 10 Gig 路由器会产生大量数据。
此类数据通常已被系统的 RNG 使用。通常不使用路由器，因为依赖外部设备/服务很危险。
本身不是随机的，而是通过 SHA 消息摘要运行的，如果没有精确的输入，预测输出不是几乎不可能吗？
不可以。尽管不可能反转哈希函数，但加密哈希并不能阻止对手猜测输入。
通常，随机数生成器的种子生成过程已经对新输入执行了某种哈希处理。如果只是为了减少 I/O，自己先进行哈希处理仍然有意义。
至于伪随机生成器，我认为它可以工作。但它会比已知的 PRNG 更好吗？
你的方法需要太多的熵才能生成好的随机数。一个好的 PRNG 几乎可以在 128-256 位上永远运行完全随机熵。
您可以使用它来提炼（压缩）来自大输入的熵，然后您可以使用它向系统的随机数生成器添加额外的种子。
一般来说你不需要它；只需随机使用系统，它将使用更好的深思熟虑的方案来收集熵。