6.1.2. The Fallacy of Selection from a Large Database (大規模データベースからの選択の誤謬)

6.1.2. The Fallacy of Selection from a Large Database (大規模データベースからの選択の誤謬)

予測不可能性の誤解を招く外観を与える可能性があるもう1つのアプローチは, データベースから数量をランダムに選択し, その強度がデータベース内のビットの総数に関連していると仮定することです。たとえば, 典型的なUSENETサーバーは1日に多くのメガバイトの情報を処理します [USENET_1, USENET_2]。このデータのランダムな開始点から32バイトのデータをフェッチすることによってランダムな数量が選択されたと仮定します。これは328 = 256ビット相当の推測不可能性を生成しません。データの多くが1バイトあたり2または3ビット以下の情報を含む人間の言語である場合でも, 322 = 64ビットの推測不可能性は生成されません。同じUsenetデータベースにアクセスできる敵対者にとって, 推測不可能性は選択の開始点のみに依存します。それはおそらく20数ビットの推測不可能性を少し超える程度です。

同じ議論は, 公開されているCD/DVD記録のデータまたは他の大規模な公開データベースからシーケンスを選択することに適用されます。敵対者が同じデータベースにアクセスできる場合, この "大量のデータからの選択" ステップはほとんど役に立ちません。しかし, アクティブなマルチユーザーシステムのシステムバッファなど, 敵対者がアクセスできないデータから選択できる場合は, 役に立つ可能性があります。