• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Números aleatorios criptográficamente seguros en Node

Ciberseguridad, Node

marzo 22, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

La creación de número criptográficamente es esencial para poder garantizar la seguridad de los datos y comunicaciones frente a posibles ataques. Los números criptográficamente seguros son aquellos que se generan de tal manera que son imprescindibles para cualquier persona que no tenga acceso al sistema. Cuando no es así un atacante los podría adivinar. En JavaScript, la función empleada habitualmente para generar números aleatorios, Math.random(), no es criptográficamente segura. Por lo que no debería usarse para generar secretos destinados a proteger datos. La generación de números aleatorios criptográficamente seguros en Node se debería hacer con las funciones del módulo crypto.

Generar números enteros criptográficamente seguros en Node

La librería crypto se encuentra entre las nativas de Node, por lo que no es necesario instalar ningún paquete para poder usarla, solamente importar las dependencias. Para generar números enteros aleatorios criptográficamente seguros dentro de un rango se puede usar la función crypto.randomInt(min, max). Devolviendo como resultado un número entre min y max, incluyendo ambos valores. Así, solamente hay que importar la función y llamarla para obtener un valor.

const crypto = require("crypto");

const random = crypto.randomInt(100000, 999999);

console.log(random); 

Con lo que se obtiene un valor entero de 6 dígitos. La función también permite obtener el valor de forma asíncrona. Lo que se puede hacer con el siguiente código.

La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)
En Analytics Lane
La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)

const crypto = require("crypto");

crypto.randomInt(100000, 999999, (err, random) => {
	if (err) throw err;
	console.log(random);
});

Generar números reales criptográficamente seguros en Node

La generación de números reales es un poco más complicada, ya que no existe una función para ello dentro de la librería crypto. Una opción es usar la función crypto.randomBytes(bytes) para generar una serie de bytes aleatorios y luego utilizar estos bytes para generar un número aleatorio real. Así, se puede generar una serie de 8 bytes aleatorios, convertir esta cadena hexadecimal en un número entero de 8 bytes y dividir por el máximo (2^{64}-1) para obtener un número aleatorio entre 0 y 1. Lo que se muestra en el siguiente ejemplo.

const crypto = require("crypto");

const randomBytesAsHex = crypto.randomBytes(8).toString('hex');
const random = parseInt(randomBytesAsHex, 16) / (Math.pow(2, 64) - 1);

console.log(random);

Publicidad


Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo se pueden generar números aleatorios criptográficamente seguros en Node con la librería crypto. Una de las librerías nativas de Node. Al igual que vimos con la generación este tipo de números en Python, es clave usar las funciones de esta librería en lugar de Math.random() cuando los número aleatorios se emplean para proteger datos o comunicaciones.

Imagen de günther en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)
  • La vanidad del paisaje, o por qué un becario sale a contar grúas a Manhattan – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 2)
  • Augurios deportivos y portadas malditas, o cuando The Economist predice mejor al revés – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 3)
  • El bestiario de los indicadores económicos absurdos: El zoo patrio
  • El Binning en Credit Scoring: El Arte de Discretizar Variables
  • Cómo comparar tendencias con gráficos de líneas en Matplotlib: guía práctica paso a paso
  • Analytics Lane lanza la versión 1.2 del laboratorio con nuevas herramientas de ajuste de curvas y cálculo matricial
  • Analytics Lane lanza la versión 1.3 del laboratorio con nuevas herramientas de evaluación de modelos y utilidades prácticas
  • DBSCAN y la selección de ε: teoría, intuición y aplicación práctica

Publicado en: Criptografía, JavaScript Etiquetado como: Ciberseguridad, Node

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Analytics Lane lanza ScoreFlow, un SaaS para construir y desplegar scorecards de crédito

julio 1, 2026 Por Daniel Rodríguez

DBSCAN y la selección de ε: teoría, intuición y aplicación práctica

junio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

El bestiario de los indicadores económicos absurdos: El zoo patrio

junio 25, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Cambiar el separador decimal en Excel publicado el febrero 19, 2020 | en Herramientas
  • Analytics Lane lanza ScoreFlow, un SaaS para construir y desplegar scorecards de crédito publicado el julio 1, 2026 | en Noticias
  • WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring publicado el mayo 5, 2026 | en Ciencia de datos
  • Reglas de asociación y market-basket analysis publicado el agosto 31, 2018 | en Ciencia de datos
  • Modificar los atajos de teclado en máquinas virtuales Modificar los atajos de teclado en máquinas virtuales VirtualBox publicado el octubre 1, 2018 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto