Генератор псевдослучайных чисел алгоритм, генерирующий последовательность чисел, элементы которой почти независимы друг от друга и подчиняются заданному распределению (обычно равномерному).
генератор
Современная информатика широко использует псевдослучайные числа в самых разных приложениях — от метода Монте-Карло и имитационного моделирования до криптографии. При этом от качества используемых ГПСЧ напрямую зависит качество получаемых результатов. Это обстоятельство подчёркивает известный афоризм Роберта Р. Кавью из ORNL (англ.): «генерация случайных чисел слишком важна, чтобы оставлять её на волю случая».
бензогенератор
Источники настоящих случайных чисел найти трудно. Физические шумы, такие как детекторы событий ионизирующей радиации, дробовой шум в резисторе или космическое излучение могут быть такими источниками. Однако применяются такие устройства в приложениях сетевой безопасности редко. Сложности также вызывают грубые атаки на подобные устройства. Альтернативным решением является создание некоторого набора из большого числа случайных чисел и опубликование его в некотором словаре. Тем не менее, и такие наборы обеспечивают очень ограниченный источник чисел по сравнению с тем количеством, которое требуется приложениям сетевой безопасности. Хотя наборы из этих книг действительно обеспечивает статистическую случайность, они не достаточно случайны, так как противник может получить копию словаря.
[показать]
Криптографические приложения используют для генерации случайных чисел особенные алгоритмы. Эти алгоритмы заранее определены и, следовательно, генерируют последовательность чисел, которая теоретически не может быть статистически случайной. В то же время, если выбрать хороший алгоритм, полученная численная последовательность будет проходить большинство тестов на случайность. Такие числа называют псевдослучайными числами.