随机数生成器
生成指定范围内的随机数,用于统计采样和模拟.
计算器
生成随机数字
综合指南
随机数生成器的类型
随机数生成器(RNGs)是从密码和安全到科学模拟和游戏等各个领域的基本组件. 了解不同类型及其特点对于选择适合你具体需要的方法至关重要。
真随机数生成器(TRNG)
True Random Number Generators从本质上无法预测的物理过程获得随机性. 这些生成器产生理论上无法预测的序列,即使对生成算法和前作数值完全了解.
物理环境源
- 大气噪音
- 放射性衰变
- 热噪声
- 量子现象(光子分裂)
- 电子噪音和电路行为
TRNG 执行类型
- 硬件随机数字生成器
- 量子随机数生成器(QRNG)
- 噪声发电机
- 自由运行振荡发电机
- 基于混沌的发电机
TRNG对于需要最高程度的安全和不可预测性的应用程序至关重要,例如密码密钥生成、安全通信、高吸取赌博系统等。 然而,它们的发电率通常较慢,执行费用可能更高。
硬件 RNG 组件:
- 噪声源( 提供 Entropy)
- 数字化器(将模拟信号转换为数字)
- 条件/提取器(改进随机性质量)
- 健康检查(核实适当操作)
Pseudorandom 发电机
Pseudorandom 数字生成器使用定数算法生成显示为随机的数字序列. 它们虽然不是真正随机的,但是为了通过各种随机性统计测试,适合许多应用.
常见 PRNG 类型
- 线性连线生成器
- 梅尔森·特维斯特
- 变相发电机
- 与运载发电机相乘
- 井 (井-平分长段线) 发电机
PRNG 特征
- 决定性(同样的种子产生相同的序列)
- 定期(一段时间后最后重复)
- 快速高效发电
- 易于再生的成果
- 适合模拟和非安全应用
加密安全PRNGs(CSPRNGs)
加密安全 Pseudorandom Number Generators是PRNG的一个特殊类别,旨在抵抗预测. 它们适合安全关键用途,但仍在运作中具有决定性。
加拿大 实例
- Blum-Blum-Shub(BBS) 发电机
- RSA/Rabin 发电机
- 福尔图纳算法
- HMAC - 德文
- ChaCha20型发电机
- AES-CTR 模式生成器
加拿大 安全属性
- 预先保密(过去的产出受到保护)
- 后向保密(保护未来产出)
- 不顾国家妥协
- 基于难以计算的问题
- 通过所有多时统计测试
随机测试和验证
测试随机数发电机的质量对于确保它们达到预定应用的要求至关重要。 有几个标准化的测试套房:
共同统计 测试:
- 测试的硬电池
- NIST统计测试套件(SP 800-22)
- 测试U01套件
- 千平方块 测试
- 频率测试( 移动测试)
- 运行测试
- 序列关联 测试
- 科尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫 测试
- 生日间隔 测试
混合办法
为了在安全应用中取得最佳结果,经常采用混合方法,结合多种类型的随机数生成器:
- 使用TRNG为 CSPRNG 生成种子
- 从多个来源收集随机性的环球池
- 使用密码散列函数后处理TRNG输出
- 合并多个独立发电机的产出
关键应用的最佳做法
- 使用TRNG来生成初始 en(种子)
- 通过 CSPRNG 为更好的统计属性处理 en
- 使用既定的、经过充分审查的算法和实施
- 持续监测尼泊尔国民政府的健康质量和产出质量
- 酌情应用加密后处理(隐藏)
- 遵守相关标准(NIST SP 800-90A/B/C、BSI AIS 20/31)
概念
什么是随机数?
随机数是指在满足两个条件的顺序中发生的数:
关键点:
- 数值在定义的间隔内统一分布
- 根据过去或现在的数值预测未来价值是不可能的
- 每个数字都有相同的被选中概率
- 序列在统计学上是独立的
指南
应用程序
统计抽样
从人群中选择随机样本进行统计分析.
模拟
为蒙特卡洛模拟制作随机情景.
密码学
生成加密密钥并安全随机值.
游戏
在游戏和彩票中创造随机结果.
进程
随机数生成
我们的随机数生成器使用加密安全算法生成真正随机数:
特征:
- 在规定范围内的统一分配
- 加密安全随机数生成
- 支持整数和小数
- 自定义小数位数
实例
实例
实例1整数
范围:1至10
计数: 5
小数位置: 0
3, 7, 1, 9, 4
1至10之间的随机整数
实例2小数
范围:0至1
计数: 3
小数位置: 2
0.42, 0.87, 0.15
0至1之间的随机小数
实例3自定义范围
范围: - 100至 100
计数:4
小数位置: 1个
-45.2, 78.9, -12.4, 56.7
-100至100之间的随机数字
工具
统计计算器
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