密码学安全伪随机数生成器
随机性密码学领域的随机性一般分为：统计学伪随机性：随机比特序列匹配在统计学的随机的定义。匹配该定义的比特序列的特点是，序列中“1”的数量约等于“0”的数量；同理，“01”、“00”、“10”、“11”的数量大致相同，以此类推。匹配该类别的随机数生成方法的例子有线性同余伪随机数生成器。密码学安全伪随机性：除了满足统计学伪随机性外，还需满足“不能通过给定的随机序列的一部分而以显著大于12{\displaystyle{\frac{1}{2}}}的概率在多项式时间内演算出比特序列的任何其他部分”。匹配该类别的密码学安全伪随机数生成器的例子如Trivium(算法)中的CSPRNG部分、SHA-2家族函数和计数器亦可被绑定以构建类似强度的CSPRNG。真随机性：除满足以上两点，还需要具备“不可重现性”。换言之，不能通过给定同样的数据而多次演算出同一串比特序列。由于计算机算法均具备确定的特性，所以真随机...
随机性
密码学领域的随机性一般分为：
统计学伪随机性：随机比特序列匹配在统计学的随机的定义。匹配该定义的比特序列的特点是，序列中“1”的数量约等于“0”的数量；同理，“01”、“00”、“10”、“11”的数量大致相同，以此类推。匹配该类别的随机数生成方法的例子有线性同余伪随机数生成器。
密码学安全伪随机性：除了满足统计学伪随机性外，还需满足“不能通过给定的随机序列的一部分而以显著大于12{\displaystyle {\frac {1}{2}}}的概率在多项式时间内演算出比特序列的任何其他部分”。匹配该类别的密码学安全伪随机数生成器的例子如Trivium (算法)中的CSPRNG部分、SHA-2家族函数和计数器亦可被绑定以构建类似强度的CSPRNG。
真随机性：除满足以上两点，还需要具备“不可重现性”。换言之，不能通过给定同样的数据而多次演算出同一串比特序列。由于计算机算法均具备确定的特性，所以真随机数无法由算法来生成。真随机数的例子有放射性物质在某一时间点的衰变速度、某一地区的本底辐射值、正确使用设计良好的骰子所获得的输出等。
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随机数
伪随机数生成器（英语：Pseudorandom number generator）
可忽略函数，帮助理解“非显著大于1/2”这一概念。
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