乍看之下，电子游戏、**和密码学似乎没有任何关系，但实际上，它们都使用“随机数”，没有随机数，现代人的生活就无法构建。这篇文章将解释计算机如何产生这样的随机数。
生成随机数比你想象的难多了！
例如，如果您想在编程中使用随机数，请使用Ruby中的“rand”或Python中的“random()”等方法。此时产生的是通过计算得到的伪随机数，而不是完全随机数。
首先，计算机是“输入数据，输出数据”的逻辑机器。为了让计算机生成随机数，它需要数据作为随机数的来源。这个随机数的来源是什么数据，取决于随机数生成器。有两种主要类型的随机数发生器。
一个叫做“伪随机数发生器(PRNG)”。要使用此PRNG生成数字，您需要两个特定的数字，即“种子值”和“随机数生成算法”。PRNG的随机数生成算法包括'平方抽取法','线性同余法','线性移位寄存器'还有'梅森图斯特'。
PRNG不能生成完美的随机数，但它可以快速、廉价地生成看似随机的数字。另外，如果准备了特定的种子值，就可以获得重现性，所以测试操作也是个大问题。这就是为什么PRNG经常被用于游戏和编程语言中的随机方法。
但是，由于PRNG产生的数字的随机性取决于种子值，所以仍然存在一个漏洞，即如果种子值泄露，则可以预测数字的产生。其实卡巴斯基实验室(一种安全软件)就有一个密码管理器的例子，在获取种子值上有问题，让随机生成的密码可以预测。
另一种是“固有随机数生成器(TRNG)”随机生成数据作为随机数源。TRNG的特点是用熵代替种子值，种子值是一个特定的数，可以生成更完美的随机数。因此，TRNG被用于数字**领域，如***、洗牌和轮盘赌。
问题是如何用熵作为随机数来源的数据，这就要求组成计算机的部件是随机的。TRNG利用记忆易失性和光电效应等量子现象，将物理噪音转化为数字1和0，从而产生高度随机的数字。
另一方面，TRNG的缺点是生成数字需要时间。另外，作为随机数来源的数据需要熵，所以空空闲或新服务器无法像活动服务器那样随机创建数据。
由于PRNG和TRNG有各自的弱点，它们可以毫无问题地用于视频游戏或**，但不能用于要求高安全性和高速度的密码学。
为此，设计了加密伪随机数发生器，实现了PRNG的速度和TRNG的安全性。
CSPRNG是一个生成器，它从“高质量的熵源创建种子值，并将它们输入到算法中，以生成高度安全的随机数”。简而言之，CSPRNG是一种“利用TRNG产生PRNG种子价值”的机制。/Dev/random用于类Unix操作系统，Linux使用这个CSPRNG。
下次，当你玩视频游戏，随机播放音乐或在编程中拨打随机号码时，也许你可以想一想计算机中发生了什么。
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