PHP的加密伪随机数生成器的使用 今天我们来介绍的是 PHP 中的加密伪随机数生成器（CSPRNG 扩展）。...随机数的生成其实非常简单，使用 rand() 或者 mt_rand() 函数就可以了，但是我们今天说的这个则是使用了更复杂算法的一套随机数生成器。...rand() 已经不是很推荐使用了，mt_rand() 的生成速度更快一些，也是现在的主流函数，而加密的伪随机数生成函数则是密码安全的，速度会比 mt_rand() 略慢一点。...伪随机字符生成 var_dump(random_bytes(5)); // string(10) "0681109dd1" random_bytes() 每次调用都会生成不同内容的字符串，而参数则是字符长度的随机字符...伪随机整数生成 var_dump(random_int(100, 999)); var_dump(random_int(-1000, 0)); // int(900) // int(-791) 对于整数数字的生成就更简单了
原文章链接为：PHP的加密伪随机数生成器的使用 文中对于 random_bytes() 函数的描述有误。...不过由此带来的结果就是我们转换之后的十六进制的字符长度是我们设定的字符长度的 2 倍。这个函数的作用，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...原错误内容：random_bytes() 每次调用都会生成不同内容的字符串，而参数则是字符长度的随机字符，在这里我们传递的是 5 ，返回了 10 个字符，可以看出这个参数是字符数量，而返回的其实是字节数量...或者我们就直接记住它返回的就是参数的两倍即可。至于这个函数的作用嘛，可以为我们生成安全的用户密码 salt 、 密钥关键字 或者 初始化向量。...Github原文链接： https://github.com/zhangyue0503/dev-blog/blob/master/php/202007/PHP的加密伪随机数生成器的使用.md
前言 学习学习怎么生成相同的随机数 一、mt_srand是什么？ 是一种伪随机数生成算法，它可以生成高质量的随机数序列。...通过mt_srand(123);种子可以生成相同的随机数 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： <?...php mt_srand(123); $randomNumber1 = mt_rand(); mt_srand(123); // 设置相同的种子 $randomNumber2 = mt_rand();
今天我们来和大家聊聊随机数。 大家如果学过编程对于随机数应该都不陌生，应该或多或少都用到过。...真伪随机数 目前学界划分真伪随机数的方式非常简单，一句话就能说明白，凡是用一定的算法使用程序生成的都是伪随机数，通过物理现象产生的随机数才是真随机数。...也就是说计算学家们已经证明了仅仅依靠算法是无法生成真随机数的，也可以认为这是一个NP问题。 算法生成的都是伪随机数的证明太过复杂我们可以不去深究，但是什么又叫做物理现象产生的随机数呢？...看起来像不像是以前的电视收不到信号的时候显示的内容？我们再来看看通过算法生成的伪随机数可视化之后的结果： ?...对比过真伪随机数之后，我们再来看看现在计算机系统当中常用的伪随机数生成算法的原理。 平方取中法 我们首先介绍的是平方取中法，这个方法非常简单粗暴，是用来产生四位随机数的。 具体的逻辑是怎样的呢？
---- 一、什么是Random类 Random 类是 Java 中的一个随机数生成器类，位于 java.util包中，它提供了生成各种类型的伪随机数的方法。...需要注意的是，Random 类生成的是伪随机数，使用相同的种子值生成的随机数序列是相同的，若需要更加随机的数值,可以使用 SecureRandom 类。...---- 三、Random类的随机原理 Random 类是基于伪随机数生成器的 Java类，其随机数生成的原理主要是基于种子和算法。...需要注意的是，Random 类生成的是伪随机数，即通过算法计算得到的随机数序列，如果使用相同的种子值，生成的随机数序列也是相同的。...种子是一个起始值，用于初始化随机数生成器，相同种子生成的随机数序列是相同的，因此可以通过设置种子来重现相同的随机数序列。如果不设置种子，则使用系统时间作为默认种子。
关于今天的一个关于ASP的课后作业，是要求在ASP上实现随机生成数字序列： 具体要求： 随机位置：每个数字的位置相对随机； 随机颜色：每个数字的颜色随机且不重复； 随机数字：从0到9随机取出四个数；...; i++) { int index = rand.Next(0, n);//随机取一个0到n之间的数 intRet[i] = intList...//intList的一个运行模拟序列: //0 1 2 3 4 n = listlength = 5，取到1 //0 4 2 3 | 4 n = listlength = 4，取到4...//不断用最后面的值来覆盖选中到的值，再把最后面的值去掉（通过n--实现，抽象意义上“截短”提供数字的intList），由此实现不重复序列 详细解析见以上的代码截图。...new PointF(0, 300)); int[] rdlist = common.GetRandom(0,cr.Length,textString.Length);//产生一个随机的不重复的
在指定的范围内，生成不重复的随机数序列（排除法，筛选法） import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random...; /** 在指定的范围内，生成不重复的随机数序列 */ public class UnrepeatRandomNumber { private int min; private int max;...随机生成数字，如果是新生成的数字，则放到结果列表种 否则是已经生成过的，则不加入结果列表，继续随机生成。...将所有可能被生成的数字放到一个候选列表中。 然后生成随机数，作为下标，将候选列表中相应下标的数字放到放到结果列表中， 同时，把它在候选列表中删除。...// 第二种方法利用Random对象生成的随机数的次数比较少，需要多少个，就生成多少个，保证了每次生成的数字都不重复。 // 也就是说第一种方法在时间花费上更多。
鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI时代，以AI之名行骗的“伪AI”产品屡见不鲜，甚至影响越来越广泛。...△康奈尔大学调研结果 阿文德指出： 没有经过同行评审的证据能够表明，这些东西真的可以预测工作绩效。数百万求职者面对的不过是精心设计的随机数生成器。 令人怀疑的，还远不只是这一种产品。...总结起来，在人脸识别这样的感知任务，和推荐算法这样的自动判断任务上，AI的表现都比较靠谱。 而“伪AI”嫌疑人所做的，是预测和人有关的“未来”。...在一项再犯罪率的预测研究中（论文链接见文末），AI的预测准确率只比随机结果好一点点，还是比逻辑回归的结果低了2个百分点。 ? 并且，不止是预测结果不靠谱，这样的预测AI，还暗含着更多风险。...以及，有什么AI项目是你觉得“伪AI”的吗？
0和1之间的随机浮点值可以通过调用random.random（）函数来生成。下面的例子是用伪随机数生成器，生成一些随机数，然后重新调用seed函数，以证明生成的是相同的数字序列。...下面的例子是用伪随机数生成器，生成一些随机数，然后重新调用seed函数，以证明生成的是相同的数字序列。 ? 运行这个示例,举出了五个随机浮点值，而在伪随机数生成器被重新调用后，出现5个同样的浮点值。...下面的例子是用伪随机数生成器seed，生成5个随机浮点值的阵列，之后生成器再次调用seed，并且演示了生成相同的随机数序列。 ?...你可能希望在执行每个任务或批任务之前，先将伪随机数生成器调用一次。一般来说，这样做并不重要。有时你可能希望一个算法能够一致地运行，因为它每次都是基于完全相同的数据进行训练的。...这将在训练数据和学习算法本身中对模型性能进行合理的描述。而且这对于描述模型性能来说十分实用，而且训练数据和学习算法本身的变化都会考虑在内， 常见问题 我能预测随机数吗？
种子相同，产生的随机序列相同。这样做的好处是，方便我们产生一组固定的随机序列，用来调试程序。 C提供了srand()函数，用来设置种子，它的原形是void srand( int a)。...在调用rand()函数之前，可以使用srand()函数设置随机数种子，如果没有设置随机数种子，rand()函数在调用时，自动设计随机数种子为1。随机种子相同，每次产生的随机数也会相同。...而使用同种子相同的数调用 rand()会导致相同的随机数序列被生成。...要想产生可综合的程序，楼主可以研究下伪随机序列的算法，使用fpga实现。...请问怎样才能让它真正的随机啊,就是当程序每次调用它的时候都能生成一个新的随机数~` 展开 如需要在一个random()序列上生成真正意义的随机数，在执行其子序列时使用randomSeed()函数预设一个绝对的随机输入
触发器生成随机数，CURAND同过内部的封装产生伪随机数列或者真随机数列。...如果每次运行的时候，设置相同的参数，生成随机序列也都是相同的。在device端生成的序列与在host端生成的也是相同的。...2.2.1 seed 种子 种子是一个64位的整型数，用来初始化伪随机触发器的产生。相同的种子，能够产生相同的序列。 2.2.2 Offset消耗/补偿 这个选项用来跳过序列开始的一段随机数。...目前，CURAND_ORDERING_PSEUDO_DEFAULT 和 CURAND_ORDERING_PSEUDO_BEST对于所有的伪随机触发器产生的结果都是相同的。...也就是说，每4096个线程使用不同的种子。这种种子的方式，虽然节省了运行时间，但对于某些种子的值，伪随机序列输出结果统计也显示出了一些不足。
当生成下一个随机数时，将再次根据函数的内部状态进行计算，并再次更改此状态，依此类推。以最简单的形式可以执行以下过程： ?...伪随机数生成 如果每次熵（或种子）是一样的，生成的随机数也是相同的，所以熵（或种子）对于随机数生成器非常重要。...当然，在软件层面不可能生成完全不一样的随机数，在一定周期内，密码学随机数算法最终会生成两个完全相同的随机数，只是周期长短的问题，在密码学中应该尽量使用周期相对长的随机数。...初始熵（种子） 为了安全起见，PRNG应该从真正随机的初始种子开始，这绝对是不可预测的。如果种子是可预测的，它将生成可预测的随机数序列，并且整个随机生成过程将是不安全的。...通常，现代 OS CSPRNG API 将来自环境的不断收集的熵与其内置伪随机算法的内部状态结合起来，并进行连续重新播种，以确保生成的随机性具有最大的不可预测性，同时具有高速和无阻塞行为。
Random 类 命名空间：System 表示伪随机数生成器，一种能够产生满足某些随机性统计要求的数字序列的设备。 伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的。...所选数字并不具有完全的随机性，因为它们是用一种确定的数学算法选择的，但是从实用的角度而言，其随机程度已足够了。 伪随机数的生成是从种子值开始。如果反复使用同一个种子，就会生成相同的数字系列。...产 生不同序列的一种方法是使种子值与时间相关，从而对于 Random 的每个新实例，都会产生不同的系列。...但是，因为时钟的分辨率有限，所以，如果使用无参数构造函数连续创建不同的 Random 对象，就会创建生成相同随机数序列的随机数生成器。 通过创建单个而不是多个 Random 对象可以避免此问题。...若要提高性能，请创建一个随时间推移能生成多个随机数的 Random 对象，而不要反复新建会生成同一个随机数的 Random 对象。
boolean nextBoolean()：返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的boolean值。...double nextDouble()：返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在0.0和1.0之间均匀分布的 double值。...int nextInt()：返回下一个伪随机数，它是此随机数生成器的序列中均匀分布的 int 值。...int nextInt(int n)：返回一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的、在(包括和指定值(不包括)之间均匀分布的int值。...long nextLong()：返回下一个伪随机数，它是取自此随机数生成器序列的均匀分布的 long 值。
如果没有显式地为伪随机数生成器设定种子，那么它可以使用当前系统时间（以秒或毫秒为单位）作为种子。 种子的值无关紧要。你可以选择任何数。重要的是，相同播种过程将导致相同的随机数序列。...播种随机数生成器 伪随机数生成器是一种生成几乎随机数序列的数学函数。 它需要一个参数来启动序列，称为种子。该函数是确定性的，意味着给定相同的种子，它每次都会产生相同的数字序列。种子的选择无关紧要。...下面的示例演示了对伪随机数生成器进行播种，生成一些随机数，并显示重新播种生成器将导致生成相同的数字序列。...下面的示例演示了如何为生成器设定seed以及如何重新播种生成器会导致生成相同的随机数序列。...，打印随机数序列，然后重新播种生成器，显示生成完全相同的随机数序列。
均匀分布采样方法：唯一可以确定的是，计算机程序都是确定性的，因此不能产生真正意义上的完全均匀分布随机数，只能产生伪随机数，所以虽然这些伪随机数是通过确定性程序产生的，但是它们能通过近似的随机性测试。...另外，由于计算机的存储和计算单元只能处理离散状态值，因此也不能产生连续均匀分布的伪随机数，只能通过离散分布来近似逼近连续分布，通过增加离散空间来提供足够的精度。...线性同余法来生成离散均匀分布伪随机数。...也就是根据当前生成的随机数X_t来进行适当变换，进而产生下一次的随机数X_t+1，如果想要得到区间[0,1]上的连续均匀分布随机数，用X_t除以m即可。...这样导致生成的数字并不是相互独立的，下一次的随机数只能根据当前的随机数来产生。它的缺点在于，对于特定的种子，很多数无法取到，循环周期达不到m。
转自：JarvisChu 之前将的算法都是确定的，即对于相同的输入总对应着相同的输出。...但实际中也常常用到不确定的算法，比如随机数生成算法，算法的结果是不确定的，我们称这种算法为（随机）概率算法，分为如下四类： 1、数值概率算法 用于数值问题的求解，通常是近似解 2、蒙特卡洛算法Monte...随机数 概述 计算机产生的随机数都是伪随机数，通过线性同余法得到。...方法：产生随机序列 d称为种子；m取值越大越好；m，b互质，常取b为质数； 案例 伪随机数 在实际编程中，我们使用rand()函数来产生随机数，rand()函数返回0到一个最大值之间的一个随机数。...这就是因为rand产生的随机序列是伪随机序列。解决方法是：使用当前的时间作为随机种子。 时间作为随机种子 在GenerateRandomNumber()函数开头加入下面一条语句。
(); Console.WriteLine(rand.Next()); } 太奇怪了，竟然生成的"随机数"有好多连续一样的，这算什么"随机数"呀。...我们把51改成52，就会有这样的结果： 三、楼主好人，跪求种子 那么怎么可以使得每次运行程序的时候都生成不同的"随机数序列"呢？...六、高并发系统中的问题 前面我们分析了，对于使用系统时间做"随机数种子"的随机数生成器，如果要产生多个随机数，那么一定要共享一个"随机数种子"才会避免生成的随机数短时间之内生成重复的随机数。...而且由于初始的种子是确定的，所以攻击者存在着根据得到的若干随机数序列推测出"随机数种子"的可能性。...因为前面提到了"/dev/random" 、CryptGenRandom()生成速度慢而且比较消耗性能。在对随机数的不可预测性要求低的场合，使用伪随机数算法即可，因为性能比较高。
3. generate_key() 该函数是加密密钥生成函数，利用随机数从预设的字符串序列中随机选出字符，组成一个长度为 60 字节的密钥。 ?...() 加密模块中使用该函数为每个用户生成一个标识，用于区分用户；其仍然使用随机数从预设的字符串序列中随机选出字符，最后组成一个长度为 16 字节的 session，并存入到 C:\\Windows\\...AES 密钥通过 generate_key() 函数生成，再来回顾一下该函数： ? 利用当前时间戳作为随机数种子，使用随机数从预设的字符串序列中选取字符，组成一个长度为 60 字节的密钥。 1....随机数=>伪随机数 有过计算机基础的小伙伴，应该都知道计算机中不存在真随机数，所有的随机数都是伪随机数，而伪随机数的特征是「对于一种算法，若使用的初值(种子)不变，那么伪随机数的数序也不变」。...利用时间戳产生随机数，并使用随机数生成可能的用户 session，当找到某个 session 和当前被加密的用户 session 相同时，表示该时刻调用了 generate_session() 函数，该函数的调用早于文件加密
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
