真随机与伪随机：随机数生成器如何工作
当你点击网站上的“生成”按钮时，你期望结果是完全随机的。但在计算机科学的世界里，真随机出奇地难以实现。大多数数字随机性实际上是“伪随机”。在本指南中，我们将解释真随机数生成器（TRNG）与伪随机数生成器（PRNG）的区别，以及为什么这一区别对网络安全至关重要。
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什么是随机性？
在数学中，如果一个数字序列不包含任何可识别的模式或顺序，就被认为是随机的。真随机意味着：即使知道序列中之前的数字，对预测下一个数字也毫无帮助。
虽然人类出了名地不擅长生成随机数（我们会回避重复数字、偏爱某些模式），但计算机本质上是确定性机器，它们严格按程序执行指令。那么，一台只懂“1”和“0”的机器如何产生随机性？
伪随机数生成器（PRNG）
绝大多数网页工具、电子游戏和软件应用都使用 PRNG。PRNG 是一种数学算法，它取一个初始值（称为“种子”），通过复杂方程运算，产生一个看起来随机的数字序列。
因为 PRNG 依赖数学，所以它是确定性的。如果今天、明天和十年后给 PRNG 完全相同的种子，它每次都会输出完全相同的数字序列。
这非常高效。PRNG 速度极快，每秒可以生成数百万个数字。对于打乱 Spotify 播放列表、在游戏中掷数字骰子或运行统计模拟这类事情，PRNG 完全够用。JavaScript 中标准的 Math.random() 函数就是一个 PRNG。你可以用我们的1-10随机数生成器实际测试。
正在生成密码？
安全需要真正不可预测的随机性。绝不要用标准 PRNG 生成密码。请改用我们安全的随机密码生成器。
真随机数生成器（TRNG）
真随机数生成器不依赖数学。它们从现实世界中不可预测的物理现象中提取随机性。
现代 TRNG 测量电子电路中的热噪声、光电效应，甚至用户按键的时间间隔。最著名的 TRNG 服务 Random.org 使用大气噪声（无线电静电）来生成数字。
由于这些物理事件受量子力学支配，它们在根本上不可预测。TRNG 不使用种子，其数字序列无论如何都无法复现。
为什么这一区别对安全至关重要
如果你只是抽取抽奖中奖者，或使用我们的随机分组生成器给玩家分组，PRNG 完全安全。“伪”随机性无关紧要。
然而，在密码学中，可预测性就等于脆弱性。如果黑客能推算出你的 PRNG 所使用的数学种子，他们就能复现你的计算机生成的每一个“随机”数——包括你的私人加密密钥和密码。
正因如此，浏览器开发了密码学安全的伪随机数生成器（CSPRNG），例如 window.crypto.getRandomValues()。这些算法仍然使用数学，但它们从高度不可预测的系统变量（如鼠标移动或 CPU 温度）中采集“种子”，并在数学上保证能通过严格的统计随机性测试。这正是驱动我们随机密码生成器等安全工具的后端技术。
如果你需要为活动生成保证不重复的唯一数字，PRNG 非常适合。你可以用我们的不重复随机数生成器工具试一试。
常见问题（FAQ）
JavaScript 中的 Math.random() 函数是真随机的吗？
不是。Math.random() 是伪随机数生成器（PRNG）。它使用数学算法和一个初始种子值产生看似随机的数字序列，但实际上完全确定、可预测。
PRNG 和 TRNG 有什么区别？
PRNG（伪随机数生成器）用数学产生看似随机但确定性的数字。TRNG（真随机数生成器）从大气噪声或放射性衰变等不可预测的物理现象中提取随机性，因此真正不可预测。
可以用伪随机数生成器生成密码吗？
不可以。绝不要用标准 PRNG 生成密码或加密密钥。由于 PRNG 是确定性的，能猜到种子的黑客就能复现你的确切密码。请务必使用密码学安全的伪随机数生成器（CSPRNG）或 TRNG。