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　　1999年，Intel发布了Intel810芯片组时，就配备硬件随机数生成器，原理是电阻和振荡器产生的热噪声。目前，大部分芯片都集成了硬件随机数生成器，使用非常方便。

　　真随机数生成器(True Random Number Generator，TRNG)，通过物理方法模拟自然界中的随机过程，真随机数无法预测且无周期性。

　　伪随机数生成器(Pseudo Random Number Generator，PRNG)，通过数学方法生成和真随机数具有相似以统计特征的伪随机数。如果能够通过统计检验，就可以当成真随机数使用。

　　随机数表法，即用真随机数生成大量随机数，存到数据库中，使用时再从数据库中调用。在20世纪早期，这种方法被大量使用，现在因为需要占用大量存储空间，已经很少被使用。

　　振荡器采样：如Intel810RNG芯片，利用热噪声放大后，影响一个电压控制的振荡器，再通过一个高频振荡器来收集数据，得到随机数。

　　直接放大电路噪声：直接以热噪声等电路噪声为随机源，通过运放放大，统计一定时间内达到阈值的信号数以此得到随机数。

　　电路亚稳态：2010年德国研究团队利用计算机内存双态触发器作为随机的一个额外层，触发器可以在0和1状态切换。在切换之前，触发器处于无法预测的亚稳态，内存中内容为完全随机值。

　　混沌电路：混沌电路的输出结果对初始条件很敏感，不可预测，且在IC易于集成，可产生效果不错的线.

　　TRNG生成的随机数是无周期性、不可预测、分布均匀，然而TRNG技术要求高，生成速度低，难以满足计算机高速计算需要。因此为了提高数据产生率，TRNG的结果往往作为PRNG种子值，并以此生成伪随机的输出序列。伪随机数算法：

　　1. 基于二进制字段上的矩阵线性递归，可以快速产生高质量的伪随机数。随机数范围[0，2*k)，k=19937，32，64。计算机各种语言常用的伪随机数算法。

　　中国：GB/T 32915-2016 信息安全技术 二元序列随机性检测方法

　　：生成1000*1Mb数据，然后用NIST工具进行墒源质量分析。1. 采集随机数，用16进制输出32位随机数

　　2. 用脚本转换成二进制文件，比特流3. 用NIST软件对比特流文件进行分析，并且得到报告。

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