如何使用 PHP 生成密码安全的随机数?
可能重复: 在 PHP 中安全随机数生成 我们需要生成一个加密随机字符串用作身份验证令牌，它将与数据库中的会话数据相关联.我们正在使用 PHP，它似乎没有内置合适的随机数生成器.我们如何使用 php 生成长度为 N 的密码安全随机字符串? 另外请注意，由于我们应用程序的性质，shell_exec 不适用. 解决方案 uniqid?文档有一个如何将其用于 cookie/会话的示
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用 openssl_random_pseudo_bytes() 替换 rand()
我需要替换 PHP 的 rand() 函数，该函数使用强加密随机数生成器. openssl_random_pseudo_bytes() 函数可让您访问强随机数生成器，但它会将其数据输出为字节字符串.相反，我需要一个介于 0 和 X 之间的整数. 我想关键是将 openssl_random_pseudo_bytes() 的输出转换为整数，然后您可以对其进行任何您需要的数学运算.我可以想到
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非安全随机数生成器和安全随机数生成器有什么区别?
正如标题所说:非安全随机数生成器和安全随机数生成器有什么区别? 解决方案 没有计算上可行的算法应该: 恢复种子，或 预测“下一点" 用于安全的随机数生成器. 示例:线性反馈移位寄存器产生大量随机数，但如果输出足够多，就可以发现种子并预测所有后续数字.
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Java中的SecureRandom安全种子
这段代码安全吗? SecureRandom randomizer = new SecureRandom(String.valueOf(new Date().getTime()).getBytes()); 这是实例化安全随机种子的正确方法吗? 解决方案 不，你应该避免使用 SecureRandom(byte[]) 构造函数.它既不安全也不便携. 它是不可移植的，因为它在 Wind
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SecureRandom:初始化一次还是每次都需要?
我们的团队正在使用 SecureRandom 生成密钥对列表(SecureRandom 被传递给 KeyPairGenerator).我们无法就使用以下两个选项中的哪一个达成一致: 每次我们需要生成密钥对时都创建一个新实例 初始化一个静态实例并将其用于所有密钥对 哪种方法通常更好，为什么? 添加:我的直觉是第二种选择更安全.但我唯一的论点是基于伪随机性源自当前时间戳的假设的
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如何让这个 PRNG 生成范围内的数字?
我发现 这个 我在下面做了这个，用于 JavaScript 中的 8 位和 16 位数字: const fetch = (x, o) =>{如果 (x >= o) {返回 x} 别的 {常量 v = (x * x) % o返回 (x 获取(x，65519)const fetch8 = (x) =>获取(x，2
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加密#randomBytes 的随机性如何?
crypto.randomBytes(20).toString('hex')有多随机? 就这么简单，我只需要知道. 解决方案 crypto.randomBytes()的随机性如何?通常，足够随机以用于您需要的任何目的. crypto.randomBytes() 生成 加密安全随机数据: crypto.randomBytes(size[, callback]) 生成加
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SecureRandom 与 NativePRNG 与 SHA1PRNG
我需要生成加密性强的随机数和字节数组.为此，我使用了 Java 的 SecureRandom 类.但我不确定根据加密强度选择哪种 PRNG 算法. 以下哪个实例会产生更不可预测的数字?或者他们是平等的? SecureRandom nativePrng = SecureRandom.getInstance("NativePRNG")SecureRandom sha1Prng = Secure
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如何在 python 中创建一个加密安全的随机数?
我正在用 python 做一个项目，我想创建一个加密安全的随机数，我该怎么做?我在网上读到常规随机发生器生成的数字在密码学上并不安全，并且函数 os.urandom(n) 返回我一个字符串，而不是一个数字. 解决方案 只要应用 ord 函数对 os.urandom，像这样 >>>导入操作系统>>>os.urandom(10)'m\xd4\x94\x00x7\xbe\x04\xa2R'>>
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Math.random() 在密码学上是安全的吗?
Javascript Math.random() 在不同浏览器中使用的算法有多好?可以用它来生成盐和一次性密码吗? 一个 random 我可以使用多少位? 解决方案 不；JavaScript 的 Math.random() 函数不是加密安全的随机数生成器.你最好使用 JavaScript Crypto Library 的 Fortuna 实现，它是一个强大的伪随机数生成器(查看 sr
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java.util.Random 和 java.security.SecureRandom 之间的区别
我的团队收到了一些生成随机令牌的服务器端代码(Java 中)，我对此有疑问 - 这些令牌的用途相当敏感 - 用于会话 ID、密码重置链接等.因此它们确实需要加密随机以避免有人猜测它们或暴力破解它们是可行的.令牌是“长"的，所以它是 64 位长. 代码当前使用 java.util.Random 类来生成这些标记.java.util 的 文档.Random 明确说明如下: java.
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生成一个范围内的 N 个随机数，总和为常数
我想从 [a,b] 之间的特定分布(例如均匀随机)中生成 N 个随机数，总和为常数 C.我已经尝试了一些我自己能想到的解决方案，其中一些提出了类似的线程，但它们中的大多数要么解决有限形式的问题，要么我无法证明结果仍然遵循所需的分布. 我尝试过的:生成 N 个随机数，将它们除以它们的总和，然后乘以所需的常数.这似乎可行，但结果不遵循数字应在 [a:b] 内的规则. 生成 N-1 个随机数
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得到N个总和为M的随机数
我想得到 N 个随机数，总和是一个值. 例如，假设我想要 5 个总和为 1 的随机数. 那么，一个有效的可能性是: 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 另一种可能是: 0.8 0.1 0.03 0.03 0.04 等等.我需要这个来为模糊 C 均值创建一个所有物矩阵. 解决方案 简答: 只需生成 N 个随机数，计算它们的总和，然后将每个数除以和乘以 M.
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android.content.res.Resources$NotFoundException: Main 中的字符串资源 ID 致命异常
我一直在尝试制作一个简单的程序来获取一个小的随机数并在文本视图中显示给用户.在最终获得随机数生成(我认为)之后，每当我运行时，程序都会抛出一个致命的异常.代码没有错误，但我是一个完整的新手，我开始很简单，以便我可以学习.几个小时后，我已经提交请求帮助.我几乎可以肯定我的随机数片段在错误的区域，我只是不确定该放在哪里.我尝试的所有地方都会引发相同的错误. 这是.java 包com.eai.v
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如何获得浮点范围之间的随机数?
randrange(start, stop) 只接受整数参数.那么如何获得两个浮点值之间的随机数呢? 解决方案 使用 random.uniform(a,b): >>>random.uniform(1.5, 1.9)1.8733202628557872
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如何从 Java 中的 HashMap 中选择一个随机键?
我正在使用一个大的 ArrayList>，我需要反复从随机 HashMap 中选择一个随机键(并用它做一些事情).选择随机 HashMap 很简单，但是我应该如何从这个 HashMap 中选择一个随机键呢? 速度很重要(因为我需要这样做 10000 次并且哈希图很大)，所以只需在 [0,9999] 中选择一个随机数 k，然后执行 .next()迭代器 k 次，真的不
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从 Java 中的 Map 中选择随机键和值集
我想从 Map 中获取随机键及其各自的值.这个想法是随机生成器将选择一个键并显示该值.棘手的部分是键和值都是字符串，例如 myMap.put("Geddy", "Lee"). 解决方案 HashMapX;随机随机=新随机()；列表keys = new ArrayList(x.keySet());String randomKey = keys.get(random.nextInt(
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随机体背景图像
我在网上尝试了几个教程，但似乎没有一个可以正常工作.我想我想做的很简单: 我需要在页面加载时随机显示 9 张不同的 .jpg 图像 - 作为背景.这应该很简单吧? 谢谢， 编辑(抱歉，忘记附上代码 - 在网络上找到): $(document).ready(function(){bgImageTotal=9；randomNumber = Math.round(Math.rando
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模行为背后的数学
序言 这个问题与 (P)RNG 和 rand() 的行为无关.这是关于使用对模均匀分布的两个值的幂. 简介 我知道不应该使用模 % 将值从一个范围转换为另一个值，例如从 rand() 功能:会有偏差.这里解释了 https://bitbucket.org/haypo/hasard/src/ebf5870a1a54/doc/common_errors.rst?at=default
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ORDER BY RAND() 似乎小于随机
我有一个相当简单的 SQL (MySQL): SELECT foo FROM bar ORDER BY rank, RAND() 我注意到当我刷新结果时，随机性很弱. 在此时的样本数据中，有 6 个具有相同秩的结果(整数零).有很多随机性测试，但这里有一个简单的手工测试:当运行两次时，两次运行的第一个结果应该是相同的，大约六分之一的时间.这当然不会发生，领先的结果至少有三分之一是相同的.
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