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前言
真正意义上的随机数（或者随机事件）在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。伪随机数的作用在开发中的使用非常常见，因此.NET在System命名空间，提供了一个简单的Random随机数生成类型。但这个类型并不能满足所有的需求，本节开始就将陆续介绍Math.NET中有关随机数的扩展以及其他伪随机生成算法编写的随机数生成器。
今天要介绍的是Math.NET中利用C#快速的生成安全的随机数。
如果本文资源或者显示有问题，请参考 本文原文地址：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4301554.html
1.什么是安全的随机数？
Math.NET在MathNet.Numerics.Random命名空间中的实现了一个基于System.Security.Cryptography.RandomNumberGenerator的安全随机数发生器。
实际使用中，很多人对这个不在意，那么Random和安全的随机数有什么区别，什么是安全的随机数呢?
在许多类型软件的开发过程中，都要使用随机数。例如纸牌的分发、密钥的生成等等。随机数至少应该具备两个条件：
1. 数字序列在统计上是随机的。
2. 不能通过已知序列来推算后面未知的序列。
只有实际物理过程才是真正随机的。而一般来说，计算机是很确定的，它很难得到真正的随机数。所以计算机利用设计好的一套算法，再由用户提供一个种子值，得出被称为“伪随机数”的数字序列，这就是我们平时所使用的随机数。
这种伪随机数字足以满足一般的应用，但它不适用于加密等领域，因为它具有弱点：
1. 伪随机数是周期性的，当它们足够多时，会重复数字序列。
2. 如果提供相同的算法和相同的种子值，将会得出完全一样的随机数序列。
3. 可以使用逆向工程，猜测算法与种子值，以便推算后面所有的随机数列。
对于这个随机数发生器，本人深有体会，在研究生期间，我的研究方向就是 流密码，其中一个主要的课题就是 如何生成高安全性能的随机数发生器，研究了2年吧，用的是 混沌生成伪随机数，用于加密算法。.NET自带的Random类虽然能满足常规要求，但在一些高安全场合，是不建议使用的，因为其生成的随机数是可以预测和破解的。所以在.net中也提供了一个用于加密的RandomNumberGenerator。Math.NET就是该类的一个翻版。虽然其效率要比Random更低，但是更安全。
2..NET中使用RNGCryptoServiceProvider的例子
RNGCryptoServiceProvider的使用可以参考一个MSDN的例子：
using System;
using System.IO;
using System.Text;
using System.Security.Cryptography; class RNGCSP
{
public static void Main()
{
for(int x = ; x <= ; x++)
Console.WriteLine(RollDice());
} public static int RollDice(int NumSides)
{
byte[] randomNumber = new byte[]; RNGCryptoServiceProvider Gen = new RNGCryptoServiceProvider(); Gen.GetBytes(randomNumber); int rand = Convert.ToInt32(randomNumber[]); return rand % NumSides + ;
}
}
3.Math.NET中安全随机数类的实现
随机数生成器算法的实现基本都类似，这里就看一下Math.NET中安全的随机数生成器CryptoRandomSource类的实现：
public sealed class CryptoRandomSource : RandomSource, IDisposable
{
const double Reciprocal = 1.0/uint.MaxValue;
readonly RandomNumberGenerator _crypto; /// <summary>
/// Construct a new random number generator with a random seed.
/// </summary>
/// <remarks>Uses <see cref="System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider"/> and uses the value of
/// <see cref="Control.ThreadSafeRandomNumberGenerators"/> to set whether the instance is thread safe.</remarks>
public CryptoRandomSource()
{
_crypto = new RNGCryptoServiceProvider();
} /// <summary>
/// Construct a new random number generator with random seed.
/// </summary>
/// <param name="rng">The <see cref="RandomNumberGenerator"/> to use.</param>
/// <remarks>Uses the value of <see cref="Control.ThreadSafeRandomNumberGenerators"/> to set whether the instance is thread safe.</remarks>
public CryptoRandomSource(RandomNumberGenerator rng)
{
_crypto = rng;
} /// <summary>
/// Construct a new random number generator with random seed.
/// </summary>
/// <remarks>Uses <see cref="System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider"/></remarks>
/// <param name="threadSafe">if set to <c>true</c> , the class is thread safe.</param>
public CryptoRandomSource(bool threadSafe) : base(threadSafe)
{
_crypto = new RNGCryptoServiceProvider();
} /// <summary>
/// Construct a new random number generator with random seed.
/// </summary>
/// <param name="rng">The <see cref="RandomNumberGenerator"/> to use.</param>
/// <param name="threadSafe">if set to <c>true</c> , the class is thread safe.</param>
public CryptoRandomSource(RandomNumberGenerator rng, bool threadSafe) : base(threadSafe)
{
_crypto = rng;
} /// <summary>
/// Returns a random number between 0.0 and 1.0.
/// </summary>
/// <returns>
/// A double-precision floating point number greater than or equal to 0.0, and less than 1.0.
/// </returns>
protected override sealed double DoSample()
{
var bytes = new byte[];
_crypto.GetBytes(bytes);
return BitConverter.ToUInt32(bytes, )*Reciprocal;
} public void Dispose()
{
#if !NET35
_crypto.Dispose();
#endif
} /// <summary>
/// Fills an array with random numbers greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.
/// </summary>
/// <remarks>Supports being called in parallel from multiple threads.</remarks>
public static void Doubles(double[] values)
{
var bytes = new byte[values.Length*]; #if !NET35
using (var rnd = new RNGCryptoServiceProvider())
{
rnd.GetBytes(bytes);
}
#else
var rnd = new RNGCryptoServiceProvider();
rnd.GetBytes(bytes);
#endif for (int i = ; i < values.Length; i++)
{
values[i] = BitConverter.ToUInt32(bytes, i*)*Reciprocal;
}
} /// <summary>
/// Returns an array of random numbers greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.
/// </summary>
/// <remarks>Supports being called in parallel from multiple threads.</remarks>
[TargetedPatchingOptOut("Performance critical to inline this type of method across NGen image boundaries")]
public static double[] Doubles(int length)
{
var data = new double[length];
Doubles(data);
return data;
} /// <summary>
/// Returns an infinite sequence of random numbers greater than or equal to 0.0 and less than 1.0.
/// </summary>
/// <remarks>Supports being called in parallel from multiple threads.</remarks>
public static IEnumerable<double> DoubleSequence()
{
var rnd = new RNGCryptoServiceProvider();
var buffer = new byte[*]; while (true)
{
rnd.GetBytes(buffer);
for (int i = ; i < buffer.Length; i += )
{
yield return BitConverter.ToUInt32(buffer, i)*Reciprocal;
}
}
}
}
4.资源
源码下载：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4264638.html
如果本文资源或者显示有问题，请参考 本文原文地址：http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4301519.html