从零到壹学习密码学第二十讲：随机数
作者：黎跃春
孔壹学院创始人兼CEO
黎跃春：孔壹学院创始人兼CEO，国内区块链布道先行者，通信和信息技术培养工程区块链高级授课专家。如果您有任何关于区块链的问题，可以加入区块链技术交流QQ群729666975，我们会为您一一解答。
从零到壹学习密码学为一个系列，一共20讲，包括初识密码学、Hash 函数、对称加密算法、数字签名、椭圆曲线加解密、公钥基础设施( PKI )、零知识证明、随机数等，为大家详尽的介绍密码学的学习过程。今天我们将为大家介绍从零到壹学习密码学第二十讲：随机数。话不多说，马上开启我们的密码学学习之旅。
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随机数的应用场景
下面的场景中就会用到随机数
生成密钥
用于对称密码和消息认证码。
生成密钥对
用于公钥密码和数字签名。
生成初始化向量(IV )
用于分组密码的CBC、CFB和OFB模式。
生成nonce
用于防御重放攻击以及分组密码的CTR模式等。
生成盐
用于基于口令的密码( PBE)等。
随机数的分类
随机数主要分为以下三类：
弱伪随机数
强伪随机数
真随机数
随机数的分类是根据随机数的性质进行的分类。随机数的性质分为以下三类：
随机性一不存在统计学偏差，是完全杂乱的数列
不可预测性一不能从过去的数列推测出”下一个出现的数
不可重现性一除非将数列本身保存下来，否则不能重现相同的数列
密码技术中所使用的随机数,仅仅具备随机性是不够的，至少还需要具备不可预测性才行。
GoLang 中的伪随机数
在 中，我们可以通过 包里的方法来生成一个伪随机数：
你会发现运行的结果一直是 ，怎样才能显示不同的结果，需要了解一下“随机种子”的概念。
随机种子
伪随机数，是使用一个确定性的算法计算出来的似乎是随机的数序，因此伪随机数实际上并不随机。
那么自然，在计算伪随机数时假如使用的开始值不变的话，那么算法计算出的伪随机数的数序自然也是不变的咯。
这个“开始值”，就被称为随机种子。
可以通过 方法设置随机种子，如果不设置，则默认值显示为 1，为了保证每次伪随机数生成器工作时使用的是不同的种子，通常的做法是采用当前时间作为种子。
真随机数
如果我们的应用对安全性要求比较高，需要使用真随机数的话，那么可以使用 包中的方法。
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