【原创】开源Math.NET基础数学类库使用(14)C#生成安全的随机数

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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 = 0; x <= 30; x++)
            Console.WriteLine(RollDice(6));
    }
    
    public static int RollDice(int NumSides)
    {    
        byte[] randomNumber = new byte[1];

        RNGCryptoServiceProvider Gen = new RNGCryptoServiceProvider();

        Gen.GetBytes(randomNumber);

        int rand = Convert.ToInt32(randomNumber[0]);

        return rand % NumSides + 1;
    }
}

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[4];
        _crypto.GetBytes(bytes);
        return BitConverter.ToUInt32(bytes, 0)*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*4];

#if !NET35
        using (var rnd = new RNGCryptoServiceProvider())
        {
            rnd.GetBytes(bytes);
        }
#else
        var rnd = new RNGCryptoServiceProvider();
        rnd.GetBytes(bytes);
#endif

        for (int i = 0; i < values.Length; i++)
        {
            values[i] = BitConverter.ToUInt32(bytes, i*4)*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[1024*4];

        while (true)
        {
            rnd.GetBytes(buffer);
            for (int i = 0; i < buffer.Length; i += 4)
            {
                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