【原创】开源Math.NET基础数学类库使用(14)C#生成安全的随机数前言1.什么是安全的随机数？2..NET中使用RNGCryptoServiceProvider的例子3.Math.NET中安全随机数类的实现4.资源

　　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。

　　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。

 　RNGCryptoServiceProvider的使用可以参考一个MSDN的例子：　　

　　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：