什么是真随机数生成？

真正的随机数生成器 (TRNG) 使用非确定性源来产生随机性。大多数功能通过测量不可预测的自然过程来发挥作用，包括电离辐射活动的脉冲检测器、气体放电管和漏电电容器。

英特尔开发了一种商用芯片，通过开发未驱动电阻器上测量的电压来对热噪声进行采样。TRNG产生一个真随机数，一般采用硬件方法产生。

因为 TRNG 产生的随机数很难预测，因为 TRNG 是基于物理源生成的，而物理源预测随机值很复杂。因此，从 TRNG 产生的随机数是一种安全的方法，因为它的值相等是复杂的。

有以下可能的随机性来源，只要小心，它们就可以在计算机上简单地用于产生真正的随机序列。

声音/视频输入- 许多计算机都是用数字化一些真实世界模拟源的输入构成的，包括来自麦克风的声音或来自相机的视频输入。

来自没有插入权限的声音数字化仪或打开镜头盖的相机的“输入”基本上是热噪声。如果系统有足够的增益来识别任何东西，那么这样的输入可以支持相当高质量的随机位。

磁盘驱动器- 众所周知，由于空气湍流，磁盘驱动器的转速随机波动很小。低级磁盘寻道时间检测的扩展创建了包含这种随机性的一系列测量。

此类数据通常高度相关，因此需要进行大量处理。尽管如此，十年前的实验表明，通过这样的处理，即使是当时较慢计算机上的慢速磁盘驱动器也可以简单地每分钟创建 100 位或更多的优秀随机信息。

TRNG 可以产生在某些方法中存在偏差的输出，包括多于 0 的 1，反之亦然。已经开发了多种改变比特流以减少或消除偏差的方法。这些被定义为去偏算法。

一种去偏斜的方法是通过散列函数传递比特流。散列函数从任意长度的输入创建一个 n 位输出。对于去偏斜，可以通过散列函数确认 m ≥ n 的 m 个输入位块。

TRNG 太单调了，复杂的伪随机数生成器（公式）可以大量使用。TRNG 可以使用诸如物理或非物理噪声源。

在逻辑器件中，物理噪声源是完全受限的，因为逻辑器件应该始终处于清晰状态。它可以产生一个随机数，它需要一个不可控的随机现象。

物理现象通常用于在逻辑设备中生成随机数如下 -