algorithm - 结合 PRNG 和“真正的”随机、快速和（也许）愚蠢的方式

Question

采用像 xoroshiro 或 xorshift 这样的快速 PRNG 和像 /dev/random 这样的基于“真实”熵的生成器。

使用“真”随机播种 PRNG，但也从“真”随机中获取单个数字，并使用它对来自 PRNG 的所有结果进行异或运算以产生最终输出。

然后，每隔一段时间替换一次这个数字（例如，在生成 10000 个随机数之后）。

也许这很幼稚，但我希望这可以改善 PRNG 的某些方面，例如周期大小，而对速度的影响可以忽略不计。我怎么了？

我在这里关心的是生成 UUID（快速），它们基本上是 128 位数字，应该是“真正唯一的”。我担心的是，使用像 xorshift 系列这样的现代 PRGN，其周期接近“仅”2 ^ 128，熵种子 PRNG 生成器的碰撞机会并不像真正随机数那样可以忽略不计。

标签： algorithmrandom

Answer 1

与普通的 PRNG 相比，这些改进只是很小的。例如，用于屏蔽结果的单个真随机数可以通过对连续结果进行异或来消除。这将与连续的普通 PRNG 数字的 XOR 相同。因此，如果您可以预测 PRNG，那么对改进后的序列做同样的事情并不太难。