如果随机数搞乱了，那么基于它之上的所有安全都是可疑的。
If random numbers are messed up, all security based on it is suspicious.
我专门研究随机数生成过程。
随机数是确保安全性的重要组成部分。
Random Numbers are a key component to making all this security happen.
随后出现一个随机数,然后他们再追问答案
So it comes up with a random number then they asked for the answer.
清单7：用随机数重写。
因而在这个例子中，我将使用这种随机数技术。
Thus, in this example, I shall use this random number technique.
另外，随机数不必按照线性选择。
为什么总是第一个随机数是一样吗？
通过CA核生成用于加密的随机数。
使用了新的Random类来生成随机数序列。
我如何能产生相同和不同的随机数？
如何在XML消息中使用随机数作为加密密钥？
How to use a random number as an encryption key in XML messages?
我想获得有关伪随机数生成的说明。
I would like to get clarifications on Pseudo Random Number generation.
本文是随机数的随机性标准的文档。
就是您的随机数。
我知道会有一个随机数的交换，使这。
I know that the there will be a random number exchange that prevents this.
其中的随机数算法非常犀利。
从随机类产生的随机数是随机生成的。
The numbers generated from the Random class are on random to a degree.
该模式由口令、随机数和同构难题构成。
Themodel is composed of password, random number and isomorphic puzzle.
在同一时间产生真随机数？
其他的增强有设备的随机数生成器以及双精度的支持。
Other enhancements are on-device random number generation and double precision support.
真实随机数是一种很有价值而且稀有资源。
我个人使用它，每当我需要良好的随机数。
随机数的应用十分广泛。
分析表明，该真随机数发生器具有良好的性能。
Analysis shows that this true random number generator has good performance.
是否有机会在伪随机数生成中获得重复的数字？
Is there any chance for getting repeated Numbers in Pseudo Random number Generation?
是否有机会在伪随机数生成中获得重复的数字？
Is there any chance for getting repeated Numbers in Pseudo Random number Generation?
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