Algorithme sécurisé (à la différence de Random Number Generator (RNG)) de génération de nombres pseudo-aléatoires (pérodiques), utilisé pour la génération de clés.

Un générateur de nombres pseudo-aléatoires, pseudorandom number generator (PRNG) en anglais, est un algorithme qui génère une séquence de nombres présentant certaines propriétés du hasard. Par exemple, les nombres sont supposés être approximativement indépendants les uns des autres, et il est potentiellement difficile de repérer des groupes de nombres qui suivent une certaine règle (comportements de groupe).

Cependant, les sorties d'un tel générateur ne sont pas entièrement aléatoires ; elles s'approchent seulement des propriétés idéales des sources complètement aléatoires. John von Neumann insista sur ce fait avec la remarque suivante : « Quiconque considère des méthodes arithmétiques pour produire des nombres aléatoires est, bien sûr, en train de commettre un péché ». De vrais nombres aléatoires peuvent être produits avec du matériel qui tire parti de certaines propriétés physiques stochastiques (bruit d'une résistance par exemple).

La raison pour laquelle on se contente d’un rendu pseudo-aléatoire est : d’une part qu’il est difficile d’obtenir de « vrais » nombres aléatoires et que, dans certaines situations, il est possible d’utiliser des nombres pseudo-aléatoires, en lieu et place de vrais nombres aléatoires ; d’autre part, que ce sont des générateurs particulièrement adaptés à une implémentation informatique, donc plus facilement et plus efficacement utilisables.

Les méthodes pseudo-aléatoires sont souvent employées sur des ordinateurs, dans diverses tâches comme la méthode de Monte-Carlo, la simulation ou les applications cryptographiques. Une analyse mathématique rigoureuse est nécessaire pour déterminer le degré d'aléa d'un générateur pseudo-aléatoire. Robert R. Coveyou du Oak Ridge National Laboratory écrivit dans un article que « la génération de nombres aléatoires est trop importante pour être confiée au hasard ».

La plupart des algorithmes pseudo-aléatoires essaient de produire des sorties qui sont uniformément distribuées. Une classe très répandue de générateurs utilise une congruence linéaire. D'autres s'inspirent de la suite de Fibonacci en additionnant deux valeurs précédentes ou font appel à des registres à décalage dans lesquels le résultat précédent est injecté après une transformation intermédiaire. Certains générateurs pseudo-aléatoires sont dits cryptographiques quand certaines contraintes sont satisfaites. Citons entre autres Fortuna, Yarrow ou Blum Blum Shub.

Voir:

• Random Number Generator (RNG)