HTML Microdata document

This HTML5 document contains 189 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
n17	http://eprint.iacr.org/2006/
n21	https://web.archive.org/web/20081202124115/http:/random.hd.org/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
n14	http://csrc.nist.gov/groups/ST/toolkit/rng/documents/
n18	http://eprint.iacr.org/2007/
dbpedia-he	http://he.dbpedia.org/resource/
n40	http://docs.oracle.com/javase/6/docs/api/java/security/
n22	http://dbpedia.org/resource//dev/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
n30	http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/FIPS/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n13	http://csrc.nist.gov/groups/ST/toolkit/rng/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbp	http://dbpedia.org/property/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sq	http://sq.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
n28	http://blogs.msdn.com/michael_howard/archive/2005/01/14/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
n38	https://global.dbpedia.org/id/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
n12	http://csrc.nist.gov/groups/ST/toolkit/
n35	http://random.hd.org/
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item: dbr:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generator
rdf:type: yago:WikicatCryptographicallySecurePseudorandomNumberGenerators yago:Apparatus102727825 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Equipment103294048 yago:Whole100003553 yago:WikicatPseudorandomNumberGenerators dbo:Software yago:Generator103434188 yago:Object100002684 yago:Artifact100021939 yago:Instrumentality103575240
rdfs:label: Generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro 暗号論的擬似乱数生成器 Generatore di numeri pseudocasuali crittograficamente sicuro 密码学安全伪随机数生成器 Криптографічно стійкий генератор псевдовипадкових чисел Cryptographically secure pseudorandom number generator Kryptographisch sicherer Zufallszahlengenerator CSPRNG Криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел
rdfs:comment: Криптографічно стійкий генератор псевдовипадкових чисел — генератор псевдовипадкових чисел, який задовільняє додатковим умовам. Зокрема, він має генерувати такі послідовності, які не здатен відрізнити від повністю випадкових послідовностей жоден ефективний алгоритм за поліноміальний час. Іншими словами, жоден статистичний тест не буде здатен відрізнити отриману послідовність псевдовипадкових чисел від насправді випадкової послідовності. Таким чином, генерована послідовність: * повинна мати якнайбільш можливий період; * не повинна мати прихованих періодів; * повинна мати різномірний спектр. Криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел (англ. Cryptographically secure pseudorandom number generator, CSPRNG) — это генератор псевдослучайных чисел с определёнными свойствами, позволяющими использовать его в криптографии. Многие прикладные задачи криптографии требуют случайных чисел, например: * Генерация ключей * Одноразовые случайные числа (англ. Nonces) * Одноразовые шифроблокноты * Соль в схемах цифровой подписи, например ECDSA Un generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro (CSPRNG, del inglés «Cryptographically Secure PseudoRandom Number Generator») es un Generador de números pseudoaleatorios (PRNG) con características que lo hacen adecuado para su uso en criptografía. Muchos aspectos de la criptografía requieren números aleatorios, por ejemplo: * * Nonces * Sales en ciertos esquemas de firmas, incluyendo ECDSA, . * Libretas de un solo uso Nella sicurezza informatica un generatore di numeri pseudocasuali crittograficamente sicuro (detto in genere CSPRNG da Cryptographically Secure Pseudo-random Number Generator) è un generatore di numeri pseudo-casuali le cui proprietà lo rendono adatto all'uso in crittografia. Molti aspetti della crittografia richiedono numeri casuali, ad esempio: * Generazione di chiavi * Generazione di chiavi di sessione (detti nonce) * salt casuali richiesti da alcuni schemi di firma, come ECDSA, RSASSA-PSS * One-time pad A cryptographically secure pseudorandom number generator (CSPRNG) or cryptographic pseudorandom number generator (CPRNG) is a pseudorandom number generator (PRNG) with properties that make it suitable for use in cryptography. It is also loosely known as a cryptographic random number generator (CRNG) (see Random number generation § "True" vs. pseudo-random numbers). Most cryptographic applications require random numbers, for example: * key generation * nonces * salts in certain signature schemes, including ECDSA, RSASSA-PSS Um gerador de número pseudo-aleatório criptograficamente seguro (CSPRNG, na sigla em inglês) ou gerador de números pseudoaleatórios criptográfico (CPRNG, na sigla em inglês) é um gerador de números pseudoaleatórios (PRNG) com propriedades que o torna adequado para o uso na criptografia. Muitos aspectos da criptografia requerem números aleatórios, como por exemplo: * * * cifras de uso único * sais em certos esquemas de assinatura, como ECDSA, Ein kryptographisch sicherer Zufallszahlengenerator (auch kryptographisch geeigneter Zufallszahlengenerator, bzw. englisch cryptographically secure pseudo-random number generator (CSPRNG)) ist ein für die Kryptologie geeigneter Generator für Pseudozufallszahlen. Solche Zufallszahlen werden in vielen Bereichen der Kryptologie benötigt, wie zum Beispiel bei: * der Schlüsselgenerierung * einmal genutzten Nonces (zufällige Bytefolgen) * Stromverschlüsselung * Salt 暗号論的擬似乱数生成器（英語: cryptographically secure pseudo random number generator、暗号論的にセキュアな疑似乱数生成器、CSPRNG）とは、暗号技術での利用に適した特性を持つ擬似乱数生成器 (PRNG) である。暗号の応用では様々な場面で乱数を必要とする。例えば、以下のようなものがある。 * 鍵生成 * Nonce （プロトコル上1度だけ使われる数、number used once） * Salt （ECDSA、RSASSA-PSS などの署名スキーマで使われる） * ワンタイムパッドその際に必要な乱数の性質は様々である。例えば、何らかの暗号プロトコルで Nonce を生成する際に求められるのは一意性だけである。一方、鍵の生成には高い無作為性が求められる。ワンタイムパッドには暗号論的擬似乱数も不適で、高いエントロピーを持つ真の無作為情報源が必要であり、それにより情報理論的安全性を得る。密码学安全伪随机数生成器（亦作密码学伪随机数生成器，英文：Cryptographically secure pseudo-random number generator，通称CSPRNG），是一种能够通过运算得出密码学安全伪随机数的伪随机数生成器。相较于统计学伪随机数生成器和更弱的伪随机数生成器，CSPRNG所生成的密码学安全伪随机数具有额外的伪随机属性。 CSPRNG常被作为密码学原件，用以搭建更复杂的密码学应用。如，可变长CSPRNG和XOR函数搭配即构成流密码的编解码方法。
dcterms:subject: dbc:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generators dbc:Cryptographic_primitives dbc:Cryptographic_algorithms
dbo:wikiPageID: 182249
dbo:wikiPageRevisionID: 1122700450
dbo:wikiPageWikiLink: dbr:Normal_number dbr:Counter_mode dbr:Dual_EC_DRBG dbr:Cryptographic_hash_function dbr:NetBSD dbr:PKCS_1 dbr:Random dbr:RC4_cipher dbr:Johns_Hopkins_University dbc:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generators dbr:NIST dbr:Blum–Micali_algorithm dbr:Negligible_function dbr:Computational_indistinguishability dbr:Type_B_Cipher_Machine dbr:NIST_SP_800-90A dbr:Cryptography dbr:Information_theory dbr:American_National_Standards_Institute dbr:Blum_Blum_Shub dbr:University_of_Pennsylvania dbr:Block_cipher dbr:Evolutionary_algorithm dbr:Stream_cipher dbr:Shaanan_Cohney dbr:OpenBSD dbr:Matthew_D._Green dbr:Random_seed dbr:Cryptographic_hash dbc:Cryptographic_primitives dbr:Pseudorandom_number_generator dbr:Security_strength dbr:Key_generation dbr:Quadratic_residuosity_problem dbr:Federal_Information_Processing_Standard dbr:Asymptotic_security dbr:ISAAC_(cipher) dbr:Kleptography dbr:World_War_II_cryptography dbr:Edward_Snowden dbr:ChaCha20 dbr:Birthday_problem dbr:Cryptographer n22:random dbr:Uniform_distribution_(discrete) dbr:Linux dbr:National_Institute_of_Standards_and_Technology dbr:Andrew_Yao dbr:Integer_factorization dbr:ECDSA dbr:Salt_(cryptography) dbc:Cryptographic_algorithms dbr:Block_cipher_modes_of_operation dbr:Key_(cryptography) dbr:Microsoft dbr:Next-bit_test dbr:Randomness_extractor dbr:Nadia_Heninger dbr:Exclusive_or dbr:Certicom dbr:Cryptographic_Application_Programming_Interface dbr:Rc4 dbr:Linear-feedback_shift_register dbr:Random_number_generation dbr:MacOS dbr:The_New_York_Times dbr:CTR_DRBG dbr:John_von_Neumann dbr:CryptGenRandom dbr:Decisional_Diffie–Hellman_assumption dbr:National_Security_Agency dbr:Pi dbr:Block_cipher_mode_of_operation dbr:Virtual_private_network dbr:Randomness_tests dbr:Discrete_logarithm_problem dbr:Cipher dbr:Cryptanalysis dbr:Yarrow_algorithm dbr:Security_level dbr:One-time_pad dbr:Advanced_Encryption_Standard dbr:Bitwise_XOR dbr:SHA-1 dbr:Cryptographic_nonce dbr:Cryptographic_protocol dbr:FreeBSD dbr:RC4 dbr:WPA2 dbr:Polynomial-time dbr:Plaintext dbr:Entropy_(computing) dbr:API dbr:Backdoor_(computing) dbr:Triple_DES dbr:The_Guardian dbr:RSA_Security dbr:Fortuna_(PRNG)
dbo:wikiPageExternalLink: n12:random_number.html n13:documentation_software.html n14:SP800-22rev1a.pdf n17:190 n17:321 n18:048 n17:086.pdf n17:117 n28:353379.aspx n30:NIST.FIPS.186-4.pdf n35: n21: n40:SecureRandom.html
owl:sameAs: dbpedia-ru:Криптографически_стойкий_генератор_псевдослучайных_чисел dbpedia-uk:Криптографічно_стійкий_генератор_псевдовипадкових_чисел freebase:m.018x4l dbpedia-fa:مولد_امن_اعداد_شبه‌تصادفی_در_رمزنگاری dbpedia-de:Kryptographisch_sicherer_Zufallszahlengenerator dbpedia-he:מחולל_מספרים_פסידו-אקראיים_קריפטוגרפי wikidata:Q1790389 dbpedia-zh:密码学安全伪随机数生成器 dbpedia-it:Generatore_di_numeri_pseudocasuali_crittograficamente_sicuro dbpedia-ja:暗号論的擬似乱数生成器 dbpedia-es:Generador_de_números_pseudoaleatorios_criptográficamente_seguro dbpedia-pt:CSPRNG dbpedia-sq:Gjenerimi_i_Numrave_Random_në_Kriptografi n38:jf6y yago-res:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generator
dbp:wikiPageUsesTemplate: dbt:Citation_needed dbt:Mvar dbt:Wikibooks dbt:Reflist dbt:IETF_RFC dbt:Math dbt:Short_description dbt:Webarchive dbt:Vague dbt:= dbt:Cryptography_navbox dbt:Clarify dbt:Dubious dbt:Main
dbp:date: 2008-12-02
dbp:url: n21:
dbo:abstract: Nella sicurezza informatica un generatore di numeri pseudocasuali crittograficamente sicuro (detto in genere CSPRNG da Cryptographically Secure Pseudo-random Number Generator) è un generatore di numeri pseudo-casuali le cui proprietà lo rendono adatto all'uso in crittografia. Molti aspetti della crittografia richiedono numeri casuali, ad esempio: * Generazione di chiavi * Generazione di chiavi di sessione (detti nonce) * salt casuali richiesti da alcuni schemi di firma, come ECDSA, RSASSA-PSS * One-time pad La "qualità" della casualità per queste applicazioni è varia. Per la generazione di un nonce può essere richiesta solo l'unicità del numero generato. Per la creazione di una chiave è richiesta una qualità maggiore. Nel caso di one-time pad, la garanzia che il testo crittografato non sia violabile dipende unicamente dal fatto che la sorgente casuale utilizzata sia totalmente impredicibile. Idealmente la generazione di numeri casuali utilizza l'entropia ottenuta da un'altra sorgente, come un generatore di numeri casuali hardware o qualche processo impredicibile, anche se sono state trovate correlazioni inaspettate in processi di questo tipo. Da un punto di vista teorico la quantità di casualità — l'entropia — che può essere generata da un sistema è uguale all'entropia che è entrata nel sistema. Nella pratica però spesso sono necessari più numeri casuali di quelli che possono essere recuperati da una fonte di entropia. In questi casi vengono utilizzati i CSPRNG, che "spalmano" l'entropia su più bit. A cryptographically secure pseudorandom number generator (CSPRNG) or cryptographic pseudorandom number generator (CPRNG) is a pseudorandom number generator (PRNG) with properties that make it suitable for use in cryptography. It is also loosely known as a cryptographic random number generator (CRNG) (see Random number generation § "True" vs. pseudo-random numbers). Most cryptographic applications require random numbers, for example: * key generation * nonces * salts in certain signature schemes, including ECDSA, RSASSA-PSS The "quality" of the randomness required for these applications varies.For example, creating a nonce in some protocols needs only uniqueness.On the other hand, the generation of a master key requires a higher quality, such as more entropy. And in the case of one-time pads, the information-theoretic guarantee of perfect secrecy only holds if the key material comes from a true random source with high entropy, and thus any kind of pseudorandom number generator is insufficient. Ideally, the generation of random numbers in CSPRNGs uses entropy obtained from a high-quality source, generally the operating system's randomness API. However, unexpected correlations have been found in several such ostensibly independent processes. From an information-theoretic point of view, the amount of randomness, the entropy that can be generated, is equal to the entropy provided by the system. But sometimes, in practical situations, more random numbers are needed than there is entropy available. Also, the processes to extract randomness from a running system are slow in actual practice. In such instances, a CSPRNG can sometimes be used. A CSPRNG can "stretch" the available entropy over more bits. 暗号論的擬似乱数生成器（英語: cryptographically secure pseudo random number generator、暗号論的にセキュアな疑似乱数生成器、CSPRNG）とは、暗号技術での利用に適した特性を持つ擬似乱数生成器 (PRNG) である。暗号の応用では様々な場面で乱数を必要とする。例えば、以下のようなものがある。 * 鍵生成 * Nonce （プロトコル上1度だけ使われる数、number used once） * Salt （ECDSA、RSASSA-PSS などの署名スキーマで使われる） * ワンタイムパッドその際に必要な乱数の性質は様々である。例えば、何らかの暗号プロトコルで Nonce を生成する際に求められるのは一意性だけである。一方、鍵の生成には高い無作為性が求められる。ワンタイムパッドには暗号論的擬似乱数も不適で、高いエントロピーを持つ真の無作為情報源が必要であり、それにより情報理論的安全性を得る。理想的には、暗号プロトコル等に使用する乱数生成には高品質の情報源から得られるエントロピーを利用すべきである。それは、例えば量子論的な乱数生成器や予測不可能な何らかの系のプロセスである。情報理論的観点では、無作為性の程度とはエントロピーであり、ある系の入力のエントロピー以上のエントロピーは出力できないからである。しかし、実用システムでは、利用可能なエントロピー以上の乱数を必要とすることがある。無作為性を引き出すプロセスには時間が掛かるためである。そのような場合に CSPRNG を使うことがある。CSPRNG は利用可能なエントロピーをより多くのビット数に拡張する。 Криптографічно стійкий генератор псевдовипадкових чисел — генератор псевдовипадкових чисел, який задовільняє додатковим умовам. Зокрема, він має генерувати такі послідовності, які не здатен відрізнити від повністю випадкових послідовностей жоден ефективний алгоритм за поліноміальний час. Іншими словами, жоден статистичний тест не буде здатен відрізнити отриману послідовність псевдовипадкових чисел від насправді випадкової послідовності. Таким чином, генерована послідовність: * повинна мати якнайбільш можливий період; * не повинна мати прихованих періодів; * повинна мати різномірний спектр. Криптографически стойкий генератор псевдослучайных чисел (англ. Cryptographically secure pseudorandom number generator, CSPRNG) — это генератор псевдослучайных чисел с определёнными свойствами, позволяющими использовать его в криптографии. Многие прикладные задачи криптографии требуют случайных чисел, например: * Генерация ключей * Одноразовые случайные числа (англ. Nonces) * Одноразовые шифроблокноты * Соль в схемах цифровой подписи, например ECDSA Ein kryptographisch sicherer Zufallszahlengenerator (auch kryptographisch geeigneter Zufallszahlengenerator, bzw. englisch cryptographically secure pseudo-random number generator (CSPRNG)) ist ein für die Kryptologie geeigneter Generator für Pseudozufallszahlen. Solche Zufallszahlen werden in vielen Bereichen der Kryptologie benötigt, wie zum Beispiel bei: * der Schlüsselgenerierung * einmal genutzten Nonces (zufällige Bytefolgen) * Stromverschlüsselung * Salt Die Qualitätsanforderungen für die Zufälligkeit solcher Zahlen sind sehr unterschiedlich. Für Nonces genügt es, die Einmaligkeit der Zahl im Zufallsexperiment zu garantieren; für die Erstellung eines Hauptschlüssels oder sogar eines One-Time-Pads sind die Anforderungen an die Zahl ungleich höher. So bleibt ein One-Time-Pad in der Theorie nur unknackbar, wenn er aus natürlichen Zufallszahlen erstellt wurde. Grundsätzlich sind für einen CSPRNG dieselben Voraussetzungen wie für einen normalen Pseudozufallszahlengenerator vonnöten, allerdings müssen für die Sicherheit noch einige zusätzliche Bedingungen erfüllt sein. Zum einen darf die von ihm erzeugte Zahlenfolge nicht von einer echten Zufallszahlenfolge unterscheidbar sein. Zum anderen darf es nicht möglich sein, anhand der Ausgabe des Generators auf seinen internen Zustand zu schließen, auch wenn die genaue Funktionsweise bekannt ist. Das BSI spezifiziert Anforderungen an Zufallszahlengeneratoren zur Verwendung in Projekten der Bundesregierung in der technischen Richtlinie BSI TR-03116 und teilt diese in Funktionsklassen ein. Im Wesentlichen werden dort physikalische echte (Klassen PTG.2, PTG.3) und nicht-physikalische echte Zufallszahlengeneratoren (Klasse NTG.1) von deterministischen bzw. pseudo Zufallszahlengeneratoren (Klassen DRG.2, DRG.3) unterschieden.Jene in den Klassen PTG.3 und NTG.1 verarbeiten die gewonnene Entropie wiederum mit einem deterministischen Zufallszahlengenerator der Klasse DRG.3 und sind somit als hybride Zufallszahlengeneratoren anzusehen. Die ehemaligen Klassen PTG.1 und DRG.1 finden seit 2022 keine Beachtung mehr. 密码学安全伪随机数生成器（亦作密码学伪随机数生成器，英文：Cryptographically secure pseudo-random number generator，通称CSPRNG），是一种能够通过运算得出密码学安全伪随机数的伪随机数生成器。相较于统计学伪随机数生成器和更弱的伪随机数生成器，CSPRNG所生成的密码学安全伪随机数具有额外的伪随机属性。 CSPRNG常被作为密码学原件，用以搭建更复杂的密码学应用。如，可变长CSPRNG和XOR函数搭配即构成流密码的编解码方法。 Un generador de números pseudoaleatorios criptográficamente seguro (CSPRNG, del inglés «Cryptographically Secure PseudoRandom Number Generator») es un Generador de números pseudoaleatorios (PRNG) con características que lo hacen adecuado para su uso en criptografía. Muchos aspectos de la criptografía requieren números aleatorios, por ejemplo: * * Nonces * Sales en ciertos esquemas de firmas, incluyendo ECDSA, . * Libretas de un solo uso La «calidad» de aleatoriedad requerida por estas aplicaciones varía. Por ejemplo, crear una nonce en algunos protocolos necesita que solo sea única.En el otro extremo, la generación de una clave maestra requiere tanto una mayor calidad, como una mayor entropía. Y en el caso de Libretas de un solo uso, la garantía teórica del secreto perfecto sólo vale si el material para la clave es obtenido de una fuente realmente aleatoria con alta entropía. Idealmente, la generación de números aleatorios en un CSPRNG usa entropía obtenida de un fuente de alta calidad, que puede ser un o incluso procesos de sistemas impredecibles —aunque se han encontrado correlaciones inesperadas en varios procesos ostensiblemente independientes. Desde un punto de vista teórico, la cantidad de aleatoriedad y la entropía que puede ser generada es igual a la entropía provista por el sistema. Pero, algunas veces —en situaciones prácticas— es necesario mayor cantidad de números aleatorios que la entropía disponible. También, en la práctica, los procesos que extraen aleatoriedad del sistema en marcha son lentos. En tales instancias, un CSPRNG puede ser usado. Un CSPRNG puede «alargar» la entropía disponible sobre más bits. Cuando toda la entropía que se dispone está disponible antes que la ejecución del algoritmo comience, realmente tenemos un cifrador de flujo. Sin embargo, algunos diseños de criptosistemas permiten el ingreso de entropía durante la ejecución, en cuyo caso no es realmente un cifrador de flujo y por ende no puede ser usado como tal. Por lo tanto, el diseño de CSPRNG y cifradores de flujo están estrechamente relacionados. Um gerador de número pseudo-aleatório criptograficamente seguro (CSPRNG, na sigla em inglês) ou gerador de números pseudoaleatórios criptográfico (CPRNG, na sigla em inglês) é um gerador de números pseudoaleatórios (PRNG) com propriedades que o torna adequado para o uso na criptografia. Muitos aspectos da criptografia requerem números aleatórios, como por exemplo: * * * cifras de uso único * sais em certos esquemas de assinatura, como ECDSA, A "qualidade" da aleatoriedade necessária para essas aplicações varia.Por exemplo, criar uma para algum protocolo requer apenas singularidade.Por outro lado, a geração de uma chave mestre requer mais qualidade, tal como entropia. E no caso de cifras de uso único, a garantia da teoria da informação de sigilo perfeito apenas se mantém caso a geração da chave utilizar uma fonte verdadeiramente aleatória com alta entropia. Idealmente, a geração de números aleatórios em CSPRNGs usa entropia para obter fontes de alta qualidade, que podem ser um hardware ou um processo de sistema imprevisível; apesar de correlações inesperadas terem sido encontradas em tais diversos processos ostensivamente independentes. Do ponto de vista da informação teórica, a quantidade de aleatoriedade, a entropia que pode ser gerada, é igual a entropia fornecida pelo sistema. Porém, às vezes, em situações práticas, é necessário mais números aleatórios do que há entropia disponível. Além disso, o processo de extrair aleatoriedade de um sistema em execução pode ser lento na prática. Em tais casos, um CSPRNG pode ser utilizado. Um CSPRNG pode "ampliar" a entropia disponível sobre mais bits.
gold:hypernym: dbr:Generator
prov:wasDerivedFrom: wikipedia-en:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generator?oldid=1122700450&ns=0
dbo:wikiPageLength: 29174
foaf:isPrimaryTopicOf: wikipedia-en:Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generator