Random Number Generation: Types and Techniques

Linear congruential generator. A simple example of a pseudo random number 

generator is the linear congruential generator. The formula for the algorithm it uses is: 

s

i+1 

= (a* s

i

 + c) mod m (Chan, 2009). This algorithm requires an initial value for s

o

, 

and chosen constants a, c, and m. If the constants are selected in accordance with the 

well-established rules publicly available, such as choosing an m value that is prime, then 

this algorithm will produce every value zero through m exactly once in its period, which 

is m, and is uniformly distributed. This algorithm demonstrates the point that pseudo 

random generators are deterministic. The entropy for this generator is the initial s

o

 value, 

since a, c, and m will most likely remain constant between uses. Once s

o

 is selected, the 

entire resulting sequence is solidified even before it is calculated. Although the sequence 

is unpredictable initially, once a seed value for the system is reused or an attacker 

recognizes the number sequence, then subsequent values can be predicted. The Boost 

library, a popular programming package, includes an implementation of a linear 

congruential generator (Chan, 2009).