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伪随机数（PRN）是通过使用种子值作为输入的算法生成的，以产生模仿随机性的确定性序列。但是，这些序列在某个点之后不可避免地重复，因为它们是算法生成的。这些属性使系统更容易受到预测攻击，状态恢复攻击和回溯攻击的影响，每种攻击都对依赖不可预测的安全性熵的系统构成了重大风险。PRN的使用也可能导致由于其他情况下的偏见而引起的问题。例如，在仿真实验中，PRN的使用可以由于序列内的固有相关性引起偏见。这些效果会偏向结果，导致测量不正确，这反过来又可能导致结论。
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