1. PRNG
PRNG(pseudorandom number generator)伪随机数生成器是指通过特定算法生成一系列的数字，使得这一系列的数字看起来是随机的，但是实际是确定的，所以叫伪随机数。
伪随机数的生成算法如下：
G : { 0 , 1 } t ↦ { 0 , 1 } T , T > > t G:\{0,1\}^t\mapsto\{0,1\}^T, T>>t G:{
0,1}t↦{
0,1}T,T>>t
其中 { 0 , 1 } t \{0,1\}^t {
0,1}t为“true random bits”，即随机数种子seed。
与伪随机数对应的是真随机数。真随机数可来源于热噪声。
并不是所有的PRNG都是密码学安全的。在密码学中PRNG常用于构建session keys和stream ciphers。
伪随机数生成器应可抵抗统计测试statistical test以及The Next-Bit Test（即已知前i个数字，无法推论第i+1个数字。）。
2. PRF
已知 x 1 , . . . , x m , F K ( x 1 ) , . . . , F K ( x m ) x_1,...,x_m,F_K(x_1),...,F_K(x_m) x1,...,xm,FK(x1),...,FK(xm)，对任何 x m + 1 x_{m+1} xm+1均无法预测相应的 F K ( x m + 1 ) F_K(x_{m+1}) FK(xm+1)。
参考资料：
[1] https://crypto.stanford.edu/pbc/notes/crypto/prng.html
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Cryptographically_secure_pseudorandom_number_generator
[3] https://crypto.stackexchange.com/questions/12436/what-is-the-difference-between-csprng-and-prng
[4] https://crypto.stanford.edu/pbc/notes/crypto/prf.html