Sta znaci na Srpskom PSEUDO-RANDOM - prevod na Српском

• псеудослучајне
• псеудо-случајни
• псеудо-насумични
• псеудослучајна
• псеудослучајну

Примери коришћења Pseudo-random на Енглеском и њихови преводи на Српски

That's the whole pseudo-random generator.
То је цели псеудо-насумични генератор.

So the nice thing about this is now, essentially, by doing this, each frame has a pseudo-random key.
Добра ствар овде је да сада сваки фрејм има псеудослучајни кључ.

Whereas for the pseudo-random function, he's always gonna get zero.
За псеудослучајну функцију, увек ће да добије 0.

So we have our adversary, who's trying to distinguish truly random function from a pseudo-random function.
Имамо нападача, који покушава да распозна истински случајну од псеудослучајне функције.

And that will give you a pseudo-random sequence that's as long as you need it to be.
То вам даје псеудо-насумични низ који је оне дужине која вам треба.

So you can see this, this very simple notation captures the whole definition of pseudo-random generators.
Видите да ово врло једноставно означавање обухвата целокупну дефиницију псеудослучајних генератора.

OpenBSD also uses a pseudo-random number algorithm based on ChaCha20 known as arc4random.
OpenBSD takođe koristi pseudo-slučajni numerički algoritam zasnovan na ChaCha20 poznat kao arc4random.

They are often random or pseudo-random numbers.
Основа су произвољни бројеви или псеудопроизвољни бројеви.

The(pseudo-random) number generator has certain characteristics(e.g., a long"period" before the sequence repeats).
Је( псеудо-случајни) генератор бројева има одређене карактеристике( нпр дуг" рок" пред понављања секвенце).

A related concept that more accurately captures what a block cipher is it's called a pseudo-random permutation.
Повезани појам који тачније обухвата шта је блок шифра је такозвана псеудослучајна пермутација.

The adversary can't tell that we switched from a pseudo-random string to a truly random string. Again, because the generator is secure.
Нападач не види да смо прешли са псеудослучајног низа на истински случајан, зато што је генератор безбедан.

So now that we understand what statistical tests are, we can go ahead and define, what is a secure pseudo-random generator.
Пошто смо разумели шта су то статистички тестови, можемо да дефинишемо безбедни псеудослучајни генератор.

Now one thing that I wanted to point out is that in fact any pseudo-random permutation, namely any block cipher, you can also think of it as a PRF.
Желео сам да нагласим да је свака псеудослучајна пермутација, наиме свака блок шифра, при томе и PRF.

If selected, OpenSSL will be asked to use the given file as entropy for initializing the pseudo-random number generator.
Ако је укључено, ОпенССЛ‑ у ће бити наложено да користи дати фајл као ентропију за припремање генератора псеудо- случајних бројева.

The property of the pseudo-random generator is that its output is indistinguishable from truly random.
Својство псеудослучајног генератора је да је његов излаз нераспознатљив од истински случајног. Дакле зато што је PRG безбедан, нападач не распознаје да смо направили ову измену.

If selected, OpenSSL will be asked to use the entropy gathering daemon(EGD) for initializing the pseudo-random number generator.
Ако је укључено, ОпенССЛ‑ у ће бити наложено да користи демон сакупљач ентропије( ЕГД) за припремање генератора псеудослучајних бројева.

In cryptographic applications, pseudo-random numbers cannot be used, since the adversary can predict them, making the algorithm effectively deterministic.
U kriptografskim aplikacijama, pseudo-slučajni brojevi se ne mogu koristiti, jer ih protivnik može predvideti, praveći efektivan deterministički algoritam.

So here, they're all concatenated together. And encrypted using, unfortunately, the same pseudo-random seed, in other words, using the same stream cipher key.
Дакле и оне су све повезане и шифроване истим псеудослучајним семеном, другим речима, истим кључем шифре тока.

And a software bug in a pseudo-random number routine, or a hardware bug in the hardware it runs on, may be similarly difficult to detect.
Slično tome, softverski bag u algoritmu za generisanje pseudo-slučajnih brojeva, ili hardverski bag u hardveru na kome generator radi, može biti komplikovan za otkrivanje.

So here in the top cloud, we're choosing a truly random function. In the bottom cloud, we're just choosing a random key for a pseudo-random function.
У овом горњем облачићу, бирамо истински случајну функцију, а у доњем облачићу, бирамо насумице кључ за псеудослучајну функцију.

Computational random number generators can typically generate pseudo-random numbers much faster than physical generators, while physical generators can generate"true randomness.".
Računski generatori obično generišu pseudo-slučajne brojeve mnogo brže nego hardverski generatori, dok hardverski generatori mogu generisati„ pravu slučajnost”.

So these are the weaknesses that are known of RC4 and, as a result, it's recommended that new systems actually not use RC4 and instead use a modern pseudo-random generator.
Дакле то су слабости које су уочене у RC4, тако да се препоручује да нови системи не користе RC4, већ да уместо тога користе савремене псеудо-насумичне генераторе.

That if I give you a pseudo-random distribution. In other words, I choose K at random, and that outputs a G of K. That distribution is computationally indistinguishable from the uniform distribution.
Да ако вам дам псеудослучајну расподелу, другим речима, одаберем k насумично, и избацим G( k), та расподела је рачунски нераспознатљива од униформне расподеле.

So now that we've seen two weak examples, let's move on to better examples, and in particular the better pseudo-random generators come from what's called the eStream Project.
Сада када смо видели две слабе шифре, пређимо на боље примере; заправо бољи псеудо-насумични генератори потичу од такозваног еСтрим пројекта.

Pseudo-random number sampling algorithms are used to transform uniformly distributed pseudo-random numbers into numbers that are distributed according to a given probability distribution.
Алгоритми узорковања псеудо-случајних бројева се користе за трансформацију равномерно распоређених псеудо-случајних бројева у бројеве који се дистрибуирају према датој расподели вероватноће.

He started a Geohashing wiki based on one of his comics which contains an algorithm that generates pseudo-random coordinates around the world every day.[24].
Започео је геокешинг вики који је базиран на једном од његових стрипова који садржи алгоритам који генерише псеудослучајне координате широм света сваког дана.[ 20].

However a pseudo-random distribution generated by this generator G. Because the seed space is so small, the set of possible outputs is really, really small, it's tiny inside of, 01 to the N. And this is really all that the generator can output.
Међутим, псеудослучајна расподела коју даје овај генератор G, зато што је простор семена тако мали, скуп могућих излаза је врло, врло мали, сићушан унутар на n. И то је све што генератор може да избаци.

Generally, in applications having unpredictability as the paramount, such as in security applications, hardware generators are generally preferred over pseudo-random algorithms, where feasible.
Generalno, u primenama gde je nepredvidjlivost glavna, kao što je u bezbednostnim primenama, hardverski generatori slučajnih brojeva su uglavnom poželjniji od pseudo-slučajnih algoritama.

Sawilowsky lists the characteristics of a high quality Monte Carlo simulation: the(pseudo-random) number generator has certain characteristics(e.g., a long"period" before the sequence repeats) the(pseudo-random) number generator produces values that pass tests for randomness there are enough samples to ensure accurate results the proper sampling technique is used the algorithm used is valid for what is being modeled it simulates the phenomenon in question.
Слабе корелације између узастопних узорака је често пожељно/ неопходно Савиловски наводи карактеристике квалитетне Монте Карло симулације: је( псеудо-случајни) генератор бројева има одређене карактеристике( нпр дуг" рок" пред понављања секвенце) је( псеудо-случајни) генератор бројева који производи вредности које пролазе тестове случајности има довољно узорака како би се осигурали тачни резултати користи се правилна техника узорковања алгоритам се користи за оно за шта је моделиран симулира феномен у питању.

So over the years, some weaknesses have been found in RC4, and as a result, it's recommended that new projects actually not use RC4 but rather use a more modern pseudo-random generator as we will discuss toward the end of the segment.
Током година, пронађене су неке слабости у RC4, тако да се препоручује да се у новим пројектима не користи, већ да се користи савремени псеудо-случајни генератор који ћемо да разматрамо при крају овог одељка.