Definición de pseudoaleatoriedad (informática)
Pseudoaleatoriedad en informática se refiere a la generación de secuencias de números que aparentan ser aleatorios, pero que en realidad son producidos por algoritmos deterministas ejecutados por computadoras. Estos números, llamados números pseudoaleatorios, no son verdaderamente aleatorios porque, dado el mismo punto de partida (llamado semilla), siempre generarán la misma secuencia.
Las computadoras, por su naturaleza determinista, no pueden producir verdadera aleatoriedad sin ayuda de fuentes externas. Por eso, emplean algoritmos matemáticos llamados generadores de números pseudoaleatorios (PRNG, por sus siglas en inglés), que simulan la aleatoriedad de manera eficiente y rápida. Ejemplos de algoritmos PRNG populares son el Linear Congruential Generator (LCG) y el Mersenne Twister.
Ejemplo: Si se utiliza el mismo algoritmo PRNG y la misma semilla en dos computadoras distintas, ambas generarán exactamente la misma secuencia de números pseudoaleatorios.
Estos números son ampliamente utilizados en aplicaciones como criptografía, simulaciones, videojuegos, sorteos digitales, y algoritmos de inteligencia artificial. Por ejemplo, en un videojuego, los números pseudoaleatorios pueden determinar la aparición de enemigos o la baraja de cartas, haciendo que cada partida sea diferente.
Ventajas y desventajas de la pseudoaleatoriedad
- Ventajas:
- Permite reproducir experimentos y simulaciones exactamente, facilitando la depuración y el análisis.
- Es más rápida y eficiente que la generación de números verdaderamente aleatorios.
- Fácil de implementar en cualquier lenguaje de programación.
- Desventajas:
- No es adecuada para aplicaciones que requieren verdadera aleatoriedad, como la criptografía de alto nivel.
- Si se conoce la semilla y el algoritmo, la secuencia es completamente predecible.
- Puede presentar patrones o ciclos, especialmente con algoritmos simples o semillas poco variadas.
Comparación con la aleatoriedad verdadera
A diferencia de los números pseudoaleatorios, los números verdaderamente aleatorios se obtienen de fenómenos físicos impredecibles, como el ruido atmosférico, la radiación o fluctuaciones eléctricas. Estos sí son impredecibles incluso si se conocen las condiciones iniciales. Para aplicaciones de alta seguridad, como la generación de claves criptográficas, se recomienda utilizar generadores de números aleatorios verdaderos (TRNG, por sus siglas en inglés) o combinar fuentes de entropía externas con PRNG robustos.
¿Qué es un PRNG?
Un PRNG (pseudo-random number generator) es un algoritmo o función que, a partir de una semilla (seed), produce una secuencia de números que parecen aleatorios. Existen variantes como el DRNG (digital random number generator) y DRBG (deterministic random bit generator).
Pasos para usar un PRNG:
- Proporcionar una semilla al PRNG (por ejemplo, la hora actual).
- Solicitar el siguiente número pseudoaleatorio de la secuencia.
La semilla determina el punto de inicio de la secuencia. Si se repite la semilla, se repite la secuencia.
Ejemplos prácticos de generación de números pseudoaleatorios
En Windows (línea de comandos/BAT):
La variable %RANDOM% genera un número entre 0 y 32767.
echo "Numero aleatorio: %RANDOM%"
En hojas de cálculo (Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc):
La fórmula =RAND() produce un número entre 0 y 1. Cada vez que se recalcula la hoja, el valor cambia.
En programación:
- C: Usando stdlib.h y time.h para la semilla.
srand(time(NULL));
int r = rand();
printf("Numero aleatorio: %d", r);
- C++: Similar a C, usando srand y rand.
srand(time(NULL));
std::cout << rand();
- JavaScript:
console.log(Math.random()); // Número entre 0 y 1
¿Es seguro usar números pseudoaleatorios en criptografía?
No. Los PRNG tradicionales no son seguros para criptografía porque, si se conoce el algoritmo y la semilla, la secuencia puede ser reproducida y predicha. Para seguridad informática se usan PRNG criptográficamente seguros (CSPRNG), que incorporan técnicas adicionales y fuentes de entropía para evitar la predicción.
Mejorando la pseudoaleatoriedad
Para mejorar la calidad de la pseudoaleatoriedad, se recomienda:
- Usar semillas complejas y no predecibles (por ejemplo, combinando la hora, el estado del sistema y datos de sensores físicos).
- Utilizar algoritmos avanzados como Mersenne Twister o CSPRNG en lugar de generadores simples.
- En algunos casos, mezclar fuentes de entropía externas con los PRNG.
Resumen
Los números pseudoaleatorios son una herramienta fundamental en computación, simulaciones y entretenimiento digital. Aunque no son verdaderamente aleatorios, pueden cumplir con los requisitos de muchas aplicaciones si se eligen algoritmos y semillas adecuadas. Para aplicaciones críticas como la criptografía, es imprescindible utilizar métodos de generación de números aleatorios más robustos y seguros.
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 14-07-2025
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2025). Definición de pseudoaleatoriedad. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/pseudoaleatoriedad.php
