Benchmark di generatori di numeri pseudocasuali

Ogni applicazione crittografica si basa sulla generazione di numeri random. Pertanto, la sicurezza di queste applicazioni è strettamente dipendente dalle proprietà statistiche dei sottesi generatori di numeri casuali impiegati. Lo scopo di questa ricerca è prendere una vasta serie di generatori di numeri pseudocasuali (PRNG) considerati dalla comunità scientifica come validi fonti di randomness e valutarne le principali proprietà statistiche attraverso una serie di test utilizzando la NIST test suite. In particolare, andremo a stilare una classifica dei PRNG analizzati e saremo in grado di rispondere a domande come: \textit{Quale è il numero più randomico tra Pigreco ed il numero di Nepero?}, \textit{Quale è il miglior generatore di numeri pseudocasuali tra quelli analizzati?}. Andremo difatti a dimostrare come il Blum Blum Shub Generator, il Permuted Congruential Generator, il Linear Congruential Generator ed il Mersenne Twister Generator siano tra i migliori PRNG tra quelli analizzati.