metrica
Мы используем куки, чтобы пользоваться сайтом было удобно.
Хорошо
to the top
close form

Заполните форму в два простых шага ниже:

Ваши контактные данные:

Шаг 1
Поздравляем! У вас есть промокод!

Тип желаемой лицензии:

Шаг 2
Team license
Enterprise license
** Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности
close form
Запросите информацию о ценах
Новая лицензия
Продление лицензии
--Выберите валюту--
USD
EUR
RUB
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
Бесплатная лицензия PVS‑Studio для специалистов Microsoft MVP
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
Для получения лицензии для вашего открытого
проекта заполните, пожалуйста, эту форму
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
Мне интересно попробовать плагин на:
* Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку
своих персональных данных. См. Политику конфиденциальности

close form
check circle
Ваше сообщение отправлено.

Мы ответим вам на


Если вы так и не получили ответ, пожалуйста, проверьте папку
Spam/Junk и нажмите на письме кнопку "Не спам".
Так Вы не пропустите ответы от нашей команды.

>
>
>
V6109. Potentially predictable seed is …
menu mobile close menu
Проверка проектов
Сообщения PVS-Studio
Диагностики общего назначения (General Analysis, C++)
Диагностики общего назначения (General Analysis, C#)
Диагностики общего назначения (General Analysis, Java)
Микрооптимизации (C++)
Диагностика 64-битных ошибок (Viva64, C++)
Реализовано по запросам пользователей (C++)
Cтандарт MISRA
Стандарт AUTOSAR
Стандарт OWASP (C#)
Проблемы при работе анализатора кода
Дополнительная информация
toggle menu Оглавление

V6109. Potentially predictable seed is used in pseudo-random number generator.

23 Янв 2024

Данное диагностическое правило выявляет случаи использования псевдорандомного генератора случайных чисел, которые могут привести к недостаточно случайному распределению или предсказуемости генерируемого числа.

Случай 1.

Создание нового объекта типа 'Random' каждый раз, когда требуется случайное значение. Это неэффективно и может привести к получению чисел, которые не являются достаточно случайными, в зависимости от JDK.

Рассмотрим пример:

public void test() {
  Random rnd = new Random();
}

Для большей эффективности и случайности распределения создайте один экземпляр класса 'Random', сохраните его и используйте повторно.

static Random rnd = new Random();

public void test() {
  int i = rnd.nextInt();
}

Случай 2.

Анализатор обнаружил подозрительный код, инициализирующий генератор псевдослучайных чисел константным значением.

public void test() {
  Random rnd = new Random(4040);
}

Числа, сгенерированные таким генератором, можно предугадать — они будут воспроизводиться снова и снова при каждом запуске программы. Чтобы этого избежать, не стоит использовать константное число. К примеру, можно воспользоваться текущим системным временем:


static Random rnd = new Random(System.currentTimeMillis());

public void test() {
  int i = rnd.nextInt();
}

Данная диагностика классифицируется как: