117笔记问答mt_rand在密码学中的应用是不合适的。根据研究和分析，mt_rand生成的随机数序列可以通过分析其输出预测，这在密码学中是一个严重的安全问题。以下是其相关情况介绍：
mt_rand的随机性
- Mersenne Twister算法：mt_rand基于Mersenne Twister算法，这是一个高性能的随机数生成器，具有很好的随机性和周期性。
- 随机性不足的问题：尽管Mersenne Twister算法在大多数情况下能生成高质量的随机数，但研究表明，通过分析mt_rand的输出，攻击者有可能预测到未来的随机数序列。
密码学中对随机数的要求
- 随机性的重要性：在密码学中，随机数的随机性至关重要，因为它们通常用于密钥生成、加密算法等，如果随机数可预测，那么整个加密系统的安全性将受到威胁。
- 推荐使用的随机数生成器：对于密码学应用，推荐使用专门的加密安全随机数生成器，如PHP的Random\Engine\Secure引擎，以确保生成的随机数足够安全。
其他随机数生成器的比较
- rand()与mt_rand()的比较：rand()函数默认使用libc随机数发生器，而mt_rand()提供了更快的性能和更好的随机性。然而，两者都不适合密码学应用，因为它们生成的随机数序列可能不够安全。
因此，如果你需要在密码学相关的应用中使用随机数，建议使用专门为密码学设计的随机数生成器，以确保随机数的不可预测性和安全性。