计算机理论上可以产生统计意义上的真随机数 。首先，「真随机」也有不同的含义， 真正的真随机目测只有
量子力学了……一般的所谓真随机不是指这个，而是指 统计意义 上的随机，也就是具备不确定性，可以被安全的用于金融等领域，下面的真随机也均指这个。
大部分程序和语言中的随机数（比如 C 中的，MATLAB 中的），确实都只是 伪随机 。是由可确定的函数（比如线性同余），通过一个种子（比如时钟），产生的
伪随机数。这意味着：如果知道了种子，或者已经产生的随机数，都可能获得接下来随机数序列的信息（可预测性）。
直观来想，计算机是一种可确定，可预测的的设备，想通过一行一行的确定的代码自身产生真随机，显然不可能。但是， 我们或许可以迂回一下 ，一个典型的例子就是 UNIX 内核中的随机数发生器（/dev/random），它在 理论上能产生真随机 。即这个随机数的生成，独立于生成函数，或者说这个产生器是非确定的。
实现方法：简单的讲就是软硬结合，或者说，引入系统外的变量（把软件，代码，算法想象成一个封闭的系统）。具体来讲，UNIX 维护了一个 熵池 ，不断收集非确定性的设备事件，即机器运行环境中产生的 硬件噪音 来作为种子。 比如说：IO请求的响应时间， 特定硬件中断的时间间隔， 键盘敲击速度，鼠标移动速度，甚至周围的
电磁波等等……直观的说， 你每按一次键盘，动一下鼠标，邻居家 wifi 信号强度变化，磁盘写入速度，等等信号，都可能被用来生成随机数 。
程序和算法本身不能产生真随机，但是
计算机系统作为整体可以迂回产生统计意义上的真随机 。