该论文提出一个用户友好的软件平台，用于生成、分析和评估伪随机比特序列的可预测性。平台支持经典伪随机数生成器（如线性反馈移位寄存器LFSR和梅森旋转算法MT）及其混合结构，特别是LFSR-MT混合序列的复杂性和抗预测能力。平台集成了统计度量和数据驱动方法，并利用机器学习和深度学习工具来探究确定性PRNG即使在结构更复杂时仍可能存在的部分可预测性。实验结果表明，算法随机序列生成器在不可预测性方面存在固有局限性，从而支持在安全关键应用中使用量子随机序列。通过与经典LFSR-MT序列的对比，量子随机序列因其非确定性的物理起源而展现出更高的不可预测性。论文还讨论了量子随机序列在干扰（jamming）应用中的潜在用途，强调其对抗基于预测的攻击的鲁棒性。该平台为现代电子、传感和量子通信系统中的随机序列生成器提供实用的分析、比较和基准测试工具。