В работе рассмотрены свойства двоичных последовательностей, их статистические, корреляционные и спектральные характеристики, а также современные методы генерации. Особое внимание уделено применению рекуррентных нейронных сетей (Recurrent Neural Networks – RNN) и квантовых генераторов случайных чисел (Quantum Random Number Generators – QRNG), которые позволяют получать последовательности с улучшенными характеристиками. Предложен адаптивный подход к выбору последовательностей, учитывающий текущие параметры канала связи, такие как уровень шума и загруженность. Выявлено, что последовательности с высокой энтропией и минимальными корреляционными характеристиками обладают повышенной устойчивостью к криптоанализу, что делает их незаменимыми для задач криптографии и защиты информации.
