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計算文字或資料序列的資訊熵值,評估不確定性與隨機性
基於字元頻率計算 Shannon Entropy(以 bit/char 表示)
請輸入文字後檢視計算結果
當您需要量化資料隨機性或評估密碼強度時,傳統方法往往依賴主觀判斷。夏農熵計算器透過數學公式精確計算資訊熵值(以位元/符號為單位),該值反映資料中每個符號平均包含的資訊量。夏農熵定義為:H(X) = -Σ[P(x_i)*log₂(P(x_i))],其中P(x_i)是符號x_i的出現機率,計算結果越高表明資料越不可預測。
如何判斷熵值高低?
4位元/符號以上視為高熵資料(接近隨機),1位元以下為低熵(規律性強)。典型示例:"AAAA"熵值0,"ABAB"熵值1。
計算結果是否受文字長度影響?理論值與長度無關,但短文字因樣本不足可能導致機率估算偏差。建議測試時使用>100字元的樣本。
本工具按字元粒度計算,中文/英文/符號均視為獨立符號。特殊場景建議預處理資料(如統一大小寫)。計算結果不適用於評估非字元型資料的熵值。
在密碼學應用中,建議結合NIST熵測試標準:優質密碼應達到3.5位元/字元以上。典型測試用例:"P@ssw0rd"≈2.8位元,"qW9$kx!L"≈4.1位元。注意實際安全還需考慮字典攻擊等額外因素。