Verktøy beskrivelse

Et matematisk verktøy som beregner Shannon-entropien til enhver tekststreng, og måler gjennomsnittlig mengde informasjon eller usikkerhet inneholdt i dataene. Verktøyet bruker Shannons informasjonsteoriformel for å bestemme hvor mye tilfeldighet eller uforutsigbarhet som finnes i inndatateksten, noe som gjør det verdifullt for kryptografi, dataanalyse og informasjonsteoriapplikasjoner.

Funksjoner

  • Shannon-entropiberegning: Bruker standard Shannon-entropiformel for nøyaktig informasjonsinnholdsmåling
  • Sanntidsanalyse: Beregner entropi umiddelbart mens du skriver eller endrer inndatateksten
  • Tegnfrekvensanalyse: Analyserer frekvensfordelingen av tegn i inndataen
  • Informasjonsinnholdsmåling: Kvantifiserer gjennomsnittlig informasjonsinnhold per tegn
  • Kopifunksjonalitet: Enkel kopiering av beregnede entropiverdier til utklippstavle
  • Presise resultater: Høypresisjon flytende punkt-beregninger for nøyaktige målinger
  • Universell tekststøtte: Fungerer med hvilken som helst tekst, inkludert spesialtegn og Unicode
  • Pedagogisk visning: Klar presentasjon av entropiverdier for læring og analyse

Bruksområder

  • Kryptografi: Vurder tilfeldighet og sikkerhetsstyrke til passord, nøkler og krypterte data
  • Datakompresjon: Evaluer de teoretiske komprimeringsgrensene og effektiviteten for forskjellige typer data
  • Informasjonsteoriutdanning: Undervise i konsepter om informasjonsinnhold, tilfeldighet og dataentropi
  • Sikkerhetsanalyse: Mål uforutsigbarheten til sikkerhetstokens, økt-ID-er og tilfeldige strenger
  • Tekstanalyse: Studer informasjonsinnholdet og kompleksiteten til forskjellige språk og tekster
  • Tilfeldig talltest: Evaluer kvaliteten og tilfeldigheten til tilfeldige tallgeneratorer
  • Datavitenskap: Analyser informasjonsinnholdet til datasett og tekstkorpuser
  • Passordstyrke: Vurder passordkompleksitet og entropi for sikkerhets policy-overholdelse
  • Bioinformatikk: Mål sekvenskompleksitet og informasjonsinnhold i biologiske data
  • Maskinlæring: Evaluer funksjons-entropi og informasjonsgevinst for modelutvikling