Calcolatore di Entropia del Testo
Calcola l'entropia di Shannon e i bit per carattere di qualsiasi testo.
Inizia a digitare per calcolare l'entropia.
Informazioni sullo strumento
L'entropia di Shannon è una misura matematica del contenuto informativo medio o della casualità in un messaggio, calcolata in bit. Quando incolla il testo in questo calcolatore, calcola l'entropia in base alla distribuzione di frequenza dei caratteri, rivelando quanto il testo è imprevedibile o disordinato. Entropia più elevata indica una maggiore diversità nell'uso dei caratteri; entropia più bassa suggerisce modelli ripetitivi. Questa metrica è fondamentale per la teoria dell'informazione, la crittografia e la compressione dei dati, aiutando i professionisti a comprendere la forza e l'efficienza dei loro dati.
Per utilizzare questo strumento, semplicemente incolla il tuo testo nel campo di input e fai clic su 'Calcola'. Il calcolatore restituisce istantaneamente il valore di entropia di Shannon (in bit per carattere) e visualizza i dati di frequenza dei singoli caratteri. Funziona su qualsiasi testo—password, campioni di documenti, frammenti di codice o linguaggio naturale—e gestisce caratteri speciali, spazi e Unicode. Questo lo rende uno strumento essenziale per gli analisti di sicurezza che valutano la qualità delle password, gli ingegneri che valutano il potenziale di compressione e i ricercatori che studiano i modelli di testo.
Ricorda che l'entropia elevata da sola non garantisce buone password; l'entropia riflette la diversità della distribuzione, non la vera casualità. Lo strumento presuppone che ogni carattere sia ugualmente probabile (entropia massima) in base a quanto osservato, quindi la vera sicurezza crittografica dipende anche dal metodo di generazione. Per testi di grandi dimensioni, l'entropia si stabilizza attorno al baseline del linguaggio naturale (~1,5 bit per carattere per l'inglese), mentre i campioni più piccoli possono mostrare maggiore variabilità.
Domande Frequenti
Implementazione del Codice
import math
import re
def password_entropy(password: str) -> float:
"""Calculate Shannon entropy in bits for a password."""
pool = 0
if re.search(r"[a-z]", password): pool += 26
if re.search(r"[A-Z]", password): pool += 26
if re.search(r"[0-9]", password): pool += 10
if re.search(r"[^a-zA-Z0-9]", password): pool += 32 # common special chars
if pool == 0:
return 0.0
return len(password) * math.log2(pool)
def shannon_entropy(text: str) -> float:
"""True Shannon entropy based on character frequency."""
from collections import Counter
counts = Counter(text)
n = len(text)
return -sum((c / n) * math.log2(c / n) for c in counts.values())
# Examples
print(f"'password' entropy: {password_entropy('password'):.1f} bits") # ~37.6
print(f"'P@ssw0rd!' entropy: {password_entropy('P@ssw0rd!'):.1f} bits") # ~52.5
print(f"Random 16-char (all types): {password_entropy('aB3!xK9#mN2@pQ7^'):.1f} bits") # ~104.8
# Strength rating
def strength(bits: float) -> str:
if bits < 28: return "Very Weak"
if bits < 36: return "Weak"
if bits < 60: return "Reasonable"
if bits < 80: return "Strong"
return "Very Strong"Comments & Feedback
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