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衡量任意数据的随机性——香农熵（位/符号）、最小熵（最坏情况猜测难度）、字符集大小、重复率，以及在选定算力下的平均暴力破解时间。评级为强（最小熵 ≥128 位）、中（64-127）、弱（<64）。
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本工具测量你的数据究竟有多随机。粘贴密码、密钥、令牌或任意字节，它会用两个互补指标加一个具体的破解估计来量化不可预测性。
两个熵指标——以及为何评级用最小熵：
−Σ p·log₂ p，每个符号的平均信息量。反映平均不确定性，适用于压缩和通信理论。但对安全而言可能误导：像 aaaaaaaaaaX（众多常见符号中一个稀有符号）这样的值，尽管攻击者猜最常见符号经常命中，仍会得到中等香农熵。−log₂(max p)）：最坏情况的猜测难度——仅基于最可能出现的单一符号。它是攻击者最佳单次猜测成功率的上界，是安全的保守指标，因此强/中/弱评级基于它。破解估计。 平均时间 = 2^(最小熵) / 算力 / 2（平均遍历一半密钥空间）。你选择攻击者的算力——从慢速 CPU（10⁶/秒）到 GPU 集群（10¹²/秒）或自定义值——使估计更贴合实际。
评级阈值（总最小熵）：
分析模式：
本工具不维护弱密码字典——评级完全基于算法，依据你粘贴内容的实际符号分布。可用于校验生成的密钥、评估口令短语强度，或比较两个令牌的随机性。
执行
填写表单、运行工具，并在同一页面查看结果。
案例
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工具使用指南
熵计算器是一款用于衡量密码、密钥、令牌或任意文本与二进制数据随机性的安全工具。它通过计算香农熵（平均不确定性）与最小熵（最坏情况下的猜测难度），并结合自定义的暴力破解算力，帮助您准确评估数据的不可预测性与安全强度。
背景
审计员需要向团队展示为什么看似复杂的密码在算法评估下依然脆弱。
问题
证明字符重复和常见模式如何降低密码的实际最小熵。
如何使用
在数据框中输入 "password123"，分析模式选择“字符级”，算力选择“10¹⁰ /秒（单 GPU）”。
data: "password123", mode: "character", guessRate: "1e10"结果
工具显示“弱”评级，最小熵远低于 64 位，重复率高，并直观展示了字符分布直方图，证明其极易被快速破解。
背景
架构师生成了一个 64 字符的十六进制密钥，用于生产环境的加密通信，需要确保其分布均匀且无明显规律。
问题
确认密钥的字节分布是否接近理论最大熵，以防范针对弱密钥的攻击。
如何使用
输入 "a1b2c3d4e5f60718293a4b5c6d7e8f90a1b2c3d4e5f60718293a4b5c6d7e8f90"，模式设为“字节级”，算力设为“10¹² /秒（GPU 集群）”。
data: "a1b2c3d4e5f60718293a4b5c6d7e8f90a1b2c3d4e5f60718293a4b5c6d7e8f90", mode: "byte", guessRate: "1e12"结果
工具返回“强”评级，最小熵接近最大值，重复率极低，平均破解时间显示为数百万年以上，证实了密钥的高安全性。
香农熵反映的是平均不确定性，容易高估含有重复字符的密码强度；而最小熵衡量最坏情况下的猜测难度，对安全评估更保守、更安全。
字符级将每个 Unicode 字符视为独立符号，适合密码分析；字节级将每个字节视为符号，适合二进制密钥；自动模式则根据输入长度和可打印性自动切换。
估算公式为 2^(最小熵) / 算力 / 2，即在选定算力下，平均遍历一半密钥空间所需的时间。
不会。所有计算均在本地或安全沙箱中进行，工具不维护任何弱密码字典，也不会存储您的输入数据。
评级基于总最小熵：大于等于 128 位为“强”，64 至 127 位为“中”，小于 64 位为“弱”。