섀넌 엔트로피 계산기
섀넌 엔트로피(H = -Σp·log2p)를 바이트당 비트(0~8)로 측정합니다 — 7.5를 넘으면 암호화·압축 데이터일 가능성이 크며 바이트 빈도표도 보여줍니다.
또는 파일을 여기에 놓아 원본 바이트를 측정하세요 (모든 형식)
분류하기에는 너무 짧습니다: 37바이트로는 바이트당 최대 5.21비트까지만 나올 수 있고, 무작위 데이터도 약 512바이트 미만에서는 7.5에 거의 닿지 않습니다. 이 길이에서는 수치만으로 텍스트와 무작위 데이터를 구분할 수 없습니다.
바이트 빈도
| 바이트 | 문자 | 개수 |
|---|---|---|
| 0x8C | · | 4 |
| 0xED | · | 4 |
| 0x20 | · | 3 |
| 0xEB | · | 3 |
| 0xEC | · | 3 |
| 0x80 | · | 2 |
| 0x90 | · | 2 |
| 0x97 | · | 2 |
| 0xB3 | · | 2 |
| 0x2E | . | 1 |
| 0x83 | · | 1 |
| 0x87 | · | 1 |
| 0x8B | · | 1 |
| 0x94 | · | 1 |
| 0x9E | · | 1 |
| 0xA0 | · | 1 |
| 0xA4 | · | 1 |
| 0xA5 | · | 1 |
| 0xB0 | · | 1 |
| 0xB4 | · | 1 |
| 0xEA | · | 1 |
줄별·문단별 엔트로피
확률분포의 엔트로피
섀넌 엔트로피란
섀넌 엔트로피는 바이트 열이 얼마나 예측 불가능한지를 수치로 나타냅니다. 이 도구는 입력에서 256가지 바이트 값이 각각 몇 번 나오는지 세고, 클로드 섀넌이 제시한 정보 이론 공식 H = −Σ p·log2(p)를 적용해 바이트당 평균 정보량을 비트 단위로 계산합니다. 값의 범위는 0부터 8까지로, 같은 바이트만 반복되면 완전히 예측 가능하므로 0, 256가지 값이 고르게 퍼져 있으면 최댓값 8이 됩니다. 텍스트는 UTF-8로 인코딩한 뒤 측정하고, 드롭한 파일은 원본 바이트 그대로 분석합니다. 계산에 쓰인 빈도도 함께 보여줍니다 — 실제로 나온 바이트 값을 16진수와 출현 횟수로 정리한 바이트 빈도 표, 256가지 중 몇 가지가 나왔는지(고유 바이트), 그리고 바이트당 비트 값의 소수 자릿수를 정하는 입력란입니다.
결과 해석
엔트로피는 데이터의 종류를 빠르게 가늠하는 형식 독립적 지표입니다. 일반 문장, 소스 코드, JSON 같은 구조화된 형식은 소수의 문자가 대부분을 차지하기 때문에 보통 3.5~6 비트/바이트에 머무르고, Base64 같은 조밀한 인코딩은 더 높아집니다. 암호화되거나 압축된 데이터는 통계적 규칙성이 거의 없어 8에 가깝게 나오므로, 7.5 비트/바이트를 넘으면 암호문·압축 파일·무작위 키일 가능성이 큽니다. 다만 비밀 값 탐지기는 아닙니다: 16진수나 Base64로 쓴 키·토큰은 16진수가 글자당 최대 4비트, Base64가 약 6비트라 7.5에 닿을 수 없으므로, 도구는 대신 그 상한을 알려 줍니다 — 비밀 값 탐지기는 문자열을 그 문자 집합과 견줍니다. 또 7.5 기준은 약 0.5KB 이상에만 들어맞으며, 더 짧은 입력은 분류하기에 너무 짧다고 표시합니다.
자주 묻는 질문
바이트당 비트는 무슨 뜻인가요?
각 바이트에 담긴 평균 정보량으로, 0(모든 바이트가 동일)부터 8(모든 바이트 값이 균등)까지의 척도입니다. 여기에 바이트 길이를 곱하면 총 엔트로피(비트)가 됩니다.
암호화·압축 데이터는 왜 8에 가깝나요?
암호화와 압축은 데이터의 통계적 패턴을 없애므로, 모든 바이트 값이 거의 고르게 나옵니다. 이렇게 평평한 분포가 섀넌 엔트로피를 최대로 만들기 때문에 7.5 비트/바이트를 넘는 값은 흔히 암호문이나 압축 파일을 뜻합니다.
비밀번호 엔트로피와 같은 것인가요?
조금 다릅니다. 비밀번호 강도 검사기는 사용한 문자 집합의 크기와 길이로 엔트로피를 추정합니다. 이 도구는 주어진 데이터의 실제 바이트 출현 빈도로 엔트로피를 재는 정보이론 정의라서, 파일이나 정체를 알 수 없는 덩어리를 분류하는 데 더 알맞습니다. 비밀번호가 궁금하다면 비밀번호 강도 & 엔트로피 검사기를 쓰세요.
파일에서 무작위처럼 보이는 부분이 어디인지 찾을 수 있나요?
‘구간별 엔트로피’를 열면 파일을 창 단위로 재어 그래프로 그리고, 높은 구간에 드는 영역을 바이트 범위로 나열합니다.
줄마다 따로 재거나, 개수만 있는 분포의 엔트로피도 구할 수 있나요?
네. 결과 아래 접힌 구역에서 할 수 있습니다. ‘줄별·문단별 엔트로피’는 입력한 텍스트를 측정 단위에서 고른 줄 또는 문단마다 따로 재어 번호·텍스트·바이트당 비트·크기를 표로 보여 줍니다. ‘확률분포의 엔트로피’는 쉼표·공백·줄바꿈으로 구분한 개수나 확률을 받아 엔트로피를 비트로 알려 주고, 같은 수의 결과가 고르게 나뉠 때의 값과 나란히 보여 줍니다. 값은 모두 합으로 나누어 계산하며, 확률의 합이 맞지 않으면 그렇다고 알려 줍니다.
나트나 디트 단위로도 볼 수 있나요?
네. 소수 자릿수 옆의 단위 목록에서 페이지의 엔트로피 수치 — 측정값과 그 상한, 총 엔트로피, 판정 문구, 구간별 엔트로피의 최고값, 줄별 값과 확률분포 — 를 모두 비트(밑이 2인 로그), 나트(자연로그), 디트(밑이 10인 로그) 중 하나로 바꿀 수 있습니다. 1비트는 ln 2 ≈ 0.693나트, log10 2 ≈ 0.301디트입니다. 계산은 모두 비트로 하고 표시할 때만 바꾸므로, 단위를 바꿔도 측정값이 드는 구간은 같습니다.