섀넌 엔트로피 계산기

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.