Analizador de Entropía Binaria
Calcula la entropía de Shannon de cualquier dato binario para determinar si está cifrado, comprimido o es texto plano. Consulta tablas de frecuencia de bytes, mapas de calor de entropía, estadísticas de chi-cuadrado, correlación serial y detección automática del tipo de archivo. Todo el procesamiento es local y privado.
¿Por qué usar nuestro Analizador de Entropía?
- Cálculo de la entropía de Shannon: el analizador de entropía calcula la entropía de Shannon (0-8 bits/byte) para cualquier dato binario. Esta métrica fundamental mide la densidad de información y la aleatoriedad de tus datos, lo que permite clasificarlos al instante como cifrados, comprimidos o texto plano.
- Tabla completa de frecuencia de bytes: cada valor de byte (0x00-0xFF) presente en tus datos se cuenta y se muestra en una tabla de frecuencias ordenable. Consulta recuentos, porcentajes, valores hexadecimales y representaciones ASCII. Los 10 bytes más y menos frecuentes se resaltan para un análisis rápido.
- Mapa de calor y gráfico de distribución de entropía: visualiza cómo varía la entropía a lo largo de tus datos con un análisis de entropía por ventana deslizante. El analizador de entropía divide tus datos en bloques y calcula la entropía local de cada uno, generando un mapa de calor codificado por colores y un gráfico de líneas interactivo para localizar las regiones de alta y baja entropía.
- 100 % privado: sin subida de datos: todo el análisis de entropía ocurre localmente en tu navegador con JavaScript. Tus datos nunca salen de tu dispositivo. No se requiere cuenta, no hay seguimiento y no se almacenan datos en ningún sitio. Exporta los resultados como JSON o CSV para tus registros.
Casos de uso comunes del Analizador de Entropía
- Detección de malware y empaquetadores: los analistas de seguridad usan el análisis de entropía para detectar malware empaquetado u ofuscado. Los ejecutables empaquetados muestran una entropía uniformemente alta (7,0+ bits/byte), mientras que los ejecutables normales tienen niveles de entropía estructurados y variables. El analizador de entropía hace que esta distinción sea visible al instante.
- Identificación de datos cifrados frente a comprimidos: tanto los datos cifrados como los comprimidos tienen entropía alta, pero sus propiedades estadísticas difieren. Los datos cifrados muestran una distribución de bytes casi uniforme con correlación serial baja, mientras que los comprimidos tienen una estructura sutil. Nuestro analizador de entropía calcula estadísticas de chi-cuadrado y correlación serial para ayudar a distinguirlos.
- Identificación de formatos de archivo y bytes mágicos: el analizador de entropía detecta automáticamente firmas de archivo comunes (bytes mágicos), incluidas PDF, ZIP, PNG, JPEG, ELF, PE, Mach-O y GZip. Combinado con el análisis de entropía, esto ayuda a identificar archivos binarios desconocidos y a verificar las afirmaciones sobre su tipo.
- Retos CTF (Capture The Flag): los participantes en CTF usan el análisis de entropía para identificar algoritmos de cifrado, detectar datos ocultos en binarios y clasificar formatos de archivo desconocidos. El mapa de calor de entropía revela dónde pueden ocultarse payloads codificados dentro de datos aparentemente normales.
- Pruebas de integridad y aleatoriedad de datos: prueba la calidad de los generadores de números aleatorios, verifica la integridad de los datos y detecta patrones no aleatorios en datos supuestamente aleatorios. La prueba de chi-cuadrado y las métricas de correlación serial aportan evidencia estadística sobre la calidad de la aleatoriedad.
- Formación en criptografía y teoría de la información: los estudiantes pueden explorar visualmente cómo afectan los distintos algoritmos de cifrado, métodos de compresión y esquemas de codificación a las distribuciones de bytes y a la entropía. Compara versiones en texto plano, cifradas y comprimidas del mismo contenido.
¿Qué es la entropía de Shannon?
La entropía de Shannon, llamada así por Claude Shannon (el padre de la teoría de la información), mide el contenido medio de información o la imprevisibilidad de una fuente de datos. En el contexto de los datos binarios, la entropía cuantifica cómo de uniformemente se distribuyen los valores de byte en el rango 0-255. Una entropía alta (cerca de 8 bits/byte) significa que todos los valores de byte son igual de probables, algo característico de los datos cifrados o comprimidos. Una entropía baja significa que ciertos valores de byte dominan, algo típico del texto plano, los formatos estructurados o los datos repetitivos. Nuestro analizador de entropía calcula esta métrica al instante para cualquier entrada.
Cómo funciona el Analizador de Entropía
- Introduce tus datos en cualquier formato admitido: pega hex, Base64 o texto plano, o sube un archivo binario. El analizador de entropía acepta todos los formatos y los convierte a bytes sin procesar para su análisis.
- Análisis a nivel de byte: el analizador cuenta cada byte, calcula la entropía de Shannon, realiza la prueba de chi-cuadrado frente a una distribución uniforme, calcula la correlación serial entre bytes consecutivos y construye una tabla completa de frecuencia de bytes, todo en tu navegador.
- Explora los resultados: revisa la insignia de clasificación, explora la tabla de frecuencia de bytes ordenable, examina el mapa de calor de entropía interactivo y el gráfico de líneas, y consulta las listas de bytes más y menos frecuentes. Exporta el análisis completo como JSON o CSV para usarlo sin conexión.
Métricas clave explicadas
- Entropía de Shannon (H): se mide en bits por byte (0-8). El texto natural suele puntuar entre 4,0 y 5,0, los ejecutables entre 5,0 y 6,5, los archivos comprimidos entre 7,0 y 7,9, y los datos cifrados o aleatorios entre 7,5 y 8,0. El máximo teórico es log₂(256) = 8 bits/byte.
- Chi-cuadrado (χ²): una prueba estadística que compara las frecuencias de bytes observadas con la distribución uniforme esperada. Los valores más bajos sugieren datos más uniformes (aleatorios). Los valores por debajo de 300 indican una distribución casi uniforme, coherente con el cifrado.
- Correlación serial: mide la dependencia entre bytes consecutivos. Cero significa bytes independientes (aleatorios). Los valores positivos indican patrones repetitivos (datos estructurados). Los valores negativos sugieren patrones alternos.
- Estimación de compresión: el mínimo teórico de bits por byte que podría alcanzar un compresor perfecto, igual al valor de entropía. Un valor de 4 significa que los datos podrían comprimirse teóricamente al 50 % de su tamaño original.
Privacidad, seguridad y notas de uso
El analizador de entropía procesa todos los datos íntegramente en tu navegador con JavaScript. Ningún dato se sube jamás a un servidor, se almacena en ninguna base de datos ni se comparte con terceros. No hay límite de tamaño: la única restricción es la memoria disponible de tu navegador. Con archivos muy grandes (más de 100 MB), el análisis puede tardar un momento, pero se completará sin ninguna comunicación con servidores. Exporta tu análisis como JSON o CSV para integrarlo con otras herramientas o guardarlo en tus registros.
Preguntas frecuentes
La entropía de Shannon mide el contenido medio de información o la imprevisibilidad de los datos, expresada en bits por byte (0-8). Una entropía de 0 significa que todos los bytes son idénticos (totalmente predecibles), mientras que 8 significa que los 256 valores de byte posibles aparecen con la misma frecuencia (totalmente aleatorio). Nuestro analizador de entropía lo calcula con la fórmula H = -Σ(p_i × log₂(p_i)) para todos los valores de byte presentes en los datos.
Una entropía alta (7,0-8,0 bits/byte) indica que los valores de byte se distribuyen de forma casi uniforme en el rango 0-255. Esto es característico de datos cifrados, archivos comprimidos (ZIP, GZIP, PNG), claves criptográficas o datos aleatorios. El analizador de entropía también calcula chi-cuadrado y correlación serial para distinguir entre datos cifrados (uniformidad casi perfecta, correlación baja) y datos comprimidos (ligeramente estructurados, correlación moderada).
Una entropía baja (0-3,0 bits/byte) significa que ciertos valores de byte dominan los datos. Es típico de datos repetitivos, estructuras dispersas, secuencias de bytes constantes o cabeceras cortas. El texto plano en un solo idioma suele puntuar entre 4,0 y 5,0 bits/byte. Una entropía muy baja (por debajo de 1,5) indica patrones muy repetitivos o datos muy cortos en los que las estadísticas no son fiables.
El analizador de entropía admite cuatro formatos de entrada: (1) Hex: pega cadenas hexadecimales con o sin prefijos 0x; los espacios en blanco se eliminan automáticamente; (2) Base64: descodifica datos estándar codificados en Base64; (3) Texto plano: analiza el texto como bytes codificados en UTF-8; (4) Subida de archivo binario: sube cualquier archivo para analizarlo a nivel de byte. Todo el procesamiento ocurre localmente en tu navegador.
El análisis por ventana deslizante divide tus datos en bloques solapados (por defecto 64 bytes por ventana, con un paso de 32 bytes) y calcula la entropía de cada bloque de forma independiente. Esto revela cómo varía la entropía a lo largo de tus datos: las secciones cifradas muestran una entropía uniformemente alta, mientras que las secciones de texto plano muestran una entropía más baja y variable. El mapa de calor y el gráfico de líneas hacen que estos patrones sean visualmente evidentes.
La prueba de chi-cuadrado (χ²) compara la distribución observada de frecuencias de bytes con la distribución uniforme esperada (en la que cada uno de los 256 valores de byte aparece el mismo número de veces). Un valor bajo de chi-cuadrado (por debajo de 300 para tamaños de datos típicos) significa que la distribución se acerca a la uniformidad, lo que concuerda con el cifrado. Un valor alto indica una desviación significativa de la uniformidad, típica de datos estructurados o texto plano.
La correlación serial mide la dependencia estadística entre bytes consecutivos. Un valor cercano a 0 significa que cada byte es independiente de sus vecinos (característico del cifrado o de la aleatoriedad real). Los valores positivos (0,1-0,9) indican patrones repetitivos, comunes en datos estructurados, texto o ejecutables. Los valores negativos sugieren patrones de bytes alternos. Esto ayuda a distinguir los datos cifrados de los comprimidos, ya que la compresión suele conservar cierta correlación entre bytes.
Sí, totalmente. Todo el análisis de entropía ocurre localmente en tu navegador con JavaScript. Tus datos nunca salen de tu dispositivo y nunca se envían a ningún servidor. No se requiere cuenta, no se almacena ningún dato y no hay seguimiento. Puedes analizar con seguridad archivos confidenciales, datos cifrados, binarios sensibles o cualquier contenido propietario.
La estimación de compresión equivale a la entropía de Shannon en bits por byte, que representa el mínimo teórico de bits necesarios para representar cada byte de media. Un valor de 4,0 significa que un compresor perfecto podría reducir teóricamente los datos al 50 % de su tamaño original. Los compresores reales (como gzip o brotli) suelen acercarse bastante a ese límite teórico en la mayoría de los tipos de datos.
Sí, el analizador de entropía comprueba automáticamente firmas de archivo comunes (bytes mágicos), incluidas PDF (%PDF), ZIP (PK), PNG (‰PNG), JPEG (ÿØ), GIF (GIF), binarios ELF (ELF), ejecutables PE (MZ), Mach-O (feedface/feedfacf), GZip (1f8b), BZip2 (BZ) y WebP (RIFF....WEBP). Combinado con el análisis de entropía y la proporción de ASCII imprimible, esto ayuda a identificar formatos de archivo desconocidos.