Lompat ke konten
Aback Tools Logo

Visualisator Entropi Kode

Visualisasikan distribusi entropi Shannon pada kode dan data biner menggunakan analisis jendela geser. Deteksi konten terkode, terenkripsi, dan terkompresi dengan peta panas berkode warna. Mendukung masukan teks, hex, dan file dengan ukuran jendela serta ambang yang dapat dikonfigurasi. Semua pemrosesan bersifat lokal dan privat.

Code Entropy Visualizer

Visualize entropy distribution across code and binary data using sliding window Shannon entropy analysis. High-entropy regions indicate encoded, encrypted, or compressed content. Supports text, hex, and file input with configurable window sizes and thresholds.

Try example:

Paste code, hex bytes, or upload a file to visualize entropy distribution. The tool computes Shannon entropy over 64-byte sliding windows and renders a color heat map. High-entropy regions (yellow, orange, red) indicate encoded, encrypted, or compressed content. All processing is local.

Note: For files larger than ~100 KB, the heat map may render a large number of blocks. Each block represents 64 bytes. Consider using a larger window size for large inputs.

Mengapa Menggunakan Visualisator Entropi Kode Kami?

  • Analisis Entropi Jendela Geser: Hitung entropi Shannon pada ukuran jendela geser yang dapat dikonfigurasi (16, 32, 64, 128, atau 256 byte). Entropi setiap jendela dihitung berdasarkan distribusi frekuensi byte, mengungkap wilayah keacakan tinggi, konten terkode, atau data terenkripsi yang menonjol dibanding kode berentropi rendah.
  • Visualisasi Peta Panas Berwarna: Visualisasikan distribusi entropi sebagai peta panas berkode warna. Wilayah berentropi rendah (kode terstruktur, teks) tampil dalam nuansa biru-hijau dingin, sedangkan wilayah berentropi tinggi (string terkode, muatan terenkripsi, data terkompresi) tampil dalam nuansa kuning-merah hangat. Pola visual langsung mengungkap wilayah mencurigakan.
  • Deteksi Otomatis Entropi Tinggi: Identifikasi dan soroti otomatis wilayah berentropi tinggi yang melebihi ambang yang dapat dikonfigurasi. Alat menandai blok dengan entropi di atas 0,7 (kemungkinan terkode/terenkripsi) dan menyoroti wilayah paling anomali. Statistik ringkas menunjukkan entropi keseluruhan, distribusi blok, dan nilai puncak.
  • Masukan Multiformat & Privasi: Tempel teks mentah, byte hex, atau unggah file untuk dianalisis. Analisis entropi bekerja pada masukan biner atau teks apa pun - kode sumber, biner hasil kompilasi, string terkode, atau data terenkripsi. Semua pemrosesan lokal di browser Anda tanpa unggahan ke server.

Apa itu Entropi Shannon?

**Entropi Shannon**, dinamai menurut Claude Shannon, mengukur ketidakpastian atau keacakan suatu urutan data. Dalam konteks analisis kode dan biner, nilai entropi berkisar dari 0,0 hingga 1,0, di mana 0,0 mewakili data yang sepenuhnya dapat diprediksi (semua byte identik, seperti memori berisi nol) dan 1,0 mewakili data yang sepenuhnya acak (setiap dari 256 nilai byte yang mungkin sama mungkin). Kode terstruktur yang ditulis manusia biasanya memiliki entropi sekitar 0,4-0,6, sedangkan string terkode Base64 berkisar 0,5-0,7 dan muatan terenkripsi atau terkompresi mendekati 0,95-1,0. Perbedaan ini menjadikan entropi alat yang sangat baik untuk mengidentifikasi wilayah terkode, terenkripsi, atau terobfuskasi pada biner dan kode.

Cara Kerja Visualisator Entropi

  1. Pemrosesan Masukan - Alat menerima masukan teks, byte hex, atau file yang diunggah. Teks dikonversi menjadi urutan byte UTF-8. Masukan hex diuraikan sebagai byte biner mentah. File yang diunggah dibaca sebagai data biner untuk dianalisis.
  2. Analisis Jendela Geser - Aliran byte dibagi menjadi jendela berdampingan atau bertumpang tindih dengan ukuran yang dapat dikonfigurasi (16 hingga 256 byte). Untuk setiap jendela, entropi Shannon dihitung: H = -sum(p(i) * log2(p(i))) / log2(256) , dengan p(i) adalah probabilitas nilai byte i muncul di jendela. Hasilnya dinormalisasi ke 0,0-1,0.
  3. Rendering Peta Panas - Setiap jendela ditampilkan sebagai blok berwarna pada peta panas. Warna bertransisi dari dingin (biru-hijau untuk entropi rendah 0,0-0,4) melalui netral (kuning untuk entropi sedang 0,4-0,7) ke hangat (oranye-merah untuk entropi tinggi 0,7-1,0). Blok yang melebihi ambang yang dapat dikonfigurasi disorot dengan indikator peringatan.
  4. Ringkasan Statistik - Alat menghitung entropi keseluruhan file, entropi blok minimum dan maksimum, distribusi entropi antar blok, dan mencantumkan wilayah berentropi tinggi teratas beserta rentang offset byte dan nilai entropi tepatnya.

Menafsirkan Nilai Entropi

  • 0,0 - 0,3 (sangat rendah): Data sangat terstruktur - byte berulang, memori berisi nol, array jarang, atau instruksi kode mesin yang berulang. Stub packer sering masuk rentang ini.
  • 0,3 - 0,5 (rendah hingga sedang): Kode teks biasa tipikal, teks ASCII, format data terstruktur seperti XML atau JSON. Sebagian besar kode sumber yang dapat dibaca manusia dan keluaran kompilator berada di sini.
  • 0,5 - 0,7 (sedang hingga tinggi): Data terkode seperti Base64, Base85, atau string terkode hex. Termasuk juga teks terkompresi dan format campuran biner/teks seperti HTML dengan gambar tersemat.
  • 0,7 - 0,9 (tinggi): Data terenkripsi (enkripsi lemah), bagian kode terpaket, aliran biner terkompresi, atau pengenal teracak. Umum pada executable terpaket dan tabel string terobfuskasi.
  • 0,9 - 1,0 (sangat tinggi): Data terenkripsi kuat (AES, RC4), muatan terkompresi (gzip, deflate), atau materi kunci kriptografis. Blok apa pun yang mendekati 1,0 harus dianggap sangat mencurigakan dalam analisis kode tipikal.

Privasi & Keamanan

Alat ini berjalan sepenuhnya di browser Anda menggunakan JavaScript sisi klien. Kode, masukan hex, file yang diunggah, dan hasil analisis entropi Anda tidak pernah diunggah ke server mana pun, disimpan di basis data mana pun, atau dikirim melalui jaringan. Semua perhitungan jendela geser, entropi Shannon, rendering peta panas, dan analisis statistik dijalankan secara lokal di perangkat Anda. Tidak ada panggilan API, pelacakan analitik, cookie, atau pengumpulan data apa pun. Hal ini membuatnya sepenuhnya aman untuk menganalisis kode proprietari, sampel malware, atau data sensitif.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Entropi kode mengukur keacakan atau ketidakpastian nilai byte dalam suatu urutan data menggunakan teori entropi Shannon. Rentangnya dari 0,0 (semua byte identik) hingga 1,0 (semua 256 nilai byte sama mungkin). Kode terstruktur yang ditulis manusia biasanya bernilai 0,3-0,5, data terkode seperti Base64 bernilai 0,5-0,7, sedangkan muatan terenkripsi atau terkompresi bernilai 0,7-1,0.

Alat ini membagi masukan Anda menjadi jendela dengan ukuran yang dapat dikonfigurasi (16, 32, 64, 128, atau 256 byte). Untuk setiap jendela, alat menghitung frekuensi tiap nilai byte dan menghitung entropi Shannon ternormalisasi. Jendela lebih besar menghasilkan profil lebih halus tetapi bisa melewatkan wilayah kecil berentropi tinggi. Jendela default 64 byte menyeimbangkan granularitas dan derau untuk sebagian besar tugas analisis.

Setiap jendela tampil sebagai blok berwarna yang disusun menurut urutan baca. Warna dingin (biru, hijau) mewakili entropi rendah - kode terstruktur atau teks biasa. Kuning menunjukkan entropi sedang - string terkode. Warna hangat (oranye, merah) mewakili entropi tinggi - data terenkripsi atau terkompresi. Blok yang melebihi ambang entropi tinggi (default 0,70) ditandai dengan indikator peringatan.

Anda dapat menempelkan teks mentah (dikonversi ke byte UTF-8), menempelkan byte terkode hex (dipisah spasi atau bersambung), atau mengunggah file biner. Mode teks ideal untuk analisis kode sumber. Mode hex paling baik untuk biner hasil kompilasi, executable terpaket, atau data terenkripsi mentah. Unggah file mendukung format biner apa pun.

Malware sering menggunakan pengodean, enkripsi, atau pemaketan untuk menyembunyikan konten. Visualisasi entropi mengungkap wilayah tersembunyi ini secara instan. Executable terpaket menunjukkan stub berentropi rendah diikuti muatan berentropi sangat tinggi. String konfigurasi terkode tampak sebagai pulau entropi sedang-tinggi. Lalu lintas C2 terenkripsi atau sumber daya tersemat menghasilkan bacaan entropi hampir maksimal.

Executable hasil kompilasi normal rata-rata berentropi 0,4-0,6. Kode sumber dalam teks biasa umumnya 0,4-0,55. Dokumen HTML, XML, dan JSON berkisar 0,3-0,5. Executable terpaket sering melebihi entropi rata-rata 0,8. Jika masukan Anda menunjukkan blok besar di atas 0,7, kemungkinan berisi data terkode, terenkripsi, atau terkompresi.

Tentu saja. Visualisator Entropi Kode berjalan sepenuhnya di browser Anda menggunakan JavaScript sisi klien. Kode, masukan hex, file yang diunggah, dan hasil analisis entropi Anda tidak pernah diunggah ke server mana pun, disimpan di basis data mana pun, atau dikirim melalui jaringan. Semua perhitungan entropi dan visualisasi dijalankan secara lokal di perangkat Anda.

Ya - 100% gratis tanpa pendaftaran, tanpa akun, dan tanpa batas penggunaan. Analisis sebanyak file yang Anda butuhkan, sebanyak yang Anda mau. Tidak ada tingkatan premium, biaya tersembunyi, atau batas laju. Alat ini berjalan sepenuhnya di browser Anda - data Anda tidak pernah meninggalkan perangkat.