Analisador de Entropia Binária
Calcule a entropia de Shannon de qualquer dado binário para determinar se está cifrado, comprimido ou é texto simples. Veja tabelas de frequência de bytes, mapas de calor de entropia, estatísticas de qui-quadrado, correlação serial e deteção automática do tipo de ficheiro. Todo o processamento é local e privado.
Por que usar o nosso Analisador de Entropia?
- Cálculo da entropia de Shannon: o analisador de entropia calcula a entropia de Shannon (0-8 bits/byte) para qualquer dado binário. Esta métrica fundamental mede a densidade de informação e a aleatoriedade dos seus dados, permitindo classificá-los instantaneamente como cifrados, comprimidos ou texto simples.
- Tabela completa de frequência de bytes: cada valor de byte (0x00-0xFF) presente nos seus dados é contado e apresentado numa tabela de frequências ordenável. Veja contagens, percentagens, valores hexadecimais e representações ASCII. Os 10 bytes mais e menos frequentes são destacados para análise rápida.
- Mapa de calor e gráfico da distribuição de entropia: visualize como a entropia varia ao longo dos dados com uma análise de entropia por janela deslizante. O analisador de entropia divide os dados em blocos e calcula a entropia local de cada um, produzindo um mapa de calor codificado por cores e um gráfico de linhas interativo para localizar regiões de alta e baixa entropia.
- 100% privado - sem envio de dados: toda a análise de entropia acontece localmente no seu navegador com JavaScript. Os seus dados nunca saem do seu dispositivo. Não é necessária conta, não há rastreamento e não se guardam dados em lado nenhum. Exporte os resultados em JSON ou CSV para os seus registos.
Casos de uso comuns do Analisador de Entropia
- Deteção de malware e de packers: os analistas de segurança usam a análise de entropia para detetar malware empacotado ou ofuscado. Os executáveis empacotados mostram entropia uniformemente alta (7,0+ bits/byte), enquanto os executáveis normais têm níveis de entropia estruturados e variáveis. O analisador de entropia torna esta distinção imediatamente visível.
- Identificação de dados cifrados versus comprimidos: tanto os dados cifrados como os comprimidos têm entropia alta, mas as suas propriedades estatísticas diferem. Os dados cifrados mostram distribuição de bytes quase uniforme com correlação serial baixa, enquanto os comprimidos têm uma estrutura subtil. O nosso analisador de entropia calcula estatísticas de qui-quadrado e correlação serial para ajudar a distingui-los.
- Identificação de formatos de ficheiro e bytes mágicos: o analisador de entropia deteta automaticamente assinaturas de ficheiro comuns (bytes mágicos), incluindo PDF, ZIP, PNG, JPEG, ELF, PE, Mach-O e GZip. Combinado com a análise de entropia, isto ajuda a identificar ficheiros binários desconhecidos e a verificar afirmações sobre o seu tipo.
- Desafios CTF (Capture The Flag): os participantes em CTF usam a análise de entropia para identificar algoritmos de cifra, detetar dados ocultos em binários e classificar formatos de ficheiro desconhecidos. O mapa de calor de entropia revela onde payloads codificados podem estar escondidos dentro de dados aparentemente normais.
- Testes de integridade e aleatoriedade de dados: teste a qualidade dos geradores de números aleatórios, verifique a integridade dos dados e detete padrões não aleatórios em dados supostamente aleatórios. O teste de qui-quadrado e as métricas de correlação serial fornecem provas estatísticas da qualidade da aleatoriedade.
- Formação em criptografia e teoria da informação: os estudantes podem explorar visualmente como diferentes algoritmos de cifra, métodos de compressão e esquemas de codificação afetam as distribuições de bytes e a entropia. Compare versões em texto simples, cifradas e comprimidas do mesmo conteúdo.
O que é a entropia de Shannon?
A entropia de Shannon, com o nome de Claude Shannon (o pai da teoria da informação), mede o conteúdo médio de informação ou a imprevisibilidade de uma fonte de dados. No contexto dos dados binários, a entropia quantifica quão uniformemente os valores de byte se distribuem no intervalo 0-255. Entropia alta (perto de 8 bits/byte) significa que todos os valores de byte são igualmente prováveis — característico de dados cifrados ou comprimidos. Entropia baixa significa que certos valores de byte dominam — típico de texto simples, formatos estruturados ou dados repetitivos. O nosso analisador de entropia calcula esta métrica instantaneamente para qualquer entrada.
Como funciona o Analisador de Entropia
- Introduza os seus dados em qualquer formato suportado: cole hex, Base64 ou texto simples, ou carregue um ficheiro binário. O analisador de entropia aceita todos os formatos e converte-os em bytes em bruto para análise.
- Análise ao nível do byte: o analisador conta cada byte, calcula a entropia de Shannon, realiza o teste de qui-quadrado face a uma distribuição uniforme, calcula a correlação serial entre bytes consecutivos e constrói uma tabela completa de frequência de bytes — tudo no seu navegador.
- Explore os resultados: reveja o selo de classificação, explore a tabela de frequência de bytes ordenável, examine o mapa de calor de entropia interativo e o gráfico de linhas e consulte as listas de bytes mais e menos frequentes. Exporte a análise completa em JSON ou CSV para uso offline.
Métricas-chave explicadas
- Entropia de Shannon (H): medida em bits por byte (0-8). O texto natural costuma pontuar 4,0-5,0, os executáveis 5,0-6,5, os arquivos comprimidos 7,0-7,9 e os dados cifrados/aleatórios 7,5-8,0. O máximo teórico é log₂(256) = 8 bits/byte.
- Qui-quadrado (χ²): um teste estatístico que compara as frequências de bytes observadas com a distribuição uniforme esperada. Valores mais baixos sugerem dados mais uniformes (aleatórios). Valores abaixo de 300 indicam distribuição quase uniforme, coerente com a cifra.
- Correlação serial: mede a dependência entre bytes consecutivos. Zero significa bytes independentes (aleatórios). Valores positivos indicam padrões repetitivos (dados estruturados). Valores negativos sugerem padrões alternados.
- Estimativa de compressão: o mínimo teórico de bits por byte que um compressor perfeito conseguiria, igual ao valor da entropia. Um valor de 4 significa que os dados poderiam teoricamente ser comprimidos para 50% do tamanho original.
Privacidade, segurança e notas de utilização
O analisador de entropia processa todos os dados inteiramente no seu navegador com JavaScript. Nenhum dado é alguma vez carregado para qualquer servidor, guardado em qualquer base de dados ou partilhado com terceiros. Não há limite de tamanho de ficheiro — a única restrição é a memória disponível do seu navegador. Para ficheiros muito grandes (mais de 100 MB), a análise pode demorar um pouco, mas concluirá sem qualquer comunicação com servidores. Exporte a sua análise em JSON ou CSV para integrar com outras ferramentas ou guardar nos seus registos.
Perguntas frequentes
A entropia de Shannon mede o conteúdo médio de informação ou a imprevisibilidade dos dados, expressa em bits por byte (0-8). Uma entropia de 0 significa que todos os bytes são idênticos (totalmente previsíveis), enquanto 8 significa que os 256 valores de byte possíveis aparecem com igual frequência (totalmente aleatório). O nosso analisador de entropia calcula-a com a fórmula H = -Σ(p_i × log₂(p_i)) para todos os valores de byte presentes nos dados.
Uma entropia elevada (7,0-8,0 bits/byte) indica que os valores de byte se distribuem de forma quase uniforme no intervalo 0-255. Isto é característico de dados cifrados, arquivos comprimidos (ZIP, GZIP, PNG), chaves criptográficas ou dados aleatórios. O analisador de entropia também calcula qui-quadrado e correlação serial para distinguir dados cifrados (uniformidade quase perfeita, correlação baixa) de dados comprimidos (ligeiramente estruturados, correlação moderada).
Uma entropia baixa (0-3,0 bits/byte) significa que certos valores de byte dominam os dados. É típico de dados repetitivos, estruturas esparsas, sequências de bytes constantes ou cabeçalhos curtos. O texto simples num único idioma costuma pontuar 4,0-5,0 bits/byte. Uma entropia muito baixa (abaixo de 1,5) indica padrões muito repetitivos ou dados muito curtos, em que as estatísticas não são fiáveis.
O analisador de entropia suporta quatro formatos de entrada: (1) Hex - cole cadeias hexadecimais com ou sem prefixos 0x; os espaços são removidos automaticamente; (2) Base64 - descodifique dados codificados em Base64 padrão; (3) Texto simples - analise o texto como bytes codificados em UTF-8; (4) Carregamento de ficheiro binário - carregue qualquer ficheiro para análise ao nível do byte. Todo o processamento acontece localmente no seu navegador.
A análise por janela deslizante divide os seus dados em blocos sobrepostos (por defeito 64 bytes por janela, com passo de 32 bytes) e calcula a entropia de cada bloco de forma independente. Isto revela como a entropia varia ao longo dos dados: as secções cifradas mostram entropia uniformemente alta, enquanto as secções de texto simples mostram entropia mais baixa e variável. O mapa de calor e o gráfico de linhas tornam estes padrões visualmente óbvios.
O teste de qui-quadrado (χ²) compara a distribuição observada das frequências de bytes com a distribuição uniforme esperada (em que cada um dos 256 valores de byte aparece o mesmo número de vezes). Um valor baixo de qui-quadrado (abaixo de 300 para tamanhos de dados típicos) significa que a distribuição está próxima da uniformidade, o que é coerente com a cifra. Um valor alto indica um desvio significativo da uniformidade, típico de dados estruturados ou texto simples.
A correlação serial mede a dependência estatística entre bytes consecutivos. Um valor próximo de 0 significa que cada byte é independente dos seus vizinhos (característico de cifra ou aleatoriedade real). Os valores positivos (0,1-0,9) indicam padrões repetitivos, comuns em dados estruturados, texto ou executáveis. Os valores negativos sugerem padrões de bytes alternados. Isto ajuda a distinguir dados cifrados de dados comprimidos, já que a compressão costuma preservar alguma correlação entre bytes.
Sim, totalmente. Toda a análise de entropia acontece localmente no seu navegador com JavaScript. Os seus dados nunca saem do seu dispositivo e nunca são enviados para nenhum servidor. Não é necessária conta, não se guardam dados e não há rastreamento. Pode analisar com segurança ficheiros confidenciais, dados cifrados, binários sensíveis ou qualquer conteúdo proprietário.
A estimativa de compressão é igual à entropia de Shannon em bits por byte, que representa o mínimo teórico de bits necessários para representar cada byte em média. Um valor de 4,0 significa que um compressor perfeito poderia teoricamente reduzir os dados a 50% do tamanho original. Os compressores reais (como gzip ou brotli) costumam aproximar-se deste limite teórico na maioria dos tipos de dados.
Sim, o analisador de entropia verifica automaticamente assinaturas de ficheiro comuns (bytes mágicos), incluindo PDF (%PDF), ZIP (PK), PNG (‰PNG), JPEG (ÿØ), GIF (GIF), binários ELF (ELF), executáveis PE (MZ), Mach-O (feedface/feedfacf), GZip (1f8b), BZip2 (BZ) e WebP (RIFF....WEBP). Combinado com a análise de entropia e a proporção de ASCII imprimível, isto ajuda a identificar formatos de ficheiro desconhecidos.