Анализатор энтропии бинарных данных
Рассчитайте энтропию Шеннона для любых бинарных данных, чтобы определить, зашифрованы они, сжаты или являются простым текстом. Смотрите таблицы частот байтов, тепловые карты энтропии, статистику хи-квадрат, серийную корреляцию и автоматическое определение типа файла. Вся обработка локальна и приватна.
Почему стоит использовать наш анализатор энтропии?
- Расчёт энтропии Шеннона: анализатор энтропии вычисляет энтропию Шеннона (0-8 бит/байт) для любых бинарных данных. Эта фундаментальная метрика измеряет плотность информации и случайность данных, позволяя мгновенно классифицировать их как зашифрованные, сжатые или простой текст.
- Полная таблица частот байтов: каждое значение байта (0x00-0xFF), присутствующее в данных, подсчитывается и отображается в сортируемой таблице частот. Вы видите счётчики, проценты, hex-значения и ASCII-представления. 10 самых частых и самых редких байтов выделяются для быстрого анализа.
- Тепловая карта и график распределения энтропии: визуализируйте, как энтропия меняется по данным, с помощью анализа скользящим окном. Анализатор энтропии делит данные на блоки и вычисляет локальную энтропию каждого, создавая цветную тепловую карту и интерактивный линейный график для поиска областей высокой и низкой энтропии.
- 100 % приватно - без загрузки данных: весь анализ энтропии выполняется локально в браузере на JavaScript. Ваши данные никогда не покидают устройство. Аккаунт не нужен, отслеживания нет, данные нигде не сохраняются. Экспортируйте результаты в JSON или CSV для своих записей.
Типичные сценарии использования анализатора энтропии
- Обнаружение вредоносного ПО и упаковщиков: специалисты по безопасности используют анализ энтропии для выявления упакованного или обфусцированного вредоносного ПО. Упакованные исполняемые файлы показывают равномерно высокую энтропию (7,0+ бит/байт), а обычные - структурированные и переменные значения. Анализатор энтропии делает это различие мгновенно заметным.
- Различение зашифрованных и сжатых данных: и зашифрованные, и сжатые данные имеют высокую энтропию, но их статистические свойства различаются. Зашифрованные данные дают почти равномерное распределение байтов с низкой серийной корреляцией, а сжатые - тонкую структуру. Наш анализатор энтропии вычисляет статистику хи-квадрат и серийную корреляцию, помогая их различить.
- Определение форматов файлов и магических байтов: анализатор энтропии автоматически определяет распространённые сигнатуры файлов (магические байты), включая PDF, ZIP, PNG, JPEG, ELF, PE, Mach-O и GZip. В сочетании с анализом энтропии это помогает распознавать неизвестные бинарные файлы и проверять заявленный тип.
- Задания CTF (Capture The Flag): участники CTF используют анализ энтропии для определения алгоритмов шифрования, поиска скрытых данных в бинарных файлах и классификации неизвестных форматов. Тепловая карта энтропии показывает, где внутри обычных данных могут быть спрятаны закодированные нагрузки.
- Проверка целостности и случайности данных: проверяйте качество генераторов случайных чисел, целостность данных и выявляйте неслучайные шаблоны в якобы случайных данных. Критерий хи-квадрат и метрики серийной корреляции дают статистические доказательства качества случайности.
- Обучение криптографии и теории информации: студенты могут наглядно исследовать, как разные алгоритмы шифрования, методы сжатия и схемы кодирования влияют на распределение байтов и энтропию. Сравнивайте версии одного и того же контента в виде простого текста, зашифрованные и сжатые.
Что такое энтропия Шеннона?
Энтропия Шеннона, названная в честь Клода Шеннона (основоположника теории информации), измеряет средний объём информации или непредсказуемость источника данных. Применительно к бинарным данным энтропия показывает, насколько равномерно значения байтов распределены в диапазоне 0-255. Высокая энтропия (близкая к 8 бит/байт) означает, что все значения байтов равновероятны, что характерно для зашифрованных или сжатых данных. Низкая энтропия означает, что определённые значения байтов доминируют, что типично для простого текста, структурированных форматов или повторяющихся данных. Наш анализатор энтропии вычисляет эту метрику мгновенно для любого ввода.
Как работает анализатор энтропии
- Введите данные в любом поддерживаемом формате: вставьте hex, Base64 или простой текст либо загрузите бинарный файл. Анализатор энтропии принимает все форматы и преобразует их в необработанные байты для анализа.
- Анализ на уровне байтов: анализатор подсчитывает каждый байт, вычисляет энтропию Шеннона, выполняет критерий хи-квадрат относительно равномерного распределения, рассчитывает серийную корреляцию между соседними байтами и строит полную таблицу частот байтов - всё в вашем браузере.
- Изучите результаты: посмотрите значок классификации, изучите сортируемую таблицу частот байтов, рассмотрите интерактивную тепловую карту энтропии и линейный график, а также проверьте списки самых частых и редких байтов. Экспортируйте полный анализ в JSON или CSV для офлайн-использования.
Ключевые метрики с пояснениями
- Энтропия Шеннона (H): измеряется в битах на байт (0-8). Естественный текст обычно даёт 4,0-5,0, исполняемые файлы 5,0-6,5, сжатые архивы 7,0-7,9, а зашифрованные/случайные данные 7,5-8,0. Теоретический максимум - log₂(256) = 8 бит/байт.
- Хи-квадрат (χ²): статистический критерий, сравнивающий наблюдаемые частоты байтов с ожидаемым равномерным распределением. Меньшие значения говорят о более равномерных (случайных) данных. Значения ниже 300 указывают на почти равномерное распределение, согласующееся с шифрованием.
- Серийная корреляция: измеряет зависимость между соседними байтами. Ноль означает независимые байты (случайность). Положительные значения указывают на повторяющиеся шаблоны (структурированные данные). Отрицательные значения говорят о чередующихся шаблонах.
- Оценка сжатия: теоретический минимум битов на байт, которого мог бы достичь идеальный компрессор, равный значению энтропии. Значение 4 означает, что данные теоретически можно сжать до 50 % исходного размера.
Приватность, безопасность и примечания по использованию
Анализатор энтропии обрабатывает все данные полностью в вашем браузере на JavaScript. Данные никогда не загружаются на сервер, не сохраняются в базе данных и не передаются третьим лицам. Ограничений по размеру файла нет: единственное ограничение - доступная память браузера. Для очень больших файлов (более 100 МБ) анализ может занять некоторое время, но завершится без любой серверной коммуникации. Экспортируйте анализ в JSON или CSV, чтобы интегрировать его с другими инструментами или сохранить.
Часто задаваемые вопросы
Энтропия Шеннона измеряет средний объём информации или непредсказуемость данных в битах на байт (0-8). Энтропия 0 означает, что все байты идентичны (полностью предсказуемы), а 8 - что все 256 возможных значений байтов встречаются одинаково часто (полностью случайно). Наш анализатор энтропии вычисляет её по формуле H = -Σ(p_i × log₂(p_i)) для всех значений байтов, присутствующих в данных.
Высокая энтропия (7,0-8,0 бит/байт) означает, что значения байтов распределены почти равномерно в диапазоне 0-255. Это характерно для зашифрованных данных, сжатых архивов (ZIP, GZIP, PNG), криптографических ключей или случайных данных. Анализатор энтропии также вычисляет хи-квадрат и серийную корреляцию, чтобы отличать зашифрованные данные (почти идеальная равномерность, низкая корреляция) от сжатых (слегка структурированные, умеренная корреляция).
Низкая энтропия (0-3,0 бит/байт) означает, что определённые значения байтов преобладают. Это типично для повторяющихся данных, разреженных структур, постоянных последовательностей байтов или коротких заголовков. Простой текст на одном языке обычно даёт 4,0-5,0 бит/байт. Очень низкая энтропия (ниже 1,5) указывает либо на сильно повторяющиеся шаблоны, либо на очень короткие данные, где статистика ненадёжна.
Анализатор энтропии поддерживает четыре формата ввода: (1) Hex - вставьте шестнадцатеричные строки с префиксами 0x или без них, пробелы удаляются автоматически; (2) Base64 - декодируйте стандартные данные в кодировке Base64; (3) Простой текст - анализируйте текст как байты в UTF-8; (4) Загрузка бинарного файла - загрузите любой файл для анализа на уровне байтов. Вся обработка выполняется локально в браузере.
Анализ скользящим окном делит данные на перекрывающиеся блоки (по умолчанию 64 байта на окно, шаг 32 байта) и вычисляет энтропию каждого блока отдельно. Это показывает, как энтропия меняется по данным: зашифрованные участки дают равномерно высокую энтропию, а участки простого текста - более низкую и переменную. Тепловая карта и линейный график делают эти закономерности наглядными.
Критерий хи-квадрат (χ²) сравнивает наблюдаемое распределение частот байтов с ожидаемым равномерным распределением (где каждое из 256 значений байта встречается одинаково часто). Низкое значение хи-квадрат (ниже 300 для типичных объёмов данных) означает распределение, близкое к равномерному, что согласуется с шифрованием. Высокое значение указывает на заметное отклонение от равномерности, что типично для структурированных данных или простого текста.
Серийная корреляция измеряет статистическую зависимость между соседними байтами. Значение около 0 означает, что каждый байт независим от соседей (характерно для шифрования или истинной случайности). Положительные значения (0,1-0,9) указывают на повторяющиеся шаблоны, характерные для структурированных данных, текста или исполняемых файлов. Отрицательные значения говорят о чередующихся шаблонах байтов. Это помогает отличать зашифрованные данные от сжатых, поскольку сжатие часто сохраняет некоторую межбайтовую корреляцию.
Да, полностью. Весь анализ энтропии выполняется локально в вашем браузере на JavaScript. Ваши данные никогда не покидают устройство и не отправляются на сервер. Аккаунт не требуется, данные не сохраняются, отслеживание отсутствует. Вы можете безопасно анализировать конфиденциальные файлы, зашифрованные данные, чувствительные бинарные файлы или любой проприетарный контент.
Оценка сжатия равна энтропии Шеннона в битах на байт, то есть теоретическому минимуму битов, необходимых для представления каждого байта в среднем. Значение 4,0 означает, что идеальный компрессор теоретически мог бы уменьшить данные до 50 % от исходного размера. Реальные компрессоры (например, gzip или brotli) обычно близки к этому теоретическому пределу для большинства типов данных.
Да, анализатор энтропии автоматически проверяет распространённые сигнатуры файлов (магические байты), включая PDF (%PDF), ZIP (PK), PNG (‰PNG), JPEG (ÿØ), GIF (GIF), бинарные файлы ELF (ELF), исполняемые файлы PE (MZ), Mach-O (feedface/feedfacf), GZip (1f8b), BZip2 (BZ) и WebP (RIFF....WEBP). В сочетании с анализом энтропии и долей печатных ASCII-символов это помогает определить неизвестные форматы файлов.