이 도구에 대하여
섀넌 엔트로피 계산기는 텍스트의 정보량을 측정합니다. 입력한 정확한 문자에 대해 빈도 맵을 만들고, 각 심볼의 확률 p = count / length를 계산한 뒤, 섀넌 공식 H = −Σ p·log2(p)를 문자당 비트로 평가합니다. 여기에 길이를 곱하면 총 정보량이 비트로 나옵니다. 또한 고유 심볼 수와 이론적 최대 엔트로피 log2(distinct)도 보고하는데, 실제 엔트로피는 모든 심볼이 동일한 확률일 때만 이 값에 근접합니다.
이 실제(관측) 엔트로피는 비밀번호 강도 추정치와 다르므로, 이 도구는 둘 다 계산합니다. 강도 쪽에서는 문자셋 풀 모델을 사용합니다: 어떤 문자 종류가 존재하는지 감지하여 — 소문자(26), 대문자(26), 숫자(10), 일반 기호(32), 공백(1), 기타(100) — 풀 크기 P를 합산하고, 풀 엔트로피 = length · log2(P) 비트를 보고합니다. 정성적 라벨은 통상적인 구간을 따릅니다: 28비트 미만은 매우 약함, 28–35 약함, 36–59 적당함, 60–127 강함, 128+ 매우 강함입니다.
모든 로그는 log2(x) = Math.log(x) / Math.LN2를 사용하며, 모든 계산은 브라우저 안에서 로컬로 실행됩니다 — 입력한 내용은 저장되거나 전송되지 않습니다. 두 수치는 서로 다른 질문에 답한다는 점에 유의하세요: 관측 엔트로피는 이 특정 문자열이 자체 문자 분포를 감안했을 때 얼마나 예측 불가능한지를 알려주는 반면, 풀 엔트로피는 각 위치가 감지된 문자 풀에서 균등하게 뽑힌다고 가정할 때 이 문자열을 무차별 대입으로 깨기가 얼마나 어려운지를 추정합니다.