Visualizador de entropía

Qué hace

El

EntropyEntropyThe unpredictability of a secret, measured in bits. Each added bit doubles the guesses an attacker needs; strength comes from length and randomness, not from obscurity.

Visualizer mide lo aleatorios que son realmente tus datos, byte a byte. Pega texto o suelta cualquier archivo y computa la entropía de Shannon (bits por byte, 0-8), un histograma de frecuencias de bytes (256 cubos), una prueba de uniformidad chi-cuadrado con valor p, la correlación serial entre bytes consecutivos y una estimación de π por Monte Carlo — las cinco comprobaciones clásicas de aleatoriedad del conjunto de pruebas ent. Un mapa de calor de entropía por bloques muestra dónde se esconden los tramos predecibles dentro de los datos.

Esto importa en todo lugar donde la aleatoriedad es una propiedad de seguridad. Las claves de cifrado, los tokens de API, los identificadores de sesión y las sales de contraseñas solo son tan fuertes como la entropía que hay detrás: una clave “de aspecto aleatorio” generada por una fuente débil puede romperse por fuerza bruta órdenes de magnitud más rápido de lo que sugiere su longitud. Alimenta la herramienta con la salida de tu generador y la tarjeta de veredicto te dice de inmediato si es excellent (indistinguible del ruido) o si filtra estructura. Todo se ejecuta 100% en el cliente - tus datos nunca salen del navegador.

Cómo usarlo

1. Pega texto en Datos a analizar, o suelta cualquier archivo sobre el cuadro (o pulsa Abrir archivo). El análisis se ejecuta automáticamente, ~250 ms después de que dejes de escribir.
2. Lee la insignia de veredicto arriba: excellent, good, suspicious o low.
3. Revisa las cuatro tarjetas de métricas: el medidor de entropía de Shannon (0-8 bits/byte), chi-cuadrado con superado/fallido, π de Monte Carlo frente al π real, y la correlación serial (0 = bytes independientes).
4. Escanea el histograma de frecuencias de bytes: las barras verdes se pegan a la línea discontinua de recuento esperado; las barras rojas son bytes sobre- o infrarrepresentados.
5. Lee el mapa de calor de entropía: una celda por bloque de 16 bytes, rojo = predecible, azul = entropía alta — manchas de rojo dentro de datos azules son patrones incrustados.
6. Copiar informe para un resumen en texto plano, o Copiar enlace para compartir para reproducir la vista exacta (las entradas de texto se codifican en la URL).

Ejemplos

El texto repetitivo no es aleatorio

Entrada: abcabcabcabc… (900 bytes)

Shannon entropy: 1.585 bits/byte (low)   — only 3 distinct bytes
Chi-squared: 75900.0 (p=0.0000) — skewed — fail
Serial correlation: -0.5000

La salida de un buen generador parece ruido

Entrada: 65,536 bytes de un PRNG con semilla (semilla fija 42, mulberry32)

Shannon entropy: 7.9972 bits/byte (excellent)
Chi-squared: 252.1 (df 255, p=0.5389) — uniform — pass
Serial correlation: -0.0083
Monte Carlo π: 3.1272 (actual 3.14159)

El texto en inglés queda en un punto intermedio

Entrada: The quick brown fox jumps over the lazy dog. 0123456789 abcdef ABCDEF

Shannon entropy: ≈ 5.1 bits/byte (suspicious)
Histogram: ASCII letters spike green-red; bytes 128-255 nearly absent

Buen saber

• Escala de veredicto: > 7.5 bits/byte = excellent, > 6 = good, > 4 = suspicious, ≤ 4 = low. Los datos comprimidos y cifrados deben quedar siempre cerca de 8.
• Las muestras pequeñas mienten: chi-cuadrado y la π de Monte Carlo necesitan miles de bytes para ser significativos. Las entradas cortas muestran números ruidosos — es lo esperado, no un fallo.
• Los archivos de más de 512 KB se analizan hasta ese límite (la línea de cabecera indica cuándo ocurrió el truncamiento); el mapa de calor muestra como máximo 4,096 bloques.
• Privacidad: todo el análisis es local - nada se sube, sin cookies, sin cuentas. Seguro para claves y secretos.
• Herramientas relacionadas: Password Strength Analyser, Secure Token Generator,

  HashHashA one-way function that maps data of any size to a fixed-length digest. Same input, same digest; any change, different digest; not reversible.

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