1.1 KiB
Quantificazione della casualità crittografica presente all'interno di un'informazione relativamente ad un sistema.
Definizione
Un insieme ha entropia uguale alla sua cardinalità.
entropy = log_2 ( possible )
Il risultato di una funzione ha entropia uguale al minimo di entropia tra il suo dominio e il suo codominio.
entropy(f : \mathrm{D} \rightarrow \mathrm{C}) =
\min
\left(
entropy(\mathrm{D}),
entropy(\mathrm{C})
\right)
Esempi
Una funzione che consuma 1 bit ed emette 128 bytes in base ha 1 bit di entropia, perchè i valori possibili che può emettere sono 2, e quindi log_2(2) = 1.
fn func(data: bool) -> [u8; 128] {
match data {
true => [1; 128],
false => [0; 128],
}
}
Una funzione che consuma 128 bytes ed emette 1 bit ha 1 bit di entropia, perchè i valori possibili che può emettere sono 2, e quindi log_2(2) = 1.
fn func(data: [u8; 128]) -> bool {
data.iter().all(|v| *v != 0)
}
#Extra Relazioni con altri concetti
È l'inverso del fattore di compressione di un'informazione: più entropia essa ha, meno è possibile comprimerla.