计算用户密码和随机密码的熵
计算用户密码的熵时，使用的标准方法是什么？似乎每个人对使用什么都有自己的看法。一些人提到了xkcd，另一些人提到了NITH和Shannon。
假设我想要计算Rockyou泄漏中前10个密码的熵，我应该使用什么。大多数Rockyou密码不是随机生成的。
如果我想计算随机生成的密码的熵，比如那些在网站上重置密码时生成的密码，通常是4-6个字符，只有a-z，A-Z字符。
有没有为这些场景推荐的推荐方法的Python实现？
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2014-03-10 21:11:12
根据您对理论和实践的兴趣程度，您可以简单地连接到xkcd或NITH并获得结果。
关于香农熵和密码:此链接http://www.alertboot.com/blog/blogs/endpoint_security/archive/2011/11/29/password-strength-entropy-how-those-password-strength-checkers-work.aspx很好地描述了在讨论密码强度时如何使用香农熵。在某种程度上，它是香农原始定理的改编，该定理处理在噪声信道上稳健地传输离散数据。虽然我很欣赏它的改编，但我觉得它在很多方面都不够好，但这不是这里的重点。
你有没有看过这样的帖子：What is the best way to check the strength of a password?、Password strength checking library、Checking the strength of a password (how to check conditions)或Python password strength
我不知道是否有一种确定的方法来计算密码熵。这是那些看起来极其简单的问题之一，但仔细研究后发现，如果没有一些限制性的假设，它就会出人意料地困难。如果您想简单地检查密码是否包含来自各种字符类别的4个字符类别中的3个，这是微不足道的。从这个意义上说，如果一个密码有来自更多字符类别的更多字符，那么它将具有更高的熵。但这仍然有很多缺点，因为如何决定如果ab!！比aA#3更强，前者有4个字符，但只有2个字符类，后者有3个字符类。如果你想要考虑字典中的单词，倒排字典中的单词，短语就会困难得多……
https://stackoverflow.com/questions/22277493
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