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Shannon-Entropie-Rechner

Miss, wie viele Bits Information jedes Zeichen oder Wort deines Textes trägt.

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Shannon-Entropie-Rechner
Die Shannon-Entropie ist das Standardmaß für Informationsdichte: wie viele Bits jedes Symbol eines Textes im Durchschnitt trägt. Eine Kette aus einem wiederholten Zeichen trägt null Bits pro Zeichen — völlig vorhersagbar. Gleichverteilt zufällige Symbole aus einem Alphabet von 8 tragen exakt 3. Englische Prosa liegt vor der Kompression typischerweise um 4 Bits pro Zeichen. Füge beliebigen Text ein und das Tool meldet die Entropie, den gesamten Informationsgehalt in Bits, Symbol- und Alphabetgröße, das uniforme Maximum für dieses Alphabet und die Redundanz — wie weit der Text unter dem Maximum bleibt.
Entropie taucht überall auf, sobald man hinsieht. Security-Teams erkennen daran hartkodierte Geheimnisse: API-Schlüssel und Zufallstokens landen nahe am Maximum, gewöhnliche Bezeichner weit darunter — viele Secret-Scanner sind kaum mehr als eine Entropieschwelle. Kompression ist durch sie begrenzt: Die Gesamtbits eines Textes sind der Boden, dem sich jeder verlustfreie Kompressor nur nähern kann. Und bei Wortlisten- oder Passwortarbeit ist der Entropievergleich ein schneller erster Filter — für echte Passwortstärke modelliert der dedizierte Passwort-Checker allerdings das Angreiferverhalten, was rohe Entropie nicht tut.
Die Optionen ändern, was als Symbol zählt. Der Zeichenmodus misst die Codepunkt-Verteilung, mit Schaltern zum Zusammenfassen der Groß-/Kleinschreibung und zum Weglassen von Leerraum. Der Wortmodus misst stattdessen die Wortverteilung — ein nützliches Signal für Vokabelvielfalt in Prosa, wo wiederholte Wörter die Entropie nach unten ziehen.
Alles läuft lokal in deinem Browser — der gemessene Text verlässt dein Gerät nie.
Häufige Fragen
Was bedeutet die Zahl Bits/Zeichen konkret?
Die durchschnittliche Information pro Zeichen bei den Buchstabenhäufigkeiten des Textes selbst: −Σ p·log₂(p). Null heißt völlig vorhersagbar (ein wiederholtes Zeichen); das Maximum ist log₂ der Alphabetgröße und wird nur erreicht, wenn jedes Zeichen gleich häufig ist.
Warum deutet hohe Entropie auf einen geheimen Schlüssel hin?
Zufallstokens nutzen ihr ganzes Alphabet fast gleichmäßig und liegen nahe am theoretischen Maximum. Wörter und Bezeichner nutzen wenige Zeichen stark und landen weit darunter. Secret-Scanner nutzen genau diese Lücke — eine Schwelle um 4,5 Bits/Zeichen über base64-artigen Strings fängt die meisten Schlüssel.
Was bedeutet Redundanz?
Der prozentuale Abstand zwischen gemessener Entropie und dem uniformen Maximum desselben Alphabets: 1 − H/log₂(Alphabet). Ein grober Hinweis auf die Komprimierbarkeit — hohe Redundanz heißt, ein verlustfreier Kompressor hat viel zu holen.
Ist Textentropie dasselbe wie Passwortstärke?
Nein. Dieses Tool misst die Zeichenverteilung des Strings selbst, nicht seine Erratbarkeit — „Password123" hat ordentliche Zeichenentropie, fällt aber in Millisekunden einem Wörterbuch. Für diese Frage nimm den Passwortstärke-Checker.
Wird mein Text irgendwo hochgeladen?
Nein. Die Messung läuft vollständig in deinem Browser und dein Text verlässt dein Gerät nie.