エントロピーに対するシャノンの理論と、バイナリファイルにそのようなアルゴリズムを実装する方法を読みました(非常に簡単です)
しかし、.exeまたは任意のバイナリファイルのエントロピーを計算する目的が何であるかを理解することはできません
電気通信メッセージのエントロピーの計算は理解できますが(最悪の場合:すべてのシンボルの確率は同じです)、バイナリファイルの目的を理解できません。
誰かが私にこれを説明できますか?
エントロピーに対するシャノンの理論と、バイナリファイルにそのようなアルゴリズムを実装する方法を読みました(非常に簡単です)
しかし、.exeまたは任意のバイナリファイルのエントロピーを計算する目的が何であるかを理解することはできません
電気通信メッセージのエントロピーの計算は理解できますが(最悪の場合:すべてのシンボルの確率は同じです)、バイナリファイルの目的を理解できません。
誰かが私にこれを説明できますか?
いくつかの情報または動的システムまたは分布を想定します。エントロピーは、その情報/システム/分布における無秩序の尺度です。エントロピーが大きくなると、無秩序も大きくなります。エントロピーが0の場合、無秩序がないことを意味し、その分布は一定です。
それをすべてファイルに当てはめると、ファイルの乱れが大きいと圧縮が難しくなると思います。また、エントロピーが低い(そのファイル内のシンボルの大部分が一致する)ファイルは、より適切に圧縮されます。一般的に、エントロピーの低いファイルの方が処理しやすいと思います。
現在、ほとんどの場合、アプリはバイナリファイルでエントロピーを計算し、ウイルス対策ソフトウェアに関連しています。アンチウイルスは、ファイルが圧縮/解凍されているかどうかを推測するためにエントロピーを使用します。また、エントロピーレベルを知ることで、バイナリファイルが暗号化されているかどうかについてもかなり良いアイデアを得ることができます。