အင်ထရိုပီ၏ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးသည် အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို မည်သည့်အချိန်တွင် အောင်မြင်သနည်း။
အထူးသဖြင့် ကွမ်တမ် ကွမ်တမ် လျှို့ဝှက်စာဝှက်စနစ်၏ ဆက်စပ်မှုတွင် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်တွင် အင်ထရိုပီ၏ အယူအဆသည် အလွန်အရေးကြီးပါသည်။ Entropy ကို စနစ်တစ်ခုရှိ မသေချာမရေရာမှု သို့မဟုတ် ကျပန်းကျပန်းတိုင်းတာမှုအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ classical cryptography တွင်၊ entropy သည် cryptographic key တစ်ခု၏ ခန့်မှန်းမရသော အခြေအနေနှင့် ဆက်စပ်နေပါသည်။ ဤအဖြေတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် classical entropy နှင့် ၎င်း၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကိုအာရုံစိုက်ပါမည်။
classical cryptography တွင်၊ entropy ကို များသောအားဖြင့် bits ဖြင့် တိုင်းတာသည်။ အင်ထရိုပီ၏ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို စနစ်တစ်ခုတွင် ရရှိနိုင်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ရလဒ်များ သို့မဟုတ် ပြည်နယ်များအလိုက် ဆုံးဖြတ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် မျှတသောဒင်္ဂါးတစ်ခုရှိလျှင် ဖြစ်နိုင်ချေရလဒ် နှစ်ခုရှိသည်- ဦးခေါင်း သို့မဟုတ် အမြီးများ။ ဤကိစ္စတွင်၊ အကြွေစေ့လှန်ခြင်း၏ရလဒ်ကိုကိုယ်စားပြုရန်အချက်အလက်တစ်နည်းနည်းယူသောကြောင့် entropy သည် 1 bit ဖြစ်သည်။
ပေးထားသောစနစ်တစ်ခုအတွက် entropy ၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကိုဆုံးဖြတ်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စနစ်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီအတွက်ဖြစ်နိုင်သောရလဒ်အရေအတွက်ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီးဖြစ်နိုင်သောပေါင်းစပ်မှုစုစုပေါင်းအရေအတွက်ကိုတွက်ချက်ရန်လိုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အကယ်၍ ကျွန်ုပ်တို့တွင် စာလုံး 8 လုံးပါရှိသော စကားဝှက်တစ်ခုစီတွင် စာလုံးတစ်လုံးစီသည် စာလုံးအသေးဖြစ်ပါက၊ အက္ခရာတစ်ခုစီအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေ 26 ရလဒ်ရှိသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ပေါင်းစပ်မှုစုစုပေါင်းသည် 26^8 ဖြစ်ပြီး၊ ဤစကားဝှက်အတွက် entropy ၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးနှင့် ကိုက်ညီပါသည်။
ယေဘူယျအားဖြင့်၊ ဖြစ်နိုင်ချေရလဒ်များရှိသော စနစ်တစ်ခုအတွက် entropy ၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို log2(n) ဖြင့်ပေးပါသည်။ ဤဖော်မြူလာသည် အင်ထရိုပီကို ဘစ်များဖြင့် တိုင်းတာသည့်အချက်မှ ဆင်းသက်လာပြီး binary logarithms (base 2) ကို မတူညီသော base များကြားသို့ ပြောင်းရန် အသုံးပြုပါသည်။
entropy ၏အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကိုရရှိရန် လုံခြုံသော ကုဒ်ဝှက်စနစ်တစ်ခုအား သေချာပေါက်အာမခံမည်မဟုတ်ကြောင်း သတိပြုရန်အရေးကြီးပါသည်။ မြင့်မားသော အင်ထရိုပီတန်ဖိုးသည် ဖြစ်နိုင်ချေရလဒ်အများအပြားကို သေချာစေသော်လည်း သော့စီမံခန့်ခွဲမှု၊ အယ်လဂိုရီသမ် အစွမ်းသတ္တိ သို့မဟုတ် အကောင်အထည်ဖော်မှုဆိုင်ရာ အားနည်းချက်များကဲ့သို့သော အခြားလုံခြုံရေးထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို ၎င်းကို မကိုင်တွယ်ပါ။ cryptographic စနစ်များကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ရာတွင်လည်း အဆိုပါအချက်များအား ထည့်သွင်းစဉ်းစားရပါမည်။
အင်ထရိုပီ၏ အမြင့်ဆုံးတန်ဖိုးကို စနစ်တစ်ခုတွင် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ရလဒ်အရေအတွက်ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။ classical cryptography တွင်၊ entropy ကို bits ဖြင့် တိုင်းတာလေ့ရှိပြီး အမြင့်ဆုံး entropy value ကို log2(n) ဖြင့် ပေးသည် ၊ ဖြစ်နိုင်သော ရလဒ်များ၏ အရေအတွက်မှာ n ဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ အမြင့်ဆုံး entropy တန်ဖိုးကိုရရှိရန် အခြားအချက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်ဖြစ်ပြီး လုံခြုံရေးအာမခံချက်တစ်ခုတည်းဖြင့် ရရှိနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း မှတ်သားထားရန် အရေးကြီးသည်။
အခြား လတ်တလောမေးခွန်းများနှင့် အဖြေများ ဂန္ထဝင် entropy:
- အင်ထရိုပီကို နားလည်ခြင်းသည် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးနယ်ပယ်ရှိ ခိုင်မာသော ကုဒ်ဝှက်စနစ်ဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဒီဇိုင်းနှင့် အကဲဖြတ်ရာတွင် မည်သို့အထောက်အကူပြုသနည်း။
- မည်သည့်အခြေအနေများအောက်တွင် ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော အင်ထရိုပီသည် ကွယ်ပျောက်သွားသနည်း၊ ၎င်းသည် ကိန်းရှင်နှင့်ပတ်သက်၍ အဘယ်အရာကိုဆိုလိုသနည်း။
- အင်ထရိုပီ၏ သင်္ချာဂုဏ်သတ္တိများကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းသည် အဘယ်ကြောင့် အနုတ်လက္ခဏာမဟုတ်သနည်း။
- ဖြစ်နိုင်ခြေကို ရလဒ်တစ်ခုသို့ ဘက်လိုက်သောအခါနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ရလဒ်များကြားတွင် ဖြစ်နိုင်ခြေကို အညီအမျှ ခွဲဝေသည့်အခါ ကျပန်းပြောင်းလဲနိုင်သော အင်ထရိုပီသည် မည်သို့ပြောင်းလဲသွားသနည်း။
- binary entropy သည် classical entropy နှင့် မည်သို့ကွာခြားသနည်း၊ ရလဒ်နှစ်ခုရှိသော binary ကျပန်း variable အတွက် ၎င်းကို မည်သို့တွက်ချက်သနည်း။
- ကုဒ်စကားလုံးများ၏ မျှော်မှန်းထားသော အရှည်နှင့် ပြောင်းလဲနိုင်သော အရှည်ကုဒ်တွင် ကျပန်း variable တစ်ခု၏ entropy အကြား ဆက်စပ်မှုမှာ အဘယ်နည်း။
- ထိရောက်သော သတင်းအချက်အလက် ကုဒ်ပြောင်းခြင်းအတွက် ရှေးရိုး အင်ထရိုပီ၏ သဘောတရားကို မပြောင်းလဲနိုင်သော အရှည်ကုဒ်ရေးနည်းများတွင် မည်သို့အသုံးပြုကြောင်း ရှင်းပြပါ။
- classical entropy ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကား အဘယ်နည်း၊ ရလဒ်များ၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် မည်သို့ဆက်စပ်နေသနည်း။
- ရှေးရိုးအင်ထရိုပီသည် ပေးထားသည့်စနစ်တစ်ခုရှိ မသေချာမရေရာမှု သို့မဟုတ် ကျပန်းဖြစ်မှုကို မည်သို့တိုင်းတာသနည်း။