암호 강도 테스터

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비밀번호 테스트

현재 비밀번호는 얼마나 안전한가요?? 여러 계정에 사용하는 비밀번호입니까?? 누구와도 공유 한 적이 있습니까?? 이 비밀번호를 보유한 기간?

이러한 모든 요소로 인해 비밀번호의 보안이 더욱 저하됩니다..

강력한 암호 만들기

당신이 사용하는 "강한" 웹 모든 계정에 대한 암호? 당신은 우리를 사용 하시겠습니까 "암호 제안" 이하? 간단 해. 우리는 세계 각국에서 매일 뉴스 모음을 가지고.

암호로 뉴스 헤드 라인을 사용하여. 기억하기 쉬운 것, 분명히 매우 강한. 그것도 강하게 만들 수있는 번호 또는 거기에 기호 추가. 기억해야 할 유일한 암호입니다.. LogmeOnce 온라인 비밀 번호 생성기는 암호를 생성 할 수 있습니다. 즉 강력한 암호입니다.

암호 및 온라인 보안에 대해 자세히 알아보기.

브 루트 포스 공격은 무엇입니까?
엔트로피 란?
암호 강도는 무엇인가?
비밀번호 크래킹이란??
비밀번호 관리자 란?
싱글 사인온이란 무엇입니까 (SSO)?
아이디 관리 란? (은 IdM)?



브 루트 포스 공격은 무엇입니까?

"에서 암호화, 무차별 대입 공격, 또는 완전한 키 검색, 전략 할 수있다, 이론에 의하면, 암호화 된 데이터에 대해 사용될. 이 암호화 시스템의 다른 약점을 활용할 수없는 경우 이러한 공격이 이용 될 수있다 (모든 존재하는 경우) 그 작업이 용이 할 것. 올바른 키가 발견 될 때까지 체계적으로 가능한 모든 키를 확인 포함. 최악의 경우, 이는 전체 검색 공간을 가로 지르는 포함 것.

암호화에 사용되는 키 길이는 무차별 공격을 행하는 실제 타당성을 결정, 짧은 사람보다 금이 더 오래 키 기하 급수적으로 더 어려워로. 무차별 공격 인코딩 할 데이터를 난독으로 덜 효과적 할 수있다, 그 / 그녀가 코드에 금이 때 공격자 것이 더 어려워 것을 인식하기. 암호화 시스템의 강도의 조치 중 하나는 이론적 대한 성공적인 무차별 대입 공격을하는 공격자 걸리는 시간입니다. 강력한 암호를 생성하는 것이 중요합니다..

브 루트 포스 공격은 무차별 검색 응용 프로그램입니다, 모든 후보를 열거하고 각 하나를 확인하는 일반적인 문제 해결 기법. "

위키 백과 소스 : 브 루트 포스 공격

엔트로피 란??

정보 이론: 엔트로피는 랜덤 변수와 관련된 불확실성의 측정은. 이러한 맥락에서, 이 용어는 일반적으로 섀넌의 엔트로피를 말한다, 정량화하는 정보의 기대 값은 메시지 내에 포함. 엔트로피는 일반적 비트로 측정, NAT를, 또는 금지.

데이터 압축: 엔트로피는 효과적으로 강한 무손실의 성능을 경계 (또는 거의 무손실) 가능한 압축, 허프만를 사용하여 일반적인 세트를 사용하거나 실제로 이론적으로 실현 될 수있는, 렘펠 - 지브 (Lempel-Ziv) 또는 산술 부호화. 기존의 데이터 압축 알고리즘의 성능은 종종 데이터 블록의 엔트로피 대략적으로 사용. 콜 모고 로프의 복잡성 참조. 실제로, 압축 알고리즘은 의도적으로 오류를 방지하는 체크 형태의 일부 현명 중복성.

소개: 엔트로피, 정보의 의미, 불확실성의 측정은. 예를 들면, 동전 던지기의 엔트로피를 고려. 때 동전이 공정하다, 그건, 헤드의 확률은 테일 확률과 동일, 동전 던지기의 엔트로피는, 모든 경우에 적용 할 수 높은 같다. 이전 코인 토스의 지식을 바탕으로 다음에 올 것이다 예측할 수있는 방법은 없습니다, 각 토스가 완전히 예측할 수 있도록. 공정한 동전 동전 토스의 일련의 엔트로피의 하나 개의 비트를 가지고, 두 가지 상태가 있기 때문에, 이들 각각은 다른 독립적. 두 머리도없고 꼬리와 동전으로 동전 토스의 문자열은 제로 엔트로피, 동전은 항상 머리를 올 것이기 때문에, 그 결과는 항상 예측할 수있다. 그 사이에 현실 세계의 거짓말 곳에서 대부분의 데이터 수집. 가능한 결과 세트의 엔트로피 차이를 실현하는 것이 중요, 특정 결과의 엔트로피. 공정한 동전의 단일 토스는 한 비트의 엔트로피를 가지고, 하지만 특정 결과 (예컨대. "머리") 제로 엔트로피, 그것은 전적으로 "예측"이기 때문에.

정의: 볼츠만의 H-정리의 이름을 따서 명명, 섀넌 가능한 값으로 이산 확률 변수 X의 엔트로피 H를 나타내고 {X1, ..., XN} 확률 질량 함수 P(엑스) 같이......