计算用户密码的熵时，使用的标准方法是什么？似乎每个人都对自己的使用方式有自己的看法。一些参考xkcd，其他人提到NITH和Shannon。
假设我想计算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，例如在网站上重置密码而产生的密码，通常长度为4-6个字符，只有a-z，A-Z字符。
对于这些场景推荐的推荐方法是否有任何Python实现？
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根据您对理论与实践的兴趣，您可以做的只是简单地与xkcd或NITH接口并获得结果。
关于Shannon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提供了在讨论密码强度时如何使用Shannon熵的良好描述。它在某种程度上是香农原始定理的一种适应，它处理在噪声信道上稳健地传递离散数据。虽然我可以欣赏这种适应性，但我觉得它在很多方面都不尽如人意，但这不是重点。
您是否看过这些SO帖子：What is the best way to check the strength of a password?或Password strength checking library或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。这些问题看起来非常简单，但经过仔细研究后，如果没有一些限制性假设，则会出乎意料地难以理解。如果您只想检查密码是否包含来自各种字符类别的4种类别中的3种字符，这些字符很简单。从这个意义上讲，如果一个密码有更多来自更多字符类的字符，那么它将具有更高的熵。但这还有很多缺点，因为如何决定是否ab !!比aA＃3强。在前者中它是4个字符但只有两个字符类，在后者中有3个字符类。如果你想考虑字典单词，反向字典单词，短语那就更难了......