标签: entropy

 public int checkShuffle(List<Card> cardDeckToCheck,int[] previousOrder)
    {
        // Higher is worse? Sure.
        int score = 0;

        for (int i = 0; i < cardDeckToCheck.Count; i++)
        {
            Card cardToCheck = cardDeckToCheck[i];
            Card cardToLeft = null;
            Card cardToRight = null;

            // Should cost more since the card has not moved at all.
            // For this I need an array that shows me the arangement of the deck before shuffling.
            if(cardToCheck.index == previousOrder[i])
            {
                score += …

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c# random entropy

Sig*_*dur

2014 12-12

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在iOS中使用SecRandomCopyBytes()的随机256位密钥

我一直使用UUIDString作为存储在我的iPAD上的文件的加密密钥,但第三方在我的应用程序上完成的安全审查提示如下.

随着应用程序的启动,生成全局数据库密钥并将其存储在密钥链中.在生成期间,使用由iOS提供的类NSUUID的方法UUIDString.此函数生成由字母A到F,数字和连字符组成的随机字符串,并且不必要地限制密钥空间,从而导致熵减弱.由于密钥仅由应用程序逻辑使用,并且不必由个人读取,理解或处理,因此不需要将密钥空间限制为可读字符.因此,SecRandomCopyBytes应使用via ()生成的随机256位密钥作为主密钥.

现在我已经搜索了很多并尝试了一些代码实现,但还没找到确切的东西.我尝试过的:

NSMutableData* data = [NSMutableData dataWithLength:32];
int result = SecRandomCopyBytes(kSecRandomDefault, 32, data.mutableBytes);
NSLog(@"Description %d",result);

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我的理解是,这应该给我一个整数,我应该将它转换为NSString并使用它作为我的键,但我很确定这不是这里所需要的,并且上述方法总是将结果给出为0.我完全迷失在这里,任何帮助表示赞赏.

谢谢.

encryption cryptography objective-c entropy ios

Ank*_*ava

lucky-day

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Linux上的堆栈的ASLR熵位

我正在看麻省理工学院的一个演示文稿,他们解释了不同类型的ASLR实现.

例如,他们指出对于静态ASLR,堆栈具有19位的熵.根据我的理解,这意味着堆栈基地址只能随机化以获取2 ^ 19个不同的值.

我想问一下如何计算堆栈有19位的熵？

编辑:

在线检查后,我在Linux上找到了堆栈ASLR的一些解释.从另一个问题中学习,我认为可能相关的代码是:

#ifndef STACK_RND_MASK
#define STACK_RND_MASK (0x7ff >> (PAGE_SHIFT - 12))     /* 8MB of VA */
#endif

static unsigned long randomize_stack_top(unsigned long stack_top)
{
    unsigned int random_variable = 0;

    if ((current->flags & PF_RANDOMIZE) &&
            !(current->personality & ADDR_NO_RANDOMIZE)) {
            random_variable = get_random_int() & STACK_RND_MASK;
            random_variable <<= PAGE_SHIFT;
    }
#ifdef CONFIG_STACK_GROWSUP
    return PAGE_ALIGN(stack_top) + random_variable;
#else
    return PAGE_ALIGN(stack_top) - random_variable;
#endif
}

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我想问一下这是否适合推理我的问题？

linux stack 32-bit entropy aslr

Jak*_*ake

2017 05-23

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如何从np直方图计算熵

我有一个直方图的例子:

mu1 = 10, sigma1 = 10
s1 = np.random.normal(mu1, sigma1, 100000)

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并计算

hist1 = np.histogram(s1, bins=50, range=(-10,10), density=True)
for i in hist1[0]:
    ent = -sum(i * log(abs(i)))
print (ent)

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现在我想从给定的直方图数组中找到熵,但由于np.histogram返回两个数组,我在计算熵方面遇到了麻烦.我怎样才能调用第一个np.histogram数组并计算熵？即使上面的代码是正确的,我也会得到熵的数学域错误.:(

**编辑:当Mu = 0时如何找到熵？和log(0)产生数学域错误？

所以我想写的实际代码是:

mu1, sigma1 = 0, 1
mu2, sigma2 = 10, 1
s1 = np.random.normal(mu1, sigma1, 100000)
s2 = np.random.normal(mu2, sigma2, 100000)

hist1 = np.histogram(s1, bins=100, range=(-20,20), density=True)
data1 = hist1[0]
ent1 = -(data1*np.log(np.abs(data1))).sum() 

hist2 = np.histogram(s2, bins=100, range=(-20,20), density=True)
data2 = hist2[0]
ent2 = -(data2*np.log(np.abs(data2))).sum()

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到目前为止,第一个示例ent1将产生nan,而第二个示例ent2产生数学域错误:(

python numpy entropy histogram

Vin*_*nci

2016 09-22

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