search

Found

info 概要

入力したパスワードの長さ・文字種・プール・Shannon エントロピー(bits/文字、合計)を算出。攻撃モデル別(オンライン/オフライン KDF/GPU)のクラック推定時間も一括表示。

📘 使い方

  1. 判定したいパスワードを入力欄に入力する
  2. 攻撃モデル(オンライン / オフライン KDF / GPU)を選択する
  3. 文字プール・Shannon エントロピー・推定クラック時間を確認する

パスワード エントロピー計算機

入力はブラウザ内のみで処理されます。

※ ブルートフォース エントロピー = 長さ × log2(文字プールサイズ)。Shannon は文字頻度に基づく情報量。

※ 辞書攻撃や生年月日攻撃には対応していない概算値です。実運用ではパスワードマネージャーと多要素認証を併用してください。

長さ
0 文字
文字プール
0 記号
ブルートフォース エントロピー
0 bits
Shannon (文字あたり)
0.00 bits/文字
Shannon (合計)
0 bits

推定クラック時間

検出された文字種

a-z A-Z 0-9 !@# U+
Article

パスワード エントロピー計算機 | 文字種・Shannon・攻撃モデル別クラック時間を一括算出

パスワードの長さ・使用文字種・文字プールサイズから、ブルートフォース エントロピー(bits)と Shannon エントロピー(bits/文字)を算出する計算機。さらにオンライン・オフライン KDF・GPU の 3 攻撃モデルごとに推定クラック時間を表示し、強度を一目で把握できる構成。

💡 このツールについて

「英大文字・小文字・数字・記号を全部混ぜたから安全」と思い込んでいても、長さが足りなければ攻撃モデル次第で数秒で破られる。逆に長い passphrase は記号を含まなくても桁違いに強い。問題は、この強さの差を頭の中で見積もれないことにある。

この計算機は 2 種類の指標を分けて示す。ブルートフォース エントロピーは「長さ × log2(文字プールサイズ)」で、攻撃者が文字集合の全パターンを総当たりすると仮定した上限値。Shannon エントロピーは入力中の文字頻度から算出する情報量で、同じ文字の繰り返しや偏りがあると下がる。両者を並べることで、「見かけ上の複雑さ」と「実際の予測しにくさ」のギャップが見える。

攻撃モデルは推測速度の桁が異なる。オンライン(毎秒約 1 万回)はレート制限のある API へのログイン試行、オフライン KDF(毎秒約 100 億回)は bcrypt などで保護された盗難ハッシュ、オフライン GPU(毎秒約 1 兆回)は SHA-256 単発のような高速ハッシュに対する GPU クラスタ攻撃を想定する。同じパスワードでもモデルを切り替えると推定時間が大きく変わる点が、実運用の判断材料になる。

🧐 よくある質問

ブルートフォース エントロピーと Shannon エントロピーはどちらを見るべきですか。 強度の目安にはブルートフォース エントロピー(合計 bits)が実務的。60 bits 未満は要注意、128 bits 以上で「非常に強い」と分類される。Shannon は文字の偏りを検出する補助指標として読む。

記号を 1 つ足すと文字プールはどれだけ増えますか。 ASCII 記号を 1 種類でも含むと文字プールに 32 が加算される。ただし長さ 1 文字ぶんの増加効果と比べると、長さを伸ばすほうがエントロピーへの寄与は大きい。

日本語や絵文字を含めると安全になりますか。 本ツールは Unicode 文字を検出するとプールに 1000 を加算する概算で扱う。理論上のエントロピーは上がるが、入力方法の制約や互換性問題があるため、現実の運用では長さ重視を推奨。

クラック時間が「世紀」表記になれば安心ですか。 総当たり前提の上限値であり、辞書攻撃・漏洩パスワード照合・生年月日推測には対応していない。実在する password がリストに載っていれば、エントロピーが高くても一瞬で破られる。

入力したパスワードはどこかに送信されますか。 送信されない。文字種判定・エントロピー計算・時間推定はすべてブラウザ内の JavaScript で完結し、入力値がサーバーへ送られることはない。

📚 豆知識

「エントロピー」という言葉はクロード・シャノンが 1948 年の情報理論で導入した概念で、もとは「予測のしにくさ」を bits で測る尺度。パスワード強度に応用されたのはずっと後で、NIST のガイドライン SP 800-63B では現在、定期変更の強制よりも「長さ」と「漏洩リストとの照合」を重視する方針へ転換している。複雑さルール(記号必須など)はユーザーに P@ssw0rd1 のような予測されやすいパターンを誘発しやすく、エントロピーの観点では逆効果になりうる、というのが近年の知見である。