
【化】 local entropy production
entropy
【计】 average information content; entropy
【化】 entropy
【医】 entropy
fountainhead; source
【医】 source
intension; intensity; strength
【计】 intensity
【化】 strength
【医】 intensity; strength
在密码学和信息论领域,"熵源强度"(Entropy Source Strength)是一个关键概念,特指物理熵源生成随机比特序列的质量和可靠性指标。其核心含义可从以下角度解析:
最小熵(Min-Entropy)
熵源强度的核心度量指标,定义为:
$$ H_{text{min}}(X) = -log2(max{x in X} P(x)) $$
其中 (X) 为随机变量,(P(x)) 为其概率分布。值越高表明攻击者猜测输出值的难度越大。
抗攻击能力
高强度的熵源需满足:
应用场景关联
直接影响密码系统的安全性,例如:
《SP 800-90B: Recommendation for the Entropy Sources Used for Random Bit Generation》明确熵源强度评估框架,要求最小熵≥0.5 bit/bit(理想值接近1)。
《ISO/IEC 20543:2019》规定熵源测试方法,强调长期稳定性验证。
剑桥大学研究指出,硬件熵源(如环形振荡器)需动态校准以维持强度。
参考文献
: Cambridge University, "Dynamic Entropy Compensation in TRNG Design", Journal of Cryptographic Engineering, 2021.
熵源强度是热力学中用于描述系统内部不可逆过程产生熵的速率参数,其定义和核心要点如下:
定义与物理意义
熵源强度(O)表示单位体积内因不可逆过程(如热传导、摩擦等)导致的熵产率,即系统在单位时间和单位体积内自发产生的熵增量。它反映了系统偏离平衡态的程度,且根据热力学第二定律,该值始终非负(O≥0)。
数学表达式
可表示为:
$$
O = frac{dS_g}{dt cdot dV}
$$
其中,(dS_g) 为不可逆过程产生的熵增,(dt) 是时间微元,(dV) 是体积微元。
实际应用示例
例如铜棒导热问题:当铜棒两端接触不同温度热源((T_1 > T_2))时,热量从高温端流向低温端。此时,温度梯度引发热流,导致系统内部产生熵,其熵源强度可通过热流密度 (q) 和温度梯度计算:
$$
O = q cdot left( frac{1}{T_2} - frac{1}{T_1} right)
$$
单位与量纲
国际单位制中,熵源强度的单位为W/(m³·K)(瓦特每立方米开尔文),对应能量耗散速率与温度的关系。
扩展背景
熵(Entropy)本身是描述系统无序度的物理量(如、5、6所述),而熵源强度进一步量化了不可逆过程中这种无序度的增长速率。例如,提到的“教室从有序到混乱”过程,熵源强度即对应混乱度增加的快慢程度。
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