{"id":9135,"date":"2021-03-25T10:29:44","date_gmt":"2021-03-25T10:29:44","guid":{"rendered":"https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/glossar\/explanation\/entropy\/"},"modified":"2026-04-22T13:56:50","modified_gmt":"2026-04-22T13:56:50","slug":"entropy","status":"publish","type":"explanation","link":"https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/glossar\/erklaerung\/entropy\/","title":{"rendered":"Entropy"},"content":{"rendered":"<h2>Was ist Entropy (Entropie)?<\/h2>\n<h3><strong>Definition und Grundverst\u00e4ndnis<\/strong><\/h3>\n<p>In der Informatik bezeichnet <strong>Entropy (Entropie)<\/strong> ein <strong>ma\u00dfgebliches Konzept zur Quantifizierung der Unvorhersagbarkeit und Unsicherheit<\/strong> von Daten oder Zust\u00e4nden. Urspr\u00fcnglich in der Thermodynamik eingef\u00fchrt, wurde der Begriff von Claude Shannon in der modernen <strong>Informationstheorie<\/strong> formalisiert und beschreibt dort die <strong>mittlere Ungewissheit einer Zufallsquelle<\/strong>. In kryptographischen Systemen ist Entropie ein zentrales Ma\u00df, das angibt, wie schwer es ist, zuf\u00e4llige Werte wie <strong>Schl\u00fcssel, Nonces oder Initialisierungsvektoren<\/strong> vorauszusagen oder zu sch\u00e4tzen. Je h\u00f6her die Entropie eines Systems oder einer Zufallsquelle ist, desto <strong>gr\u00f6\u00dfer ist die Sicherheit und Unvorhersagbarkeit der erzeugten Daten<\/strong>.<\/p>\n<p>Technisch gesprochen wird Entropie in der Informationstheorie oft als der <strong>gewichtete Mittelwert der log-Wahrscheinlichkeiten von m\u00f6glichen Ereignissen<\/strong> definiert. F\u00fcr eine diskrete Zufallsvariable (X) mit Wahrscheinlichkeiten (p_i) ist die <strong>Shannon-Entropie<\/strong>:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-medium wp-image-9690\" src=\"https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/03\/shannon-entropy-300x79.png\" alt=\"shannon entropy - Formel zur Erkl\u00e4rung des Fachbegriffs Entropy (Entropie)\" width=\"300\" height=\"79\" srcset=\"https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/03\/shannon-entropy-300x79.png 300w, https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/03\/shannon-entropy-768x203.png 768w, https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2021\/03\/shannon-entropy.png 789w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/><\/p>\n<p>Ein gleichverteiltes System mit <strong><em>N<\/em><\/strong> m\u00f6glichen Zust\u00e4nden hat dabei die maximale Entropie <strong><span class=\"mop\">log<span class=\"msupsub\"><span class=\"vlist-t vlist-t2\"><span class=\"vlist-r\"><span class=\"vlist\"><span class=\"sizing reset-size6 size3 mtight\"><span class=\"mord mtight\">2<\/span><\/span><\/span><span class=\"vlist-s\">\u200b<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><span class=\"mopen\">(<\/span><em><span class=\"mord mathnormal\">N<\/span><\/em><span class=\"mclose\">)<\/span><\/strong>, was bedeutet, dass keine Vorhersage \u00fcber den Ausgang m\u00f6glich ist.<\/p>\n<h3><strong>Wie unterscheidet sich Entropie von Randomness?<\/strong><\/h3>\n<p>Ein wesentliches, aber h\u00e4ufig missverstandenes Konzept ist die <strong>Unterscheidung zwischen Entropie und Randomness (Zuf\u00e4lligkeit)<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Entropy<\/strong> beschreibt die <strong>Unsicherheit eines noch nicht eingetretenen Ergebnisses<\/strong> \u2013 also die theoretische Unvorhersagbarkeit, die ein System besitzt, bevor ein Datenwert generiert wird.<\/li>\n<li><strong>Randomness<\/strong> hingegen bezieht sich auf die <strong>qualitative Bewertung dieser Unvorhersagbarkeit anhand historischer oder beobachteter Daten<\/strong>. W\u00e4hrend Entropie als quantitative Gr\u00f6\u00dfe messbar ist, ist Randomness eher ein <strong>qualitatives Merkmal, das nicht eindeutig messbar ist<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Differenzierung ist besonders in der Kryptographie wichtig: Ein System kann eine gro\u00dfe Entropie auf dem Papier besitzen, aber wenn seine Ausgaben in der Praxis deterministische oder systematische Muster aufweisen, besitzt es nicht die erwartete Zuf\u00e4lligkeit.<\/p>\n<h3><strong>Entropie im Kontext der Informatik<\/strong><\/h3>\n<p>In der Computerwelt bezeichnet Entropie meist die <strong>Realit\u00e4t der Unvorhersagbarkeit<\/strong>, die ein Betriebssystem oder eine Anwendung aus internen und externen Quellen <strong>sammelt und verwaltet<\/strong>, um sichere Zufallszahlen zu erzeugen. Solche Zufallszahlen werden in vielen sicherheitskritischen Bereichen ben\u00f6tigt:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Schl\u00fcsselgenerierung<\/strong> (z. B. asymmetrische Schl\u00fcssel)<\/li>\n<li><strong>Session-IDs und Nonces<\/strong><\/li>\n<li><strong>Initialisierungsvektoren f\u00fcr Blockchiffren<\/strong><\/li>\n<li><strong>Protokoll-Randomisierung<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Betriebssysteme wie Linux sammeln Entropie aus chaotischen, nicht deterministischen Ereignissen \u2013 etwa Tastatur- oder Maus-Interrupts, Netzwerkpaket-Timing oder Hardware-Rauschquellen \u2013 und f\u00fcgen diese Werte in einen <strong>Entropie-Pool<\/strong> ein, der von Systemprozessen wie <code>\/dev\/random<\/code> oder <code>\/dev\/urandom<\/code> abgefragt werden kann.<\/p>\n<h3><strong>Entropie-Erzeugung und Entropie-Konsum<\/strong><\/h3>\n<h4><strong>Entropiequellen<\/strong><\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Hardware-RNGs:<\/strong> spezifische Hardwaremodule zur Erzeugung physikalisch basierter Zufallswerte.<\/li>\n<li><strong>Betriebssysteminterne Ereignisse:<\/strong> Interrupts, Netzwerk-Timings oder Benutzerinteraktionen.<\/li>\n<li><strong>Externe Sensoren:<\/strong> Bei spezialisierten Systemen k\u00f6nnen zus\u00e4tzliche Sensoren zur Entropieproduktion eingesetzt werden.<\/li>\n<\/ul>\n<h4><strong>Entropie-Pool<\/strong><\/h4>\n<p>Betriebssysteme verwalten eine interne Entropie-Sammlung (\u201ePool\u201c), die die aktuelle verf\u00fcgbare Menge an ungegliederten, nicht deterministischen Bits repr\u00e4sentiert. <code>\/dev\/random<\/code> liefert Zufallswerte mit hoher Entropie und blockiert bei Entropiemangel, w\u00e4hrend <code>\/dev\/urandom<\/code> Werte ohne Blockierung erzeugt, jedoch potenziell mit weniger garantierter Entropie.<\/p>\n<h4><strong>Verbrauch und Management<\/strong><\/h4>\n<p>Anwendungen wie <strong>OpenSSL<\/strong> greifen auf diese Entropie zu, indem sie ihre internen Pseudo-Random-Number-Generatoren (PRNGs) einmalig mit Entropie f\u00fcttern und dann deterministisch fortfahren. Wird dabei zu wenig echte Entropie verwendet, kann dies die resultierende Sicherheit erheblich schw\u00e4chen. Beispiele aus der Praxis zeigen, dass schlechte Entropieversorgung zu leicht angreifbaren Schl\u00fcsseln f\u00fchren kann, wie etwa beim Debian OpenSSL PRNG-Debakel.<\/p>\n<h3><strong>Bedeutung der Entropie f\u00fcr Sicherheit und Kryptographie<\/strong><\/h3>\n<p>In kryptographischen Systemen ist <strong>hohe Entropie eine notwendige Bedingung f\u00fcr Sicherheit<\/strong>. Je h\u00f6her die Entropie der verwendeten Daten, desto schwieriger wird es f\u00fcr einen Angreifer, diese Werte vorherzusagen oder durch Brute-Force-Angriffe zu rekonstruieren. Gleichzeitig ist das Messen der realen Entropie in echten Daten schwierig \u2013 es gibt keine universell korrekte Messmethode, und selbst standardisierte Tests wie jene der NIST k\u00f6nnen Entropie untersch\u00e4tzen.<\/p>\n<p>Ein kryptographischer Schl\u00fcssel mit n Bits Entropie hat theoretisch <strong>n<sup>2<\/sup><\/strong> m\u00f6gliche Zust\u00e4nde. Nur wenn diese Zust\u00e4nde <strong>gleichverteilt und unabh\u00e4ngig<\/strong> sind, entspricht die praktische Sicherheit genau dieser theoretischen Entropiemessung.<\/p>\n<h3><strong>Grenzen und Bewertung von Entropy<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Messbarkeit:<\/strong> Absolute Entropiemessung im realen Datenkontext bleibt schwierig.<\/li>\n<li><strong>IT-Praxis:<\/strong> Viele Systeme nutzen PRNGs, die deterministisch arbeiten; die Qualit\u00e4t h\u00e4ngt hier stark von der <strong>Initialisierung mit ausreichend echter Entropie<\/strong> ab.<\/li>\n<li><strong>Lifecycle-Sicht:<\/strong> Entropie unterliegt einem Lebenszyklus aus Generierung, Pooling, Verbrauch und m\u00f6glicher Ersch\u00f6pfung; effizientes Management ist f\u00fcr Sicherheit und Systemstabilit\u00e4t entscheidend.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Definition der Entropy nach ISAQB<\/strong><\/h3>\n<p>Das\u00a0<a href=\"https:\/\/expleoacademy.com\/dach\/ueber-uns\/unsere-partner\/isaqb-das-international-software-architecture-qualification-board\/\">International Software Architecture Qualification Board<\/a>\u00a0 (<a href=\"https:\/\/expleoacademy.com\/dach\/ueber-uns\/unsere-partner\/isaqb-das-international-software-architecture-qualification-board\/\">ISAQB<\/a>) definiert den Begriff <em>&#8220;Entropy&#8221;<\/em> wie folgt:<\/p>\n<blockquote><p>Unter Entropy versteht man <span style=\"font-size: 1rem;\">&#8220;<\/span><\/p>\n<div>\n<p>In information theory defined as \u201camount of information\u201d a message has o<br \/>\n\u201cunpredictability of information content\u201d. The entropy of a cryptosystem i<br \/>\nmeasured by the size of the keyspace. Larger keyspaces have an increase<br \/>\nentropy and if not flawed by the algorithm itself, harder to break than smalle<br \/>\nones<br \/>\nFor secure cryptographic operations it is mandatory to not only use rando<br \/>\nvalues as input, they should have also a high entropy. The creation of hig<br \/>\nentropy on a computer system is non-trivial and can affect the performance of<br \/>\nsystem.<\/p>\n<h6>See <a href=\"\/de-de\/#ref-schneier-1996\">11.1 Information Theory of Schneier-1996<\/a> and Whitewood Inc. on <a href=\"https:\/\/www.blackhat.com\/docs\/us-15\/materials\/us-15-Potter-Understanding-And-Managing-Entropy-Usage-wp.pdf\">\u201cUnderstanding and Managing Entropy\u201d<\/a> or <a href=\"https:\/\/www.sans.org\/reading-room\/whitepapers\/vpns\/randomness-entropy-introduction-874\">SANS \u201cRandomness and Entropy &#8211; An Introduction\u201d<\/a>.<\/h6>\n<p>Category: Security<\/p>\n<\/div>\n<p>&nbsp;<\/p><\/blockquote>\n<p>Wenn Sie \u00e4hnliche Fachbegriffe wie <strong>Entropy<\/strong> nachschlagen m\u00fcssen, schauen Sie doch einfach in unserm umfangreichen <a href=\"https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/glossar\/\">Glossar<\/a> nach. Oder durchsuchen Sie unser W\u00f6rterbuch:<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Entropy &#8211; In unserem Glossar finden Sie eine Erkl\u00e4rung des Fachbegriffs Entropy<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-9135","explanation","type-explanation","status-publish","format-standard","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.4 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Entropy - Glossar, Fachbegriff<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entropie einfach erkl\u00e4rt: Bedeutung, Definition und Anwendung in Technik, IT und Qualit\u00e4tssicherung kompakt im Expleo Academy Glossar.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/expleoacademy.com\/de-de\/glossar\/erklaerung\/entropy\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Entropy - 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