1樓：肖wenda
首先要把高階最小熵分開來理解
首先是熵，熵是用來描述乙個系統的混亂程度，換而言之如果乙個隨機事件它的可能性越多，那麼它的熵越大。（扔乙個6面的骰子和乙個8面骰子，8面骰子的熵大）
然後是最小熵，這裡的最小應該是指最保守的情況。
然後是「高階」最小熵，這裡的「高階」翻譯的個人認為容易讓人迷惑，這裡英文是high min-entropy字面上來說就是很高的最小熵。 用大白話來說就是有非常多可能性，很混亂....
那麼r選自乙個高階最小熵的概率分布，就是讓r這個隨機變數是通過乙個即使在「最保守」的情況下也有「很多」可能性，高度混亂，高度隨機的系統中選取。比如r的值由乙個2^256面的骰子決定，這個2^256面骰子就是乙個有「很高的最小熵」的概率分布。
其實這裡對於這些學術詞彙不需要特別了解，這裡作者想表述的是r必須是來自乙個完善的隨機系統。因為有很多系統看似很隨機其實不是。比如人們在選擇密碼的時候，這裡看似有很多的可能性，外人不可能猜測到。
但是人在選擇密碼的時候總是會選擇和自己相關的，容易記憶的單詞作為密碼，這就讓密碼被破解的概率提高很多，它的最小熵很低。
以上是個人的理解，如果有不正確的地方，請大家指正。
high min-entropy? r/crypto
2樓：張三
搜尋了一下，原文說的應該是high min-entropy. 考慮乙個離散概率分布，最小熵（min-entropy）是 ，其中 是所有情況中的最大值。
high min-entropy就是讓最小熵比較大。直觀來看就是分布比較均勻。
如果理解不對望指正~
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