Redes

ENCRIPTACION DE DATOS
Introducción a la teoría de la informaciónTeoría de la información es una rama de la teoría matemática de la probabilidad y la estadística que estudia la información y todo lo relacionado con ella: canales, compresión de datos, criptografía y temas relacionados.Fue iniciada por Claude E. Shannon a través de un artículo publicado en el Bell System Technical Journal en1948, titulado Una teoría matemática de la comunicación (texto completo en inglés).La información es tratada como magnitud física y para caracterizar la  información de una secuencia de símbolos se utiliza la Entropía. Se parte de la idea de que los canales no son ideales, aunque muchas veces se idealicen las no linealidades, para estudiar diversos métodos para enviar información o la cantidad deinformación útil que se puede enviar a través de un canal.Compresión de datosLa compresión de datos consiste en la reducción del volumen de información tratable (procesar, transmitir o grabar). En principio, con la compresión se pretende transportar la misma información, pero empleando la menor cantidad de espacio.El espacio que ocupa una información codificada (datos, señal digital, etc.) sincompresión es el cociente entre la frecuencia de muestreo y la resolución. Por tanto, cuantos más bits se empleen mayor será el tamaño del archivo. No obstante, la resolución viene impuesta por el sistema digital con que se trabaja y no se puede alterar el número de bits a voluntad; por ello, se utiliza la compresión, para transmitir la misma cantidad de información que ocuparía una gran resolución enun número inferior de bits.La compresión de datos se basa fundamentalmente en buscar repeticiones en series de datos para después almacenar solo el dato junto al número de veces que se repite. Así, por ejemplo, si en un fichero aparece una secuencia como "AAAAAA", ocupando 6 bytes se podría almacenar simplemente "6A" que  cupa solo 2 bytes, en algoritmo RLE. |

En realidad, el proceso es muchomás complejo, ya que raramente se consigue encontrar patrones de repetición tan exactos (salvo en algunas imágenes). Se utilizan algoritmos de compresión:
* Por un lado, algunos buscan series largas que luego codifican en formas más breves.
* Por otro lado, algunos algoritmos, como el algoritmo de Huffman, examinan los caracteres más repetidos para luego codificar de forma más corta losque más se repiten.
* Otros, como el LZW, construyen un diccionario con los patrones  encontrados, a los cuales se hace referencia de manera posterior.
La información que transmiten los datos puede ser de tres tipos:
* Redundancia: Datos que son repetitivos o previsibles
* Entropía: La información nueva o esencial que se define como la diferencia entre la cantidad total de datos deun mensaje y su redundancia.
A la hora de hablar de compresión hay que tener presentes dos conceptos:
Redundante: información repetitiva o predecible.
Irrelevante: información que no podemos apreciar y cuya eliminación por tanto no afecta al contenido del mensaje. Por ejemplo, si las frecuencias que es capaz de captar el oído humano están entre 16/20 Hz y 16.000/20.000 Hz s, serían irrelevantesaquellas frecuencias que estuvieran por debajo o por encima de estos valores.
 Básica: la relevante. La que no es ni redundante ni irrelevante. La que debe ser transmitida para que se pueda reconstruir la señal.
Teniendo en cuenta estos tres tipos de información, se establecen tres tipologías de compresión de la información:
1. Sin pérdidas reales: es decir, transmitiendo toda laentroPía el mensaje (toda la información básica e irrelevante, pero eliminando la redundante).
2. Subjetivamente sin pérdidas: es decir, además de eliminar la información redundante se elimina también la irrelevante.
3. Subjetivamente con pérdidas: se elimina cierta cantidad de información básica, por lo que el mensaje se reconstruirá con errores perceptibles pero tolerables (por ejemplo: la...