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Zyklische Redundanzprüfung (CRC)

Zyklische Redundanzprüfung (CRC) ist ein Verfahren zur Überprüfung von Datenintegrität und Fehlererkennung in digitalen Datensätzen. Es handelt sich um eine mathematische Methode, bei der ein spezieller Algorithmus auf die Daten angewendet wird, um eine Prüfsumme zu generieren. Diese Prüfsumme wird dann gemeinsam mit den Daten übermittelt, um sicherzustellen, dass keine Fehler aufgetreten sind. CRC wird häufig in der Netzwerktechnik, in Speichermedien und bei der Datenübertragung angewendet.

Definition

Die Zyklische Redundanzprüfung (CRC) ist ein fehlerdetektierender Algorithmus, der in digitalen Systemen eingesetzt wird, um die Datenintegrität sicherzustellen. Bei der CRC wird eine bestimmte Anzahl von Prüfbits generiert, die an die Daten angehängt werden. Diese Prüfbits werden durch eine mathematische Berechnung der Daten erzeugt, wodurch eine Prüfsumme entsteht. Die Prüfsumme ermöglicht es, Fehler in den Daten zu erkennen, indem sie mit der berechneten Prüfsumme verglichen wird. Wenn die beiden Prüfsummen nicht übereinstimmen, liegt ein Fehler vor.

Anwendung in der Datenrettung

In der Datenrettung spielt die Zyklische Redundanzprüfung (CRC) eine wichtige Rolle, da sie zur Überprüfung der Datenintegrität bei der Wiederherstellung von beschädigten oder verlorenen Daten verwendet werden kann. Wenn Daten beschädigt sind, zum Beispiel aufgrund von Fehlern auf der Festplatte oder während der Datenübertragung, kann CRC dazu beitragen, diese Fehler zu erkennen. CRC-Prüfungen werden häufig eingesetzt, um Daten während des Datenrettungsprozesses zu überprüfen und sicherzustellen, dass die wiederhergestellten Daten korrekt sind.

Zyklische Redundanzprüfung (CRC) – einfach erklärt:

Die Zyklische Redundanzprüfung (CRC) ist ein Fehlererkennungsverfahren, das häufig in der Datenübertragung und der Datenspeicherung eingesetzt wird. Dabei wird eine Prüfsumme erzeugt, die aus den übertragenen Daten berechnet wird. Diese Prüfsumme dient dazu, mögliche Fehler bei der Übertragung oder Speicherung der Daten frühzeitig zu erkennen und zu korrigieren.

Zuletzt aktualisiert am: 23. Oktober 2023
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