md5码[0a9c248f05c5b8dea699479d2b79b923]解密后明文为:包含28203615的字符串
以下是[包含28203615的字符串]的各种加密结果
md5($pass):0a9c248f05c5b8dea699479d2b79b923
md5(md5($pass)):6fc8cd05bff9baf982bd3905efab4ebe
md5(md5(md5($pass))):0051eabc61c70d0f61c3f62d498a70ea
sha1($pass):24d4d10718ad164d4e3e4e12be931303b0b83956
sha256($pass):3b9f1683576bdac6af37af9ee5cf4a933fe0913ce6a582bdb985e9a279c03c70
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MD5在线加密
Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8 = 4*6 = 24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。 即便是这个数据的位数对512求模的结果正好是448也必须进行补位。 早在好几年前就有分析人员提醒部门机构停止使用已经很落后的MD5算法，并建议至少用SHA-1取代MD5。 第三个用途里一般会在需要哈希的数据中混入某些秘密，也就是计算公式为md5(secret key + data)。 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
密码查询
为统一和规范化Base64的输出，Base62x被视为无符号化的改进版本。 若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。 有的时候开机也要疯狂hash，有两种情况一种是你在第一次使用，这个时候要hash提取所有文件信息，还有一种情况就是上一次你非法关机，那么这个时候就是要进行排错校验了。 采用安全性高的Hash算法，如MD5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。 相比之下，对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数，对于一组坏的关键字经常性能很差，这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 The National Institutes of Standards and Technology (NIST)等不及SHA-1被完全攻破了。 一个好的散列函数（包括大多数加密散列函数）具有均匀的真正随机输出，因而平均只需要一两次探测（依赖于装填因子）就能找到目标。 哈希值还可以被用于检测冗余数据文件、文件版本变更和类似应用的标记，或者作为校验和来防止数据发生意外损毁。 存储用户密码。 数据量中国第1的MD5查询网站，其中5%以上全球独有，所有硬盘重量超过1吨！ Hash算法还具有一个特点，就是很难找到逆向规律。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。
cmd5
Kocher表示：看着这些算法破解就好像看着油漆逐渐变干，不过这样也好，因为这让我们有时间远离SHA-1。 压缩文件的正确性我们可以用MD5来进行校验，那么如何对压缩文件进行MD5校验呢？ 这些函数包括MD2、MD4以及MD5，利用散列法将数字签名转换成的哈希值称为信息摘要(message-digest)，另外还有安全散列算法(SHA)，这是一种标准算法，能够生成更大的(60bit)的信息摘要，有点儿类似于MD4算法。将两地存储的数据进行哈希，比较结果，如果结果一致就无需再进行数据比对。这是利用了其“抵 抗冲突”(collision- resistant)的能力，两个不同的数据，其哈希值只有很小的几率一致。相当多数据服务，尤其是网盘服务，利用类似的做法来检测重复数据，避免重复上 传。 emule里面的积分保存，身份识别，都是使用这个值，而和你的id和你的用户名无关，你随便怎么改这些东西，你的userhash值都是不变的，这也充分保证了公平性。 这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。加密手段让技术不至于会被轻易外泄，如果各国的安全大门都有复杂的安全密码守护，在我国一位女科学家就为我国的密码安全做出了重大贡献，这个人就是王小云。 举例而言，如下两段数据的MD5哈希值就是完全一样的。 数据重排法:这种方法只是简单的将原始值中的数据打乱排序。 散列表的查找过程基本上和造表过程相同。 这一类查找方法建立在“比较“的基础上，查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。 这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。 已包含6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位大小写字母加数字等组合、以及大量其它数据(最长达9位）。 这是利用了其做为单向哈希的特点，从计算后的哈希值不能得到密码。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。
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MD5在线加密
Base64要求把每三个8Bit的字节转换为四个6Bit的字节（3*8 = 4*6 = 24），然后把6Bit再添两位高位0，组成四个8Bit的字节，也就是说，转换后的字符串理论上将要比原来的长1/3。 即便是这个数据的位数对512求模的结果正好是448也必须进行补位。 早在好几年前就有分析人员提醒部门机构停止使用已经很落后的MD5算法，并建议至少用SHA-1取代MD5。 第三个用途里一般会在需要哈希的数据中混入某些秘密，也就是计算公式为md5(secret key + data)。 取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
密码查询
为统一和规范化Base64的输出，Base62x被视为无符号化的改进版本。 若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。 有的时候开机也要疯狂hash，有两种情况一种是你在第一次使用，这个时候要hash提取所有文件信息，还有一种情况就是上一次你非法关机，那么这个时候就是要进行排错校验了。 采用安全性高的Hash算法，如MD5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。 相比之下，对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数，对于一组坏的关键字经常性能很差，这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。 实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。 The National Institutes of Standards and Technology (NIST)等不及SHA-1被完全攻破了。 一个好的散列函数（包括大多数加密散列函数）具有均匀的真正随机输出，因而平均只需要一两次探测（依赖于装填因子）就能找到目标。 哈希值还可以被用于检测冗余数据文件、文件版本变更和类似应用的标记，或者作为校验和来防止数据发生意外损毁。 存储用户密码。 数据量中国第1的MD5查询网站，其中5%以上全球独有，所有硬盘重量超过1吨！ Hash算法还具有一个特点，就是很难找到逆向规律。 了解了hash基本定义，就不能不提到一些著名的hash算法，MD5 和 SHA-1 可以说是目前应用最广泛的Hash算法，而它们都是以 MD4 为基础设计的。
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Kocher表示：看着这些算法破解就好像看着油漆逐渐变干，不过这样也好，因为这让我们有时间远离SHA-1。 压缩文件的正确性我们可以用MD5来进行校验，那么如何对压缩文件进行MD5校验呢？ 这些函数包括MD2、MD4以及MD5，利用散列法将数字签名转换成的哈希值称为信息摘要(message-digest)，另外还有安全散列算法(SHA)，这是一种标准算法，能够生成更大的(60bit)的信息摘要，有点儿类似于MD4算法。将两地存储的数据进行哈希，比较结果，如果结果一致就无需再进行数据比对。这是利用了其“抵 抗冲突”(collision- resistant)的能力，两个不同的数据，其哈希值只有很小的几率一致。相当多数据服务，尤其是网盘服务，利用类似的做法来检测重复数据，避免重复上 传。 emule里面的积分保存，身份识别，都是使用这个值，而和你的id和你的用户名无关，你随便怎么改这些东西，你的userhash值都是不变的，这也充分保证了公平性。 这个映射函数叫做散列函数，存放记录的数组叫做散列表。加密手段让技术不至于会被轻易外泄，如果各国的安全大门都有复杂的安全密码守护，在我国一位女科学家就为我国的密码安全做出了重大贡献，这个人就是王小云。 举例而言，如下两段数据的MD5哈希值就是完全一样的。 数据重排法:这种方法只是简单的将原始值中的数据打乱排序。 散列表的查找过程基本上和造表过程相同。 这一类查找方法建立在“比较“的基础上，查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。 这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。 已包含6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位大小写字母加数字等组合、以及大量其它数据(最长达9位）。 这是利用了其做为单向哈希的特点，从计算后的哈希值不能得到密码。 查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。
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