md5码[a504c13209520640167adbd7faa58191]解密后明文为:包含9141480的字符串


以下是[包含9141480的字符串]的各种加密结果
md5($pass):a504c13209520640167adbd7faa58191
md5(md5($pass)):afa22fc38c1aae4dd12c908a0ca89f08
md5(md5(md5($pass))):b3d83d8b722e71e85e6288219cfc615e
sha1($pass):2eb5c442284bbbda4349a34ca8028f3166c3a5b9
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mysql5($pass):9de3aea1e1184e7fe881da0306f7f09c3707a37b
NTLM($pass):b9fb15fd1ecf10f3bb296f6c65c3c13b
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MD5加密
    实时查询拥有全世界最大的数据库,实测破解成功率在5%以上,有的客户已经超过了6%。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。这些文档值得一看,因为SHA-1三到四年的生命周期是个不短的事件。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。将数据和数据哈希后的结果一并传输,用于检验传输过程中数据是否有损坏。MD5 算法还可以作为一种电子签名的方法来使用,使用 MD5算法就可以为任何文件(不管其大小、格式、数量)产生一个独一无二的“数字指纹”,借助这个“数字指纹”,通过检查文件前后 MD5 值是否发生了改变,就可以知道源文件是否被改动。
MD5是什么
    Kocher表示:现在还不清楚SHA-1的下一次破解会发生在什么时候。如果再有一个第三方的认证机构,用MD5还可以防止文件作者的“抵赖”,这就是所谓的数字签名应用。散列函数能使对一个数据序列的访问过程更加迅速有效,通过散列函数,数据元素将被更快地定位。Mozilla Thunderbird和Evolution用Base64来保密电子邮件密码当用户登录的时候,系统把用户输入的密码进行MD5 Hash运算,然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较,进而确定输入的密码是否正确。1992年8月,罗纳德·李维斯特向互联网工程任务组(IETF)提交了一份重要文件,描述了这种算法的原理。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。不过,一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。先估计整个哈希表中的表项目数目大小。咱们假如暗号的最大长度为8位字节(8 Bytes),共时暗号只可是字母和数字,共26+26+10=62个字符,陈设拉拢出的字典的项数则是P(62,1)+P(62,2)….+P(62,8),那也曾经是一个很天文的数字了,保存这个字典便须要TB级的磁盘阵列,而且这种办法还有一个条件,即是能赢得目的账户的暗号MD5值的状况下才不妨。比如可以将第三位到第六位的数字逆序排列,然后利用重排后的数字作为哈希值。运用MD5算法来举行文献校验的规划被洪量运用到软件下W¥%载站、论坛数据库、体系文献平安等方面。MD5的典范运用是对于一段Message(字节串)爆发fingerprint(指纹),以预防被“窜改”。MD5算法的原理可简要的叙述为:MD5码以512位分组来处理输入的信息,且每一分组又被划分为16个32位子分组,经过了一系列的处理后,算法的输出由四个32位分组组成,将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。
密钥破解
    MD5的典型应用是对一段信息(Message)产生信息摘要(Message-Digest),以防止被篡改。NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。如果他们正在使用SHA-1的话就不用变更了,直到我们公布新的算法。第二个用途很容易遭到rainbow table攻击,和明文存储密码的实质区别不大。与文档或者信息相关的计算哈希功能保证内容不会被篡改。检查数据是否一致。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。这种方法是针对原始值为数字时使用,将原始值分为若干部分,然后将各部分叠加,得到的最后四个数字(或者取其他位数的数字都可以)来作为哈希值。为了使哈希值的长度相同,可以省略高位数字。为统一和规范化Base64的输出,Base62x被视为无符号化的改进版本。MD5的典型应用是对一段信息(Message)产生信息摘要(Message-Digest),以防止被篡改。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特(Ronald Linn Rivest)设计,于1992年公开,用以取代MD4算法。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。理想的情况是能直接找到需要的记录,因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f,使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。

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