md5码[6a6b86b709d5f19ba041a7187c3ead95]解密后明文为:包含(Y*lM的字符串
以下是[包含(Y*lM的字符串]的各种加密结果
md5($pass):6a6b86b709d5f19ba041a7187c3ead95
md5(md5($pass)):b9e032b0d3fc7aeecb7f7cc94db14b54
md5(md5(md5($pass))):d183d897a69c17fc13833b6c4a13d443
sha1($pass):cd36e065e21b8e29c7c1a5682b3d123daae3288e
sha256($pass):d144bfb02b3a1d511c6c90ff59480a200fddd88e983eedc43e3f852c4391a0d9
mysql($pass):0201f1661045595f
mysql5($pass):8ec44ab4f2c9f1c3dfeeb186d6cae19685405894
NTLM($pass):a1fc219f486b12bcf7a50174ce265356
更多关于包含(Y*lM的字符串的其他加密结果和各种解密结果，请到https://cmd5.la查询
MD5值校验工具
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。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码的明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。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。输入一些数据计算出散列值，然后部分改变输入值，一个具有强混淆特性的散列函数会产生一个完全不同的散列值。NIST还发布了Special Publication 800-106(或者Randomized Hashing for Digital Signatures)，其中详细阐述了如何通过收集信息来加强数字签名有关的加密哈希算法。MD5过去一直被用于创建某种数字证书，由VeriSign来对网站授权。 本站针对于md5、sha1等寰球通用公然的加密算法举行反向查问，经过穷举字符拉拢的办法，创造了明文密文对于应查问数据库，创造的记载约90万亿条，占用硬盘胜过500TB，查问胜利率95%以上，许多搀杂密文惟有本站才可查问。2004年，证实MD5算法无法防止碰撞(collision)，因此不适用于安全性认证，如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。不过，一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。
加密算法
1996年后该算法被证实存在弱点，可以被加以破解，对于需要高度安全性的数据，专家一般建议改用其他算法，如SHA-2。Base64由于以上优点被广泛应用于计算机的各个领域，然而由于输出内容中包括两个以上“符号类”字符(+, /, =)，不同的应用场景又分别研制了Base64的各种“变种”。 由于MD5的破译，引发了对于MD5 商品是不是还能够运用的大争辩。在麻省理工大学Jeffrey I. Schiller教授掌管的自己论坛上，许多暗码学家在标题为“Bad day at the hash function factory”的争辩中宣布了具有价值的定见。这次世界暗码学会议的总主席Jimes Hughes宣布谈论说“我信任这（破解MD5）是真的，而且假如碰撞存在，HMAC也就不再是安全的了，…… 我以为咱们应当抛开MD5了。” Hughes主张，程序设计人员最佳开始放弃MD5。他说：“已然如今这种算法的缺点已露出出来，在有用的进犯发动之前，如今是撤离的时机。”例如，在英语字典中的关键字是英文单词，和它们相关的记录包含这些单词的定义。MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)，在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. MD5是一种HASH函数，又称杂凑函数，由32位16进制组成，在信息安全范畴有广泛和首要运用的暗码算法，它有类似于指纹的运用。在网络安全协议中， 杂凑函数用来处理电子签名，将冗长的签名文件紧缩为一段一起的数字信息，像指纹辨别身份相同保证正本数字签名文件的合法性和安全性。在前面提到的SHA- 1和MD5都是现在最常用的杂凑函数。经过这些算法的处理，初始信息即使只更动一个字母，对应的紧缩信息也会变为大相径庭的“指纹”，这就保证了经过处理 信息的唯一性。为电子商务等提供了数字认证的可能性。 安全的杂凑函数在设计时有必要满意两个请求：其一是寻找两个输入得到相同的输出值在计算上是不可行的，这便是我们一般所说的抗磕碰的；其二是找一个输 入，能得到给定的输出在计算上是不可行的，即不可从效果推导出它的初始状况。现在运用的首要计算机安全协议，如SSL，PGP都用杂凑函数来进行签名，一 旦找到两个文件可以发作相同的紧缩值，就可以假造签名，给网络安全范畴带来无量危险。这样软件下#%……载的时候，就会对照验证代码之后才下载正确的文件部分。大家都知道emule是基于P2P (Peer-to-peer的缩写，指的是对等体网络下客户到客户文件传输的软件)， 它采用了"多源文件传输协议”(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。这样我们的客户端就可以直接的和拥有那个文件的用户沟通，看看是不是可以从他那里下Y$载所需的文件。然后，以一个16位的校验和追加到信息末尾，并且根据这个新产生的信息计算出散列值。我们在下#%￥载软件的时候经常会发现，软件的下载页面上除了会提供软件的下￥%……载地址以外，还会给出一串长长的字符串。
怎么验证md5
MD5 算法还可以作为一种电子签名的方法来使用，使用 MD5算法就可以为任何文件(不管其大小、格式、数量)产生一个独一无二的“数字指纹”，借助这个“数字指纹”，通过检查文件前后 MD5 值是否发生了改变，就可以知道源文件是否被改动。当用户登录的时候，系统把用户输入的密码进行MD5 Hash运算，然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较，进而确定输入的密码是否正确。另有一种用于正则表达式的改进Base64变种，它将“+”和“/”改成了“!”和“-”，因为“+”,“*”以及前面在IRCu中用到的“[”和“]”在正则表达式中都可能具有特殊含义。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！实时查询拥有全世界最大的数据库，实测破解成功率在5%以上，有的客户已经超过了6%。一般来讲我们要搜索一个文件，emule在得到了这个信息后，会向被添加的服务器发出请求，要求得到有相同hash值的文件。举个例子，你将一段话写在一个叫 readme.txt文件中，并对这个readme.txt产生一个MD5的值并记录在案，然后你可以传播这个文件给别人，别人如果修改了文件中的任何内容，你对这个文件重新计算MD5时就会发现(两个MD5值不相同)。MD5将所有文献看成一个大文本信息，经过其没有可逆的字符串变幻算法，爆发了这个独一的MD5信息纲要。散列表(Hash table，也叫哈希表)，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。 MD5破解专项网站关闭 暗码学家Markku-Juhani称“这是HASH函数剖析范畴激动人心的时间。”就在研究人员公布了这一消息不久，VeriSign就用SHA-1(Secure Hash Algorithm-1)更新升级了所有已经发布证书的MD5算法。查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。
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md5($pass):6a6b86b709d5f19ba041a7187c3ead95
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更多关于包含(Y*lM的字符串的其他加密结果和各种解密结果，请到https://cmd5.la查询
MD5值校验工具
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。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码的明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。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。输入一些数据计算出散列值，然后部分改变输入值，一个具有强混淆特性的散列函数会产生一个完全不同的散列值。NIST还发布了Special Publication 800-106(或者Randomized Hashing for Digital Signatures)，其中详细阐述了如何通过收集信息来加强数字签名有关的加密哈希算法。MD5过去一直被用于创建某种数字证书，由VeriSign来对网站授权。 本站针对于md5、sha1等寰球通用公然的加密算法举行反向查问，经过穷举字符拉拢的办法，创造了明文密文对于应查问数据库，创造的记载约90万亿条，占用硬盘胜过500TB，查问胜利率95%以上，许多搀杂密文惟有本站才可查问。2004年，证实MD5算法无法防止碰撞(collision)，因此不适用于安全性认证，如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。在介绍的三种处理冲突的方法中，产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。不过，一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。
加密算法
1996年后该算法被证实存在弱点，可以被加以破解，对于需要高度安全性的数据，专家一般建议改用其他算法，如SHA-2。Base64由于以上优点被广泛应用于计算机的各个领域，然而由于输出内容中包括两个以上“符号类”字符(+, /, =)，不同的应用场景又分别研制了Base64的各种“变种”。 由于MD5的破译，引发了对于MD5 商品是不是还能够运用的大争辩。在麻省理工大学Jeffrey I. Schiller教授掌管的自己论坛上，许多暗码学家在标题为“Bad day at the hash function factory”的争辩中宣布了具有价值的定见。这次世界暗码学会议的总主席Jimes Hughes宣布谈论说“我信任这（破解MD5）是真的，而且假如碰撞存在，HMAC也就不再是安全的了，…… 我以为咱们应当抛开MD5了。” Hughes主张，程序设计人员最佳开始放弃MD5。他说：“已然如今这种算法的缺点已露出出来，在有用的进犯发动之前，如今是撤离的时机。”例如，在英语字典中的关键字是英文单词，和它们相关的记录包含这些单词的定义。MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)，在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. MD5是一种HASH函数，又称杂凑函数，由32位16进制组成，在信息安全范畴有广泛和首要运用的暗码算法，它有类似于指纹的运用。在网络安全协议中， 杂凑函数用来处理电子签名，将冗长的签名文件紧缩为一段一起的数字信息，像指纹辨别身份相同保证正本数字签名文件的合法性和安全性。在前面提到的SHA- 1和MD5都是现在最常用的杂凑函数。经过这些算法的处理，初始信息即使只更动一个字母，对应的紧缩信息也会变为大相径庭的“指纹”，这就保证了经过处理 信息的唯一性。为电子商务等提供了数字认证的可能性。 安全的杂凑函数在设计时有必要满意两个请求：其一是寻找两个输入得到相同的输出值在计算上是不可行的，这便是我们一般所说的抗磕碰的；其二是找一个输 入，能得到给定的输出在计算上是不可行的，即不可从效果推导出它的初始状况。现在运用的首要计算机安全协议，如SSL，PGP都用杂凑函数来进行签名，一 旦找到两个文件可以发作相同的紧缩值，就可以假造签名，给网络安全范畴带来无量危险。这样软件下#%……载的时候，就会对照验证代码之后才下载正确的文件部分。大家都知道emule是基于P2P (Peer-to-peer的缩写，指的是对等体网络下客户到客户文件传输的软件)， 它采用了"多源文件传输协议”(MFTP，the Multisource FileTransfer Protocol)。这样我们的客户端就可以直接的和拥有那个文件的用户沟通，看看是不是可以从他那里下Y$载所需的文件。然后，以一个16位的校验和追加到信息末尾，并且根据这个新产生的信息计算出散列值。我们在下#%￥载软件的时候经常会发现，软件的下载页面上除了会提供软件的下￥%……载地址以外，还会给出一串长长的字符串。
怎么验证md5
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。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。另有一种用于正则表达式的改进Base64变种，它将“+”和“/”改成了“!”和“-”，因为“+”,“*”以及前面在IRCu中用到的“[”和“]”在正则表达式中都可能具有特殊含义。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！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%。一般来讲我们要搜索一个文件，emule在得到了这个信息后，会向被添加的服务器发出请求，要求得到有相同hash值的文件。举个例子，你将一段话写在一个叫 readme.txt文件中，并对这个readme.txt产生一个MD5的值并记录在案，然后你可以传播这个文件给别人，别人如果修改了文件中的任何内容，你对这个文件重新计算MD5时就会发现(两个MD5值不相同)。MD5将所有文献看成一个大文本信息，经过其没有可逆的字符串变幻算法，爆发了这个独一的MD5信息纲要。散列表(Hash table，也叫哈希表)，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。 MD5破解专项网站关闭 暗码学家Markku-Juhani称“这是HASH函数剖析范畴激动人心的时间。”就在研究人员公布了这一消息不久，VeriSign就用SHA-1(Secure Hash Algorithm-1)更新升级了所有已经发布证书的MD5算法。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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