md5码[162243f81fad56dfdbdf1702a9b7837e]解密后明文为:包含224875的字符串
以下是[包含224875的字符串]的各种加密结果
md5($pass):162243f81fad56dfdbdf1702a9b7837e
md5(md5($pass)):9056def3c530e0e959bb23444c647169
md5(md5(md5($pass))):de1d9270ab8b84829368c0991ba22b6c
sha1($pass):327baaeaab213f582201eb6a75bd94b6cc280ba0
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mysql5($pass):2efcfc0c1624ecf2b606750acb0bb1ed6d57599a
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更多关于包含224875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解密 代码
Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。对于一个信息串的微扰可以被分为两类,大的(不可能的)错误和小的(可能的)错误。Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。总之,至少补1位,而最多可能补512位 。性能不佳的散列函数表意味着查找操作会退化为费时的线性搜索。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。
解密码
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。如在UNIX系统中用户的密码是以MD5(或其它类似的算法)经Hash运算后存储在文件系统中。所以,要遇到了md5密码的问题,比较好的办法是:你可以用这个系统中的md5()函数重新设一个密码,如admin,把生成的一串密码的Hash值覆盖原来的Hash值就行了。分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。最近破解密码算法事件屡屡见诸报端,来自美国和欧洲的研究人员在德国柏林召开的第25届Annual Chaos Communication Congress大会上展示了如何利用大约200个Sony PlayStation游戏机来创建伪造的MD5(Message-Digest algorithm 5)数字证书散列算法。如果余数是0的话,就表示原文字节数正好是3的倍数(最理想的情况)。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。对不同的关键字可能得到同一散列地址,即k1≠k2,而f(k1)=f(k2),这种现象称为冲突(英语:Collision)。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。使用一个散列函数可以很直观的检测出数据在传输时发生的错误。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。
彩虹表
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。同样重要的是,随机散列函数几乎不可能出现非常高的冲突率。补位的实现过程:首先在数据后补一个1 bit; 接着在后面补上一堆0 bit, 直到整个数据的位数对512求模的结果正好为448。然后用这个估计值作为除数去除每个原始值,得到商和余数。用余数作为哈希值。在数据的发送方,对将要发送的数据应用散列函数,并将计算的结果同原始数据一同发送。第一个用途尤其可怕。也就是说数据补位后,其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。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。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。性能不佳的散列函数表意味着查找操作会退化为费时的线性搜索。当我们需要保存某些密码信息以用于身份确认时,如果直接将密码信息以明码方式保存在数据库中,不使用任何保密措施,系统管理员就很容易能得到原来的密码信息,这些信息一旦泄露, 密码也很容易被破译。
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md5解密 代码
Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。对于一个信息串的微扰可以被分为两类,大的(不可能的)错误和小的(可能的)错误。Hash,一般翻译做散列、杂凑,或音译为哈希,是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。总之,至少补1位,而最多可能补512位 。性能不佳的散列函数表意味着查找操作会退化为费时的线性搜索。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。
解密码
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。如在UNIX系统中用户的密码是以MD5(或其它类似的算法)经Hash运算后存储在文件系统中。所以,要遇到了md5密码的问题,比较好的办法是:你可以用这个系统中的md5()函数重新设一个密码,如admin,把生成的一串密码的Hash值覆盖原来的Hash值就行了。分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。最近破解密码算法事件屡屡见诸报端,来自美国和欧洲的研究人员在德国柏林召开的第25届Annual Chaos Communication Congress大会上展示了如何利用大约200个Sony PlayStation游戏机来创建伪造的MD5(Message-Digest algorithm 5)数字证书散列算法。如果余数是0的话,就表示原文字节数正好是3的倍数(最理想的情况)。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。对不同的关键字可能得到同一散列地址,即k1≠k2,而f(k1)=f(k2),这种现象称为冲突(英语:Collision)。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。使用一个散列函数可以很直观的检测出数据在传输时发生的错误。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。
彩虹表
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。同样重要的是,随机散列函数几乎不可能出现非常高的冲突率。补位的实现过程:首先在数据后补一个1 bit; 接着在后面补上一堆0 bit, 直到整个数据的位数对512求模的结果正好为448。然后用这个估计值作为除数去除每个原始值,得到商和余数。用余数作为哈希值。在数据的发送方,对将要发送的数据应用散列函数,并将计算的结果同原始数据一同发送。第一个用途尤其可怕。也就是说数据补位后,其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。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。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。性能不佳的散列函数表意味着查找操作会退化为费时的线性搜索。当我们需要保存某些密码信息以用于身份确认时,如果直接将密码信息以明码方式保存在数据库中,不使用任何保密措施,系统管理员就很容易能得到原来的密码信息,这些信息一旦泄露, 密码也很容易被破译。
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