md5码[c845fe77243465bcbe2db846453e7f5d]解密后明文为:包含garant的字符串
以下是[包含garant的字符串]的各种加密结果
md5($pass):c845fe77243465bcbe2db846453e7f5d
md5(md5($pass)):3c3e59508a02011cd6e50419f7f870b4
md5(md5(md5($pass))):041b9fbaad8d4b74212c06dbb9ee5925
sha1($pass):29741181d332b8343da0b918cfad5f13d5eddf0a
sha256($pass):961dd6ef72966982f51d0f72ff278b7a76cf6c17ec3076e1400f2b59303e7679
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NTLM($pass):61ca84191d4ecb2f4fa7534499040e7b
更多关于包含garant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
加解密
取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。对于那些对处理联邦认证哈希算法的推荐策略感兴趣的机构,NIST发布了Special Publication 800-107 Recommendation for Applications Using Approved Hash Algorithms,其中提供了关于如何使用经过Federal Information Processing Standard(FIPS)认证的加密算法来达到可接受层级安全性的指南。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。针对于密文比对于的暴力破译MD5,不妨经过搀杂拉拢、减少长度等办法来躲免被破译。 一石击起千层浪,MD5的破译引起了暗码学界的剧烈反应。专家称这是暗码学界这些年“最具实质性的研究进展”,各个暗码学相关网站竞相报导这一惊人打破。
md5加密解密java
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。与之类似,MD5就可以为任何文件(不管其大小、格式、数量)产生一个同样独一无二的“数字指纹”,如果任何人对文件名做了任何改动,其MD5值也就是对应的“数字指纹”都会发生变化。总之,至少补1位,而最多可能补512位 。在某些情况下,散列函数可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的一一对应。尤其是在文件的其他属性被更改之后(如名称等)这个值就更显得重要。在数据的接收方,同样的散列函数被再一次应用到接收到的数据上,如果两次散列函数计算出来的结果不一致,那么就说明数据在传输的过程中某些地方有错误了。将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。对于那些对处理联邦认证哈希算法的推荐策略感兴趣的机构,NIST发布了Special Publication 800-107 Recommendation for Applications Using Approved Hash Algorithms,其中提供了关于如何使用经过Federal Information Processing Standard(FIPS)认证的加密算法来达到可接受层级安全性的指南。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)。Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。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。
如何验证MD5
经过如许的办法,体系在并没有了解用户暗号的明码的状况下便不妨决定用户登录体系的正当性。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。 暗码学家Markku-Juhani称“这是HASH函数剖析范畴激动人心的时间。”在某些情况下,我们可能需要修改视频文件的MD5值,而视频文件不像文本文件可以方便地打开并修改,搞不好视频文件被破坏而打不开了。原文的字节数量应该是3的倍数,如果这个条件不能满足的话,具体的解决办法是这样的:原文剩余的字节根据编码规则继续单独转(1变2,2变3;不够的位数用0补全),再用=号补满4个字节。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。因为MD5加密本质上是一种没有可逆的加密手法,本质中的MD5破译本来是将字典档实质来逐一MD5加密后,运用加密后的密文比对于须要破译的密文,假如相通则破译胜利。但另一方面,散列函数的输入和输出不是一一对应的,如果两个散列值相同,两个输入值很可能是相同的,但不绝对肯定二者一定相等(可能出现哈希碰撞)。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。Rivest在1989年开发出MD2算法 。举个例子,你将一段话写在一个喊 readme.txt文献中,并对于这个readme.txt爆发一个MD5的值并记载在案,而后你不妨传布这个文献给别人,别人假如建改了文献中的所有实质,你对于这个文献从新估计MD5时便会创造(二个MD5值没有相通)。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便是这样一个在国内外有着广泛的运用的杂凑函数算法,它曾一度被认为是非常安全的。但是MD5也不会完全不重复,从概率来说16的32次 方遍历后至少出现两个相同的MD5值,但是16的32次方有多大?3402823669209384634633746074317.7亿,就算全世界最 快的超级计算机也要跑几十亿年才能跑完。可是,王小云教授发现,可以很快的找到MD5的“磕碰”,便是两个文件可以产生相同的“指纹”。这意味着,当你在 网络上运用电子签名签署一份合同后,还可能找到其他一份具有相同签名但内容悬殊的合同,这么两份合同的真伪性便无从辨别。王小云教授的研究效果证明了利用 MD5算法的磕碰可以严重威胁信息体系安全,这一发现使现在电子签名的法律效力和技能体系受到应战。因此,业界专家普林斯顿计算机教授Edward Felten等强烈呼吁信息体系的设计者赶快更换签名算法,而且他们侧重这是一个需要当即处理的疑问。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。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。
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加解密
取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。对于那些对处理联邦认证哈希算法的推荐策略感兴趣的机构,NIST发布了Special Publication 800-107 Recommendation for Applications Using Approved Hash Algorithms,其中提供了关于如何使用经过Federal Information Processing Standard(FIPS)认证的加密算法来达到可接受层级安全性的指南。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。针对于密文比对于的暴力破译MD5,不妨经过搀杂拉拢、减少长度等办法来躲免被破译。 一石击起千层浪,MD5的破译引起了暗码学界的剧烈反应。专家称这是暗码学界这些年“最具实质性的研究进展”,各个暗码学相关网站竞相报导这一惊人打破。
md5加密解密java
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。与之类似,MD5就可以为任何文件(不管其大小、格式、数量)产生一个同样独一无二的“数字指纹”,如果任何人对文件名做了任何改动,其MD5值也就是对应的“数字指纹”都会发生变化。总之,至少补1位,而最多可能补512位 。在某些情况下,散列函数可以设计成具有相同大小的定义域和值域间的一一对应。尤其是在文件的其他属性被更改之后(如名称等)这个值就更显得重要。在数据的接收方,同样的散列函数被再一次应用到接收到的数据上,如果两次散列函数计算出来的结果不一致,那么就说明数据在传输的过程中某些地方有错误了。将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。对于那些对处理联邦认证哈希算法的推荐策略感兴趣的机构,NIST发布了Special Publication 800-107 Recommendation for Applications Using Approved Hash Algorithms,其中提供了关于如何使用经过Federal Information Processing Standard(FIPS)认证的加密算法来达到可接受层级安全性的指南。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)。Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。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。
如何验证MD5
经过如许的办法,体系在并没有了解用户暗号的明码的状况下便不妨决定用户登录体系的正当性。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。 暗码学家Markku-Juhani称“这是HASH函数剖析范畴激动人心的时间。”在某些情况下,我们可能需要修改视频文件的MD5值,而视频文件不像文本文件可以方便地打开并修改,搞不好视频文件被破坏而打不开了。原文的字节数量应该是3的倍数,如果这个条件不能满足的话,具体的解决办法是这样的:原文剩余的字节根据编码规则继续单独转(1变2,2变3;不够的位数用0补全),再用=号补满4个字节。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。因为MD5加密本质上是一种没有可逆的加密手法,本质中的MD5破译本来是将字典档实质来逐一MD5加密后,运用加密后的密文比对于须要破译的密文,假如相通则破译胜利。但另一方面,散列函数的输入和输出不是一一对应的,如果两个散列值相同,两个输入值很可能是相同的,但不绝对肯定二者一定相等(可能出现哈希碰撞)。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。Rivest在1989年开发出MD2算法 。举个例子,你将一段话写在一个喊 readme.txt文献中,并对于这个readme.txt爆发一个MD5的值并记载在案,而后你不妨传布这个文献给别人,别人假如建改了文献中的所有实质,你对于这个文献从新估计MD5时便会创造(二个MD5值没有相通)。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便是这样一个在国内外有着广泛的运用的杂凑函数算法,它曾一度被认为是非常安全的。但是MD5也不会完全不重复,从概率来说16的32次 方遍历后至少出现两个相同的MD5值,但是16的32次方有多大?3402823669209384634633746074317.7亿,就算全世界最 快的超级计算机也要跑几十亿年才能跑完。可是,王小云教授发现,可以很快的找到MD5的“磕碰”,便是两个文件可以产生相同的“指纹”。这意味着,当你在 网络上运用电子签名签署一份合同后,还可能找到其他一份具有相同签名但内容悬殊的合同,这么两份合同的真伪性便无从辨别。王小云教授的研究效果证明了利用 MD5算法的磕碰可以严重威胁信息体系安全,这一发现使现在电子签名的法律效力和技能体系受到应战。因此,业界专家普林斯顿计算机教授Edward Felten等强烈呼吁信息体系的设计者赶快更换签名算法,而且他们侧重这是一个需要当即处理的疑问。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。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。
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