md5码[1d52580428dfff689dd7e7a73d1f528b]解密后明文为:包含9bm8n3的字符串


以下是[包含9bm8n3的字符串]的各种加密结果
md5($pass):1d52580428dfff689dd7e7a73d1f528b
md5(md5($pass)):d0cc574d4e58b1ca26a25db819cce0f2
md5(md5(md5($pass))):93b9b1175e1a68bd69dfa3d7baea916c
sha1($pass):a7d4072085cbb4bd4cadb04b162ce474eca3514a
sha256($pass):901131f6b91754e0d075d45ef2091ea45645055844167684397bc68f76e9878a
mysql($pass):4fefef5f5016a584
mysql5($pass):231ac7a13d8c41b2ae9cdaff8c2a298524f8c82a
NTLM($pass):8e1838b9caeef87e098277a59f559ee6
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    Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。哈希功能可以被用于创建公共密钥算法以加密文件、生成网站数字签名以授权应用,同时这项功能还被用于一系列应用和产品的认证体系中,例如用户在Web和VPN内部进行通信的Secure Sockets Layer。称这个对应关系f为散列函数(Hash function),按这个事先建立的表为散列表。α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。这是利用了很难找到两个不同的数据,其哈希结果一致的特点。也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度。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。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。Rivest开发,经MD2、MD3和MD4发展而来。SHA-1最大的一次破解是在2005年,但是我国研究队伍证明了用以产生数字签名的SHA-1算法并不是牢不可破,可以通过巨型计算机成功破解2**69哈希运算。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。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。
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    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。接下来发生的事情大家都知道了,就是用户数据丢了!Kocher表示:目前NIST正在进行筛选,看提交的算法中有没有一个可以满足所有需要。一一对应的散列函数也称为排列。可逆性可以通过使用一系列的对于输入值的可逆“混合”运算而得到。典型的散列函数都有无限定义域,比如任意长度的字节字符串,和有限的值域,比如固定长度的比特串。Rivest开发,经MD2、MD3和MD4发展而来。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。Hash算法还具有一个特点,就是很难找到逆向规律。 本站针对md5、sha1等全球通用公开的加密算法进行反向查询,通过穷举字符组合的方式,创建了明文密文对应查询数据库,创建的记录约90万亿条,占用硬盘超过500TB,查询成功率95%以上,很多复杂密文只有本站才可查询。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。采用Base64编码具有不可读性,需要解码后才能阅读。2007年,王小云带领国内团队设计出了基于哈希算法标准的SM3,更多精密而安全的算法被运用到越来越多的地方,让我国在各领域高速发展的同时也消除了后顾之忧。标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式,而这些“%”号在存入数据库时还需要再进行转换,因为ANSI SQL中已将“%”号用作通配符。
md5解密工具
    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。在这种情况下,散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。此外还有一些变种,它们将“+/”改为“_-”或“._”(用作编程语言中的标识符名称)或“.-”(用于XML中的Nmtoken)甚至“_:”(用于XML中的Name)。有两种方法得到字典,一种是日常搜集的用做密码的字符串表,另一种是用排列组合方法生成的,先用MD5程序计算出这些字典项的MD5值,然后再用目标的MD5值在这个字典中检索。先估计整个哈希表中的表项目数目大小。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。

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