md5码[5e42ecf63b479d7872d3206e11de1111]解密后明文为:包含5064908的字符串


以下是[包含5064908的字符串]的各种加密结果
md5($pass):5e42ecf63b479d7872d3206e11de1111
md5(md5($pass)):fd0897b84ec0dbff7b2f87c55b2ff110
md5(md5(md5($pass))):ae0701fee0fa02d1583ba24d7f7da51f
sha1($pass):f4d37fc49292898b3c9f8c499eb524f3c5f0ef9a
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NTLM($pass):46bd5cf3e7e5c232b83b475fb08d37d9
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md5 解密代码
    在MD5算法中,信息-摘要的大小和填充的必要条件与MD4完全相同。这些错误校正编码有两个重要的分类:循环冗余校验和里德所罗门码。  威望网站相继宣布谈论或许报告这一重大研究效果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。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。当然网络互联带来的安全隐患一直是各国关注的问题,特别是如军事、科技这样保密性很高的领域,即便和互联网挂钩,但是在安全保密上也不能掉以轻心。实际上,散列表的平均查找长度是装填因子α的函数,只是不同处理冲突的方法有不同的函数。也就是说,未来当出现其他削弱SHA-1的破解出现的时候,做好切换的准备是很重要的。为了让读者朋友对MD5的应用有个直观的认识,笔者以一个比方和一个实例来简要描述一下其工作过程。
在线加密解密工具
    在SP 800-107中,NIST发现虽然一种加密哈希功能不适合一个应用,但是它可能适合另一个不要求相同安全工具的应用,NIST出版的指南中还详细阐述了每一种经过验证的算法的优点。在SP 800-107中,NIST发现虽然一种加密哈希功能不适合一个应用,但是它可能适合另一个不要求相同安全工具的应用,NIST出版的指南中还详细阐述了每一种经过验证的算法的优点。但是,少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。 同样,在普林斯顿大学教授Edwards Felton的自己网站上,也有相似的谈论。他说:“留给咱们的是什么呢?MD5现已受了重伤;它的应用就要筛选。SHA-1依然活着,但也不会很长,必 须立即替换SHA-1,可是选用什么样的算法,这需要在暗码研究人员到达一致。”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”。他们的定论:MD5 算法不该再被用于任何软件完整性查看或代码签名的用处!美国也一度以此为傲,还称就算用高运算的计算机也要用100万年才能破解,但是很快大放厥词的美国就被打脸了。利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W¥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹),以防止被“篡改”。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。大家都知道,地球上任何人都有自己独一无二的指纹,这常常成为公安机关鉴别罪犯身份最值得信赖的方法;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”。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)。
HASH
    MD5信息摘要算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致。其实不论什么程序或者通过什么方法,最终都得修改数据库,因为账户信息记录在数据库内,可见数据库的安全尤为重要! 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。 这是几位暗码学家运用的是“结构前缀磕碰法”(chosen-prefix collisions)来进行这次攻击(是王小云所运用的攻击办法的改进版本)。攻破MD5意味着伪造数字证书可能误导网站访问者,让他们以为一个伪造的网站是合法的,这显然会导致钓鱼网站愈加猖獗。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。α越小,填入表中的元素较少,产生冲突的可能性就越小。

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