md5码[70ae1e644345fde7d3ef31d4835d42ae]解密后明文为:包含andadavidjo的字符串

以下是[包含andadavidjo的字符串]的各种加密结果
md5($pass):70ae1e644345fde7d3ef31d4835d42ae
md5(md5($pass)):1a259aed1eb5da97b41405ef0b768e12
md5(md5(md5($pass))):a06f615988fbb8b7b0f6ba1558ad6e1e
sha1($pass):143a365f540179eb11da681be0cf989dff38c134
sha256($pass):0958bd3ef962add6d12e179cdd6982bdee2526ba33dcdf969c0bdb08ad8d54e4
mysql($pass):2ed733835a62fee8
mysql5($pass):9725cd5f9aa106b99f330faff3af8b884fac912b
NTLM($pass):98563698ae58092b79a4a5f43ffbe9af
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加密破解
    为解决此问题，可采用一种用于URL的改进Base64编码，它在末尾填充'='号，并将标准Base64中的“+”和“/”分别改成了“-”和“_”，这样就免去了在URL编解码和数据库存储时所要作的转换，避免了编码信息长度在此过程中的增加，并统一了数据库、表单等处对象标识符的格式。Kocher表示：看着这些算法破解就好像看着油漆逐渐变干，不过这样也好，因为这让我们有时间远离SHA-1。该组织是在2007年11月启动这项竞赛的，预计新算法将在2012年公布。将数据和数据哈希后的结果一并传输，用于检验传输过程中数据是否有损坏。这是因为，从理论上上来说，如果知道md5(secret key +X)，即使不知道secret key的内容, 仍然可能通过对X的分析，计算得到md5(secret key +Y)，从而将X成功的替换成Y，导致接收方仍然认为数据是正确的。由此，不需比较便可直接取得所查记录。在完成补位工作后，又将一个表示数据原始长度的64 bit数(这是对原始数据没有补位前长度的描述，用二进制来表示)补在最后。可查看RFC2045～RFC2049，上面有MIME的详细规范。
c md5的加密解密
    我们有的时候会遇到hash文件失败，就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。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。1991年，Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。但是后来有专家表示，SHA-1可能只有几年时间是有用的，之后就无法再提供不同层级的安全性。2019年9月17日，王小云获得了未来科学大奖。散列表散列函数的几乎不可能/不切实际的理想是把每个关键字映射到的索引上(参考散列)，因为这样能够保证直接访问表中的每一个数据。虽然MD5比MD4复杂度大一些，但却更为安全。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。
密码查询
    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。在结构中查找记录时需进行一系列和关键字的比较。当原始值是数字时，可以将原始值的数制基数转为一个不同的数字。该组织是在2007年11月启动这项竞赛的，预计新算法将在2012年公布。在很多情况下，heuristic散列函数所产生的冲突比随机散列函数少的多。这是利用了其做为单向哈希的特点，从计算后的哈希值不能得到密码。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。它的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的大整数)。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。Base64编码是从二进制到字符的过程，可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。不过，一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。MD5将任意长度的“字节串”映射为一个128bit的大整数，并且是通过该128bit反推原始字符串是困难的，换句话说就是，即使你看到源程序和算法描述，也无法将一个MD5的值变换回原始的字符串，从数学原理上说，是因为原始的字符串有无穷多个，这有点象不存在反函数的数学函数。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。

发布时间：2020-05-13 18:47:16