md5码[65ed261a47900e05b15173cc4ca75b49]解密后明文为:包含t(ER的字符串
以下是[包含t(ER的字符串]的各种加密结果
md5($pass):65ed261a47900e05b15173cc4ca75b49
md5(md5($pass)):3490bcec856c8b67d2f7c690656a215d
md5(md5(md5($pass))):517c287ee27eea8a8880aaf277547378
sha1($pass):8951527d2b2c9a7dc9681706818b7e51aa472da9
sha256($pass):718bbd7364a2694cb1da2d5113e468985e7527e18d3040933618d984bdd9a028
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更多关于包含t(ER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
cmd5在线解密
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。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。Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。第三个用途里一般会在需要哈希的数据中混入某些秘密，也就是计算公式为md5(secret key + data)。 例如，可以设计一个heuristic函数使得像FILE0000.CHK,FILE0001.CHK,FILE0002.CHK,等等这样的文件名映射到表的连续指针上，也就是说这样的序列不会发生冲突。但这样并不适合用于验证数据的完整性。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。散列表的查找过程基本上和造表过程相同。利用 MD5 算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下……%￥载站、论坛数据库、系统文件安全等方面 。
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1991年，Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。如发现相同的 MD5 值，说明收到过同样内容的邮件，将出现次数加 1，并与允许出现次数相比较，如小于允许出现次数，就转到第五步。否则中止接收该邮件。假如再有一个第三方的认证机构，用MD5还不妨预防文献作家的“推托”，这即是所谓的数字签字运用。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。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。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。及时查问具有全天下最大的数据库，实测破译胜利率在5%以上，有的客户曾经胜过了6%。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。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。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。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。去年10月，NIST通过发布FIPS 180-3简化了FIPS。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)。
md5在线加密
经过计算，在论文发布两周之内，已经有近400个网站发布、引证和谈论了这一效果。国内的很多新闻网站也以“演算法安全加密功用露出破绽 暗码学界一片哗然”为题报导了这一暗码学界的重大事件,该音讯在各新闻网站上屡次转发。关键字不是像在加密中所使用的那样是秘密的，但它们都是用来“解锁”或者访问数据的。然而，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。对不同的关键字可能得到同一散列地址，即key1≠key2，而f(key1)=f(key2)，这种现象称碰撞。用户可以用电话机拨打一个特定的号码，并将电话机的话筒靠近用于播放音乐的扬声器。当散列函数被用于校验和的时候，可以用相对较短的散列值来验证任意长度的数据是否被更改过。MD5将整个文件当作一个大文本信息，通过其不可逆的字符串变换算法，产生了这个唯一的MD5信息摘要。MD2算法加密后结果是唯一的(即不同信息加密后的结果不同) 。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！
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