md5码[0456f80b4ef7b369a243c4bb14e8a0bd]解密后明文为:包含0063317的字符串

以下是[包含0063317的字符串]的各种加密结果
md5($pass):0456f80b4ef7b369a243c4bb14e8a0bd
md5(md5($pass)):46d5cef532660e6311cc7d0fbe04e50f
md5(md5(md5($pass))):5724f1ec8a2c4b02dbdfba384fc58d13
sha1($pass):56c275b86bb18528b0d064491d0c93bb8d336e25
sha256($pass):0c1b5313f13f3b953f6664e31bc926d395b3cdda7dae3b6964dbaeb1ea859ee7
mysql($pass):58b2467f5fc9af85
mysql5($pass):a232009946dfa75eac71da3401164fa82f28e244
NTLM($pass):11105cdc957bad0e4133f69c17f3c2f9
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md5解密 在线
    1991年，Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。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。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)。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！举个例子，你将一段话写在一个叫 readme.txt文件中，并对这个readme.txt产生一个MD5的值并记录在案，然后你可以传播这个文件给别人，别人如果修改了文件中的任何内容，你对这个文件重新计算MD5时就会发现(两个MD5值不相同)。这意味着，如果用户提供数据 1，服务器已经存储数据 2。

    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。这串字符串其实就是该软件的MD5 值，它的作用就在于下￥……￥载该软件后，对下载得到的文件用专门的软件(如 Windows MD5 check 等)做一次 MD5 校验，以确保我们获得的文件与该站点提供的文件为同一文件。 那是不是MD5就此没有用处了呢？非也，对于文件来说碰撞可能容易，但是对于限定长度的密码或者密文来说，MD5作为一种高性能高安全的数字签名算法来说，还是非常实用的。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。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。虽然MD5比MD4复杂度大一些，但却更为安全。为什么需要去通过数据库修改WordPress密码呢？
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    　　对此， Readyresponse主页专门转发了该报导，几个其它网站也进行了报导。举个例子，你将一段话写在一个叫 readme.txt文件中，并对这个readme.txt产生一个MD5的值并记录在案，然后你可以传播这个文件给别人，别人如果修改了文件中的任何内容，你对这个文件重新计算MD5时就会发现(两个MD5值不相同)。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。如果是1的话，转成2个Base64编码字符，为了让Base64编码是4的倍数，就要补2个等号；同理，如果是2的话，就要补1个等号。为什么需要去通过数据库修改WordPress密码呢？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)。 二者有一个不对应都不能达到成功修改的目的。这不妨躲免用户的暗号被具备体系管制员权力的用户了解。称这个对应关系f为散列函数，按这个思想建立的表为散列表。压缩文件的正确性我们可以用MD5来进行校验，那么如何对压缩文件进行MD5校验呢？因为一个原字节至少会变成两个目标字节，所以余数任何情况下都只可能是0，1，2这三个数中的一个。这些函数包括MD2、MD4以及MD5，利用散列法将数字签名转换成的哈希值称为信息摘要(message-digest)，另外还有安全散列算法(SHA)，这是一种标准算法，能够生成更大的(60bit)的信息摘要，有点儿类似于MD4算法。用户在后台设置管理员的密码，在数据库内会为这个密码生成一个password字段与encrypt字段，password字段是管理员密码的32位MD5值，encrypt字段是password字段的唯一匹配值，由特殊算法生成。对于错误校正，假设相似扰动的分布接近最小(a distribution of likely perturbations is assumed at least approximately)。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。

发布时间：2022-05-03 11:11:18