md5码[3e876def5099efe0c01d240616307935]解密后明文为:包含2jfjf的字符串


以下是[包含2jfjf的字符串]的各种加密结果
md5($pass):3e876def5099efe0c01d240616307935
md5(md5($pass)):3346536ba3fa352de80acf8f1ec9486b
md5(md5(md5($pass))):d342bae5dcaad05b8d370b7af51cde21
sha1($pass):3558d951704c78111fb0a7afa5ed0c4a1262c460
sha256($pass):df127d289850aa1dd489b8e98bb04389fea0d3915d3589391e239ed3fed6246a
mysql($pass):1c2ae0464d441115
mysql5($pass):c5162c91ab6da4de762ac3589755f389bd7e4b63
NTLM($pass):182a30026dca50d0cf814298317b9de7
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如何查看md5
    Base64由于以上优点被广泛应用于计算机的各个领域,然而由于输出内容中包括两个以上“符号类”字符(+, /, =),不同的应用场景又分别研制了Base64的各种“变种”。加密手段让技术不至于会被轻易外泄,如果各国的安全大门都有复杂的安全密码守护,在我国一位女科学家就为我国的密码安全做出了重大贡献,这个人就是王小云。可查看RFC2045~RFC2049,上面有MIME的详细规范。信息被处理成512位damgard/merkle迭代结构的区块,而且每个区块要通过三个不同步骤的处理。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。1991年,Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。
SHA1
    取关键字被某个不大于散列表表长m的数p除后所得的余数为散列地址。因此,影响产生冲突多少的因素,也就是影响查找效率的因素。由此,不需比较便可直接取得所查记录。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。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。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。相比之下,对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数,对于一组坏的关键字经常性能很差,这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。MD5算法的原理可简要的叙述为:MD5码以512位分组来处理输入的信息,且每一分组又被划分为16个32位子分组,经过了一系列的处理后,算法的输出由四个32位分组组成,将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。可查看RFC2045~RFC2049,上面有MIME的详细规范。
加密破解
    Kocher表示:现在还不清楚SHA-1的下一次破解会发生在什么时候。原文的字节数量应该是3的倍数,如果这个条件不能满足的话,具体的解决办法是这样的:原文剩余的字节根据编码规则继续单独转(1变2,2变3;不够的位数用0补全),再用=号补满4个字节。这样不但可以避免用户的密码被具有系统管理员权限的用户知道,而且还在一定程度上增加了密码被破解的难度 。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)。 但是Kocher还表示,那些已经升级到SHA-1算法的部门机构可能未来几年还会面临必须升级落后算法的问题。这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表。通过这样的步骤,系统在并不知道用户密码明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。21世纪初世界应用最广泛的两大密码分别是MD5和SHA-1,两种密码是基于Hash函数下运行的,在这两种算法中美国最为先进,适用MD5运算能力惊人。了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法,而它们都是以MD4为基础设计的。为解决此问题,可采用一种用于URL的改进Base64编码,它不仅在末尾去掉填充的'='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。另有一种用于正则表达式的改进Base64变种,它将“+”和“/”改成了“!”和“-”,因为“+”,“*”以及前面在IRCu中用到的“[”和“]”在正则表达式中都可能具有特殊含义。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。

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