md5码[4cad684f621cbbf864a55c21b3246a99]解密后明文为:包含aZILINE19的字符串
以下是[包含aZILINE19的字符串]的各种加密结果
md5($pass):4cad684f621cbbf864a55c21b3246a99
md5(md5($pass)):c793ed5020de3ebd72657e60f444d0cb
md5(md5(md5($pass))):7bd58c0d3515cdab7811eaf640c2da76
sha1($pass):235566fc809b3ab633b486d7fdd4cd9235306e7c
sha256($pass):12f034df126fa35f1487889277f633de97d4acbaadefafaa204f94026e8c6306
mysql($pass):4c4c2c924ac51735
mysql5($pass):b4de61f6234177d3561c15bdb4c852c94d7de510
NTLM($pass):6da41497add6a1765722f95350c5d73b
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md5校验码
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。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大。2004年，证实MD5算法无法防止碰撞(collision)，因此不适用于安全性认证，如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。Rivest启垦，经MD2、MD3和MD4启展而来。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。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。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 此代码有可能因为环境因素的变化，如机器配置或者IP地址的改变而有变动。以保证源文件的安全性。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。咱们假如暗号的最大长度为8位字节(8 Bytes)，共时暗号只可是字母和数字，共26+26+10=62个字符，陈设拉拢出的字典的项数则是P(62,1)+P(62,2)….+P(62,8)，那也曾经是一个很天文的数字了，保存这个字典便须要TB级的磁盘阵列，而且这种办法还有一个条件，即是能赢得目的账户的暗号MD5值的状况下才不妨。MD4算法同样需要填补信息以确保信息的比特位长度减去448后能被512整除(信息比特位长度mod 512 = 448)。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。
md5怎么看
对于emule中文件的hash值是固定的，也是的，它就相当于这个文件的信息摘要，无论这个文件在谁的机器上，他的hash值都是不变的，无论过了多长时间，这个值始终如一，当我们在进行文件的下载上传过程中，emule都是通过这个值来确定文件。当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候，emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值，他就是这个文件的身份标志，它包含了这个文件的基本信息，然后把它提交到所连接的服务器。MD4算法同样需要填补信息以确保信息的比特位长度减去448后能被512整除(信息比特位长度mod 512 = 448)。 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。XMD5在线破解权威站点，提供MD5密码，MD5算法在线解密破解服务，数据库全面升级，已达数万万亿条，速度更快，成功率更高。在数据的接收方，同样的散列函数被再一次应用到接收到的数据上，如果两次散列函数计算出来的结果不一致，那么就说明数据在传输的过程中某些地方有错误了。举例而言，如下两段数据的MD5哈希值就是完全一样的。数据重排法:这种方法只是简单的将原始值中的数据打乱排序。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。NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。这一类查找方法建立在“比较“的基础上，查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。
cmd5在线解密
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)。 Hash算法没有一个固定的公式，只要符合散列思想的算法都可以被称为是Hash算法。总体流程如下图所示，每次的运算都由前一轮的128位结果值和当前的512bit值进行运算 。这意味着，如果用户提供数据 1，服务器已经存储数据 2。最近破解密码算法事件屡屡见诸报端，来自美国和欧洲的研究人员在德国柏林召开的第25届Annual Chaos Communication Congress大会上展示了如何利用大约200个Sony PlayStation游戏机来创建伪造的MD5(Message-Digest algorithm 5)数字证书散列算法。SHA-1最大的一次破解是在2005年，但是我国研究队伍证明了用以产生数字签名的SHA-1算法并不是牢不可破，可以通过巨型计算机成功破解2**69哈希运算。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。已包括6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位巨细写字母加数字等拉拢、以及洪量其余数据(最长达9位)。MD5还广大用于操纵体系的登岸认证上，如Unix、百般BSD体系登录暗号、数字签字等诸多方。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。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！这个算法很明显的由四个和MD4设计有少许不同的步骤组成。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)。 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。”2004年，在美国的密码大会上，王小云就当众手算破解了MD5的算法，这让现场的专家们目瞪口呆，被吹上天的MD5就这样“简简单单”被破译了，也正是从这时候开始，美国方面选择放弃使用MD5。
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md5校验码
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。由于表长是定值，α与“填入表中的元素个数”成正比，所以，α越大，填入表中的元素较多，产生冲突的可能性就越大。2004年，证实MD5算法无法防止碰撞(collision)，因此不适用于安全性认证，如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。Rivest启垦，经MD2、MD3和MD4启展而来。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。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。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 此代码有可能因为环境因素的变化，如机器配置或者IP地址的改变而有变动。以保证源文件的安全性。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。咱们假如暗号的最大长度为8位字节(8 Bytes)，共时暗号只可是字母和数字，共26+26+10=62个字符，陈设拉拢出的字典的项数则是P(62,1)+P(62,2)….+P(62,8)，那也曾经是一个很天文的数字了，保存这个字典便须要TB级的磁盘阵列，而且这种办法还有一个条件，即是能赢得目的账户的暗号MD5值的状况下才不妨。MD4算法同样需要填补信息以确保信息的比特位长度减去448后能被512整除(信息比特位长度mod 512 = 448)。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。
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对于emule中文件的hash值是固定的，也是的，它就相当于这个文件的信息摘要，无论这个文件在谁的机器上，他的hash值都是不变的，无论过了多长时间，这个值始终如一，当我们在进行文件的下载上传过程中，emule都是通过这个值来确定文件。当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候，emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值，他就是这个文件的身份标志，它包含了这个文件的基本信息，然后把它提交到所连接的服务器。MD4算法同样需要填补信息以确保信息的比特位长度减去448后能被512整除(信息比特位长度mod 512 = 448)。 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。XMD5在线破解权威站点，提供MD5密码，MD5算法在线解密破解服务，数据库全面升级，已达数万万亿条，速度更快，成功率更高。在数据的接收方，同样的散列函数被再一次应用到接收到的数据上，如果两次散列函数计算出来的结果不一致，那么就说明数据在传输的过程中某些地方有错误了。举例而言，如下两段数据的MD5哈希值就是完全一样的。数据重排法:这种方法只是简单的将原始值中的数据打乱排序。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。NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。Base64编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。这一类查找方法建立在“比较“的基础上，查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。
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