md5码[2fdf25a366991ac6413f8740fbd74978]解密后明文为:包含ndomApe'sPUIn的字符串

以下是[包含ndomApe'sPUIn的字符串]的各种加密结果
md5($pass):2fdf25a366991ac6413f8740fbd74978
md5(md5($pass)):f72ace09cf1bd1659bdf62f6093e195d
md5(md5(md5($pass))):2e7c9fe4e3c2adde8d4d6251e4d1228b
sha1($pass):28790d9b7a501e2f2f5f2b22d7abd6df8e6de972
sha256($pass):ee782e26ddce1efb228108e8fd1d55d5f69f317108e6df1cb01ac99df8889301
mysql($pass):2518cbf46099b480
mysql5($pass):0c4dfc363716ecff8e2bf3a3144a7b075c7d747c
NTLM($pass):43c555a20f2f2b4d5510191b646b290d
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sha1
    　　威望网站相继宣布谈论或许报告这一重大研究效果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”。在这种情况下，散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个事先建立的表为散列表。由于散列函数的应用的多样性，它们经常是专为某一应用而设计的。
md5加密
    对于像从一个已知列表中匹配一个MP3文件这样的应用，一种可能的方案是使用传统的散列函数——例如MD5，但是这种方案会对时间平移、CD读取错误、不同的音频压缩算法或者音量调整的实现机制等情况非常敏感。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。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。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。而服务器则返回持有这个文件的用户信息。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。但另一方面，散列函数的输入和输出不是一一对应的，如果两个散列值相同，两个输入值很可能是相同的，但不绝对肯定二者一定相等(可能出现哈希碰撞)。互联时代的到来，对人们生活的影响体现在方方面面，从日常生活方式的改变到科技乃至军事领域都和互联网结合的趋势都不难看出，未来信息才是主流。称这个对应关系f为散列函数(Hash function)，按这个事先建立的表为散列表。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)。
密码破解
    MD5的典范运用是对于一段信息(Message)爆发信息纲要(Message-Digest)，以预防被窜改。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。Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入(又叫做预映射pre-image)通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。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。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。为了加强算法的安全性，Rivest在1990年又开发出MD4算法 。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。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。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。

发布时间：2020-07-26 08:50:18