md5码[cb4e504f66df6d87236d7b0fc8c8a590]解密后明文为:包含4p882vl8的字符串
以下是[包含4p882vl8的字符串]的各种加密结果
md5($pass):cb4e504f66df6d87236d7b0fc8c8a590
md5(md5($pass)):8cf574c7123654a811be4c4e8fa37bad
md5(md5(md5($pass))):8d9acf8423d6c26da754358572f8b61f
sha1($pass):8d1f9e03db7fa8a2d8122e04c97b87cfce4f678b
sha256($pass):c5ac4aea697192382ec08a673f540cd8ab873e150d1a50ee4ef8d706291bcc1b
mysql($pass):72aebaa145adae99
mysql5($pass):5ee217b870846dcf97dbd24f44671b5237237b4c
NTLM($pass):6ce2af872a91ca5f6a6f76b901593d85
更多关于包含4p882vl8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
加密
如未发现相同的 MD5 值,说明此邮件是第一次收到,将此 MD5 值存入资料库,并将出现次数置为1,转到第五步。早在好几年前就有分析人员提醒部门机构停止使用已经很落后的MD5算法,并建议至少用SHA-1取代MD5。如在UNIX系统中用户的密码是以MD5(或其它类似的算法)经Hash运算后存储在文件系统中。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。这些文档值得一看,因为SHA-1三到四年的生命周期是个不短的事件。但是,少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。 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。
如何验证md5
这种加密技术被广泛的应用于UNIX系统中,这也是为什么UNIX系统比一般操作系统更为坚固一个重要原因。例如,加密散列函数假设存在一个要找到具有相同散列值的原始输入的敌人。 MD5便是这样一个在国内外有着广泛的运用的杂凑函数算法,它曾一度被认为是非常安全的。但是MD5也不会完全不重复,从概率来说16的32次 方遍历后至少出现两个相同的MD5值,但是16的32次方有多大?3402823669209384634633746074317.7亿,就算全世界最 快的超级计算机也要跑几十亿年才能跑完。可是,王小云教授发现,可以很快的找到MD5的“磕碰”,便是两个文件可以产生相同的“指纹”。这意味着,当你在 网络上运用电子签名签署一份合同后,还可能找到其他一份具有相同签名但内容悬殊的合同,这么两份合同的真伪性便无从辨别。王小云教授的研究效果证明了利用 MD5算法的磕碰可以严重威胁信息体系安全,这一发现使现在电子签名的法律效力和技能体系受到应战。因此,业界专家普林斯顿计算机教授Edward Felten等强烈呼吁信息体系的设计者赶快更换签名算法,而且他们侧重这是一个需要当即处理的疑问。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。这个用途的最大的问题是,MD5在现实中已经被发现有相当多的数据都可能导致冲突。 由于MD5的破译,引发了对于MD5 商品是不是还能够运用的大争辩。在麻省理工大学Jeffrey I. Schiller教授掌管的自己论坛上,许多暗码学家在标题为“Bad day at the hash function factory”的争辩中宣布了具有价值的定见。这次世界暗码学会议的总主席Jimes Hughes宣布谈论说“我信任这(破解MD5)是真的,而且假如碰撞存在,HMAC也就不再是安全的了,…… 我以为咱们应当抛开MD5了。” Hughes主张,程序设计人员最佳开始放弃MD5。他说:“已然如今这种算法的缺点已露出出来,在有用的进犯发动之前,如今是撤离的时机。”
SHA-1
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。其实他也是一个信息摘要,只不过保存的不是文件信息,而是我们每个人的信息。为统一和规范化Base64的输出,Base62x被视为无符号化的改进版本。校验数据正确性。NIST还增加了认证算法,其中包括:SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。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。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。Rivest开发,经MD2、MD3和MD4发展而来。 MD5破解专项网站关闭校验数据正确性。NIST还发布了Special Publication 800-106(或者Randomized Hashing for Digital Signatures),其中详细阐述了如何通过收集信息来加强数字签名有关的加密哈希算法。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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加密
如未发现相同的 MD5 值,说明此邮件是第一次收到,将此 MD5 值存入资料库,并将出现次数置为1,转到第五步。早在好几年前就有分析人员提醒部门机构停止使用已经很落后的MD5算法,并建议至少用SHA-1取代MD5。如在UNIX系统中用户的密码是以MD5(或其它类似的算法)经Hash运算后存储在文件系统中。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。这些文档值得一看,因为SHA-1三到四年的生命周期是个不短的事件。但是,少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。 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。
如何验证md5
这种加密技术被广泛的应用于UNIX系统中,这也是为什么UNIX系统比一般操作系统更为坚固一个重要原因。例如,加密散列函数假设存在一个要找到具有相同散列值的原始输入的敌人。 MD5便是这样一个在国内外有着广泛的运用的杂凑函数算法,它曾一度被认为是非常安全的。但是MD5也不会完全不重复,从概率来说16的32次 方遍历后至少出现两个相同的MD5值,但是16的32次方有多大?3402823669209384634633746074317.7亿,就算全世界最 快的超级计算机也要跑几十亿年才能跑完。可是,王小云教授发现,可以很快的找到MD5的“磕碰”,便是两个文件可以产生相同的“指纹”。这意味着,当你在 网络上运用电子签名签署一份合同后,还可能找到其他一份具有相同签名但内容悬殊的合同,这么两份合同的真伪性便无从辨别。王小云教授的研究效果证明了利用 MD5算法的磕碰可以严重威胁信息体系安全,这一发现使现在电子签名的法律效力和技能体系受到应战。因此,业界专家普林斯顿计算机教授Edward Felten等强烈呼吁信息体系的设计者赶快更换签名算法,而且他们侧重这是一个需要当即处理的疑问。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。这个用途的最大的问题是,MD5在现实中已经被发现有相当多的数据都可能导致冲突。 由于MD5的破译,引发了对于MD5 商品是不是还能够运用的大争辩。在麻省理工大学Jeffrey I. Schiller教授掌管的自己论坛上,许多暗码学家在标题为“Bad day at the hash function factory”的争辩中宣布了具有价值的定见。这次世界暗码学会议的总主席Jimes Hughes宣布谈论说“我信任这(破解MD5)是真的,而且假如碰撞存在,HMAC也就不再是安全的了,…… 我以为咱们应当抛开MD5了。” Hughes主张,程序设计人员最佳开始放弃MD5。他说:“已然如今这种算法的缺点已露出出来,在有用的进犯发动之前,如今是撤离的时机。”
SHA-1
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。其实他也是一个信息摘要,只不过保存的不是文件信息,而是我们每个人的信息。为统一和规范化Base64的输出,Base62x被视为无符号化的改进版本。校验数据正确性。NIST还增加了认证算法,其中包括:SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。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。在介绍的三种处理冲突的方法中,产生冲突后的查找仍然是给定值与关键码进行比较的过程。所以,对散列表查找效率的量度,依然用平均查找长度来衡量。Rivest开发,经MD2、MD3和MD4发展而来。 MD5破解专项网站关闭校验数据正确性。NIST还发布了Special Publication 800-106(或者Randomized Hashing for Digital Signatures),其中详细阐述了如何通过收集信息来加强数字签名有关的加密哈希算法。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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