md5码[f76a59546f8ce9fba021c8ffdcb7c9ba]解密后明文为:包含1682571354的字符串
以下是[包含1682571354的字符串]的各种加密结果
md5($pass):f76a59546f8ce9fba021c8ffdcb7c9ba
md5(md5($pass)):d36c678774fb01f8e6aa4c87b29d5fe0
md5(md5(md5($pass))):cad7ecdb20242e8cdf4767daa8f793df
sha1($pass):489d7b1d64b3de6b8fbb33c3783606a85b3007f0
sha256($pass):a2267d361b56490665c1b96619c1172c68b9c63018c13ca089affbf345906713
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mysql5($pass):80d6e7961998eca58eb6e00888384568a8b26374
NTLM($pass):93fb3e82266266ddc96cb80a923bce4c
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BASE64编码
已包含6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位大小写字母加数字等组合、以及大量其它数据(最长达9位）。 Dobbertin向大家演示了如何利用一部普通的个人电脑在几分钟内找到MD4完整版本中的冲突（这个冲突实际上是一种漏洞，它将导致对不同的内容进行加密却可能得到相同的加密后结果） 。 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。 虽然MD5比MD4复杂度大一些，但却更为安全。 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。 所以，要遇到了md5密码的问题，比较好的办法是：你可以用这个系统中的md5()函数重新设一个密码，如admin，把生成的一串密码的Hash值覆盖原来的Hash值就行了。 大家都知道，地球上任何人都有自己独一无二的指纹，这常常成为公安机关鉴别罪犯身份最值得信赖的方法； 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。 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 。 如果再有一个第三方的认证机构，用MD5还可以防止文件作者的“抵赖”，这就是所谓的数字签名应用。 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。 哈希值还可以被用于检测冗余数据文件、文件版本变更和类似应用的标记，或者作为校验和来防止数据发生意外损毁。 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。 当有他人想对这个文件提出下#%^载请求的时候， 这个hash值可以让他人知道他正在下#^%载的文件是不是就是他所想要的。 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。
md5值
在完成补位工作后，又将一个表示数据原始长度的64 bit数(这是对原始数据没有补位前长度的描述，用二进制来表示)补在最后。 更详细的分析可以察看这篇文章。 在LDIF档案，Base64用作编码字串。该组织是在2007年11月启动这项竞赛的，预计新算法将在2012年公布。 由于这种算法的公开性和安全性，在90年代被广泛使用在各种程序语言中，用以确保资料传递无误等 。 MD5由MD4、MD3、MD2改进而来，主要增强算法复杂度和不可逆性。 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。 这样就可以把用户的密码以MD5值（或类似的其它算法）的方式保存起来，用户注册的时候，系统是把用户输入的密码计算成 MD5 值，然后再去和系统中保存的 MD5 值进行比较，如果密文相同，就可以认定密码是正确的，否则密码错误。 没了MD5还有SHA-1，美国表示虽然MD5被破解了，但是SHA-1依旧值得信赖，他们认为SHA-1没有任何破绽。但即便是美国人最后的倔强也没有持续多久，后来王小云再次破译了SHA-1，至此，中国在密码安全领域成为了技术优先国家。为了使哈希值的长度相同，可以省略高位数字。 对每一封收到的邮件，将它的正文部分进行MD5 计算，得到 MD5 值，将这个值在资料库中进行搜索。 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。
MD5在线解密
利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W￥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹)，以防止被“篡改”。 即便是这个数据的位数对512求模的结果正好是448也必须进行补位。 垃圾讯息传播者用Base64来避过反垃圾邮件工具，因为那些工具通常都不会翻译Base64的讯息。 由于MD5加密实际上是一种不可逆的加密手段，现实中的MD5破解其实是将字典档内容来逐个MD5加密后，使用加密后的密文比对需要破解的密文，如果相同则破解成功。 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。 α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
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BASE64编码
已包含6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位大小写字母加数字等组合、以及大量其它数据(最长达9位）。 Dobbertin向大家演示了如何利用一部普通的个人电脑在几分钟内找到MD4完整版本中的冲突（这个冲突实际上是一种漏洞，它将导致对不同的内容进行加密却可能得到相同的加密后结果） 。 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。 虽然MD5比MD4复杂度大一些，但却更为安全。 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。 所以，要遇到了md5密码的问题，比较好的办法是：你可以用这个系统中的md5()函数重新设一个密码，如admin，把生成的一串密码的Hash值覆盖原来的Hash值就行了。 大家都知道，地球上任何人都有自己独一无二的指纹，这常常成为公安机关鉴别罪犯身份最值得信赖的方法； 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。 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 。 如果再有一个第三方的认证机构，用MD5还可以防止文件作者的“抵赖”，这就是所谓的数字签名应用。 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。 哈希值还可以被用于检测冗余数据文件、文件版本变更和类似应用的标记，或者作为校验和来防止数据发生意外损毁。 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。 当有他人想对这个文件提出下#%^载请求的时候， 这个hash值可以让他人知道他正在下#^%载的文件是不是就是他所想要的。 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。
md5值
在完成补位工作后，又将一个表示数据原始长度的64 bit数(这是对原始数据没有补位前长度的描述，用二进制来表示)补在最后。 更详细的分析可以察看这篇文章。 在LDIF档案，Base64用作编码字串。该组织是在2007年11月启动这项竞赛的，预计新算法将在2012年公布。 由于这种算法的公开性和安全性，在90年代被广泛使用在各种程序语言中，用以确保资料传递无误等 。 MD5由MD4、MD3、MD2改进而来，主要增强算法复杂度和不可逆性。 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。 这样就可以把用户的密码以MD5值（或类似的其它算法）的方式保存起来，用户注册的时候，系统是把用户输入的密码计算成 MD5 值，然后再去和系统中保存的 MD5 值进行比较，如果密文相同，就可以认定密码是正确的，否则密码错误。 没了MD5还有SHA-1，美国表示虽然MD5被破解了，但是SHA-1依旧值得信赖，他们认为SHA-1没有任何破绽。但即便是美国人最后的倔强也没有持续多久，后来王小云再次破译了SHA-1，至此，中国在密码安全领域成为了技术优先国家。为了使哈希值的长度相同，可以省略高位数字。 对每一封收到的邮件，将它的正文部分进行MD5 计算，得到 MD5 值，将这个值在资料库中进行搜索。 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。
MD5在线解密
利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W￥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹)，以防止被“篡改”。 即便是这个数据的位数对512求模的结果正好是448也必须进行补位。 垃圾讯息传播者用Base64来避过反垃圾邮件工具，因为那些工具通常都不会翻译Base64的讯息。 由于MD5加密实际上是一种不可逆的加密手段，现实中的MD5破解其实是将字典档内容来逐个MD5加密后，使用加密后的密文比对需要破解的密文，如果相同则破解成功。 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。 α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。
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