md5码[495f05087cbe39b8a3bf33e0a102bfcc]解密后明文为:包含1086936的字符串
以下是[包含1086936的字符串]的各种加密结果
md5($pass):495f05087cbe39b8a3bf33e0a102bfcc
md5(md5($pass)):bd74ecf3004ec59b279705bcac8bf0ba
md5(md5(md5($pass))):90cd7d5efe87e9d5af2bf34d702d16e5
sha1($pass):48a569f45c40b1be55f55f3fa344a608aa105e36
sha256($pass):e80ba0c61933913555f69c98c63ed44cb05425d53a1830873ca618ef32873053
mysql($pass):5b6add3761da1953
mysql5($pass):da6663f346de37a2ad8fdcb7f440d78fefc561dc
NTLM($pass):14ff9f77ad0095712ff35e23822846ea
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md5在线解密
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。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。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。但这样并不适合用于验证数据的完整性。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。 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。总之,至少补1位,而最多可能补512位 。它的效率是让大容量信息在用数字签字软件签订个人密匙前被"压缩"成一种窃密的方法(即是把一个任性长度的字节串变幻成必定长的大整数)。这是因为,从理论上上来说,如果知道md5(secret key +X),即使不知道secret key的内容, 仍然可能通过对X的分析,计算得到md5(secret key +Y),从而将X成功的替换成Y,导致接收方仍然认为数据是正确的。自2006年已宁静运转十余年,海表里享有盛誉。但是后来有专家表示,SHA-1可能只有几年时间是有用的,之后就无法再提供不同层级的安全性。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)。
md5在线解密算法
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。然而,标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式,而这些“%”号在存入数据库时还需要再进行转换,因为ANSI SQL中已将“%”号用作通配符。散列表的查找过程基本上和造表过程相同。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。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。根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映射过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。
md5
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。当用户登录的时间,体系把用户输出的暗号举行MD5 Hash运算,而后再去和保留在文献体系中的MD5值举行比拟,从而决定输出的暗号能否精确。不过,一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。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。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。用户在后台设置管理员的密码,在数据库内会为这个密码生成一个password字段与encrypt字段,password字段是管理员密码的32位MD5值,encrypt字段是password字段的唯一匹配值,由特殊算法生成。将两地存储的数据进行哈希,比较结果,如果结果一致就无需再进行数据比对。这是利用了其“抵 抗冲突”(collision- resistant)的能力,两个不同的数据,其哈希值只有很小的几率一致。相当多数据服务,尤其是网盘服务,利用类似的做法来检测重复数据,避免重复上 传。MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法),在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. 一个好的散列函数(包括大多数加密散列函数)具有均匀的真正随机输出,因而平均只需要一两次探测(依赖于装填因子)就能找到目标。
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NTLM($pass):14ff9f77ad0095712ff35e23822846ea
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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。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。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。但这样并不适合用于验证数据的完整性。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。 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。总之,至少补1位,而最多可能补512位 。它的效率是让大容量信息在用数字签字软件签订个人密匙前被"压缩"成一种窃密的方法(即是把一个任性长度的字节串变幻成必定长的大整数)。这是因为,从理论上上来说,如果知道md5(secret key +X),即使不知道secret key的内容, 仍然可能通过对X的分析,计算得到md5(secret key +Y),从而将X成功的替换成Y,导致接收方仍然认为数据是正确的。自2006年已宁静运转十余年,海表里享有盛誉。但是后来有专家表示,SHA-1可能只有几年时间是有用的,之后就无法再提供不同层级的安全性。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)。
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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。然而,标准的Base64并不适合直接放在URL里传输,因为URL编码器会把标准Base64中的“/”和“+”字符变为形如“%XX”的形式,而这些“%”号在存入数据库时还需要再进行转换,因为ANSI SQL中已将“%”号用作通配符。散列表的查找过程基本上和造表过程相同。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。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。根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上,并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置,这种表便称为散列表,这一映射过程称为散列造表或散列,所得的存储位置称散列地址。
md5
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。当用户登录的时间,体系把用户输出的暗号举行MD5 Hash运算,而后再去和保留在文献体系中的MD5值举行比拟,从而决定输出的暗号能否精确。不过,一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。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。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。用户在后台设置管理员的密码,在数据库内会为这个密码生成一个password字段与encrypt字段,password字段是管理员密码的32位MD5值,encrypt字段是password字段的唯一匹配值,由特殊算法生成。将两地存储的数据进行哈希,比较结果,如果结果一致就无需再进行数据比对。这是利用了其“抵 抗冲突”(collision- resistant)的能力,两个不同的数据,其哈希值只有很小的几率一致。相当多数据服务,尤其是网盘服务,利用类似的做法来检测重复数据,避免重复上 传。MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法),在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. 一个好的散列函数(包括大多数加密散列函数)具有均匀的真正随机输出,因而平均只需要一两次探测(依赖于装填因子)就能找到目标。
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