md5码[d7ecb7507ecba89e3dd64c21795852fb]解密后明文为:包含6924713的字符串


以下是[包含6924713的字符串]的各种加密结果
md5($pass):d7ecb7507ecba89e3dd64c21795852fb
md5(md5($pass)):2deed396c49131088c4203913774e6ab
md5(md5(md5($pass))):eb4256bf08e2f3bfc95ad95ad6d57d61
sha1($pass):50f9c07984408efea29379c673da59ad062e0d24
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mysql5($pass):13a6a99a49adcc4a9fc688cd022204b83746b56e
NTLM($pass):1db1f701f32d6b741a4b72f4bde8804b
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md5怎么看
    Cryptography Research总裁兼首席科学家Paul Kocher曾经参与了SSL 3.0标准的制定,他表示:现在MD5算法被完全攻破了,但是仍然有很多人在使用这一算法。MD5将任性长度的“字节串”映照为一个128bit的大整数,而且是经过该128bit反推本始字符串是艰巨的,换句话说即是,纵然你瞅到源步调和算法刻画,也无法将一个MD5的值变幻回本始的字符串,从数学本理上说,是因为本始的字符串有无穷多个,这有点象没有存留反函数的数学函数。相比之下,对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数,对于一组坏的关键字经常性能很差,这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。这样不但可以避免用户的密码被具有系统管理员权限的用户知道,而且还在一定程度上增加了密码被破解的难度 。 这是几位暗码学家运用的是“结构前缀磕碰法”(chosen-prefix collisions)来进行这次攻击(是王小云所运用的攻击办法的改进版本)。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)。 我们假设密码的最大长度为8位字节(8 Bytes),同时密码只能是字母和数字,共26+26+10=62个字符,排列组合出的字典的项数则是P(62,1)+P(62,2)….+P(62,8),那也已经是一个很天文的数字了,存储这个字典就需要TB级的磁盘阵列,而且这种方法还有一个前提,就是能获得目标账户的密码MD5值的情况下才可以。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。
SHA1
    Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。这样不但可以避免用户的密码被具有系统管理员权限的用户知道,而且还在一定程度上增加了密码被破解的难度 。但这样并不适合用于验证数据的完整性。在协议中,定义了一系列传输、压缩和打包还有积分的标准,emule 对于每个文件都有md5-hash的算法设置,这使得该文件,并且在整个网络上都可以追踪得到。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。Rivest开发,经MD2、MD3和MD4发展而来。XMD5在线破译威望站点,供给MD5暗号,MD5算法在线解密破译效劳,数据库周到晋级,已达数一概亿条,速度更快,胜利率更高。例如,在Java Persistence系统Hibernate中,就采用了Base64来将一个较长的一个标识符(一般为128-bit的UUID)编码为一个字符串,用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。选择一随机函数,取关键字作为随机函数的种子生成随机值作为散列地址,通常用于关键字长度不同的场合。不过,一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。若对于关键字集合中的任一个关键字,经散列函数映象到地址集合中任何一个地址的概率是相等的,则称此类散列函数为均匀散列函数(Uniform Hash function),这就是使关键字经过散列函数得到一个“随机的地址”,从而减少冲突。这不妨躲免用户的暗号被具备体系管制员权力的用户了解。 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。
密码查询
    在数据的发送方,对将要发送的数据应用散列函数,并将计算的结果同原始数据一同发送。  对此, Readyresponse主页专门转发了该报导,几个其它网站也进行了报导。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。与加密算法不同,这一个Hash算法是一个不可逆的单向函数。散列表散列函数的几乎不可能/不切实际的理想是把每个关键字映射到的索引上(参考散列),因为这样能够保证直接访问表中的每一个数据。

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