md5码[7036020a843b27b624ca8dc5da9f3311]解密后明文为:包含7831469的字符串

以下是[包含7831469的字符串]的各种加密结果
md5($pass):7036020a843b27b624ca8dc5da9f3311
md5(md5($pass)):23fbb3307953d9e23cddea32dc658e05
md5(md5(md5($pass))):413013b0c407e8abf70c14b43a89084d
sha1($pass):5f4191635f5326e79897a00133395b04e192c433
sha256($pass):841944f8c9e2481bb61334cf6254fe61e7ecf81d7027d1ec57f2c6c2311fd18c
mysql($pass):42407be94496686f
mysql5($pass):1c305f0d497639ebf171a3ea69a6bdba18778596
NTLM($pass):725c92302e10d7168a1203d4e60cb705
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密码解析
    当散列函数被用于校验和的时候，可以用相对较短的散列值来验证任意长度的数据是否被更改过。它在MD4的基础上增加了"安全带"(safety-belts)的概念。由此，不需比较便可直接取得所查记录。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。MD5的典型应用是对一段信息(Message)产生信息摘要(Message-Digest)，以防止被篡改。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。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生碰撞。 本站针对于md5、sha1等寰球通用公然的加密算法举行反向查问，经过穷举字符拉拢的办法，创造了明文密文对于应查问数据库，创造的记载约90万亿条，占用硬盘胜过500TB，查问胜利率95%以上，许多搀杂密文惟有本站才可查问。实时查询拥有全世界最大的数据库，实测破解成功率在5%以上，有的客户已经超过了6%。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！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。
加密解密
    一般的线性表，树中，记录在结构中的相对位置是随机的，即和记录的关键字之间不存在确定的关系。　　MD5破解专项网站关闭Kocher表示：看着这些算法破解就好像看着油漆逐渐变干，不过这样也好，因为这让我们有时间远离SHA-1。若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。为了让读者朋友对MD5的应用有个直观的认识，笔者以一个比方和一个实例来简要描述一下其工作过程。 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。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)。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。他们的定论：MD5 算法不该再被用于任何软件完整性查看或代码签名的用处！有一个实际的例子是Shazam服务。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 。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。大师都了解，地球上所有人都有本人独一无二的指纹，这经常成为公安机闭辨别犯人身份最值得信任的办法；
md5码
    补位的实现过程：首先在数据后补一个1 bit； 接着在后面补上一堆0 bit, 直到整个数据的位数对512求模的结果正好为448。综上所述，根据散列函数H(key)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“象” 作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映象过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。有两种方法得到字典，一种是日常搜集的用做密码的字符串表，另一种是用排列组合方法生成的，先用MD5程序计算出这些字典项的MD5值，然后再用目标的MD5值在这个字典中检索。我们有的时候会遇到hash文件失败，就是指的是met里面的信息出了错误不能够和part文件匹配。Kocher表示：目前NIST正在进行筛选，看提交的算法中有没有一个可以满足所有需要。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。不过他们必须谨慎挑选，因为最终选择出来的算法可能会被我们使用十几年的时间。

发布时间：2020-09-26 02:58:37