md5码[f10812b5902f03c0ac4c60317933ace3]解密后明文为:包含7``dM的字符串


以下是[包含7``dM的字符串]的各种加密结果
md5($pass):f10812b5902f03c0ac4c60317933ace3
md5(md5($pass)):d80de6cefb8f2f7d61c66354410392d6
md5(md5(md5($pass))):53ab3c930560a2364df686c7479bef8e
sha1($pass):0421a2aea89bdc8212df09f5b04c10751abcc2d2
sha256($pass):cf955935dadbf62bf9611e725c9cebe25bc669f9e856960467b306247ffbe96d
mysql($pass):31b2076e5f9cfcff
mysql5($pass):e2d8b30204d44451dffa504014d7f950384b2216
NTLM($pass):a6ba7973302f774cae4aa25685bb6534
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md5解密方法
    Rivest开发,经MD2、MD3和MD4发展而来。Hash算法还具有一个特点,就是很难找到逆向规律。多年来为国付出贡献的王小云前不久获得了国家奖金100万美元,而王小云所作出的卓越贡献也值得国家和人民献上崇高敬意。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。数据量华夏第1的MD5查问网站,个中5%以上寰球独占,一切硬盘沉量胜过1吨!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。Rivest在1989年开发出MD2算法 。了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法,而它们都是以MD4为基础设计的。假如再有一个第三方的认证机构,用MD5还不妨预防文献作家的“推托”,这即是所谓的数字签字运用。美国也一度以此为傲,还称就算用高运算的计算机也要用100万年才能破解,但是很快大放厥词的美国就被打脸了。
md5码
    Base64由于以上优点被广泛应用于计算机的各个领域,然而由于输出内容中包括两个以上“符号类”字符(+, /, =),不同的应用场景又分别研制了Base64的各种“变种”。与文档或者信息相关的计算哈希功能保证内容不会被篡改。NIST还增加了认证算法,其中包括:SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。尽管教的是基础数学,但是王小云在密码破译上却很有天赋,在之后的一段时间里,王小云一边教书一边研究密码破译学,很快在这方面展现出了非凡的才能。我们经常在emule日志里面看到,emule正在hash文件,这里就是利用了hash算法的文件校验性这个功能了,文章前面已经说了一些这些功能,其实这部分是一个非常复杂的过程,在ftp,bt等软件里面都是用的这个基本原理。MD5还广泛用于操作系统的登陆认证上,如Unix、各类BSD系统登录密码、数字签名等诸多方。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。与之相似,MD5便可认为所有文献(没有论其巨细、方法、数目)爆发一个共样独一无二的“数字指纹”,假如所有人对于文献名干了所有改换,其MD5值也即是对于应的“数字指纹”城市爆发变革。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。若关键字为k,则其值存放在f(k)的存储位置上。这套算法的程序在 RFC 1321 标准中被加以规范。
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    这就叫做冗余校验。因此数字分析法就是找出数字的规律,尽可能利用这些数据来构造冲突几率较低的散列地址。校验数据正确性。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。MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。我们对于第二类错误重新定义如下,假如给定 H(x) 和 x+s,那么只要s足够小,我们就能有效的计算出x。采用安全性高的Hash算法,如MD5、SHA时,两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。NIST还增加了认证算法,其中包括:SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。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。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。错误监测和修复函数主要用于辨别数据被随机的过程所扰乱的事例。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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