md5码[626085d896f2395902f2be83dfdbdbc2]解密后明文为:包含3155009的字符串
以下是[包含3155009的字符串]的各种加密结果
md5($pass):626085d896f2395902f2be83dfdbdbc2
md5(md5($pass)):1d0e80f41d41ed9798a174616cc19d60
md5(md5(md5($pass))):06e9cac218c0be948e6735af7012c0be
sha1($pass):76cbf9427acab6276bc447c220b2e166a2cccfec
sha256($pass):d5872b98e102cc23f0a40b357abf69232dceb1f4ad8f2a8fdc8d9b0541c9b08a
mysql($pass):436679e5221eace1
mysql5($pass):7856d47fcc4257f71ac28d56e84c1f684ae3fe34
NTLM($pass):dcdec43d945e81953e42246d1f591913
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密码查询
具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。MD5是一种HASH函数,又称杂凑函数,由32位16进制组成,在信息安全范畴有广泛和首要运用的暗码算法,它有类似于指纹的运用。在网络安全协议中, 杂凑函数用来处理电子签名,将冗长的签名文件紧缩为一段一起的数字信息,像指纹辨别身份相同保证正本数字签名文件的合法性和安全性。在前面提到的SHA- 1和MD5都是现在最常用的杂凑函数。经过这些算法的处理,初始信息即使只更动一个字母,对应的紧缩信息也会变为大相径庭的“指纹”,这就保证了经过处理 信息的唯一性。为电子商务等提供了数字认证的可能性。 安全的杂凑函数在设计时有必要满意两个请求:其一是寻找两个输入得到相同的输出值在计算上是不可行的,这便是我们一般所说的抗磕碰的;其二是找一个输 入,能得到给定的输出在计算上是不可行的,即不可从效果推导出它的初始状况。现在运用的首要计算机安全协议,如SSL,PGP都用杂凑函数来进行签名,一 旦找到两个文件可以发作相同的紧缩值,就可以假造签名,给网络安全范畴带来无量危险。2007年,王小云带领国内团队设计出了基于哈希算法标准的SM3,更多精密而安全的算法被运用到越来越多的地方,让我国在各领域高速发展的同时也消除了后顾之忧。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。为了让读者伙伴对于MD5的运用有个直瞅的熟悉,笔者以一个比喻和一个实例来扼要刻画一下其处事历程。
md5在线加密解密
如果他们正在使用SHA-1的话就不用变更了,直到我们公布新的算法。及时查问具有全天下最大的数据库,实测破译胜利率在5%以上,有的客户曾经胜过了6%。MD5信息摘要算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致。 由于MD5的破译,引发了对于MD5 商品是不是还能够运用的大争辩。在麻省理工大学Jeffrey I. Schiller教授掌管的自己论坛上,许多暗码学家在标题为“Bad day at the hash function factory”的争辩中宣布了具有价值的定见。这次世界暗码学会议的总主席Jimes Hughes宣布谈论说“我信任这(破解MD5)是真的,而且假如碰撞存在,HMAC也就不再是安全的了,…… 我以为咱们应当抛开MD5了。” Hughes主张,程序设计人员最佳开始放弃MD5。他说:“已然如今这种算法的缺点已露出出来,在有用的进犯发动之前,如今是撤离的时机。” 经过计算,在论文发布两周之内,已经有近400个网站发布、引证和谈论了这一效果。国内的很多新闻网站也以“演算法安全加密功用露出破绽 暗码学界一片哗然”为题报导了这一暗码学界的重大事件,该音讯在各新闻网站上屡次转发。1991年,Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。当完成补位及补充数据的描述后,得到的结果数据长度正好是512的整数倍。也就是说长度正好是16个(32bit) 字的整数倍。接下来发生的事情大家都知道了,就是用户数据丢了!它的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的大整数)。此外还有一些变种,它们将“+/”改为“_-”或“._”(用作编程语言中的标识符名称)或“.-”(用于XML中的Nmtoken)甚至“_:”(用于XML中的Name)。
md5在线加解密
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。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)。 21世纪初世界应用最广泛的两大密码分别是MD5和SHA-1,两种密码是基于Hash函数下运行的,在这两种算法中美国最为先进,适用MD5运算能力惊人。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。NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。但这样并不适合用于验证数据的完整性。
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具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。MD5是一种HASH函数,又称杂凑函数,由32位16进制组成,在信息安全范畴有广泛和首要运用的暗码算法,它有类似于指纹的运用。在网络安全协议中, 杂凑函数用来处理电子签名,将冗长的签名文件紧缩为一段一起的数字信息,像指纹辨别身份相同保证正本数字签名文件的合法性和安全性。在前面提到的SHA- 1和MD5都是现在最常用的杂凑函数。经过这些算法的处理,初始信息即使只更动一个字母,对应的紧缩信息也会变为大相径庭的“指纹”,这就保证了经过处理 信息的唯一性。为电子商务等提供了数字认证的可能性。 安全的杂凑函数在设计时有必要满意两个请求:其一是寻找两个输入得到相同的输出值在计算上是不可行的,这便是我们一般所说的抗磕碰的;其二是找一个输 入,能得到给定的输出在计算上是不可行的,即不可从效果推导出它的初始状况。现在运用的首要计算机安全协议,如SSL,PGP都用杂凑函数来进行签名,一 旦找到两个文件可以发作相同的紧缩值,就可以假造签名,给网络安全范畴带来无量危险。2007年,王小云带领国内团队设计出了基于哈希算法标准的SM3,更多精密而安全的算法被运用到越来越多的地方,让我国在各领域高速发展的同时也消除了后顾之忧。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。为了让读者伙伴对于MD5的运用有个直瞅的熟悉,笔者以一个比喻和一个实例来扼要刻画一下其处事历程。
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如果他们正在使用SHA-1的话就不用变更了,直到我们公布新的算法。及时查问具有全天下最大的数据库,实测破译胜利率在5%以上,有的客户曾经胜过了6%。MD5信息摘要算法(英语:MD5 Message-Digest Algorithm),一种被广泛使用的密码散列函数,可以产生出一个128位(16字节)的散列值(hash value),用于确保信息传输完整一致。 由于MD5的破译,引发了对于MD5 商品是不是还能够运用的大争辩。在麻省理工大学Jeffrey I. Schiller教授掌管的自己论坛上,许多暗码学家在标题为“Bad day at the hash function factory”的争辩中宣布了具有价值的定见。这次世界暗码学会议的总主席Jimes Hughes宣布谈论说“我信任这(破解MD5)是真的,而且假如碰撞存在,HMAC也就不再是安全的了,…… 我以为咱们应当抛开MD5了。” Hughes主张,程序设计人员最佳开始放弃MD5。他说:“已然如今这种算法的缺点已露出出来,在有用的进犯发动之前,如今是撤离的时机。” 经过计算,在论文发布两周之内,已经有近400个网站发布、引证和谈论了这一效果。国内的很多新闻网站也以“演算法安全加密功用露出破绽 暗码学界一片哗然”为题报导了这一暗码学界的重大事件,该音讯在各新闻网站上屡次转发。1991年,Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。当完成补位及补充数据的描述后,得到的结果数据长度正好是512的整数倍。也就是说长度正好是16个(32bit) 字的整数倍。接下来发生的事情大家都知道了,就是用户数据丢了!它的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的大整数)。此外还有一些变种,它们将“+/”改为“_-”或“._”(用作编程语言中的标识符名称)或“.-”(用于XML中的Nmtoken)甚至“_:”(用于XML中的Name)。
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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。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)。 21世纪初世界应用最广泛的两大密码分别是MD5和SHA-1,两种密码是基于Hash函数下运行的,在这两种算法中美国最为先进,适用MD5运算能力惊人。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。NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。但这样并不适合用于验证数据的完整性。
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