md5码[21386f06a83ba1380f81a69480eabf73]解密后明文为:包含7R!1!N!的字符串
以下是[包含7R!1!N!的字符串]的各种哈希加密结果
md5($pass):21386f06a83ba1380f81a69480eabf73
md5(md5($pass)):1351e0d0624ff43060e2244c3d8b6daa
md5(md5(md5($pass))):e9349e5fb912670f3127b20461677dec
sha1($pass):58a09a0851492c86c2a640bc08fcecf983cbe163
sha256($pass):742de5363b31c4d3c7de893e8d00febf97fe8e50a6d41bf5bd0090ef36befddc
mysql($pass):0118c5012ffc4552
mysql5($pass):c06dcc708ce513e1dc1d2c790e002166df948db6
NTLM($pass):3593e98e6f773b85aa4ba6f476728480
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下载地址加解密工具
为解决此问题，可采用一种用于URL的改进Base64编码，它不仅在末尾去掉填充的'='号，并将标准Base64中的“+”和“/”分别改成了“-”和“_”，这样就免去了在URL编解码和数据库存储时所要作的转换，避免了编码信息长度在此过程中的增加，并统一了数据库、表单等处对象标识符的格式。理想的情况是能直接找到需要的记录，因此必须在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使每个关键字和结构中一个唯一的存储位置相对应。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 一些关键码可通过散列函数转换的地址直接找到，另一些关键码在散列函数得到的地址上产生了冲突，需要按处理冲突的方法进行查找。对不同的关键字可能得到同一散列地址，即k1≠k2，而f(k1)=f(k2)，这种现象称为冲突(英语：Collision)。散列表的查找过程基本上和造表过程相同。哈希功能可以被用于创建公共密钥算法以加密文件、生成网站数字签名以授权应用，同时这项功能还被用于一系列应用和产品的认证体系中，例如用户在Web和VPN内部进行通信的Secure Sockets Layer。当有他人想对这个文件提出下#%^载请求的时候， 这个hash值可以让他人知道他正在下#^%载的文件是不是就是他所想要的。当仅知道数据库账号密码，而忘记了服务器账号密码和WordPress账号密码时，可以通过数据库去修改WordPress账号密码。这是利用了很难找到两个不同的数据，其哈希结果一致的特点。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。同样重要的是，随机散列函数几乎不可能出现非常高的冲突率。在某些情况下，我们可能需要修改视频文件的MD5值，而视频文件不像文本文件可以方便地打开并修改，搞不好视频文件被破坏而打不开了。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。
md5反编译
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 。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。大多数加密专家认为SHA-1被完全攻破是只是个时间问题。还支持Servu FTP、二次MD5加密以及常见salt变异算法等变异MD5解密。二者有一个不对应都不能达到成功修改的目的。例如，在UNIX下有许多软件鄙人载的时间都有一个文献名相通，文献扩充名为.md5的文献，在这个文献中常常惟有一行文本，大概构造如：MD5 (tanajiya.tar.gz) = 0ca175b9c0f726a831d895e269332461 这即是tanajiya.tar.gz文献的数字签字。α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。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。知道phpcms V9密码记录机制后，就好解决了，使用正常的程序，登录后台，设置一个密码，记住，然后进数据库记录下这个密码的 password字段 与 encrypt字段，将其填写进要找回密码的数据库保存，这样密码就找回来了。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。Den boer和Bosselaers以及其他人很快的发现了攻击MD4版本中第一步和第三步的漏洞。例如，可以设计一个heuristic函数使得像FILE0000.CHK,FILE0001.CHK,FILE0002.CHK,等等这样的文件名映射到表的连续指针上，也就是说这样的序列不会发生冲突。不过，一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。将密码哈希后的结果存储在数据库中，以做密码匹配。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在线破解
这种加密技巧被广大的运用于UNIX体系中，这也是为什么UNIX体系比普遍操纵体系更为牢固一个要害缘故。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。这种加密技术被广泛的应用于UNIX系统中，这也是为什么UNIX系统比一般操作系统更为坚固一个重要原因。 威望网站相继宣布谈论或许报告这一重大研究效果举个例子，你将一段话写在一个喊 readme.txt文献中，并对于这个readme.txt爆发一个MD5的值并记载在案，而后你不妨传布这个文献给别人，别人假如建改了文献中的所有实质，你对于这个文献从新估计MD5时便会创造(二个MD5值没有相通)。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。已包括6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位巨细写字母加数字等拉拢、以及洪量其余数据(最长达9位)。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。还支持Servu FTP、二次MD5加密以及常见salt变异算法等变异MD5解密。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。Rivest启垦，经MD2、MD3和MD4启展而来。这些函数包括MD2、MD4以及MD5，利用散列法将数字签名转换成的哈希值称为信息摘要(message-digest)，另外还有安全散列算法(SHA)，这是一种标准算法，能够生成更大的(60bit)的信息摘要，有点儿类似于MD4算法。经过如许的办法，体系在并没有了解用户暗号的明码的状况下便不妨决定用户登录体系的正当性。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。也就是说，未来当出现其他削弱SHA-1的破解出现的时候，做好切换的准备是很重要的。
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md5反编译
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 。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。大多数加密专家认为SHA-1被完全攻破是只是个时间问题。还支持Servu FTP、二次MD5加密以及常见salt变异算法等变异MD5解密。二者有一个不对应都不能达到成功修改的目的。例如，在UNIX下有许多软件鄙人载的时间都有一个文献名相通，文献扩充名为.md5的文献，在这个文献中常常惟有一行文本，大概构造如：MD5 (tanajiya.tar.gz) = 0ca175b9c0f726a831d895e269332461 这即是tanajiya.tar.gz文献的数字签字。α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。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。知道phpcms V9密码记录机制后，就好解决了，使用正常的程序，登录后台，设置一个密码，记住，然后进数据库记录下这个密码的 password字段 与 encrypt字段，将其填写进要找回密码的数据库保存，这样密码就找回来了。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。Den boer和Bosselaers以及其他人很快的发现了攻击MD4版本中第一步和第三步的漏洞。例如，可以设计一个heuristic函数使得像FILE0000.CHK,FILE0001.CHK,FILE0002.CHK,等等这样的文件名映射到表的连续指针上，也就是说这样的序列不会发生冲突。不过，一些已经提交给NIST的算法看上去很不错。将密码哈希后的结果存储在数据库中，以做密码匹配。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。
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