md5码[61ec5cdbabaeb0ba601574aa6bb3a503]解密后明文为:包含5027655的字符串


以下是[包含5027655的字符串]的各种加密结果
md5($pass):61ec5cdbabaeb0ba601574aa6bb3a503
md5(md5($pass)):668b027353fee4076fe15d178a14c573
md5(md5(md5($pass))):9b9f751283b2986f29209cebc0109b3f
sha1($pass):9ba00a892d93ccb9f05c7e0ffd3771881fcac095
sha256($pass):3ab89454ad70486c611cbfb1335513430b5bdafb8b8d0de676f771106a66ba01
mysql($pass):76fb920f7f9f72b1
mysql5($pass):5e0b2eb6561f154bfa1fc56d2b853347e01de775
NTLM($pass):610bd1ac98d36f251d3083c8e7b7f588
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jiemi
    由于MD5算法的使用不需要支付任何版权费用,所以在一般的情况下(非绝密应用领域。但即便是应用在绝密领域内,MD5也不失为一种非常优秀的中间技术),MD5怎么都应该算得上是非常安全的了。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。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。然后,以一个16位的校验和追加到信息末尾,并且根据这个新产生的信息计算出散列值。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。大家都知道,地球上任何人都有自己独一无二的指纹,这常常成为公安机关鉴别罪犯身份最值得信赖的方法;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。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。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 。
如何查看md5
     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。  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。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。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%。二者有一个不对应都不能达到成功修改的目的。
加密格式
    其实不论什么程序或者通过什么方法,最终都得修改数据库,因为账户信息记录在数据库内,可见数据库的安全尤为重要!用户在后台设置管理员的密码,在数据库内会为这个密码生成一个password字段与encrypt字段,password字段是管理员密码的32位MD5值,encrypt字段是password字段的唯一匹配值,由特殊算法生成。哈希值还可以被用于检测冗余数据文件、文件版本变更和类似应用的标记,或者作为校验和来防止数据发生意外损毁。举个例子,你将一段话写在一个叫 readme.txt文件中,并对这个readme.txt产生一个MD5的值并记录在案,然后你可以传播这个文件给别人,别人如果修改了文件中的任何内容,你对这个文件重新计算MD5时就会发现(两个MD5值不相同)。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。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。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。另有一种用于正则表达式的改进Base64变种,它将“+”和“/”改成了“!”和“-”,因为“+”,“*”以及前面在IRCu中用到的“[”和“]”在正则表达式中都可能具有特殊含义。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。这一类查找方法建立在“比较“的基础上,查找的效率依赖于查找过程中所进行的比较次数。 所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。

发布时间:

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