md5码[c30c1f0bbc5b73ff4494c9bcba00a582]解密后明文为:包含na_geim的字符串
以下是[包含na_geim的字符串]的各种加密结果
md5($pass):c30c1f0bbc5b73ff4494c9bcba00a582
md5(md5($pass)):e126e2d9bbfea3fe07e3499deef009ca
md5(md5(md5($pass))):0bed66bb68936076e69ba673e63d8ddc
sha1($pass):381083be55b7a71d3615b77076dc097ed9d8abd3
sha256($pass):f6670833e7bc101c9c6cafad4ed9a7e3db216710c24bb2f72995c4925a43953a
mysql($pass):672dc97d7102d707
mysql5($pass):f69109d73481fee0674e5c034089412ab7f39b80
NTLM($pass):f02a2dda809ac1e3517eafb1acbf0320
更多关于包含na_geim的字符串的其他加密结果和各种解密结果,请到https://cmd5.la查询
MD5在线解密
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)。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)。然后,一个以64位二进制表示的信息的最初长度被添加进来。在这种情况下,散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大。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;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。 后来,Rogier和Chauvaud发现如果忽略了校验和MD2将产生冲突。
MD5加密
所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 Hash算法是一个广义的算法,也可以认为是一种思想,使用Hash算法可以提高存储空间的利用率,可以提高数据的查询效率,也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。一般来讲我们要搜索一个文件,emule在得到了这个信息后,会向被添加的服务器发出请求,要求得到有相同hash值的文件。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)。在SP 800-107中,NIST发现虽然一种加密哈希功能不适合一个应用,但是它可能适合另一个不要求相同安全工具的应用,NIST出版的指南中还详细阐述了每一种经过验证的算法的优点。分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。
加密解密
举例而言,如下两段数据的MD5哈希值就是完全一样的。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 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。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。因为MD5算法的运用没有须要付出所有版权用度,所以在普遍的状况下(非绝密运用范围。但是纵然是运用在绝密范围内,MD5也没有失为一种十分特出的中央技巧),MD5怎样都该当算得上是十分平安的了。通过这样的步骤,系统在并不知道用户密码的明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。在这种情况下,散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。我们常常在某些软件下#¥%……载站点的某软件信息中看到其MD5值,它的作用就在于我们可以在下&%载该软件后,对下载回来的文件用专门的软件(如Windows MD5 Check等)做一次MD5校验,以确保我们获得的文件与该站点提供的文件为同一文件。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。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。校验数据正确性。虽然MD5比MD4复杂度大一些,但却更为安全。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。
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MD5在线解密
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)。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)。然后,一个以64位二进制表示的信息的最初长度被添加进来。在这种情况下,散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。由于表长是定值,α与“填入表中的元素个数”成正比,所以,α越大,填入表中的元素较多,产生冲突的可能性就越大。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;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。 后来,Rogier和Chauvaud发现如果忽略了校验和MD2将产生冲突。
MD5加密
所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 Hash算法是一个广义的算法,也可以认为是一种思想,使用Hash算法可以提高存储空间的利用率,可以提高数据的查询效率,也可以做数字签名来保障数据传递的安全性。一般来讲我们要搜索一个文件,emule在得到了这个信息后,会向被添加的服务器发出请求,要求得到有相同hash值的文件。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)。在SP 800-107中,NIST发现虽然一种加密哈希功能不适合一个应用,但是它可能适合另一个不要求相同安全工具的应用,NIST出版的指南中还详细阐述了每一种经过验证的算法的优点。分析一组数据,比如一组员工的出生年月日,这时我们发现出生年月日的前几位数字大体相同,这样的话,出现冲突的几率就会很大,但是我们发现年月日的后几位表示月份和具体日期的数字差别很大,如果用后面的数字来构成散列地址,则冲突的几率会明显降低。
加密解密
举例而言,如下两段数据的MD5哈希值就是完全一样的。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。 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。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。因为MD5算法的运用没有须要付出所有版权用度,所以在普遍的状况下(非绝密运用范围。但是纵然是运用在绝密范围内,MD5也没有失为一种十分特出的中央技巧),MD5怎样都该当算得上是十分平安的了。通过这样的步骤,系统在并不知道用户密码的明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。在这种情况下,散列函数必须把按照字母顺序排列的字符串映射到为散列表的内部数组所创建的索引上。我们常常在某些软件下#¥%……载站点的某软件信息中看到其MD5值,它的作用就在于我们可以在下&%载该软件后,对下载回来的文件用专门的软件(如Windows MD5 Check等)做一次MD5校验,以确保我们获得的文件与该站点提供的文件为同一文件。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。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。校验数据正确性。虽然MD5比MD4复杂度大一些,但却更为安全。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。
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