md5码[9e57cf44bd26cbe1d6c75e3015f926bc]解密后明文为:包含sebAllrock的字符串


以下是[包含sebAllrock的字符串]的各种加密结果
md5($pass):9e57cf44bd26cbe1d6c75e3015f926bc
md5(md5($pass)):20babae803c36b1a360d5344154c5fc2
md5(md5(md5($pass))):dd8daf0f5a30bf36f2b1308c165fdbf5
sha1($pass):e5033ec1bd012dd579f6699a2ac063228bd033fb
sha256($pass):48e78ba37374c7ee426b8fee5cbebf84c5ea0ed820d08ae61575edeedf788c56
mysql($pass):3def0df31f833448
mysql5($pass):3ecf10c89c65ccd3b8e79912eeda7be777a73c13
NTLM($pass):cff36ff3afe27c78fd2a611ace125093
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MD5怎么看
    散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。为加密散列为目的设计的函数,如MD5,被广泛的用作检验散列函数。大家都知道emule是基于P2P (Peer-to-peer的缩写,指的是对等体网络下客户到客户文件传输的软件), 它采用了"多源文件传输协议”(MFTP,the Multisource FileTransfer Protocol)。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。Rivest启垦,经MD2、MD3和MD4启展而来。Kocher解释说:“就现在来说我们会建议用户,如果他们正在使用MD5的话就应该马上转换到使用SHA-256。Den boer和Bosselaers曾发现MD5算法中的假冲突(pseudo-collisions),但除此之外就没有其他被发现的加密后结果了 。接下来发生的事情大家都知道了,就是用户数据丢了!
dm5
    这个用途的最大的问题是,MD5在现实中已经被发现有相当多的数据都可能导致冲突。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。 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。这不妨躲免用户的暗号被具备体系管制员权力的用户了解。没了MD5还有SHA-1,美国表示虽然MD5被破解了,但是SHA-1依旧值得信赖,他们认为SHA-1没有任何破绽。但即便是美国人最后的倔强也没有持续多久,后来王小云再次破译了SHA-1,至此,中国在密码安全领域成为了技术优先国家。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)。信息被处理成512位damgard/merkle迭代结构的区块,而且每个区块要通过三个不同步骤的处理。 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。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%。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。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。
sql md5 解密
    如果是1的话,转成2个Base64编码字符,为了让Base64编码是4的倍数,就要补2个等号;同理,如果是2的话,就要补1个等号。而服务器则返回持有这个文件的用户信息。MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。  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。现存的绝大多数散列算法都是不够鲁棒的,但是有少数散列算法能够达到辨别从嘈杂房间里的扬声器里播放出来的音乐的鲁棒性。他们的定论:MD5 算法不该再被用于任何软件完整性查看或代码签名的用处!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。

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