md5码[2f3c69d6beef1ab8be212187c88cc74d]解密后明文为:包含8083183的字符串
以下是[包含8083183的字符串]的各种加密结果
md5($pass):2f3c69d6beef1ab8be212187c88cc74d
md5(md5($pass)):816a1026d0aa43209a8bb901ee913d5f
md5(md5(md5($pass))):bfc69b29a76e91252c1f536fc4080840
sha1($pass):5ea9af4b32a7a38ce6f9b5bff50ee3a4fa103bdc
sha256($pass):a9ac2dfd7649cf81f5ef0309e3ded2742ebcdc65ce5bd1e485bcf73e95d847d1
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mysql5($pass):0b76dffaa06088b4b3cc9a52cbed4fcd52669a32
NTLM($pass):9be9b79c5bf2f06d3fc2f83fb2ca7c98
更多关于包含8083183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
mdb密码破解
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)。他们所运用的计算机是一台 Sony PS3,且仅用了不到两天。将关键字分割成位数相同的几部分,最后一部分位数可以不同,然后取这几部分的叠加和(去除进位)作为散列地址。将两地存储的数据进行哈希,比较结果,如果结果一致就无需再进行数据比对。这是利用了其“抵 抗冲突”(collision- resistant)的能力,两个不同的数据,其哈希值只有很小的几率一致。相当多数据服务,尤其是网盘服务,利用类似的做法来检测重复数据,避免重复上 传。Kocher表示:目前NIST正在进行筛选,看提交的算法中有没有一个可以满足所有需要。比如可以将第三位到第六位的数字逆序排列,然后利用重排后的数字作为哈希值。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。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。
解密手机号
1992年8月,罗纳德·李维斯特向互联网工程任务组(IETF)提交了一份重要文件,描述了这种算法的原理。它在MD4的基础上增加了"安全带"(safety-belts)的概念。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。第二个用途很容易遭到rainbow table攻击,和明文存储密码的实质区别不大。一个好的散列函数(包括大多数加密散列函数)具有均匀的真正随机输出,因而平均只需要一两次探测(依赖于装填因子)就能找到目标。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。在这个算法中,首先对信息进行数据补位,使信息的字节长度是16的倍数。也就是说数据补位后,其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。
md5在线加密
当用户登录的时候,系统把用户输入的密码进行MD5 Hash运算,然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较,进而确定输入的密码是否正确。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。由于散列函数的应用的多样性,它们经常是专为某一应用而设计的。去年10月,NIST通过发布FIPS 180-3简化了FIPS。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。错误监测和修复函数主要用于辨别数据被随机的过程所扰乱的事例。自2006年已稳定运行十余年,国内外享有盛誉。很多网站站长都有忘记后台管理员密码的经历,phpcms V9网站程序管理员忘了怎么找回呢?
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1992年8月,罗纳德·李维斯特向互联网工程任务组(IETF)提交了一份重要文件,描述了这种算法的原理。它在MD4的基础上增加了"安全带"(safety-belts)的概念。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。第二个用途很容易遭到rainbow table攻击,和明文存储密码的实质区别不大。一个好的散列函数(包括大多数加密散列函数)具有均匀的真正随机输出,因而平均只需要一两次探测(依赖于装填因子)就能找到目标。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。在这个算法中,首先对信息进行数据补位,使信息的字节长度是16的倍数。也就是说数据补位后,其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。所以Hash算法被广泛地应用在互联网应用中。
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