md5码[7fa1a9a6c60d7521eb9628c2cd9b6945]解密后明文为:包含3542792的字符串
以下是[包含3542792的字符串]的各种加密结果
md5($pass):7fa1a9a6c60d7521eb9628c2cd9b6945
md5(md5($pass)):48e1aa3369b63ce50f049bb951acca65
md5(md5(md5($pass))):3fde30965d5cfaa88bde4d2042828524
sha1($pass):13a0172ede999a06b96c46f1bf909f533690f084
sha256($pass):830876126ecc5637564e5ee5a82dc0435334d8a728af1d7ccbb5c5e6ce5145ed
mysql($pass):48f0f3c35b0d589e
mysql5($pass):f83bdcd0519e838c04eb4853a37a094fe6683ba8
NTLM($pass):6fcb70d359d3b31ba81555ee0a2a6de3
更多关于包含3542792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
SHA1
第三个用途里一般会在需要哈希的数据中混入某些秘密，也就是计算公式为md5(secret key + data)。 如未发现相同的 MD5 值，说明此邮件是第一次收到，将此 MD5 值存入资料库，并将出现次数置为1，转到第五步。emule里面的积分保存，身份识别，都是使用这个值，而和你的id和你的用户名无关，你随便怎么改这些东西，你的userhash值都是不变的，这也充分保证了公平性。 这是几位暗码学家运用的是“结构前缀磕碰法”（chosen-prefix collisions）来进行这次攻击（是王小云所运用的攻击办法的改进版本）。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。对于那些对处理联邦认证哈希算法的推荐策略感兴趣的机构，NIST发布了Special Publication 800-107 Recommendation for Applications Using Approved Hash Algorithms，其中提供了关于如何使用经过Federal Information Processing Standard(FIPS)认证的加密算法来达到可接受层级安全性的指南。它的效率是让大容量信息在用数字签字软件签订个人密匙前被"压缩"成一种窃密的方法(即是把一个任性长度的字节串变幻成必定长的大整数)。取关键字平方后的中间几位作为散列地址。比如，在UNIX下有很多软件在下载的时候都有一个文件名相同，文件扩展名为.md5的文件，在这个文件中通常只有一行文本，大致结构如：MD5 (tanajiya.tar.gz) = 0ca175b9c0f726a831d895e269332461 这就是tanajiya.tar.gz文件的数字签名。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。数据重排法:这种方法只是简单的将原始值中的数据打乱排序。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。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。
哈希算法
但是，少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。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。由此，不需比较便可直接取得所查记录。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。MD5过去一直被用于创建某种数字证书，由VeriSign来对网站授权。由于MD5加密实际上是一种不可逆的加密手段，现实中的MD5破解其实是将字典档内容来逐个MD5加密后，使用加密后的密文比对需要破解的密文，如果相同则破解成功。 MD5破解专项网站关闭NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。MD5算法可以很好地解决这个问题，因为它可以将任意长度的输入串经过计算得到固定长度的输出，而且只有在明文相同的情况下，才能等到相同的密文，并且这个算法是不可逆的，即便得到了加密以后的密文，也不可能通过解密算法反算出明文。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。2004年，证实MD5算法无法防止碰撞(collision)，因此不适用于安全性认证，如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
SHA-1
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。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。Rivest在1989年开发出MD2算法 。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。 MD5便是这样一个在国内外有着广泛的运用的杂凑函数算法，它曾一度被认为是非常安全的。但是MD5也不会完全不重复，从概率来说16的32次 方遍历后至少出现两个相同的MD5值，但是16的32次方有多大？3402823669209384634633746074317.7亿，就算全世界最 快的超级计算机也要跑几十亿年才能跑完。可是，王小云教授发现，可以很快的找到MD5的“磕碰”，便是两个文件可以产生相同的“指纹”。这意味着，当你在 网络上运用电子签名签署一份合同后，还可能找到其他一份具有相同签名但内容悬殊的合同，这么两份合同的真伪性便无从辨别。王小云教授的研究效果证明了利用 MD5算法的磕碰可以严重威胁信息体系安全，这一发现使现在电子签名的法律效力和技能体系受到应战。因此，业界专家普林斯顿计算机教授Edward Felten等强烈呼吁信息体系的设计者赶快更换签名算法，而且他们侧重这是一个需要当即处理的疑问。但是，少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。
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SHA1
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哈希算法
但是，少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。根据散列函数f(k)和处理冲突的方法将一组关键字映射到一个有限的连续的地址集(区间)上，并以关键字在地址集中的“像”作为记录在表中的存储位置，这种表便称为散列表，这一映射过程称为散列造表或散列，所得的存储位置称散列地址。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。由此，不需比较便可直接取得所查记录。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。MD5过去一直被用于创建某种数字证书，由VeriSign来对网站授权。由于MD5加密实际上是一种不可逆的加密手段，现实中的MD5破解其实是将字典档内容来逐个MD5加密后，使用加密后的密文比对需要破解的密文，如果相同则破解成功。 MD5破解专项网站关闭NIST删除了一些特殊技术特性让FIPS变得更容易应用。MD5算法可以很好地解决这个问题，因为它可以将任意长度的输入串经过计算得到固定长度的输出，而且只有在明文相同的情况下，才能等到相同的密文，并且这个算法是不可逆的，即便得到了加密以后的密文，也不可能通过解密算法反算出明文。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。2004年，证实MD5算法无法防止碰撞(collision)，因此不适用于安全性认证，如SSL公开密钥认证或是数字签名等用途。实际上，散列表的平均查找长度是装填因子α的函数，只是不同处理冲突的方法有不同的函数。
SHA-1
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。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。Rivest在1989年开发出MD2算法 。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。 MD5便是这样一个在国内外有着广泛的运用的杂凑函数算法，它曾一度被认为是非常安全的。但是MD5也不会完全不重复，从概率来说16的32次 方遍历后至少出现两个相同的MD5值，但是16的32次方有多大？3402823669209384634633746074317.7亿，就算全世界最 快的超级计算机也要跑几十亿年才能跑完。可是，王小云教授发现，可以很快的找到MD5的“磕碰”，便是两个文件可以产生相同的“指纹”。这意味着，当你在 网络上运用电子签名签署一份合同后，还可能找到其他一份具有相同签名但内容悬殊的合同，这么两份合同的真伪性便无从辨别。王小云教授的研究效果证明了利用 MD5算法的磕碰可以严重威胁信息体系安全，这一发现使现在电子签名的法律效力和技能体系受到应战。因此，业界专家普林斯顿计算机教授Edward Felten等强烈呼吁信息体系的设计者赶快更换签名算法，而且他们侧重这是一个需要当即处理的疑问。但是，少量的可以估计的冲突在实际状况下是不可避免的(参考生日悖论)。
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