md5码[e77d3d9bc7258429992b46b1712d32f7]解密后明文为:包含owermewithhundre的字符串


以下是[包含owermewithhundre的字符串]的各种加密结果
md5($pass):e77d3d9bc7258429992b46b1712d32f7
md5(md5($pass)):9e181de1dba45386d4cef986bee0c9b2
md5(md5(md5($pass))):6f7dc19a208cb056ab2dcb1f2252fdc9
sha1($pass):0c4ea44a8b083d7574b45cd05887feb03b33eda4
sha256($pass):cc769ccd043046ce2868406e3f9d4a6a8823101269962b42c11895846aa98663
mysql($pass):71f4f3d11250a61f
mysql5($pass):45f50894c28a4e63783c501ab5b6e13fd48f8243
NTLM($pass):578abe00968ba39eb5a8675c54191407
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md
    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)。可查看RFC2045~RFC2049,上面有MIME的详细规范。正是因为这个原因,现在被黑客使用最多的一种破译密码的方法就是一种被称为"跑字典"的方法。当我们的文件放到emule里面进行共享发布的时候,emule会根据hash算法自动生成这个文件的hash值,他就是这个文件的身份标志,它包含了这个文件的基本信息,然后把它提交到所连接的服务器。例如,在英语字典中的关键字是英文单词,和它们相关的记录包含这些单词的定义。
如何验证MD5
    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。 同样,在普林斯顿大学教授Edwards Felton的自己网站上,也有相似的谈论。他说:“留给咱们的是什么呢?MD5现已受了重伤;它的应用就要筛选。SHA-1依然活着,但也不会很长,必 须立即替换SHA-1,可是选用什么样的算法,这需要在暗码研究人员到达一致。”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。Rivest启垦,经MD2、MD3和MD4启展而来。Den boer和Bosselaers以及其他人很快的发现了攻击MD4版本中第一步和第三步的漏洞。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。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。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。补位的实现过程:首先在数据后补一个1 bit; 接着在后面补上一堆0 bit, 直到整个数据的位数对512求模的结果正好为448。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。
密码查询
    MD4算法同样需要填补信息以确保信息的比特位长度减去448后能被512整除(信息比特位长度mod 512 = 448)。MD5-Hash-文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。针对密文比对的暴力破解MD5,可以通过复杂组合、增加长度等方法来避免被破解。利用 MD5 算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下……%¥载站、论坛数据库、系统文件安全等方面 。Rivest启垦,经MD2、MD3和MD4启展而来。它的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式(就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的大整数)。  威望网站相继宣布谈论或许报告这一重大研究效果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。更详细的分析可以察看这篇文章。NIST还增加了认证算法,其中包括:SHA-1、SHA-224、SHA-256、SHA-384和SHA-512。Rivest启垦,经MD2、MD3和MD4启展而来。然后用这个估计值作为除数去除每个原始值,得到商和余数。用余数作为哈希值。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。

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