md5码[de088f9ec96daacf56433fedf0beb4af]解密后明文为:包含$V:eK的字符串
以下是[包含$V:eK的字符串]的各种加密结果
md5($pass):de088f9ec96daacf56433fedf0beb4af
md5(md5($pass)):10c256c897a9dddc17e1e2211d94b49b
md5(md5(md5($pass))):0f0879abf7ad6a910496ff8f4c8aa6c0
sha1($pass):6a8d2a31039c3004eaed047aaddb5c8a195b6711
sha256($pass):62c58dfcf8d2357444b1afa286929fd58345ed8a6085cc00ba6224e404f50385
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mysql5($pass):d5b7b920f8913916b10122bbff311a6d29d33deb
NTLM($pass):8dee4e2607eda0af1ce7d044ccf5dddd
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md5 32位解密
MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)，在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. 经过如许的办法，体系在并没有了解用户暗号的明码的状况下便不妨决定用户登录体系的正当性。 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。”MD5是一种常用的单向哈希算法。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。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。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)。 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。Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。这是利用了其做为单向哈希的特点，从计算后的哈希值不能得到密码。利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W￥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹)，以防止被“篡改”。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。当原始值是数字时，可以将原始值的数制基数转为一个不同的数字。查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。
加密解密
而闻名计算机公司SUN的LINUX专家Val Henson则说：“曾经咱们说"SHA-1能够定心用，别的的不是不安全即是不知道"， 如今咱们只能这么总结了："SHA-1不安全，别的的都完了"。 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。”利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W￥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹)，以防止被“篡改”。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。虽然MD5比MD4复杂度大一些，但却更为安全。当我们在第一次使用emule的时候，emule会自动生成一个值，这个值也是的，它是我们在emule世界里面的标志，只要你不卸载，不删除config，你的userhash值也就永远不变，积分制度就是通过这个值在起作用。
加密解密
为统一和规范化Base64的输出，Base62x被视为无符号化的改进版本。α是散列表装满程度的标志因子。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。检查数据是否一致。若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。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。但这样并不适合用于验证数据的完整性。 那是不是MD5就此没有用处了呢？非也，对于文件来说碰撞可能容易，但是对于限定长度的密码或者密文来说，MD5作为一种高性能高安全的数字签名算法来说，还是非常实用的。MD5算法的原理可简要的叙述为：MD5码以512位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为16个32位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个32位分组组成，将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。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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md5 32位解密
MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法)，在90年代初由MIT Laboratory for Computer Science和RSA Data Security Inc的Ronald L. 经过如许的办法，体系在并没有了解用户暗号的明码的状况下便不妨决定用户登录体系的正当性。 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。”MD5是一种常用的单向哈希算法。具有相同函数值的关键字对该散列函数来说称做同义词。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。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)。 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。Heuristic函数利用了相似关键字的相似性。这是利用了其做为单向哈希的特点，从计算后的哈希值不能得到密码。利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W￥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹)，以防止被“篡改”。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。当原始值是数字时，可以将原始值的数制基数转为一个不同的数字。查找过程中，关键码的比较次数，取决于产生冲突的多少，产生的冲突少，查找效率就高，产生的冲突多，查找效率就低。
加密解密
而闻名计算机公司SUN的LINUX专家Val Henson则说：“曾经咱们说"SHA-1能够定心用，别的的不是不安全即是不知道"， 如今咱们只能这么总结了："SHA-1不安全，别的的都完了"。 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。”利用MD5算法来进行文件校验的方案被大量应用到软件下W￥%载站、论坛数据库、系统文件安全等方面。MD5的典型应用是对一段Message(字节串)产生fingerprint(指纹)，以防止被“篡改”。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。虽然MD5比MD4复杂度大一些，但却更为安全。当我们在第一次使用emule的时候，emule会自动生成一个值，这个值也是的，它是我们在emule世界里面的标志，只要你不卸载，不删除config，你的userhash值也就永远不变，积分制度就是通过这个值在起作用。
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为统一和规范化Base64的输出，Base62x被视为无符号化的改进版本。α是散列表装满程度的标志因子。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。检查数据是否一致。若关键字为k，则其值存放在f(k)的存储位置上。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。但这样并不适合用于验证数据的完整性。 那是不是MD5就此没有用处了呢？非也，对于文件来说碰撞可能容易，但是对于限定长度的密码或者密文来说，MD5作为一种高性能高安全的数字签名算法来说，还是非常实用的。MD5算法的原理可简要的叙述为：MD5码以512位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为16个32位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个32位分组组成，将这四个32位分组级联后将生成一个128位散列值。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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