md5码[916ec14bc9f1df41a073ee7229378f18]解密后明文为:包含7066505的字符串


以下是[包含7066505的字符串]的各种加密结果
md5($pass):916ec14bc9f1df41a073ee7229378f18
md5(md5($pass)):3846763b24e8d4d217ddaf8c9e7369d1
md5(md5(md5($pass))):73648b925a668cfb72aea4145e81e7f1
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sha256($pass):2460bca9f35386f1ce0f86f23f9bac8d03e96e82d97833f33e02689a926b0122
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mysql5($pass):2b8c0ce76d5e066a29838c7806c3a99fa55300a3
NTLM($pass):694a87fcbee76433e6ab04fdbbc2e7b7
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md5加密解密
    就在研究人员公布了这一消息不久,VeriSign就用SHA-1(Secure Hash Algorithm-1)更新升级了所有已经发布证书的MD5算法。1991年,Rivest开发出技术上更为趋近成熟的MD5算法。Kocher表示:看着这些算法破解就好像看着油漆逐渐变干,不过这样也好,因为这让我们有时间远离SHA-1。假如再有一个第三方的认证机构,用MD5还不妨预防文献作家的“推托”,这即是所谓的数字签字运用。Base64 也会经常用作一个简单的“加密”来保护某些数据,而真正的加密通常都比较繁琐。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。  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。性能不佳的散列函数表意味着查找操作会退化为费时的线性搜索。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。其实不论什么程序或者通过什么方法,最终都得修改数据库,因为账户信息记录在数据库内,可见数据库的安全尤为重要!2004年,在美国的密码大会上,王小云就当众手算破解了MD5的算法,这让现场的专家们目瞪口呆,被吹上天的MD5就这样“简简单单”被破译了,也正是从这时候开始,美国方面选择放弃使用MD5。
加密
    那些并不紧随IT工业潮流的人往往能反其道而行之,对于那些微小差异足够鲁棒的散列函数确实存在。SHA-1最大的一次破解是在2005年,但是我国研究队伍证明了用以产生数字签名的SHA-1算法并不是牢不可破,可以通过巨型计算机成功破解2**69哈希运算。在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL(包括隐藏表单域)中的形式。我们对于第二类错误重新定义如下,假如给定 H(x) 和 x+s,那么只要s足够小,我们就能有效的计算出x。为了使哈希值的长度相同,可以省略高位数字。用户就能够收到被识别的音乐的曲名(需要收取一定的费用)采用Base64编码具有不可读性,需要解码后才能阅读。但是后来有专家表示,SHA-1可能只有几年时间是有用的,之后就无法再提供不同层级的安全性。有一个实际的例子是Shazam服务。
md5解析
    在其他应用程序中,也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL(包括隐藏表单域)中的形式。与之相似,MD5便可认为所有文献(没有论其巨细、方法、数目)爆发一个共样独一无二的“数字指纹”,假如所有人对于文献名干了所有改换,其MD5值也即是对于应的“数字指纹”城市爆发变革。  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。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。接下来发生的事情大家都知道了,就是用户数据丢了!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。

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