md5码[a2152d15ca1599ed204d01df2cc8a71a]解密后明文为:包含20leg的字符串
以下是[包含20leg的字符串]的各种加密结果
md5($pass):a2152d15ca1599ed204d01df2cc8a71a
md5(md5($pass)):c89e83f2448ef04b11b5643aa43122d2
md5(md5(md5($pass))):710f6acbf88b456bcfd8daaaafd85c7d
sha1($pass):58bcb01b8bcaa9b73e3920196918f982608ca0e7
sha256($pass):c48797dad2be321f0074225dde6cdefc711b3bdf02a9c5e9ddfa9937592d48b5
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mysql5($pass):ba64a896f7031047a8ae9e66227a7a81c30976f8
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更多关于包含20leg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
md5能解密吗
与文档或者信息相关的计算哈希功能保证内容不会被篡改。可查看RFC2045～RFC2049，上面有MIME的详细规范。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。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。恰是因为这个缘故，当前被乌客运用最多的一种破译暗号的办法即是一种被称为"跑字典"的办法。MD5是一种HASH函数，又称杂凑函数，由32位16进制组成，在信息安全范畴有广泛和首要运用的暗码算法，它有类似于指纹的运用。在网络安全协议中， 杂凑函数用来处理电子签名，将冗长的签名文件紧缩为一段一起的数字信息，像指纹辨别身份相同保证正本数字签名文件的合法性和安全性。在前面提到的SHA- 1和MD5都是现在最常用的杂凑函数。经过这些算法的处理，初始信息即使只更动一个字母，对应的紧缩信息也会变为大相径庭的“指纹”，这就保证了经过处理 信息的唯一性。为电子商务等提供了数字认证的可能性。 安全的杂凑函数在设计时有必要满意两个请求：其一是寻找两个输入得到相同的输出值在计算上是不可行的，这便是我们一般所说的抗磕碰的；其二是找一个输 入，能得到给定的输出在计算上是不可行的，即不可从效果推导出它的初始状况。现在运用的首要计算机安全协议，如SSL，PGP都用杂凑函数来进行签名，一 旦找到两个文件可以发作相同的紧缩值，就可以假造签名，给网络安全范畴带来无量危险。已包含6位及6位以下数字、6-7位小写字母加数字、3位大小写字母加数字等组合、以及大量其它数据(最长达9位)。他们的定论：MD5 算法不该再被用于任何软件完整性查看或代码签名的用处！这个用途的最大的问题是，MD5在现实中已经被发现有相当多的数据都可能导致冲突。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 。攻破MD5意味着伪造数字证书可能误导网站访问者，让他们以为一个伪造的网站是合法的，这显然会导致钓鱼网站愈加猖獗。因此，一旦文件被修改，就可检测出来。Kocher表示：现在还不清楚SHA-1的下一次破解会发生在什么时候。为统一和规范化Base64的输出，Base62x被视为无符号化的改进版本。
在线md5
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。MD5是一种常用的单向哈希算法。α越小，填入表中的元素较少，产生冲突的可能性就越小。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。这意味着，如果用户提供数据 1，服务器已经存储数据 2。
cmd5在线解密
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。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。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。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。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。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。
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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。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。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。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。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。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。
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