md5码[2a469edfd165e15c43554ad21795b7f8]解密后明文为:包含xy43的字符串


以下是[包含xy43的字符串]的各种加密结果
md5($pass):2a469edfd165e15c43554ad21795b7f8
md5(md5($pass)):63a1f91046a38f4bac147da8dac41ec7
md5(md5(md5($pass))):950ca42051b55075a3d48feff34fdde6
sha1($pass):386be97339873bc53ccc9f11c94084c0004de26c
sha256($pass):fe3ff560142c863c0ad908a548838187859827e14043f87fafc40ac69962b617
mysql($pass):6385b0a239d3abb8
mysql5($pass):d0a063e655890d50c086297fde899d170223da81
NTLM($pass):a04d273e3d457ef41f4b78a321232540
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c md5 解密
    Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一,Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。这些文档值得一看,因为SHA-1三到四年的生命周期是个不短的事件。还支援Servu FTP、二次MD5加密以及罕睹salt变异算法等变异MD5解密。那样的散列函数被称作错误校正编码。称这个对应关系f为散列函数,按这个思想建立的表为散列表。了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法,而它们都是以MD4为基础设计的。没了MD5还有SHA-1,美国表示虽然MD5被破解了,但是SHA-1依旧值得信赖,他们认为SHA-1没有任何破绽。但即便是美国人最后的倔强也没有持续多久,后来王小云再次破译了SHA-1,至此,中国在密码安全领域成为了技术优先国家。
MD5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)。 一石击起千层浪,MD5的破译引起了暗码学界的剧烈反应。专家称这是暗码学界这些年“最具实质性的研究进展”,各个暗码学相关网站竞相报导这一惊人打破。如在UNIX系统中用户的密码是以MD5(或其它类似的算法)经Hash运算后存储在文件系统中。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。这样就可以把用户的密码以MD5值(或类似的其它算法)的方式保存起来,用户注册的时候,系统是把用户输入的密码计算成 MD5 值,然后再去和系统中保存的 MD5 值进行比较,如果密文相同,就可以认定密码是正确的,否则密码错误。数据量华夏第1的MD5查问网站,个中5%以上寰球独占,一切硬盘沉量胜过1吨!了解了hash基本定义,就不能不提到一些著名的hash算法,MD5和SHA-1可以说是应用最广泛的Hash算法,而它们都是以MD4为基础设计的。
md5在线
    散列表是散列函数的一个主要应用,使用散列表能够快速的按照关键字查找数据记录。Base64由于以上优点被广泛应用于计算机的各个领域,然而由于输出内容中包括两个以上“符号类”字符(+, /, =),不同的应用场景又分别研制了Base64的各种“变种”。也就是说,未来当出现其他削弱SHA-1的破解出现的时候,做好切换的准备是很重要的。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。先估计整个哈希表中的表项目数目大小。Hash算法没有一个固定的公式,只要符合散列思想的算法都可以被称为是Hash算法。MD5将整个文件当作一个大文本信息,通过其不可逆的字符串变换算法,产生了这个唯一的MD5信息摘要。比如可以将第三位到第六位的数字逆序排列,然后利用重排后的数字作为哈希值。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. 在很多情况下,heuristic散列函数所产生的冲突比随机散列函数少的多。大师都了解,地球上所有人都有本人独一无二的指纹,这经常成为公安机闭辨别犯人身份最值得信任的办法;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。这是因为,从理论上上来说,如果知道md5(secret key +X),即使不知道secret key的内容, 仍然可能通过对X的分析,计算得到md5(secret key +Y),从而将X成功的替换成Y,导致接收方仍然认为数据是正确的。更详细的分析可以察看这篇文章。

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