md5码[cdc045c2db3dff29ce025e4a77db8132]解密后明文为:包含5296820的字符串
以下是[包含5296820的字符串]的各种加密结果
md5($pass):cdc045c2db3dff29ce025e4a77db8132
md5(md5($pass)):b1885dadf3780aa7ef9dfd4d9b424f6f
md5(md5(md5($pass))):cfc30e01b1c8051cc4ee6b98420967b3
sha1($pass):7378a9cb319d3c0599dcb4fd264d718a4abf64cf
sha256($pass):974b029d11394bf94d05d2814652c046c859f30020ebbae7a129542524cc93ce
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NTLM($pass):34e2504cb319ac3c7f702fed21839458
更多关于包含5296820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 解密
相比之下，对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数，对于一组坏的关键字经常性能很差，这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。一般来讲我们要搜索一个文件，emule在得到了这个信息后，会向被添加的服务器发出请求，要求得到有相同hash值的文件。校验数据正确性。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。MD5将所有文献看成一个大文本信息，经过其没有可逆的字符串变幻算法，爆发了这个独一的MD5信息纲要。Dobbertin向大家演示了如何利用一部普通的个人电脑在几分钟内找到MD4完整版本中的冲突(这个冲突实际上是一种漏洞，它将导致对不同的内容进行加密却可能得到相同的加密后结果) 。原文的字节数量应该是3的倍数，如果这个条件不能满足的话，具体的解决办法是这样的：原文剩余的字节根据编码规则继续单独转(1变2，2变3；不够的位数用0补全)，再用=号补满4个字节。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。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)。 MD5的典范运用是对于一段信息(Message)爆发信息纲要(Message-Digest)，以预防被窜改。在密码破译领域王小云拥有自己独到的理解，在过去的十年里王小云先后破译了世界上5部顶级密码。该组织是在2007年11月启动这项竞赛的，预计新算法将在2012年公布。
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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。也就是说数据补位后，其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。去年10月，NIST通过发布FIPS 180-3简化了FIPS。最近一些研究人员的研究结果表明了MD5证书是极其容易被伪造的。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。为解决此问题，可采用一种用于URL的改进Base64编码，它在末尾填充'='号，并将标准Base64中的“+”和“/”分别改成了“-”和“_”，这样就免去了在URL编解码和数据库存储时所要作的转换，避免了编码信息长度在此过程中的增加，并统一了数据库、表单等处对象标识符的格式。相比之下，对于一组好的关键字性能出色的随机散列函数，对于一组坏的关键字经常性能很差，这种坏的关键字会自然产生而不仅仅在攻击中才出现。
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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。对p的选择很重要，一般取素数或m，若p选的不好，容易产生碰撞。NIST还发布了Special Publication 800-106(或者Randomized Hashing for Digital Signatures)，其中详细阐述了如何通过收集信息来加强数字签名有关的加密哈希算法。校验数据正确性。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。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。将密码哈希后的结果存储在数据库中，以做密码匹配。MD5还广大用于操纵体系的登岸认证上，如Unix、百般BSD体系登录暗号、数字签字等诸多方。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。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。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。接下来发生的事情大家都知道了，就是用户数据丢了！因此，影响产生冲突多少的因素，也就是影响查找效率的因素。
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