md5码[b6706b77fd7a1c259216cc834e2cc497]解密后明文为:包含0020157的字符串


以下是[包含0020157的字符串]的各种加密结果
md5($pass):b6706b77fd7a1c259216cc834e2cc497
md5(md5($pass)):41b1f75c8fcf1418e7496734b5924fd5
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SHA-1
    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。MD5过去一直被用于创建某种数字证书,由VeriSign来对网站授权。尽管教的是基础数学,但是王小云在密码破译上却很有天赋,在之后的一段时间里,王小云一边教书一边研究密码破译学,很快在这方面展现出了非凡的才能。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。Cryptography Research总裁兼首席科学家Paul Kocher曾经参与了SSL 3.0标准的制定,他表示:现在MD5算法被完全攻破了,但是仍然有很多人在使用这一算法。这个过程中会产生一些伟大的研究成果。
md5反编译
    罕睹的MD5密文暴力破译重要本理是将目的密文与本人鉴于字典批量加密天生的MD5密文对于比,假如字符串相通,则可获得到明文,这是一个比对于推测的历程。 散列表散列函数的几乎不可能/不切实际的理想是把每个关键字映射到的索引上(参考散列),因为这样能够保证直接访问表中的每一个数据。1996年后该算法被证实存在弱点,可以被加以破解,对于需要高度安全性的数据,专家一般建议改用其他算法,如SHA-2。它在MD4的基础上增加了"安全带"(safety-belts)的概念。phpcms V9程序为了增加密码的安全性,做了比较特殊的处理机制。在这个算法中,首先对信息进行数据补位,使信息的字节长度是16的倍数。散列表散列函数的几乎不可能/不切实际的理想是把每个关键字映射到的索引上(参考散列),因为这样能够保证直接访问表中的每一个数据。很多网站站长都有忘记后台管理员密码的经历,phpcms V9网站程序管理员忘了怎么找回呢?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。  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。当完成补位及补充数据的描述后,得到的结果数据长度正好是512的整数倍。也就是说长度正好是16个(32bit) 字的整数倍。一个好的散列函数(包括大多数加密散列函数)具有均匀的真正随机输出,因而平均只需要一两次探测(依赖于装填因子)就能找到目标。但另一方面,散列函数的输入和输出不是一一对应的,如果两个散列值相同,两个输入值很可能是相同的,但不绝对肯定二者一定相等(可能出现哈希碰撞)。
md5在线解密
    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。最近破解密码算法事件屡屡见诸报端,来自美国和欧洲的研究人员在德国柏林召开的第25届Annual Chaos Communication Congress大会上展示了如何利用大约200个Sony PlayStation游戏机来创建伪造的MD5(Message-Digest algorithm 5)数字证书散列算法。他们所运用的计算机是一台 Sony PS3,且仅用了不到两天。如在UNIX体系顶用户的暗号是以MD5(或者其余相似的算法)经Hash运算后保存在文献体系中。 这是几位暗码学家运用的是“结构前缀磕碰法”(chosen-prefix collisions)来进行这次攻击(是王小云所运用的攻击办法的改进版本)。即H(key)=key或H(key) = a·key + b,其中a和b为常数(这种散列函数叫做自身函数)

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