LM Hash && NTLM Hash Windows操作系统通常使用两种方法对用户的明文进行加密处理,在域环境中,用户信息存储在ntds.dit中,加密后为散列值.Windows操作系统中的密码一般由两部分组成,一部分为LM Hash,另一部分为NTLM Hash.在Windows操作系统中,Hash的结构通常如下: username:RID:LM-HASH:NT-HASH LM Hash的全名为"LAN  Manager Hash",是微软为了提高Windows操

在python的 werkzeug.security 库中有两个函数generate_password_hash与check_password_hash用于对密码明文生成散列值以及检查密码是否与提供的散列值相符,但今天测试时发现同一密码使用generate_password_hash会生成不同的密码散列值,那么check方法是怎么执行的呢?以及散列值到底是如何生成的呢?欲知后事如何,且看下回分解

1.创建表,存储引擎为myisam,对大文本字段blob使用MD5函数建立一个散列值 create table t2(id varchar(60), content blob, hash_value varchar(40))engine=myisam default charset=utf8; 2.插入数据 insert into t2 values(1, repeat('world1', 20), md5(content)); insert into t2 values(2, repeat('

前言: 对于SHA安全散列算法,以前没怎么使用过,仅仅是停留在听说过的阶段,今天在看图片缓存框架Glide源码时发现其缓存的Key采用的不是MD5加密算法,而是SHA-256加密算法,这才勾起了我的好奇心,所以趁着晚上没啥事,来学习一下. 其他几种加密方式: Android数据加密之Rsa加密 Android数据加密之Aes加密 Android数据加密之Des加密 Android数据加密之MD5加密 Android数据加密之Base64编码算法 Android数据加密之异或加密算法 SHA加密算

c#类库默认实现了一系列加密算法在System.Security.Cryptography; 命名空间下 对称加密 通过同一密匙进行加密和解密.往往应用在内部数据传输情况下.比如公司a程序 和B程序 .a程序要给B程序发送数据 但是为了防止明文发送 数据被窃取.那么我就定了一个协议传输的数据的byte字节都统一+1  而接收数据的情况下将Byte字节统一-1 然后就能获得正确的 数据(当然这个是一个简单的加密) ,真正应用的加密肯定比这个复杂很多 非对称加密 传输数据的双方有各自的公钥和私钥  

数据库中直接存放明文密码是很危险的,Werkzeug库中的security能够方便的实现散列密码的计算 security库中 generate_password_hash(password,method...)函数将原始密码作为输入,以字符串形式输出密码的散列值 check_password_hash(hash,password)函数检查给出的hash密码与明文密码是否相符 应用在用户模型中 from werkzeug.security import check_password_hash,ge

1 SHA算法简介 1.1 概述 SHA (Secure Hash Algorithm,译作安全散列算法) 是美国国家安全局 (NSA) 设计,美国国家标准与技术研究院(NIST) 发布的一系列密码散列函数.正式名称为 SHA 的家族第一个成员发布于 1993年.然而人们给它取了一个非正式的名称 SHA-0 以避免与它的后继者混淆.两年之后, SHA-1,第一个 SHA 的后继者发布了. 另外还有四种变体,曾经发布以提升输出的范围和变更一些细微设计: SHA-224, SHA-256, SHA-

MD5 MD5的英文全称是Message Digest Algorithm MD5,译为消息摘要算法第五版,是众多哈希算法中的一种(哈希算法是一种可以将任意长度的输入转化为固定长度输出的算法).因此MD5算法是一种哈希算法,严格来说不能称之为一种加密算法,但是它可以达到加密的效果,因此网络中会出现“MD5加密”这样的称呼. SHA 安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准(Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法

Day 11-PKI和加密,散列算法 PKI(Public Key Infrastructure公钥基础设施) 1 PKI(Public Key Infrastructure公钥基础设施)回顾学习 - 签名等过程 1.1 基础说明: 1.1.1 PKI技术-CAs架构(Single-Root CA -简单/Hierarchical CAs-分层/Cross-Certified CAs-交叉认证) 1.1.1.1 分层架构 1.1.2 PKI和用途密钥 1.1.3 公钥加密(非对称加密算法)/数字

一.散列算法概述 散列算法一般用于生成数据的摘要信息,是一种不可逆的算法,一般适合存储密码之类的数据,常见的散列算法如MD5.SHA等,一般进行散列时最好提供一个salt(“盐”),什么意思?举个栗子:加密密码“admin”,产生的散列值是21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3,可以到一些md5解密网站(注:并不是真正解密,而是通过穷举法不断尝试)很容易通过散列值得到密码(admin),即如果直接对密码进行散列相对来说破解更容易,此时我们加入一些只有系统知道的干扰数据,

散列 Hasing 前言 如果数据项之间是按照大小排好序的话,就可以利用二分查找来降低算法复杂度. 现在我们进一步来构造一个新的数据结构, 能使得查找算法的复杂度降到O(1), 这种概念称为"散列Hashing" 能够使得查找的次数降低到常数级别, 我们对数据项所处的位置就必须有更多的先验知识. 如果我们事先能知道要找的数据项应该出现在数据集中的什么位置, 就可以直接到那个位置看看数据项是否存在即可 由数据项的值来确定其存放位置 基本概念 散列表(hash table, 又称哈希表)

一:javascript数据结构与算法--散列  一:什么是哈希表? 哈希表也叫散列表,是根据关键码值(key,value)而直接进行访问的数据结构,它是通过键码值映射到表中一个位置来访问记录的,散列表后的数据可以快速的插入和使用,散列使用的数据结构叫做散列表.  散列表的优点及缺点: 优点:在散列表上插入,删除和取用数据都非常快. 缺点:对于查找来说效率低下,比如查找一组数据中的最大值与最小值时候,这个时候我们可以使用二叉树查找了.  散列表实现的具体原理? 散列函数的选择依赖于键值的数据类型

function Dictionary() { var items={}; this.set=function (key,value) { items[key]=value; }; this.remove=function (key) { if(this.has(key)){ delete items[key]; return true; } return false; }; this.has=function (key) { return key in items; }; this.get=f

7.1.散列函数 散列是一种常见的存储数据的技术,按照这种方式可以非常迅速地插入和取回数据.散列所采用的数据结构被称为是散列表.尽管散列表提供了快速地插入.删除.以及取回数据的操作,但是诸如查找最大值或最小值这样的查找操作,散列表却无法执行地非常快.对于这类操作,其他数据结构会更适合.   7.2.选择散列函数 选择数组大小的时候,一个重要的原则就是要选择素数. 10007是素数,而且他没有大到会使用大量的内存来降低程序的内存. 下面例子中,散列函数SimpleHash利用霍纳(Horner)法

在簇表中,Oracle使用存储在索引中的键值来定位表中的行, 而在散列聚簇表中,使用了散列函数代替了簇索引,先通过内部函数或者自定义的函数进行散列计算,然后再将计算得到的码值用于定位表中的行. 创建散列簇需要用到HASHKEYS子句. 1.创建散列簇 ) ) pctused pctfree tablespace users hash is empno hashkeys ; 注:* hash is 子句指明了进行散列的列,如果列是唯一的标示行,就可以将列指定为散列值 * hashkeys 指定和限

前面在介绍了类的很多内置方法,比如__add__,__eq__,这里继续介绍类的两个内置方法,这2个内置方法可以将一个类实例变成一个序列的形式.代码如下 class vector(object):     def __init__(self,components):         self._components=components         print self._components     def __len__(self):         return len(self._c

1.HashMap的概念 HashMap 是一个散列表,它存储的内容是键值对(key-value)映射. HashMap 继承于AbstractMap,实现了Map.Cloneable.java.io.Serializable接口.HashMap 的实现不是同步的,这意味着它是线程不安全的.它的key.value都可以为null.此外,HashMap中的映射是无序的. 本文重点是介绍HashMap中的"拉链法"解决散列冲突.如果想了解其他方面的知识可参考http://www.cnblo

最近看到了一篇讲Django性能测试和优化的文章, 文中除了提到了很多有用的优化方法, 演示程序的数据库模型写法我觉得也很值得参考, 在这单独记录下. 原文的演示代码有些问题, 我改进了下, 这里可以查看: https://github.com/wanghaoxi3000/development/tree/master/Python/Django/optimize_django 在实际项目中, 有时需要隐藏数据库中表的主键, 我之前采用的大多是为需要隐藏主键ID的表添加一个字段, 再用散列或者U

散列表 Python 用散列表来实现 dict.散列表其实是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组称为稀疏数组).在一般书中,散列表里的单元通常叫做表元(bucket).在 dict 的散列表当中,每个键值对都占用一个表元,每个表元都有两个部分,一个是对键的引用,一个是对值的引用.因为每个表元的大小一致,所以可以通过偏移量来读取某个表元. Python 会设法保证大概还有三分之一的表元是空的,当快要达到这个阀值的时候,会进行扩容,将原散列表复制到一个更大的散列表里. 如果要把一个对象放入到散列表里,

这里有两个概念似懂非懂,在这里明确一下: 映射类型: Python>3.2中,collections.abc模块有Mapping和MutableMapping两个抽象基类(Python2.6~3.2隶属于collections模块),作用是为dict和其他类似类型定义形式接口. 它们构建一个映射类型所需的最基本接口,可以跟instance一起被用来判断某个数据是不是广义上的映射类型: from collections import abc my_dict = {} print(isinstanc