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php 计算字符串的md5的散列值,返回32位长度的字符串
2024-09-05
PHP返回32位与16位的md5加密值
字符串“123456”,经过md5算法加密之后是 32位: e10adc3949ba59abbe56e057f20f883e16位: 49ba59abbe56e057 PHP自带的 md5() 函数,产生的是32位字符串.至于16位的md5加密,可用如下代码实现: /** * 返回16位md5值 * * @param string $str 字符串 * @return string $str 返回16位的字符串 */ function short_md5($str) { return subst
Shiro+springboot+mybatis(md5+salt+散列)认证与授权-01
这个小项目包含了注册与登录,使用了springboot+mybatis+shiro的技术栈:当用户在浏览器登录时发起请求时,首先这一系列的请求会被拦截器进行拦截(ShiroFilter),然后拦截器根据用户名去数据库寻找是否有相对应的user实体:如果有则返回封装到User类中(没有就用户名错误),然后比对密码是否一致:如果都通过了则认证成功:登录到主页面:然后主页面有不同的功能,不同的用户拥有不同的权限,有的能看到,有的则无法看到:然后如果不登陆直接访问主页面,会被强制跳转到登录页面:另外登录
MD5随机散列加密算法
项目中需要在登录验证用户名.密码的时候对密码进行加密处理,由于是比较商业化的软件,所以安全方面还是必须要考虑的.而使用MD5随机散列加密算法使得密码加密后不可逆,很大程度上提升了安全性.废话不多说,看例子. MD5加密类 <span style="font-size:18px;">using System; using System.Text; using System.Security.Cryptography; namespace encryptType { publi
加密算法和MD5等散列算法的区别(转)
本文转自http://www.cnblogs.com/eternalwt/archive/2013/03/21/2973807.html 感谢作者 1.在软件开发的用户注册功能中常出现MD5加密这个概念,这个概念有一定的误导性.严格来说:MD5还有sha-1. RIPEMD以及Haval等不能算是加密算法(虽然常用于把密码变成“密文”),他们只是散列算法,或者叫摘要算法.加密对应解密这个概念,加密算法包括:DES.3DES.IDEA. RSA.AES等. 2.MD5还有sha-1. RIPEMD
Shiro+springboot+mybatis+EhCache(md5+salt+散列)认证与授权-03
从上文:Shiro+springboot+mybatis(md5+salt+散列)认证与授权-02 当每次进行刷新时,都会从数据库重新查询数据进行授权操作,这样无疑给数据库造成很大的压力,所以需要引入缓存机制,解决频繁访问数据库的压力 使用Shiro默认的EhCache缓存进行优化 1.导入依赖 <dependency> <groupId>org.apache.shiro</groupId> <artifactId>shiro-ehcache</art
Shiro+springboot+mybatis(md5+salt+散列)认证与授权-02
代码延续地址:Shiro+springboot+mybatis(md5+salt+散列)认证与授权-01 1.创建t_role角色表(比如管理员admin,普通用户user等),创建t_pers权限表(比如add,update,delete等),t_user_role与t_role_pers作为三个表的中间表(因为这三个表之间是多对多的关系) 2.UserMapper.xml新增sql查询 <select id="findByRolesUserName" parameterTyp
BLOB或TEXT字段使用散列值和前缀索引优化提高查询速度
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('
关于同一密码使用generate_password_hash生成不同的密码散列值
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
Windows系统散列值获取分析与防范
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
散列数据结构以及在HashMap中的应用
1. 为什么需要散列表? 对于线性表和链表而言,访问表中的元素,时间复杂度均为O(n).即便是通过树结构存储数据,时间复杂度也为O(logn).那么有没有一种方式可以将这个时间复杂度降为O(1)呢?当然有,这就是接下来要介绍的散列表.散列表是普通数组概念的推广.由于对于普通数组只要知道其下标位置就可以使用O(1)的时间内访问任意元素,如果存储空间允许,我们可以提供一个足够大的数组,为每个可能的关键字保留一个位置,这个位置也被称之"槽",从而可以充分的利用直接寻址的技术优势,其实就是典型
Python:说说字典和散列表,散列冲突的解决原理
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,
js 实现数据结构 -- 散列(HashTable)
原文: 在Javascript 中学习数据结构与算法. 概念: HashTable 类, 也叫 HashMap 类,是 Dictionary 类的一种散列表实现方式. 散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中定位到某个值,如之前的一些数据结构中(说的就是 LinkedList),需要遍历数据结构才能得到,如果使用散列函数,就能知道值的具体位置,因此就能快速检索到该值,单列函数的作用是给定一个键值(位置),然后返回值在表中的地址. 例如下例,我们通过使用 'lose lose' 散列函数(简单将每个
MD5与SHA散列单项加密
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
MD5和sha1加密算法--散列加密技术 MD5:128bit的大整数
在很多电子商务和社区应用中,我们都要存放很多的客户的资料,其中包括了很多的隐私信息和客户不愿被别人看到的信息,当然好有客户执行各种操作的密码,此时就需要对客户的信息进行加密再存储,目前有两种比较好的加密算法:MD5和sha1. 这两种加密算法都属于散列加密技术.所谓散列加密就是无论输入的字符串是什么,有多大,加密后都将变成唯一的定长的加密串. 首先介绍一下MD5,MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5,在90年代初由MIT的计算机科学实验室和RSA Data Secu
java 散列
原文:https://www.cnblogs.com/younghao/p/8333795.html 为什么要设计散列这种数据结构呢?在现实世界中,实体之间可能存在着映射关系(key-value),比如一个订单可能对应多个商品,对应一个配送站点.散列正是对这种映射关系的逻辑结构的表达,但同时,作为一种数据结构,在计算机中该如何实现存储呢? 本节将重点从散列的逻辑结构和存储结构出发,对上述涉及的散列原理及应用场景作出说明: 散列函数与散列表 Java中的散列实例 保证最坏情况时间复杂度 一.散列函
【数据结构与算法Python版学习笔记】查找与排序——散列、散列函数、区块链
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)
Android数据加密之SHA安全散列算法
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
个人理解c#对称加密 非对称加密 散列算法的应用场景
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
javascript数据结构与算法--散列
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
Flask学习记录之使用Werkzeug散列密码
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
SHA安全散列算法简析
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-
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c语言 截取字符串后几位的函数
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java移动文件到指定目录
java soapui调用webservice接口
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c判断字符串是不是日期年份