MD5 几种方法的选择

MD5算法原理实现以及常用方法汇总 哈希算法又称散列算法,是将任何数据转换成固定长度的算法的统称。从本质上讲,MD5也是一种哈希算法,其输出是生成128位的输出结果。如果输入两个不同的明文,就会输出两个不同的输出值,并且根据输出值,不能得到原始的明文,这个过程是不可逆的。...... 阅读详情

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md5加密实现方法有很多种,也导致很难选择。大概分析下自己了解的一些用法。 

1.sun官方 
sun提供了MessageDigest和BASE64Encoder可以用指定算法加密。 
例: 

Java代码   收藏代码
  1. public static final String EncoderPwdByMd5(String str) throws                    NoSuchAlgorithmException,UnsupportedEncodingException  
  2.     {  
  3.         // 确定计算方法  
  4.         MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");  
  5.         BASE64Encoder base64en = new BASE64Encoder();  
  6.         // 加密后的字符串,注意一定要自己指定编码,否则会取系统默认。不同系统会不一致。  
  7.         String newstr = base64en.encode(md5.digest(str.getBytes("utf-8")));  
  8.         return newstr;  
  9.     }  


分析:  
1)BASE64Encoder是不建议使用的,引入有时候也会报错: 
Access restriction: The type BASE64Encoder is not accessible due to restriction on required library C:\Program files\java\jdk1.6\jre\lib\rt.jar 
oracle官方有文档说明(Why Developers Should Not Write Programs That Call 'sun' Packages),sun.*下面的类不建议使用: 
http://www.oracle.com/technetwork/java/faq-sun-packages-142232.html  

但也有两种规避办法。 
方法一:  
1. Open project properties. 
2. Select Java Build Path node. 
3. Select Libraries tab. 
4. Remove JRE System Library. 
5. Add Library JRE System Library. 

方法二:  
Go to Window-->Preferences-->Java-->Compiler-->Error/Warnings. 
Select Deprecated and Restricted API. Change it to warning. 
Change forbidden and Discouraged Reference and change it to warning. (or as your need.) 

另外:  
使用MessageDigest不使用BASE64Encoder也可以实现md5加密,但要自己实现md5算法, 
比较麻烦。可以参考: 
http://blog.youkuaiyun.com/xiao__gui/article/details/8148203http://blog.youkuaiyun.com/xiao__gui/article/details/8148203  
http://wenku.baidu.com/link?url=pgf96g_dt2r2vEE88RG7jqMaW3PCSmxL_3sEBwbNb4EzLalQnb-hUsAB1bnqotbAlCDTT60WvFdS0hn9QTeSJAUtahDgpWE9Z_S-yM8Y6-a  

2.sun官方和第三方结合  
也可以使用MessageDigest 加第三方apache commons-codec的支持: 
Java代码   收藏代码
  1. final MessageDigest messageDigest = MessageDigest.getInstance("MD5");  
  2. messageDigest.reset();  
  3. messageDigest.update(string.getBytes(Charset.forName("UTF8")));  
  4. final byte[] resultByte = messageDigest.digest();  
  5. String result = Hex.encodeHexString(resultByte);  


注意:  
以上两种方法都使用了MessageDigest, 需要特别强调:MessageDigest线程不安全 。 The MessageDigest classes are NOT thread safe. If they're going to be used by different threads, just create a new one, instead of trying to reuse them. 

3.使用第三方工具包  
很多第三方工具都提供了md5,sha等加密方法。apache,google等都提供了工具包。 

3.1 apache的commons-codec  
1)maven配置(现在的版本有很多,选择自己需要的): 
        <dependency> 
            <groupId>commons-codec</groupId> 
            <artifactId>commons-codec</artifactId> 
            <version>1.6</version> 
        </dependency> 
2)引入包后: 
Java代码   收藏代码
  1. public static String encodeMD5Hex(String data)  
  2.     {  
  3.         return DigestUtils.md5Hex(data);  
  4.     }  

并且该方法是线程安全的。  

3.2 google的guava  
Apache Common是一个时间比较久的框架了,Google针对基础框架退出了自己的类库,并且开源出来(http://code.google.com/p/guava-libraries/),名为“Guava”。它在部分功能上其实是ApacheCommon的一个子集,但在性能上做了很多优化,并且针对并发和大规模系统开发做了很多新的策略(如CopyOnWrite、Immutable、SkipList)等。虽然有些类和java.util.concurrent有些重叠,但是在一般环境下都可以替代。 

md5示例: 
Java代码   收藏代码
  1. Hasher hasher = Hashing.md5().newHasher();  
  2. hasher.putString("my string");  
  3. byte[] md5 = hasher.hash().asBytes();  

既方便又安全。 
此外,其他组织或公司也有对外提供的工具类,额。。还不清楚。 

综上,从使用方便和安全性,性能等考虑,优先选择还是第三方的工具包。  

Android常用加密解密实现方式 1.MD5,SHA1加密校验 MD5,SHA1等加密算法我们通常不用来做加密,因为解密成本非常大,我们一般用MD5,SHA1等用来做文件校验,唯一性校验等功能。常见的场景如防止别人恶意篡改我们的APP软件,这个时候我们可以对文件做MD5或SHA1算法校验,生成一个唯一值。用户通过这两个值可以判断这个APP是否为官方渠道。算法如下: /** * MD5加密. * * @param stream... 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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