MD5 加密 (来自于网络,原文不可考)

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其实md5还是比较安全的,尤其是在做了两次md5,再加上辅助的加密字串,还是很难破译掉。

 

 

public class Md5Security {

 private String sourceString;
 
 public Md5Security(String srcString){
  this.sourceString = srcString;
 }
 
 public String encoder() throws NoSuchAlgorithmException{
  
  MessageDigest md = MessageDigest.getInstance("md5");
  
  md.update(this.sourceString.getBytes());
  
  byte[] digestByte = md.digest();
  
  return toHexChar(digestByte);
 }
 
 public String toHexChar(byte[] digestByte){
  
  StringBuilder sbf = new StringBuilder();
  
  for (int i = 0; i < digestByte.length; i++) {  
            if (Integer.toHexString(0xFF & digestByte[i]).length() == 1) {  
             sbf.append("0").append(  
                        Integer.toHexString(0xFF & digestByte[i]));  
            } else 
             sbf.append(Integer.toHexString(0xFF & digestByte[i]));  
        }
  
  return sbf.toString();

 }
 
}

 

 

/**

 * 测试代码

 */

public class TestSecurity extends TestCase {

 
 public void testMd5Coder(){
  String srcStr = "111111";
  String tagStr = "96e79218965eb72c92a549dd5a330112";
  
  Md5Security md = new Md5Security(srcStr);
  String actual = "";
  try {
   actual = md.encoder();
  } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
   e.printStackTrace();
  }
  TestCase.assertEquals(tagStr, actual);
  
 }
}

 


/*
  * toHexChar 代码
  *
  * 将byte[]转化十六进制的字符串,注意这里b[ i ] & 0xFF将一个byte和 0xFF进行了与运算,
  * 然后使用Integer.toHexString取得了十六进制字符串,可以看出b[ i ] & 0xFF运算后得出的仍然是个int,
  * 那么为何要和 0xFF进行与运算呢?直接 Integer.toHexString(b[ i ]);,将byte强转为int不行吗?答案是不行的.
  *
  * 其原因在于:
  * 1.byte的大小为8bits而int的大小为32bits
  * 2.java的二进制采用的是补码形式
  *
  * 在这里先温习下计算机基础理论
  *
  * byte是一个字节保存的,有8个位,即8个0、1。
  * 8位的第一个位是符号位,
  * 也就是说0000 0001代表的是数字1
  * 1000 0000代表的就是-1
  * 所以正数最大位0111 1111,也就是数字127
  * 负数最大为1111 1111,也就是数字-128
  *
  * 上面说的是二进制原码,但是在java中采用的是补码的形式,下面介绍下什么是补码
  *
  * 1、反码:
  * 一个数如果是正,则它的反码与原码相同;
  * 一个数如果是负,则符号位为1,其余各位是对原码取反;
  *                
  * 2、补码:利用溢出,我们可以将减法变成加法
  * 对于十进制数,从9得到5可用减法:
  * 9-4=5    因为4+6=10,我们可以将6作为4的补数       改写为加法:
  * 9+6=15(去掉高位1,也就是减10)得到5.
  *
  * 对于十六进制数,从c到5可用减法:
  * c-7=5    因为7+9=16 将9作为7的补数
  * 改写为加法 :c+9=15(去掉高位1,也就是减16)得到5.
  *
  * 在计算机中,如果我们用1个字节表示一个数,一个字节有8位,超过8位就进1,在内存中情况为(100000000),进位1被丢弃。
  * ⑴一个数为正,则它的原码、反码、补码相同
  * ⑵一个数为负,刚符号位为1,其余各位是对原码取反,然后整个数加1
  * - 1的原码为                10000001
  * - 1的反码为                11111110
  * + 1
  * - 1的补码为                11111111
  * 0的原码为                 00000000
  * 0的反码为                 11111111(正零和负零的反码相同)
  * +10的补码为            100000000(舍掉打头的1,正零和负零的补码相同)
  *
  * Integer.toHexString的参数是int,如果不进行&0xff,那么当一个byte会转换成int时,
  * 由于int是32位,而byte只有8位这时会进行补位,
  * 例如补码11111111的十进制数为-1转换为int时变为11111111111111111111111111111111好多1啊,
  * 呵呵!即0xffffffff但是这个数是不对的,这种补位就会造成误差。
  * 和0xff相与后,高24比特就会被清0了,结果就对了。
  * ----
  * Java中的一个byte,其范围是-128~127的,而Integer.toHexString的参数本来是int,
  * 如果不进行&0xff,那么当一个byte会转换成int时,对于负数,会做位扩展,
  * 举例来说,一个byte的-1(即0xff),会被转换成int的-1(即0xffffffff),
  * 那么转化出的结果就不是我们想要的了。而0xff默认是整形,
  * 所以,一个byte跟0xff相与会先将那个byte转化成整形运算,
  * 这样,结果中的高的24个比特就总会被清0,于是结果总是我们想要的。
  */

MD5加密算法总结                                                   MD5加密算法总结                                                        (一)概述     MD5的全称是message-digest algorithm 5(信息-摘要算法),在90年代初由MIT laboratory for comput 阅读详情

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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]); 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linux md5加密文件,linux md5 加密字符串和文件方法

MD5算法常常被用来验证网络文件传输的完整性,防止文件被人篡改。MD5全称是报文摘要算法(Message-Digest Algorithm 5),此算法对任意长度的信息逐位进行计算,产生一个二进制长度为128位(十六进制长度就是32位)的“指纹”(或称“报文摘要”),不同的文件产生相 同的报文摘要的可能性是非常非常之小的。MD5的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被"压缩"成一种保密...

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