Security

HMAC Generator

Compute HMAC signatures of a message with a secret key to test webhooks and API authentication.

  • Runs in your browser
  • Instant results
  • Free, no sign-up
Loading the tool…

How to use the HMAC Generator

  1. Paste the message, such as a webhook body.
  2. Enter the secret key and its format.
  3. Compare the signatures with the one you received.

Frequently asked questions

What is HMAC?

A signature made from a message and a secret key. Only someone with the key can produce or check it.

Why doesn't my webhook signature match?

The body must be byte-for-byte identical, including whitespace, and some services sign a timestamp too.

Is SHA-1 HMAC still safe?

HMAC-SHA1 is still considered secure, but prefer HMAC-SHA256 for new systems.

Практикуйте Python на задачах

Решайте задачи прямо в редакторе: запускайте тесты, отправляйте решение и получайте AI-рецензию.

Все задачи на Python
Легко

Среднее из трёх

Вычислите среднее трёх целых чисел.

Вы освоите АрифметикаДеление
BeginnerLearning-pathVariables
Легко

Rectangle Perimeter

Compute the perimeter of a rectangle from its sides.

Вы освоите АрифметикаВозвращаемые значения
BeginnerLearning-pathVariables
Средне

Одно поколение генетического алгоритма

Выведите следующее поколение битовых строк с помощью турнирного отбора, одноточечного скрещивания и мутации.

Вы освоите Генетические алгоритмыЭволюционный поиск
OptimizationSimulationискусственный интеллект
Пока нет решений
Легко

Многорукий бандит с эпсилон-жадной стратегией

Найдите баланс между исследованием и использованием в задаче многорукого бандита с эпсилон-жадным выбором действий.

Вы освоите Исследование и использованиеБандиты
Обучение с подкреплениемискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Легко

Распределение состояний цепи Маркова

Распространите распределение вероятностей через матрицу переходов цепи Маркова на заданное число шагов.

Вы освоите Цепи МарковаВероятность
Simulationискусственный интеллектmath
Пока нет решений
Средне

Итерация по ценностям

Вычислите ценность каждого состояния марковского процесса принятия решений, многократно применяя оптимальное обновление Беллмана.

Вы освоите Уравнение БеллманаMDP
Обучение с подкреплениемискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Обновления Q-learning

Примените обновление Q-learning к потоку опыта и посмотрите, как награды распространяются назад к предыдущим состояниям.

Вы освоите Q-learningДисконтированные награды
Обучение с подкреплениемискусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Средне

Альфа-бета отсечение

Оцените дерево игры минимаксом с альфа-бета отсечением и посчитайте, сколько листьев поиск действительно просмотрел.

Вы освоите Альфа-бета отсечениеПоиск в играх
RecursionTreesискусственный интеллект
Пока нет решений
Средне

Крестики-нолики с минимаксом

Выберите идеальный ход в крестиках-ноликах, перебрав всё дерево игры минимаксом.

Вы освоите МинимаксДеревья игры
Recursionискусственный интеллект
Пока нет решений
Средне

Поиск A* на взвешенной сетке

Найдите самый дешёвый путь через сетку стоимостей местности с помощью A* — алгоритма поиска, на котором строится навигация в играх и робототехнике.

Вы освоите Поиск A*Эвристики
GraphsGridsShortest-pathискусственный интеллект
Пока нет решений
Средне

Сэмплирование с температурой и top-k

Выберите следующий токен как языковая модель: оставьте k наибольших логитов, примените температуру и сделайте выборку.

Вы освоите Генерация текстаСэмплирование
искусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений
Сложно

Многоголовое самовнимание

Спроецируйте вход в запросы, ключи и значения, выполните внимание в нескольких головах параллельно и объедините их.

Вы освоите Многоголовое вниманиеМатричные проекции
искусственный интеллектмашинное обучение
Пока нет решений