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西湖論劍wp

2020-10-11 03:56:32 其他

西湖論劍wp

綜述

本次比賽純劃水,就做了兩個baby題,主要負責下附件、簽到填問卷、膜Firebasky,結束前差點因為太菜坑了隊友嗚嗚嗚,

misc4 指鹿為馬

開局一個nc,連上去發現長這樣

在這里插入圖片描述
直接獲取原始碼外加附件可愛的小🦌和小🐎,
原始碼如下:

import numpy as np
from PIL import Image
import math
import operator
import os
import time
import base64
import random

def load_horse():
    data = []
    p = Image.open('./horse.png').convert('L')
    p = np.array(p).reshape(-1)
    p = np.append(p,0)
    data.append(p)
    return np.array(data)

def load_deer():
    data = []
    p = Image.open('./deer.png').convert('L')
    p = np.array(p).reshape(-1)
    p = np.append(p,1)
    data.append(p)
    return np.array(data)

def load_test(pic):
    data = []
    p = Image.open(pic).convert('L')
    p = np.array(p).reshape(-1)
    p = np.append(p,1)
    data.append(p)
    return np.array(data)


def euclideanDistance(instance1, instance2, length):
    distance = 0
    for x in range(length):
        distance += pow((instance1[x] - instance2[x]), 2)
    return math.sqrt(distance)


def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k): 
	#(np.append(ma, lu).reshape(2, 5185),pic,1)
    distances = []
    length = len(testInstance) - 1
    for x in range(len(trainingSet)):
        dist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length)
        distances.append((trainingSet[x], dist))
    distances.sort(key=operator.itemgetter(1))
    neighbors = []
    for x in range(k):
        neighbors.append(distances[x][0])
        return neighbors


def getResponse(neighbors):
    classVotes = {}
    for x in range(len(neighbors)):
        response = neighbors[x][-1]
        if response in classVotes:
            classVotes[response] += 1
        else:
            classVotes[response] = 1
    sortedVotes = sorted(classVotes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    return sortedVotes[0][0]


def getAccuracy(testSet, predictions):
    correct = 0
    for x in range(len(testSet)):
        if testSet[x][-1] == predictions[x]:
            correct += 1
    return (correct / float(len(testSet))) * 100.0

def check(pic):
    source_p = Image.open('deer.png')
    try:
        c_p = Image.open(pic)
    except:
        print("Please upload right picture.")
        exit()
    diff_pixel = 0
    a, b = source_p.size
    if c_p.size[0] != a and c_p.size[1] != b:
    	print("Please upload right picture size("+str(a)+','+str(b)+')')
    	exit()
    for y in range(b):
        for x in range(a):
            diff_pixel += abs(source_p.getpixel((x, y)) - c_p.getpixel((x, y)))
    return diff_pixel

def main():
    while 1:
        print('-' * 134)
        print('''      ____       __            _          _   _                _                              _   _            _                         
     |  __ \     / _|          | |        | | | |              | |                            | | | |          | |                        
     | |__) |___| |_ ___ _ __  | |_ ___   | |_| |__   ___    __| | ___  ___ _ __    __ _ ___  | |_| |__   ___  | |__   ___  _ __ ___  ___ 
     |  _  // _ \  _/ _ \ '__| | __/ _ \  | __| '_ \ / _ \  / _` |/ _ \/ _ \ '__|  / _` / __| | __| '_ \ / _ \ | '_ \ / _ \| '__/ __|/ _ \\
     | | \ \  __/ ||  __/ |    | || (_) | | |_| | | |  __/ | (_| |  __/  __/ |    | (_| \__ \ | |_| | | |  __/ | | | | (_) | |  \__ \  __/
     |_|  \_\___|_| \___|_|     \__\___/   \__|_| |_|\___|  \__,_|\___|\___|_|     \__,_|___/  \__|_| |_|\___| |_| |_|\___/|_|  |___/\___|
    ''')
        print('-'*134)
        print('\t1.show source code')
        print('\t2.give me the source pictures')
        print('\t3.upload picture')
        print('\t4.exit')
        choose = input('>')
        if choose == '1':
            w = open('run.py','r')
            print(w.read())
            continue
        elif choose == '2':
            print('this is horse`s picture:')
            h = base64.b64encode(open('horse.png','rb').read())
            print(h.decode())
            print('-'*134)
            print('this is deer`s picture:')
            d = base64.b64encode(open('deer.png', 'rb').read())
            print(d.decode())
            continue
        elif choose == '4':
            break
        elif choose == '3':
            print('Please input your deer picture`s base64(Preferably in png format)')
            pic = input('>')
            try:
                pic = base64.b64decode(pic)
            except:
            	exit()
            if b"<?php" in pic or b'eval' in pic:
                print("Hacker!!This is not WEB,It`s Just a misc!!!")
                exit()
            salt = str(random.getrandbits(15))
            pic_name = 'tmp_'+salt+'.png'
            tmp_pic = open(pic_name,'wb')
            tmp_pic.write(pic)
            tmp_pic.close()
            if check(pic_name)>=100000:
                print('Don`t give me the horse source picture!!!')
                os.remove(pic_name)
                break
            ma = load_horse()
            lu = load_deer()
            k = 1
            trainingSet = np.append(ma, lu).reshape(2, 5185)
            testSet = load_test(pic_name)
            neighbors = getNeighbors(trainingSet, testSet[0], k)
            result = getResponse(neighbors)
            if repr(result) == '0':
                os.system('clear')
                print('Yes,I want this horse like deer,here is your flag encoded by base64')
                flag = base64.b64encode(open('flag','rb').read())
                print(flag.decode())
                os.remove(pic_name)
                break
            else:
                print('I want horse but not deer!!!')
                os.remove(pic_name)
                break
        else:
            print('wrong choose!!!')
            break
    exit()

if __name__=='__main__':
    main()

大概就是要傳一個72*72的圖,歐氏距離和小🐎更近一點,手動輸出了一下兩張圖每個點像素數值肉眼觀察了一下,感覺稍微改改就行了,exp如下:

import numpy as np
from PIL import Image
import math
import operator
import os
import time
import base64
import random

def load_horse():
    data = []
    p = Image.open('./horse.png').convert('L')
    p = np.array(p).reshape(-1)
    p = np.append(p,0)
    data.append(p)
    return np.array(data)

def load_deer():
    data = []
    p = Image.open('./deer.png').convert('L')
    p = np.array(p).reshape(-1)
    p = np.append(p,1)
    data.append(p)
    return np.array(data)

def load_test(pic):
    data = []
    p = Image.open(pic).convert('L')
    p = np.array(p).reshape(-1)
    p = np.append(p,1)
    data.append(p)
    return np.array(data)


def euclideanDistance(instance1, instance2, length):
    distance = 0
    for x in range(length):
        distance += pow((instance1[x] - instance2[x]), 2)
    return math.sqrt(distance)


def getNeighbors(trainingSet, testInstance, k): 
	#(np.append(ma, lu).reshape(2, 5185),pic,1)
    distances = []
    length = len(testInstance) - 1
    for x in range(len(trainingSet)):
        dist = euclideanDistance(testInstance, trainingSet[x], length)
        distances.append((trainingSet[x], dist))
    print('distances: ',distances)
    distances.sort(key=operator.itemgetter(1))
    neighbors = []
    for x in range(k):
        neighbors.append(distances[x][0])
        return neighbors


def getResponse(neighbors):
    classVotes = {}
    for x in range(len(neighbors)):
        response = neighbors[x][-1]
        if response in classVotes:
            classVotes[response] += 1
        else:
            classVotes[response] = 1
    print('classVotes: ',classVotes)
    sortedVotes = sorted(classVotes.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
    print('sortedVotes: ',sortedVotes)
    return sortedVotes[0][0]


def getAccuracy(testSet, predictions):
    correct = 0
    for x in range(len(testSet)):
        if testSet[x][-1] == predictions[x]:
            correct += 1
    return (correct / float(len(testSet))) * 100.0

def check(pic):
    source_p = Image.open('deer.png')
    try:
        c_p = Image.open(pic)
    except:
        print("Please upload right picture.")
        exit()
    diff_pixel = 0
    a, b = source_p.size
    if c_p.size[0] != a and c_p.size[1] != b:
    	print("Please upload right picture size("+str(a)+','+str(b)+')')
    	exit()
    for y in range(b):
        for x in range(a):
            diff_pixel += abs(source_p.getpixel((x, y)) - c_p.getpixel((x, y)))
    return diff_pixel

def print_pic(x,y):
	for i in range(521,5185):
		print('(' +str(i)+','+ str(x[i]) + ',' + str(y[i]) + ')',end=' ')
	print('')


pic_name = 'deer.png'
ma = load_horse()
lu = load_deer()

print_pic(ma[0],lu[0])

k = 1
trainingSet = np.append(ma, lu).reshape(2, 5185)

testSet = load_test(pic_name)
testSet[0][-1] = 1

print("testSet[0]: ",testSet[0])
for i in range(950,3300):
	testSet[0][i] = ma[0][i]
print("testSet[0]: ",testSet[0])
neighbors = getNeighbors(trainingSet, testSet[0], k)
print(len(neighbors))
print(getResponse(neighbors))
print(len(testSet[0]))
res = np.delete(testSet[0],-1).reshape(72,72)
print(res)
print(type(res))
im = Image.fromarray(np.uint8(res))
im.save("my.png")

從🦌開始隨手改了幾個像素點為🐎同位置的數值,然后保存為my.png,base64提交一下就過了,
my.png
收到一大串base64,扔進cyberchef解一下里面又有個base64,轉圖片得到flag,

crypto1

原始碼:

from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_OAEP
from secret import flag
import os
rsa = RSA.generate(2048)
public_key = rsa.publickey().exportKey()
f=open("public.key","w")
f.write(public_key.decode())
f.close()

rsakey=RSA.importKey(open("public.key","r").read())
rsa = PKCS1_OAEP.new(rsakey)
msg=rsa.encrypt(flag.encode())
f=open("message","wb")
f.write(msg)
f.close()

打開附件看看公鑰,發現n,e都特別大,就試試rsa-wiener-attack,直接得出d,然后谷歌了一番怎么自定義一個RSAKey,只找到了一個用construct方法的,而且需要(n,e,d,p,q),就只得復雜一下再通過ned分解出pq,然后去解密文了,腳本如下:

from Crypto.PublicKey import RSA

from Crypto.Cipher import PKCS1_OAEP
from Crypto.Util.number import *
import ContinuedFractions, Arithmetic, RSAvulnerableKeyGenerator 
def hack_RSA(e, n):
	'''
	Finds d knowing (e,n)
	applying the Wiener continued fraction attack '''
	frac = ContinuedFractions.rational_to_contfrac(e, n)
	convergents = ContinuedFractions.convergents_from_contfrac(frac)
	for (k, d) in convergents:
		# check if d is actually the key 
		if k != 0 and (e * d - 1) % k == 0:
			phi = (e * d - 1) // k 
			s = n - phi + 1
			# check if the equation x^2 - s*x + n = 0 
			# has integer roots
			discr = s * s - 4 * n 
			if (discr >= 0):
				t = Arithmetic.is_perfect_square(discr) 
				if t != -1 and (s + t) % 2 == 0:
					print("Hacked!") 
					return d

# print("Testing Wiener Attack")
# f=open("message","rb")
# c=bytes_to_long(f.read())

e=3683191938452247871641914583009119792552938079110383367782698429399084083048335018186915282465581498846777124014232879019914546010406868697694661244001972931366227108140590201194336470785929194895915077935083045957890179080332615291089360169761324533970721460473221959270664692795701362942487885620152952927112838769014944652059440137350285198702402612151501564899791870051001152984815689187374906618917967106000628810361686645504356294175173529719443860140795170776862320812544438211122891112138748710073230404456268507750721647637959502454394140328030018450883598342764577147457231373121223878829298942493059211583
n=24493816160588971749455534346389861269947121809901305744877671102517333076424951483888863597563544011725032585417200878377314372325231470164799594965293350352923195632229495874587039720317200655351788887974047948082357232348155828924230567816817425104960545706688263839042183224681231800805037117758927837949941052360649778743187012198508745207332696876463490071925421229447425456903529626946628855874075846839745388326224970202749994059533831664092151570836853681204646481502222112116971464211748086292930029540995987019610460396057955900244074999111267618452967579699626655472948383601391620012180211885979095636919


# d = hack_RSA(e, n) 

# print(d)
d = 1779217788383673416690068487595062922771414230914791138743960472798057054853883175313487137767631446949382388070798609545617543049566741624609996040273727
p = 149604112324264915811376746906108325951188179904814259006959765070266946659481820938211689946210254302179197289522748397160602946376246768419310765669852537378426700376878745285639531531077237124655345323906476180103106894642043615024716862503414785057646920410083538192951872861366496901158348770066798098371
q=163724217068973025857079545677048587508164102644298632911494474022224582218067057349189211462632427829087720476013052665037199232658015194718500750961261016558605363103092187533086949903145449057015220561698195502163792192055762108803714387175594231859738263839090338762578040513451585421537323416472060788989
rsa_components=(n,e,d,p,q)
arsa=RSA.construct(rsa_components)
c_bytes = open("message","rb").read()
rsakey = RSA.importKey(arsa.exportKey())
rsakey = PKCS1_OAEP.new(rsakey)
decrypted = rsakey.decrypt(c_bytes)
print(decrypted)

ned分解pq的腳本原封不動抄自wiki,

結尾

偷偷再膜一下大周師傅!!

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/qita/167239.html

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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:44 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:50 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:00:53 more
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    uj5u.com 2020-09-10 02:01:03 more
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    ?碎碎念 CTFHub:https://www.ctfhub.com/ 筆者入門CTF時時剛開始刷的是bugku的舊平臺,后來才有了CTFHub。 感覺不論是網頁UI設計,還是題目質量,賽事跟蹤,工具軟體都做得很不錯。 而且因為獨到的金幣制度的確讓人有一種想去刷題賺金幣的感覺。 個人還是非常喜歡這個 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:05 more
  • 02windows基礎操作

    我學到了一下幾點 Windows系統目錄結構與滲透的作用 常見Windows的服務詳解 Windows埠詳解 常用的Windows注冊表詳解 hacker DOS命令詳解(net user / type /md /rd/ dir /cd /net use copy、批處理 等) 利用dos命令制作 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:18 more
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    我學到了以下幾點 01Linux系統介紹02系統安裝,密碼啊破解03Linux常用命令04LAMP 01LINUX windows: win03 8 12 16 19 配置不繁瑣 Linux:redhat,centos(紅帽社區版),Ubuntu server,suse unix:金融機構,證券,銀 ......

    uj5u.com 2020-09-10 02:04:30 more
  • 05HTML

    01HTML介紹 02頭部標簽講解03基礎標簽講解04表單標簽講解 HTML前段語言 js1.了解代碼2.根據代碼 懂得挖掘漏洞 (POST注入/XSS漏洞上傳)3.黑帽seo 白帽seo 客戶網站被黑帽植入劫持代碼如何處理4.熟悉html表單 <html><head><title>TDK標題,描述 ......

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    uj5u.com 2023-04-20 08:48:24 more
  • web3 產品介紹:metamask 錢包 使用最多的瀏覽器插件錢包

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    前言 靶機地址->>>vulnhub_Earth 攻擊機ip:192.168.20.121 靶機ip:192.168.20.122 參考文章 https://www.cnblogs.com/Jing-X/archive/2022/04/03/16097695.html https://www.cnb ......

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  • 從4k到42k,軟體測驗工程師的漲薪史,給我看哭了

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    🎈 標簽生成器 由于輸入正向提示詞 prompt 和反向提示詞 negative prompt 都是使用英文,所以對學習母語的我們非常不友好 使用網址:https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 這個網址是為了讓大家在使用 AI 繪畫的時候 ......

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    摘要:由于DVPP媒體資料處理功能對存放輸入、輸出資料的記憶體有更高的要求(例如,記憶體首地址128位元組對齊),因此需呼叫專用的記憶體申請介面,那么本期就分享幾個關于DVPP記憶體問題的典型案例,并給出原因分析及解決方法。 本文分享自華為云社區《FAQ_DVPP記憶體問題案例》,作者:昇騰CANN。 DVPP ......

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    1. 下載Halcon17版本到到本地 2. 雙擊安裝包后 3. 步驟如下 1.2 Halcon軟體安裝 界面分為四大塊 1. Halcon的五個助手 1) 影像采集助手:與相機連接,設定相機引數,采集影像 2) 標定助手:九點標定或是其它的標定,生成標定檔案及內參外參,可以將像素單位轉換為長度單位 ......

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    第一次發博客,先發一下我的游戲開發環境吧。 去年2月份買了一臺MacBookPro2021 M1pro(以下簡稱mbp),這一年來一直在用mbp開發游戲。我大致分享一下我的開發工具以及使用體驗。 1、Unity 官網鏈接: https://unity.cn/releases 我一般使用的Apple ......

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