buu [AFCTF2018]花开藏宝地 1

news2024/11/16 23:47:56

题目描述:

在这里插入图片描述
题面:

第80804238007977405688648566160504278593148666302626415149704905628622876270862865768337953835725801963142685182510812938072115996355782396318303927020705623120652014080032809421180400984242061592520733710243483947230962631945045134540159517488288781666622635328316972979183761952842010806304748313326215619695085380586052550443025074501971925005072999275628549710915357400946408857号藏宝图
我把我的宝藏都藏在了那里!
那个神秘的地方!
于是我把藏宝图分成了5份,交给五位贤者让他们帮我妥善保管,
并且只要搜集3份就可以获得宝藏的地址。

第一位贤者将藏宝图放进时空门中说道:
“那么口令就是我的生日吧,那可是个好数字呢。”

第二位贤者将藏宝图放进宝箱,【小】声念着自己的名字锁上了宝箱。

第三位贤者将藏宝图施上咒语丢进大海:“只要【大】声喊出那句咒语就可以把水驱逐!”

第四位贤者找了个破锁锁上了宝箱,狡黠地笑着:“谁知道它是坏的呢?”

第五位贤者给藏宝图裹上了隐身衣,放入了一个匣子里

据说,只有拥有【智慧】与【力量】就可以获得宝藏了呢!~
你是这样的勇者吗?

题目分析:

  • 五个压缩包,分别是:纯数字爆破,小字母爆破,大写字母爆破,伪密码,NTFS隐写(cool!大小写有提示呢,没有也不要紧,那就大小写都爆破)

  • 爆破结果:19260817,alice, AVADA

  • 分析第四个
    伪加密相关资料:
    (简单点说即以下绿框部分为奇数时 --> 伪加密,为偶数时 --> 不加密)在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    将第四个压缩文件放入010editor
    在这里插入图片描述
    将03改为00或08都可以(偶数都行)
    得到:

  • 分析第五个文件:
    看其他师傅的wp得知是NTFS隐写,使用工具AlternateStreamView(官网下载即可)打开
    (注:解压secret5.zip中的文件要使用软件WinRAR,用bandzip解压的话,AlternateStreamView会扫描不出文件)
    在这里插入图片描述

  • 自此得到所有数据:

x1 = 305345133911395218573790903508296238659147802274031796643017539011648802808763162902335644195648525375518941848430114497150082025133000033835083076541927530829557051524161069423494451667848236452337271862085346869364976989047180532167560796470067549915390773271207901537847213882479997325575278672917648417868759077150999044891099206133296336190476413164240995177077671480352739572539631359
m1 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820813413

x2 = 152012681270682340051690627924586232702552460810030322267827401771304907469802591861912921281833890613186317787813611372838066924894691892444503039545946728621696590087591246339208248647926966446848123290344911662916758039134817404720512465817867255277476717353439505243247568126193361558042940352204093381260402400739429050280526212446967632582771424597203000629197487733610187359662268583
m2 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820818553

x3 = 40952412095267791829743119118333311932687870987919948671780408726886151430242690997238831410249436653299224291445012397813221016909468630372862610415470277301591535416193017906909638241212666990959976187895288689640250810487806568164431359887246760313154046201720715301307811951233077581047872827004824833876458687145628724339714212107812941785880896399800008924818580623979723496070665230
m3 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820819351

x4 = 100459779913520540098065407420629954816677926423356769524759072632219106155849450125185205557491138357760494272691949199099803239098119602186117878931534968435982565071570831032814288620974807498206233914826253433847572703407678712965098320122549759579566316372220959610814573945698083909575005303253205653244238542300266460559790606278310650849881421791081944960157781855164700773081375247
m4 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820820091

x5 = 230502064382947282343660159791611936696520807970361139469603458689311286041516767875903549263861950740778705012699983268093626403307298415066249636346303539570207577050391796770068203937723627361951969413683246596072925692670365490970847825269581004483964261491917680759091791653759514213188778401968676433284753781006738293752440186858616315727565803777032119737689210471541053061940547213
m5 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820822249
  • 由题目标题花开(bloom)想到Asmuth-Bloom方案(Asmuth和Bloom于1980年提出了一个基于中国剩余定理的( t , n )-门限方案)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  • 所以y’即可通过对五组数据中任意三组使用中国剩余定理得到,p在题面中给出了,只需要用 y’mod p 即可得到flag

    p = 80804238007977405688648566160504278593148666302626415149704905628622876270862865768337953835725801963142685182510812938072115996355782396318303927020705623120652014080032809421180400984242061592520733710243483947230962631945045134540159517488288781666622635328316972979183761952842010806304748313326215619695085380586052550443025074501971925005072999275628549710915357400946408857
    
  • 代码如下:

y1 = 305345133911395218573790903508296238659147802274031796643017539011648802808763162902335644195648525375518941848430114497150082025133000033835083076541927530829557051524161069423494451667848236452337271862085346869364976989047180532167560796470067549915390773271207901537847213882479997325575278672917648417868759077150999044891099206133296336190476413164240995177077671480352739572539631359
m1 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820813413

y2 = 152012681270682340051690627924586232702552460810030322267827401771304907469802591861912921281833890613186317787813611372838066924894691892444503039545946728621696590087591246339208248647926966446848123290344911662916758039134817404720512465817867255277476717353439505243247568126193361558042940352204093381260402400739429050280526212446967632582771424597203000629197487733610187359662268583
m2 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820818553

y3 = 40952412095267791829743119118333311932687870987919948671780408726886151430242690997238831410249436653299224291445012397813221016909468630372862610415470277301591535416193017906909638241212666990959976187895288689640250810487806568164431359887246760313154046201720715301307811951233077581047872827004824833876458687145628724339714212107812941785880896399800008924818580623979723496070665230
m3 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820819351

y4 = 100459779913520540098065407420629954816677926423356769524759072632219106155849450125185205557491138357760494272691949199099803239098119602186117878931534968435982565071570831032814288620974807498206233914826253433847572703407678712965098320122549759579566316372220959610814573945698083909575005303253205653244238542300266460559790606278310650849881421791081944960157781855164700773081375247
m4 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820820091

y5 = 230502064382947282343660159791611936696520807970361139469603458689311286041516767875903549263861950740778705012699983268093626403307298415066249636346303539570207577050391796770068203937723627361951969413683246596072925692670365490970847825269581004483964261491917680759091791653759514213188778401968676433284753781006738293752440186858616315727565803777032119737689210471541053061940547213
m5 = 347051559622463144539669950096658163425646411435797691973701513725701575100810446175849424000000075855070430240507732735393411493866540572679626172742301366146501862670272443070970511943485865887494229487420503750457974262802053722093905126235340380261828593508455621667309946361705530667957484731929151875527489478449361198648310684702574627199321092927111137398333029697068474762820822249

import libnum
from Crypto.Util.number import *
y = [y1,y2,y3]
c = [m1,m2,m3]
_m = libnum.solve_crt(y,c)
p = 80804238007977405688648566160504278593148666302626415149704905628622876270862865768337953835725801963142685182510812938072115996355782396318303927020705623120652014080032809421180400984242061592520733710243483947230962631945045134540159517488288781666622635328316972979183761952842010806304748313326215619695085380586052550443025074501971925005072999275628549710915357400946408857
m = _m % p
print(long_to_bytes(m))
  • 得到flag{1sn’t_s0_int3Resting}

收获

  • 回顾了一遍伪加密
    (简单点说即以下绿框部分为奇数时 --> 伪加密,为偶数时 --> 不加密)在这里插入图片描述

  • 初识NTFS隐写

  • 学到了门限加密

参考:https://blog.csdn.net/qq_51999772/article/details/121422999
好文推荐:门限方案详细讲解

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/506810.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Yolov8改进---注意力机制: SimAM(无参Attention)和NAM(基于标准化的注意力模块),效果秒杀CBAM、SE

🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆 ✨✨✨魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新 🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升 🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况 1. SimAM:无参Attention 论文: http://proceedings.mlr.press/v139/yang…

瑞云渲染农场怎么用,瑞云渲染多少钱一分钟?

Renderbus瑞云渲染农场作为亚洲前沿的 云渲染平台,一直以“做最好的云渲染工具”为愿景,紧跟CG行业的技术创新与发展,致力于提供专业可靠、安全稳定、可持续创新的云渲染解决方案,助力推动行业快速发展,被誉为中国云渲…

(6)——多窗口编程

目录 1. QMessageBox 消息对话框** 2. 窗口类继承关系** 3. QMainWindow 主窗口类** 3.1 QMenuBar 菜单栏 3.2 QToolBar 工具栏 3.3 QWidget 中心组件 3.4 QStatusBar 状态栏 4. parent参数** 5. 自定义窗口类** 6. 跨界面参数传递** 6.1 主窗口→子窗口 6.2 子窗口→主窗口 7…

合并日志树——LSM Tree

一、背景 大数据情景下,需要巨量的读写数据,即良好的IO效率。传统的B树以及其变种无法满足,因为它的读写在物理上是随机的,这样IO的效率就不高。于是便有了LSM(log_structed_merge_tree) 合并日志树这个设计思想或者说存储结构。…

【亲测好用】解决 OneDrive 同步被挂起

本教程演示了如何以 2 种有效方式修复 OneDrive 同步被挂起错误。如果您被这个问题困扰,可以在本文中找到适合您的方法。 “如何处理 OneDrive 同步被挂起问题? 我的 OneDrive 存在同步问题。即使任务栏上的 OneDrive 图标指示同步完毕状态,某…

导出/入表数据

1、连接mysql导出2、使用mysqldump导出3、mysql命令导出load data导入mysqlimport命令导入 1、连接mysql导出 select columnList from tableName where conditions into outfile fileName [options]-- fileName 默认是secure-file-priv路径 -- options lines必须置于fields后…

git status和git push扩展脚本

git status和git push扩展脚本 1、对git status扩展使用方法 我们先来看看效果: 在之前的时候,我是用git status 查看工作区的变化,我想看某个文件的变化必须使用git diff file_abs_path,必须要输入文件的相对目录。每次都输入我…

计及N-k安全约束的含光热电站电力系统优化调度模型【IEEE14节点、118节点】(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…

别再无脑背八股文了

大家好,我是帅地。 记得两年前我参加校招的时候,还没怎么听过八股文这个词,这两年,到处是八股文,可见校招是越来越激烈了。 有些人可能还不知道八股文是啥,八股文其实就是指面试中那些经常被问到的基础知…

前端009_类别模块_修改功能

第九章 1、需求分析2、Mock添加查询数据3、Mock修改数据4、Api调用回显数据5、提交修改后的数据6、效果1、需求分析 需求分析 当点击 编辑 按钮后,弹出编辑窗口,并查询出分类相关信息进行渲染。修改后点击 确定 提交修改后的数据。 2、Mock添加查询数据 请求URL: /article/…

面试篇:多线程

一、线程和进程的区别? 1、进程 程序由指令和数据组成,但这些指令要运行,数据要读写,就必须将指令加载至 CPU,数据加载至内存。在指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理I…

PySpark基础入门(8):Spark SQL(内容补充)

目录 SparkSQL Shuffle 分区数目 SparkSQL 数据清洗API dropDuplicates dropna fillna SparkSQL函数定义(UDF函数) SparkSQL 使用窗口函数 SparkSQL运行流程 SparkSQL的自动优化 Catalyst优化器 SparkSQL Shuffle 分区数目 在SparkSQL中&…

无魔法插件 - ChatGPT Sidebar with GPT-4

文章目录 1.介绍2.功能一览2.1 唤醒方式2.2 聊天功能2.3 快捷模板2.4 单独聊天界面2.5 ChatPDF2.6 任意位置快捷使用模板2.7 手机 APP 3.GPT-3.0 还是 GPT-3.5?4.免费 or 收费?5.安装 Sidebar 创作不易,如果本文对你有帮助,胖友记…

SpringCloud(22):Sentinel对Feign的支持

Sentinel 适配了 Feign组件。如果想使用,除了引入 spring-cloud-starter-alibaba-sentinel 的依赖外还需要 2个步骤: 配置文件打开 Sentinel 对 Feign 的支持:feign.sentinel.enabledtrue加入 spring-cloud-starter-openfeign 依赖使 Sentin…

springboot 整合redis

第一步&#xff1a;pom.xml文件导入坐标 <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId><version>2.5.4</version> </dependency 第二步&#xff1a;appli…

【iOS】—— NSProxy类

NSProxy 文章目录 NSProxyNSProxy简介NSProxy模拟多继承NSProxy 避免NSTimer循环引用 在学消息转发的时候看到过这个类&#xff0c;本来没打算细看&#xff0c;后来看学长博客循环引用的时候也看到了这个类&#xff0c;就来细看看。 NSProxy简介 NSProxy 是一个实现了 NSObjec…

在线病毒分析工具评测试用

总览 1 区分在线杀毒引擎与在线沙盒 在线杀毒引擎用的大多是国际上出名的杀毒厂商的引擎作为底层&#xff0c;对文件进行扫描&#xff0c;结论通常会反馈“无毒”或者杀毒引擎自己的代码。 在线沙盒用云端的机器跑一次程序&#xff0c;然后收集程序的相关信息。 两者各有与…

情感分析讲解

情感分析简述 情感分析(Sentiment Analysis)又称倾向性分析&#xff0c;或意见挖掘&#xff0c;它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。利用情感分析能力&#xff0c;可以针对带有主观描述的自然语言文本&#xff0c;自动判断该文本的情感正负倾向…

MongoDB 聚合操作Map-Reduce

这此之前已经对MongoDB中的一些聚合操作进行了详细的介绍&#xff0c;主要介绍了聚合方法和聚合管道&#xff1b;如果您想对聚合方法和聚合管道进行了解&#xff0c;可以参考&#xff1a; MongoDB 数据库操作汇总https://blog.csdn.net/m1729339749/article/details/130086022…

ClickHouse为何能超越Elasticsearch?

背景 Elasticsearch是一个强大的分布式全文检索和数据分析引擎&#xff0c;也是日志分析系统经常使用的一种实现方案&#xff0c;但近年来随着ClickHouse的发展&#xff0c;Elasticsearch在日志分析领域的地位逐渐被取代&#xff0c;许多公司已经将自己的日志分析解决方案从ES…