【网络安全】xss-labs level-3 解题详析

xss-labs通关攻略教程(level1~level 10) level 1 观察题目,发现用户名在url处被提交,且输出用户名的长度为4 2. 查看源码,发现参数未进行任何过滤,猜测为反射型xss 3. 修改name参数为<script>alert("xss")</script> level 2 观察页面提示,发现依然为反射型xss,但是与上一关不同之处在于有了搜索框。 尝试添加与上一关相同的参数 查看源码,发现<和>被HTML字符实体化为&lt、&gt,"被HTML字符实体化为&quot . 阅读详情

读者可参考、订阅专栏:Xss-Labs靶场攻防实战


正文

逻辑后端代码:

在这里插入图片描述

字符被转义,具体情况如下:

在这里插入图片描述
该题使用onblur/onfocus事件绕过

onblur/onfocus事件

onblur 事件是在 HTML 元素失去焦点时触发的事件。当用户从一个元素切换到另一个元素或点击页面空白区域时,原本获得焦点的元素就会触发 onblur 事件。

可以将 onblur 事件应用于各种 HTML 元素,包括输入框、下拉列表、按钮等。当元素失去焦点时,可以执行相应的 JavaScript 代码来实现特定的功能或交互。

以下是一个示例,展示了如何使用 onblur 事件:

<input type="text" onblur="myFunction()">

<script>
function myFunction() {
  alert("Input field lost focus!");
}
</script>

在上述示例中,当文本输入框失去焦点时,myFunction() 函数将被调用,并弹出一个Input field lost focus!的警告框。

除了直接在 HTML 元素上使用 onblur 属性,同样可以使用 JavaScript 来动态地绑定和处理 onblur 事件。例如:

<input id="myInput" type="text">

<script>
document.getElementById("myInput").addEventListener("blur", function() {
  alert("Input field lost focus!");
});
</script>

上述代码通过使用 addEventListener 方法将 onblur 事件监听器添加到文本输入框上。当输入框失去焦点时,绑定的函数将被调用,同样会弹出一个提示框。


onfocus 事件是在 HTML 元素获得焦点时触发的事件。当用户点击或选择某个元素,使其成为当前活动元素时,就会触发 onfocus 事件。

可以将 onfocus 事件应用于各种 HTML 元素,包括输入框、下拉列表、按钮等。当元素获得焦点时,可以执行相应的 JavaScript 代码来实现特定的功能或交互。

以下是一个示例,展示了如何使用 onfocus 事件:

<input type="text" onfocus="myFunction()">

<script>
function myFunction() {
  alert("Input field is focused!");
}
</script>

在上述示例中,当文本输入框获得焦点时,myFunction() 函数将被调用,并弹出一个Input field is focused!的警告框。

除了直接在 HTML 元素上使用 onfocus 属性,还可以使用 JavaScript 来动态地绑定和处理 onfocus 事件。例如:

<input id="myInput" type="text">

<script>
document.getElementById("myInput").addEventListener("focus", function() {
  alert("Input field is focused!");
});
</script>

上述代码通过使用 addEventListener 方法将 onfocus 事件监听器添加到文本输入框上。当输入框获得焦点时,绑定的函数将被调用,同样会弹出一个提示框。

方法一

通过在元素的 onfocus 事件中插入JavaScript代码,来触发一个弹窗

' onfocus=javascript:alert("qiushuo") '

在这里插入图片描述

方法二

通过在元素的 onblur 事件中插入JavaScript代码,来触发一个弹窗

' onblur=javascript:alert("qiushuo") '

在这里插入图片描述

xss-labs通关攻略教程(level1~level 10 猜测在服务器端对keyword这个参数使用了函数,但是value参数中的值未被恶意编码,其中输入的payload被赋值给value,可以考虑闭合value的参数值。">//level 3——单引号闭合并添加事件尝试提交一个随便的参数,查看url中是否有提示输入构造的弹窗测试语句查看页面响应并查看网页源代码发现于上一关基本相同,区别在于value值也被转义。4. 对照服务器端的源码,keyword和value两个参数均使用了函数,且参数value的闭合方式为单引号。5. 最后的和。 阅读详情

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4. 对照服务器端的源码,keyword和value两个参数均使用了函数,且参数value的闭合方式为单引号。5. 最后的和均被转义,无法逃出标签,因此考虑事件驱动。没有直接跳转,而是考虑onfocus事件属性,需要点击输入框才能出现弹窗level 4——双引号闭合并添加事件发现依然为get传参。查看网页源码,标签处的将和进行了转义,而参数value将和删除了。查看服务器端的源码,其中value的闭合方式为双引号但事件触发不使用这两处的符号,于是用上一关的方法。

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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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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