jarvisoj API调用 [JSON格式变XXE]

 http://web.jarvisoj.com:9882/ 

题目要求:请设法获得目标机器 /home/ctf/flag.txt 中的flag值

抓包得到:

POST /api/v1.0/try HTTP/1.1
Host: web.jarvisoj.com:9882
Content-Length: 36
Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9
User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/134.0.0.0 Safari/537.36   
标志客户端的类型和版本,这里是模仿Chorme浏览器
Content-Type: application/json
Accept: */*                               客户端能够接受的响应类型为任意
Origin: http://web.jarvisoj.com:9882      
Referer: http://web.jarvisoj.com:9882/    由哪个界面发起 
Accept-Encoding: gzip, deflate, br
Connection: keep-alive

{"search":"type sth!","value":"own"}
//为JSON格式的数据

发现这是JSON格式的数据

学习了个很新的姿势:可以把JSON数据改成XML格式,再进行XXE注入

注意需要把Content-Type修改成/xml

分数阶傅里叶换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶换的拓展,它通过非整数阶的换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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