TBTL CTF [web] Mexico City Tour

Mexico City Tour
100

Our colleague is currently on vacation in Mexico City and is using a local website to calculate distances between subway stations. We have information that the database contains a city FLAG. Can you uncover the secret? Perhaps we can identify a vulnerability and secure a free vacation for our colleague.

可以看出这是一道 SQLi。以下是源码:
后端代码用到了 neo4j.GraphDatabase 数据库,语法跟 sql 不太一样。通过阅读文档或 gpt-4 可以构造 payload 获取城市的信息。
100}) RETURN n.id AS distance;//
这句话相当于是指定返回 id=100 的那个城市。题目中说,有一个城市叫做 FLAG,我们可以把那个 FLAG 的 id 通过 WHERE 条件返回:
200}) WHERE n.name = "FLAG" RETURN n.id AS distance;//
发现 FLAG 的 id 是 -1。

现在我们知道这个 FLAG 的 name 是 “FLAG”,id 是 -1,但是我们不知道答案存在它的那个属性中。通过 gpt-4 我们可以使用 keys(n) 来获取一个 List[String],但是如果我们直接返回它的话,服务器会 500 错误。阅读 python 代码发现它强制转成 int 了,这里会出错。所以我们不能直接读。改成 "flag" in keys(n) 就可以了。这里多试一下就可以试出这个 flag 的属性的名字,如果试不出来也可以用后面的方法读 keys(n)

接下来可以用 STARTS WITH 来逐位获取 n.flag。本来如果能把 string 打包成 ascii 之类的,可以不用逐位分析。但是阅读文档并没有发现这样的函数,除了能用 substring 和 toInt 来直接返回是数字的位。真要加速(可能)可以用二分。

我们可以先 RETURN size(n.flag) 来看一看长度,长度是 30。直接逐位的话,不带多线程会比较卡。所以我们使用多线程。这里对每一位用多线程,即:

payload
对 [5, 29) 开线程,配合 queue.SimpleQueue 做多线程通信,快了很多。大概是 TCP 阻塞机制的问题。

queue通信
可能不是很难,毕竟 CTF 都是有线索的

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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