[AHU2021校内赛] ez-injection

博客讲述了通过解压rar和zip文件获取index.php源码的过程,代码中揭示了防止SQL注入的措施,但存在XPath注入漏洞。作者利用XPath注入构造payload访问XML文档并获取所有节点,从而揭示了安全问题。
  • 题目首先给了一个 index.rar 文件,直接可以解压
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  • 第二个hint.txt文件,打开后提示
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  • 打开文件里面有个source.zip文件,有密码解压不了,点进去一看里面也有个hint.txt,尝试明文攻击
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  • 一开始先用WinRAR添加到hint.zip的,发现ARCHPR报错**“在选定的档案中没有匹配的文件”**
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  • 后来发现直接右键,发送到zipped文件夹就能执行明文攻击了
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  • 开始明文攻击
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  • 口令获得成功
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  • 打开解压后的文件夹,里面有个index.php就是我们想要的源码
<?php

  $re = array('and','or','count','select','from','union','group','by','limit','insert','where','order','alter','delete','having','max','min','avg','sum','sqrt','rand','concat','sleep');

setcookie('injection','c3FsaSBpcyBub3QgdGhlIG9ubHkgd2F5IGZvciBpbmplY3Rpb24=',time()+100000);

 

if(file_exists('slain.xml')) {

     $xml = simplexml_load_file('slain.xml');

     $user=$_GET['user'];

     $user=str_replace($re, ' ', $user);

//$user=str_replace("'", "&apos", $user);

     $query="user/username[@name='".$user."']";

     $ans = $xml->xpath($query);

     foreach($ans as $x => $x_value)

     {

        echo $x.":  " . $x_value;

         echo "<br />";

      }

 }
  • 代码中setcookie里面有一段c3FsaSBpcyBub3QgdGhlIG9ubHkgd2F5IGZvciBpbmplY3Rpb24=用burp里面的解码器解出**“sqli is not the only way for injection”**说SQL不是唯一一种注入方式
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  • 然后结合这两段代码发现过滤掉了很多SQL关键字

$user=str_replace($re, ' ', $user);

$re = array('and','or','count','select','from','union','group','by','limit','insert','where','order','alter','delete','having','max','min','avg','sum','sqrt','rand','concat','sleep');
  • SQL注入肯定不能用了,然后中间有一段
$xml = simplexml_load_file('slain.xml');

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  • 查阅资料,可以用xpath注入
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  • 提交一个单引号,返回的响应证明确实有xpath注入漏洞
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  • 利用这行代码
$query="user/username[@name='".$user."']";

构造payload?user=']|//*|//*['
可以用这个payload访问这个xml文档里面的所有结点
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  • flag到手
  • 写WP的时候其实还发现了个更简单的办法
$xml = simplexml_load_file('slain.xml');

这行代码说明服务器存在一个slain.xml文件,说不定能够直接访问

  • 试一下,还真行
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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