hfctfwp(re)

1.easy python revering
看字节码操作,昂哥直接看直接写exp太强了,我就直接手动写了个源码出来(昂哥永远滴神)

arr0=[249,91,149,113,16,91,53,41,8]
arr1=[43,1,6,69,20,62,6,44,24,113,6,35,0,3,6,44,20,22,127,60]
arr2=[90,100,87,109,86,108,86,105,90,104,88,102]
def check0(flag):
    for x in flag:
        if ord(x)<32 and ord(x)>=128:
            return True
    return False

def check1(flag):
    if len(flag)<100==False:
        return False
    if ((len(flag)*len(flag))%777)^233==513:
        return True
    else:
        return False

def check2(flag):
    if (((((ord(flag[0])*128)+(ord(flag[1])))*128+(ord(flag[2])))*128+(ord(flag[3])))*128+ord(flag[4]))*128+ord(flag[5])!=3533889469877:
        return False
    else:
        if ord(flag[-1])+1!=125:
            return False
    return True
w=lambda x,y:x^y #前一个和后一个异或
def check3(flag):
    arr=map(ord,flag)
    a=arr[6:30:3]
    for i in range(len(a)):
        if((a[i]*17684+372511)%257)!=arr0[i]:
            return False
    b=arr[-2:33:-1]*5
    c=map(w,zip(b,arr[7:27]))
    if c!=arr1:
        return False
    p=0
    for i in range(28,34):
        if ((arr[i]+107)/16+77)!=arr2[p] and ((arr[i]+117)%16+99)!=arr2[p]:
            return False
        else:
            return True





根据第一个check1,知道flag长度39
第二个check2,前五个其实盲是flag{这五个字符,代入验证也是对的
同时最后一个字符也就出来了,}是这个。
第三个check3()里面之前是验证出ASCII码值大于32小于128,直接爆破,先将6,30,3的爆破出来,之后再继续往下看发现是38倒序过来,的才能求,所以要先求出3833的值,之后求完后,列表乘以5,是一模一样复制5个,说明是周期性,就用求余,再异或回去,再将剩余的也爆破一下。搞定。

总结一下,不要盲目的用z3来求,直接爆破,简单快捷,然后就是py的一些性质,这次也见到了之前很多没学过的东西,完全是边打边学,其他题太难了,顶不住。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 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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