羊城杯wp babyre

肝了好久,没爆破出来,就很难受,就差这题没写了,其他三题感觉挺简单的,这题其实也不是很难,我感觉是在考算法。

在输入之前有个smc的函数,先动调,attach上去,ida打开那个关键函数。

 代码逻辑还是很清晰的,坑的地方就是在最后一个异或那里,题目已经给出了最后一个字符是0xC4了,这样我以为可以倒着求,发现写完算法,缺了十几位,

我反复的验证,发现有多解,但是当时凌晨2点多了,我脑子也坏了,没想到是深搜,当时在ipad上演算了一下,发现有多解,相当于分叉,今天看了表哥的,wp

才想起来,就是一个分叉路的图,可以用深搜去解决,下次记得了,这波放个表哥的wp

from Crypto.Cipher import AES
from hashlib import md5
input=[0 for i in range(32)]
input[31]=0xC4
res=[0xBD, 0xAD, 0xB4, 0x84, 0x10, 0x63, 0xB3, 0xE1, 0xC6, 0x84, 0x2D, 0x6F, 0xBA, 0x88, 0x74, 0xC4, 0x90, 0x32, 0xEA, 0x2E, 0xC6, 0x28, 0x65, 0x70, 0xC9, 0x75, 0x78, 0xA0, 0x0B, 0x9F, 0xA6, 0x00, 0x30, 0xE4, 0xD2, 0xC3, 0xEF, 0x75, 0xED, 0xA8, 0xE1, 0xA1, 0x73, 0x81, 0xE2, 0xE9, 0xAB, 0xC8, 0xBF, 0xCA, 0x52, 0xE8, 0xED, 0x6B, 0xA2, 0x39, 0x86, 0x21, 0xD0, 0xF6, 0x50, 0x3E, 0xF3]
res=res[:32]
ans=[]
def sou(input,deep):
    if deep==0:
        x=input.copy()
        ans.append(x)
        return
    else:
        for i in range(256):
            if((2*(i^0x13)+7)^(i%9+input[deep]+2))&0xff==res[deep-1]:
                input[deep-1]=i
                sou(input,deep-1)
sou(input,31)
for tmp in ans:
    for i in range(31, -1, -1):
        for j in range(int(i/4)):
            tmp[i] ^= tmp[j]
    aes = AES.new(b"th1s1sth3n1c3k3y", mode=AES.MODE_ECB)
    res = aes.decrypt(bytes(tmp))
    if res.startswith(b"GWHT{"):
        print(res)
        print(md5(res[5:-1]).hexdigest())
Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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