攻防世界-杂项-新手-掀桌子

最新推荐文章于 2021-10-28 23:24:07 发布
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博客讲述了在遇到含有十六进制字符串的问题时，如何通过转换和分析来解读这些字符。作者首先尝试直接将十六进制转换为文字，但发现结果难以理解。接着，了解到每个两位的十六进制数代表一个字节，并且ASCII码通常只表示到127。通过进一步研究，作者发现需要将每个字节减去128才能得到正确的ASCII对应字符，最终解密出flag：flag{hjzcydjzbjdcjkzkcugisdchjyjsbdfr}

这道题目没有附件，第一反应就是将这些十六进制变成flag

我先尝试用十六进制转文字，结果。。。。。

看不懂哈哈，然后我就蒙逼了，开始查资料，查到

1.2位十六进制可表示1个字节

2.ASCII码表示范围是0-127

根据这两个结论我们将该字符串两两分组转换成字节，发现所有字节均大于128然后我又蒙蔽了。。

 我又差了答案，发现要减去128才可以。。好的，我又学到了

flag：flag{hjzcydjzbjdcjkzkcugisdchjyjsbdfr}

攻防世界-杂项wp合集（新手练习区）
Arescat的博客
10-27 7344
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攻防世界MISC（杂项）新手练习区
Taikx的博客
04-25 1024
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攻防世界杂项新手题
nzw1134864657的博客
08-05 711
1.give_you_flag 下载附件得到一个GIF动图 用stegsolve逐帧查看，发现一个残缺的二维码 从网上找一个二维码，对比发现三个角处少了小方块 用ps给原图p上小方块，形成一个完整的二维码，扫一扫即可得到flag 2. ...
攻防世界之misc新手入门——掀桌子
Seanfly9105的博客
01-26 1852
攻防世界之misc新手入门——掀桌子 题目描述：菜狗截获了一份报文如下c8e9aca0c6f2e5f3e8c4efe7a1a0d4e8e5a0e6ece1e7a0e9f3baa0e8eafae3f9e4eafae2eae4e3eaebfaebe3f5e7e9f3e4e3e8eaf9eaf3e2e4e6f2，生气地掀翻了桌子(╯°□°）╯︵ ┻━┻ 思路+步骤： 显然flag隐藏在这串报文中，这时候base64解密也没用了，那到底该怎么解啊？再观察报文发现数字在0-9，字母在a-f，突然联想到十六进制，那就写
攻防世界-杂项-Misc
weixin_30551963的博客
08-07 477
长期更新一波攻防世界的杂项题解 这东西主要靠积累吧 攻防世界：https://adworld.xctf.org.cn 新手练习区 1、this_is_flag 题目直接给出了 flag 2、ext3 主要考察 linux 下光盘的挂载 strings 文件名 | grep flag 搜索文件中的可打印字符 grep：...
攻防世界misc-noviciate（杂项）做题笔记
m0_51581045的博客
10-28 2175
攻防世界杂项新手区做题笔记T1:this_is_flagT2:pdfT3:如来三十掌T4:give_you_flagT5:steganoT6:坚持60sT7:gifT8:掀桌子T9:ext3T10:SimpleRART11:base64stegoT12:功夫再高也怕菜刀 T1:this_is_flag 目的就是让我们熟悉flag的格式：flag{xxxxxx} FLAG就在题目描述中。 T2:pdf pdf转word然后把图片移开，flag在图片底下。也不知道这算不算隐写。 T3:如来三十掌 菜狗为了打败菜
攻防世界Misc新手练习区WriteUp大全
D-R0s1的博客
09-02 4509
0x01 写这篇博客的目的 对于CTF中的Misc来说，做题经验显得十分重要，而做题经验的获得很大一部分取决于刷题量。为了避免大家在刷题过程到处搜WriteUp浪费时间，现在把我的一些做题方法分享出来，希望对大家有帮助。当然，大家有更好的解决方法欢迎在评论区留言，互相学习，共同进步。 0x02 解题过程 1. this is flag 点开这个题目直接显示flag 2.ext3 a.把文件放进虚拟...
XCTF 攻防世界 MISC杂项 新手练习区
qq_44657899的博客
01-26 2646
Training-Stegano-1 直接用winhex打开得到flag。 János-the-Ripper 解压出来winhex发现仍是压缩文件，改后缀为zip，打开后是txt加密文件。 然后用ARCHPR爆破 Test-flag-please-ignore 解压后打开是一串字符。 666c61677b68656c6c6f5f776f726c647d 发现没有f以后的字符猜测是16进制，解...
攻防世界杂项(misc)--新手练习区(详解十二道题完结，附件做题过程中使用到的各种工具和网站)
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基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
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这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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