[MoeCTF 2022]chicken_soup

本文详细分析了一段32位程序中的cmp函数和字符串处理技巧,涉及解密和加密操作,展示了如何通过逆向工程处理程序的逻辑并解决谜题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

查壳32位

程序运行

获取关键信息

进来没有发现什么不对,那我们就正常分析

首先肯定是看

BOOL __cdecl sub_401110(int a1, int a2)
{
  int v3; // [esp+0h] [ebp-10h]
  int v4; // [esp+4h] [ebp-Ch]
  int v5; // [esp+8h] [ebp-8h]
  int v6; // [esp+Ch] [ebp-4h]

  v6 = 0;
  v5 = 0;
  while ( v6 < 38 )
  {
    v4 = *(unsigned __int8 *)(v6 + a1);
    v3 = *(unsigned __int8 *)(v6 + a2);
    ++v6;
    if ( v4 == v3 )
      ++v5;
  }
  return v5 == 38;
}

这就是个简单的cmp函数,改个名

然后就是这两个东西

点进来一看,就发现了“position”

一样的jmp,一样的红色

那我们一样的u和p

nop第一个

重新编译函数

正常了

然后再分析一下,就是数组元素加上后一个,最后那一个不变(利用不变的来解密)

同理第二个函数

这个函数比较有意思

a[i]*16 就是a[i]左移4,后面右移,这两个再进行或操作

就是后面四位跑前面去了,前面四位跑后面四位去了

int __cdecl main(int argc, const char **argv, const char **envp)
{
  char v4[100]; // [esp+10h] [ebp-68h] BYREF

  puts("I poisoned the program... Can you reverse it?!");
  puts("Come on! Give me your flag:");
  sub_4012A0("%s", v4);
  if ( strlen(v4) == 38 )
  {
    (sub_401000)(v4);
    (sub_401080)(v4);
    if ( cmp(v4, &unk_403000) )
      puts("\nTTTTTTTTTTQQQQQQQQQQQQQLLLLLLLLL!!!!");
    else
      puts("\nQwQ, please try again.");
    return 0;
  }
  else
  {
    puts("\nQwQ, please try again.");
    return 0;
  }
}

那么整体逻辑就出来了

脚本!启动!

a=[ 205,  77, 140, 125, 173,  30, 190,  74, 138, 125,
  188, 124, 252,  46,  42, 121, 157, 106,  26, 204,
   61,  74, 248,  60, 121, 105,  57, 217, 221, 157,
  169, 105,  76, 140, 221,  89, 233, 215]
c=[]
for i in range(len(a)):
    a[i]=((a[i]&0xf)<<4)+((a[i]>>4)&0xf)
    c.append(a[i])
for i in range(len(c)-2,-1,-1):
    c[i]=c[i]-c[i+1]
for i in c:
    print(chr(i),end='')

只能说

EZ,嘿嘿嘿

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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