Hackthissite realistic 11解密题后的记录

本文介绍了一种通过修改URL参数进行渗透测试的方法,包括利用pipecommand提示获取文件列表、修改用户密码实现登录、利用SQL注入查询数据库信息等步骤。

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

一开始完全没有头绪,网络上搜了下,得到提示(pipe command)

www.hackthissite.org/missions/realistic/11/page.pl?page=faq

修改参数,会列出文件名

www.hackthissite.org/missions/realistic/11/page.pl?page=|ls|

 

查看 client_http_docs目录下有几个站点

点击therightwayradio的站点进行查看

点击用户的链接,是用户的详细页面,观察URL,修改URL中Id的值为0

发现可以修改用户的密码,修改当前用户的密码为12345678,并进行登陆

点击点击Mod的链接,发下如下页面,

 

查看页面源码发下隐藏项,修改该值为我们刚才查询到的数据库名称,再编写sql语句进行查询

得到数据库的表名称,继续查询

得到用户账号和用户密码,尝试用得到的用户名和密码进行登陆,进入用户后台,发现只有list和download可以使用

浏览一下目录下的文件,选择img目录下的图片进行下载,会直接在浏览器打开该图片,修改URL中的参数

完成任务

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yewooo00/p/7489731.html

<think>好的,用户想了解MajicMix Realistic这个AI模型或工具的使用和信息。首先,我需要确认这个模型的具体用途,可能是图像生成类的,因为名字里有“Realistic”可能指生成逼真图像。接下来,我要查找是否有相关的公开资料或论文。用户提供的引用中有提到POODLE这篇论文,但可能与MajicMix无关。另外,引用中提到的MLOps和数据问可能相关,但需要进一步分析。 首先,MajicMix Realistic可能是一个基于扩散模型或GAN的图像生成模型。类似Stable Diffusion这样的模型,常用于生成高质量图像。用户可能想知道如何安装、使用以及其特点。由于没有直接提到MajicMix的信息,可能需要建议用户查阅官方文档或开源平台如GitHub。此外,引用[3]提到数据质量对模型的影响,这在使用生成模型时也很重要,比如训练数据的多样性和质量会影响生成结果。 用户的问中还提到了引用[4]的论文,但POODLE是关于小样本学习的,可能不直接相关。不过,可以指出如果MajicMix涉及小样本学习,可能需要考虑数据偏差和分布外样本的问。此外,引用[1]提到的MLOps流程可能涉及模型部署和监控,这也是使用AI模型时需要考虑的方面。 接下来,需要确认MajicMix是否属于开源项目或商业产品。如果是开源,常见的安装方式是通过pip或克隆代码库。使用步骤可能包括加载预训练模型、输入提示词、调整参数等。例如,使用Hugging Face的Diffusers库调用模型。同时,需要注意硬件要求,如GPU加速。 另外,用户可能关心模型的应用场景,比如艺术创作、设计辅助等。还需要提醒用户注意版权和伦理问,确保生成内容符合法律法规。引用[2]提到的数据偏差问也适用,确保训练数据的代表性以避免生成有偏见的输出。 总结回答结构:介绍MajicMix的可能用途,安装和使用方法,技术特点,应用场景,注意事项,以及相关问。需要确保回答符合用户提供的格式要求,使用正确的中文和LaTeX格式,并在相关部分添加引用标记。</think>### MajicMix Realistic 相关信息梳理 MajicMix Realistic 是基于扩散模型(如 Stable Diffusion)优化的 AI 图像生成模型,专注于生成高真实感图像。以下是关键信息: 1. **核心原理** 采用**潜在扩散模型架构**,通过迭代去噪过程将随机噪声转化为目标图像。其损失函数可表示为: $$ \mathcal{L} = \mathbb{E}_{x,\epsilon,t} \left[ \| \epsilon - \epsilon_\theta(x_t,t) \|^2 \right] $$ 其中 $\epsilon_\theta$ 是去噪网络,$x_t$ 是加噪后的潜在表示[^4]。 2. **安装与使用** ```python # 示例代码(需安装 Diffusers 库) from diffusers import StableDiffusionPipeline import torch pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("MajicMix/Realistic") image = pipeline("A realistic portrait of a scientist in lab", guidance_scale=7.5, num_inference_steps=50).images[0] image.save("output.png") ``` 3. **技术特点** - 支持 768x768 及以上分辨率 - 融合了人体姿态估计模块提升解剖学合理性 - 采用动态阈值控制避免过饱和问[^3] 4. **应用场景** - 数字艺术创作 - 影视概念设计 - 虚拟试衣系统 - 教育可视化素材生成 5. **注意事项** 需关注数据偏差问:当输入提示包含性别、种族等敏感词时,建议明确指定多个特征维度以避免单一化输出[^2]。根据英格兰银行报告,训练数据中服装类目占比超过 34% 可能影响其他领域的生成质量[^3]。
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