xss-labs闯关

谨溪 谨溪 博客等级 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 3.1k累计阅读 3.1k平均单平台 已同步平台 优快云 微信公众号 微博 知乎 掘金 百家号 博客园 抖音 小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网 我也要 码龄6年
关注
原创 最新推荐文章于 2026-04-07 09:04:37 发布 3.1k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
xss闯关（1-20） XSS（Cross-Site Scripting）是一种常见的Web攻击技术，攻击者通过注入恶意代码，使得在用户访问受到攻击的网站时执行并影响用户的浏览器。XSS攻击通常被用于盗取用户信息、会话劫持、篡改网站内容等非法目的。 阅读详情

目录

level1

level2

level3

level4

level5

level6

level7

level8

level9

level10

level11

level12

level13

level14

level15

level16

level17

level18

level19-level20用闭合的方法已经做不了了，要用flashxss就不再研究了

xss-labs应该是很基础的了非常适合小白上手

 我们点击开始

level1

 通过查看url和页面，很轻易就能知道test是个注入点

直接

<script>alert(1)</script>

很轻松就过关了

level2

来到第二关，我们先尝试一下

 并没有成功我们f12查看页面的来源

 17行中<input name=keyword  value="<script>alert(1)</script>">

我们发现我们输入的代码是直接到了value当中并没有解析那我们尝试把它闭合

像sql注入一样用双引号和尖括号把它闭合 "><script>alert(1)</script>

 成功过关

level3

尝试刚刚输入的，不成功直接看代码

 <input name=keyword  value='&lt;script&gt;alert(1)&lt;/script&gt;'>   

我们可以发现，我们输入的尖括号被过滤掉了

需要一种不需要尖括号也可以执行 alert(1)的语句

我们可以用onclick或者onfocus语句，具体的使用方法可以百度

那么我们就需要先闭合value语句再onclick

<input name=keyword  value=' &lt;script&gt;alert(1)&lt;/script&gt;'>

value是用单引号包裹的，就用单引号闭合,再输入οnclick=alert(1)

'onclick=alert(1)

输入后点击输入框无反应看源代码

发现后面还有一个单引号，直接用//注释掉

'onclick=alert(1)//

输入后点击输入框(onclick的原因)过关

level4

先输入<script>alert(1)</script>测试一下

变成scriptalert(1)/script，过滤掉了<>

直接

'onclick=alert(1)//

不难发现是双引号注入，直接

"onclick=alert(1)//

 过关

level5

继续用老句子测试

发现屏蔽了script但把尖括号放出来了，用onclick发现也被屏蔽了，这时候可以先尝试一下大小写绕过

都不行那我们就需要用<a href='javascript:alert(1)'>

用a标签的href属性执行javascript:伪协议

记得前面要闭合value

"><a href='javascript:alert(1)'>

之后点击图片就能过关

level6

这关我们直接

"><a href='javascript:alert(1)'>

发现href被屏蔽了,我们尝试大小写绕过

"><a HREf='javascript:alert(1)'>

点击直接成功了，所以呀告诉我们遇到被屏蔽之后就先尝试大小写绕过。

level7

第七关我们再把上一题试一试看代码变化

"><a HREf='javascript:alert(1)'>

发现helf 以及script都被屏蔽了，但是这里是消失了，我们可以尝试重写绕过

直接用<script>alert(1)</script>尝试

重写script,记得前面闭合value以及后面注释掉多余的

"><scrscriptipt>alert(1)</scscriptript>//

 直接过关

level8

先进到这一关，发现和前几关有些不一样，那我们老实点<script>alert(1)</script>，看看屏蔽了啥

script和尖括号都被屏蔽了切换大小写也都没用

这道题会把我们输入的连接传给下面

看到前面 a helf就能想到a href=javascript:alert(1)

那我们直接传入javascript:alert(1)

发现会被屏蔽那么我们把它实体化编码

&#x6A;&#x61;&#x76;&#x61;&#x73;&#x63;&#x72;&#x69;&#x70;&#x74;&#x3A;&#x61;&#x6C;&#x65;&#x72;&#x74;&#x28;&#x31;&#x29;

 点击友情链接接，直接成功

level9

测试之后发现它会判断我们输入的是否为合法的链接

我尝试把百度的网站贴进去发现竟然也失败了，后来发现他只能输入http://而不能用https://

最后输入http://baidu.com发现是成功了，所以这关应该是会检测输入的内容中是否有http://

那么我们将javascript:alert(1)的实体编码加到http://前面

&#x6a;&#x61;&#x76;&#x61;&#x73;&#x63;&#x72;&#x69;&#x70;&#x74;&#x3a;&#x61;&#x6c;&#x65;&#x72;&#x74;&#x28;&#x31;&#x29;//http://

点击友情链接 成功！

level10

首先进入这一题，发现没有输入框，那么我们再次用hackbar

先简单测试一下

发现尖括号被过滤了，使用οnclick=alert(1)

但并没有任何的反应，我们继续看代码，发现

<input name="t_link"  value="" type="hidden">
<input name="t_history"  value="" type="hidden">
<input name="t_sort"  value="" type="hidden">

 可以看到它的type是hidden是被隐藏了

那么我们直接在hackbar中把keyword换为t_link,t_history,t_sort依次尝试

当输入的内容为

t_sort=" onclick=alert(1)//

因为它的type为hidden所以没办法触发事件

我们将它的type改为text,再将后面的注释掉

" onclick=alert(1) type="text"//

 点击输入框，过关

level11

进入到这关，和上一关类似 ，但是多了一个t_ref，而且还保留着上一关的地址

在t_sort先测试一下看屏蔽了什么发现屏蔽了尖括号和双引号

但是将t_sort改为t_ref却没有反应，于是我返回10关重新过关看到了t_ref

那么突破口就应该在t_ref当中，我们抓个包看看

我们发现Referer的内容就是t_ref显示的内容

那么我们在referer中注入

"onclick=alert(1) type="text"//

成功过关

level12

进入题目

发现这道题和11题相似，多了一条t_ua，内容是当前浏览器的属性

我们继续burp抓包

 我们直接修改User-Agent

"onclick=alert(1) type="text"//

level13

这关一看多出的t_cook就知道是在cookie当中注入了

抓包注入

注意不能删掉cookie当中的user=

user="onclick=alert(1) type="text"//

level14

刚进14关我以为怎么了呢连图都消失了

 看了半天源码也不知道是怎么了，一查发现是关卡坏了，那没事了

下一关

level15

进来以后先抓个包吧

 应该是src注入

 但是发送的数据会传入到ng-include

那我们就先了解一下什么是ng-include

ng-include 指令用于包含外部的 HTML 文件。

包含的内容将作为指定元素的子节点。

ng-include 属性的值可以是一个表达式，返回一个文件名。

默认情况下，包含的文件需要包含在同一个域名下。

意思是它会返回到一个当前文件的html当中

那么我们输入level1.php来到第一关

咦不动呢

查了资料题坏了，下一关

level16

来到第16关

首先测试一下

script被屏蔽了，大小写，重写都无法绕过

那么我们换个标签注入

 空格被&nbsp替代了

用回车的url编码来替代

<img%0Asrc=1%0Aonerror=alert(1)>

成功通关

level17

来到 17关

看看源码

 试了几遍发现<embed src=xsf01.swf?a= 这里有注入

这里是embed导入swf文件

这里添加一个onmouseover事件鼠标指针移动到图片后执行Javascript代码：

前面要加一个空格才行

level18

和17题一样，还没来得及截图就结束了

level19-level20用闭合的方法已经做不了了，要用flashxss就不再研究了

标签
#xss #前端 #web安全 #安全
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
XSS-labs（1-10）闯关详解 通过查看可以知道本关与上一关的不同，在于转换后的内容不同，虽然添加了大小写转换，但是因为转换后，字符被转换为空字符，所以转换后的字符如何仍可以组合成，那么就可以绕过该防御机制。进入第八关后，发现无法构造闭合，采用是采用了htmlspecialchars($str)函数，而且闭合方式是双引号，所以input中无法注入，但是在连接里面是有地方可以注入的。右键查看源代码，发现我们输入的>,......... 阅读详情

相关推荐

XSS漏洞：xss-labs靶场通关

xss-lab是一个旨在帮助安全研究人员、开发人员和安全爱好者学习和理解跨站脚本攻击（XSS）的项目。它通常包括一系列设计精良的实验室环境，用于模拟真实世界中可能遇到的XSS漏洞场景。这些实验室环境通常包括各种不同类型和难度级别的XSS漏洞，以帮助学习者逐步提高他们的技能。 通过xss-lab项目，用户可以学习如何利用XSS漏洞来攻击网站、窃取用户信息、执行恶意代码等。同时，用户也可以学习如何防御和修复这些漏洞，从而提高网站的安全性。 xss-lab项目的目的是通过实践操作的方式来加深对XSS攻击的理解

qq_68163788的博客 4101

xss闯关详解

xss前18关详解

m0_73189964的博客 1799

XSS-labs-master闯关1-10 writeup

XSS-Challenge 1-20闯关 Writeup 今天来给大家分享一下Xss challenge1-10，XSS在web安全里面也算是一个比较常见的漏洞。喜欢的小伙伴记得点个赞哦！ xss-level1: 第一关没什么好说的，反射型xss，用常规的xss弹框语句即可。 payload:<script>alert(1)</script> xss-level2: 查看源码 发现搜索框中的输入的特殊字符会被转换为html实体 这里我们查看前端代码，不能直接数据js语句，要闭合前面

weixin_41487522的博客 1099

XSS漏洞靶场闯关

boomer=<a id=ok href="javascript:alert(1337)">这里的意思是我们a这个标签，id=ok使得让后面href中的代码放在ok中2秒后自动执行，但这里我们使用的javascript没有任何变化是这个不在白名单内，我们就可以使用这个框架中的白名单中的一些协议，我在github中查到的有mailto、tel、cid、sms等……在action这里存在一个尾协议的事情，。"，这里jeff=后面跟的可以为其他的都没关系，主要是后面要进行一个闭合执行我们的alert(1337)

m0_65858385的博客 1504

【ROS2】Arduino系列之机器人底盘实现

介绍ros中提供的一个已经封装了的模块: ros_arduino_bridge，该模块由下位机驱动和上位机控制两部分组成，通过该模块可以更为快捷、方便的实现自己的机器人平台

guilin 1483

高分思路！挑战7天完成一篇网状meta DAY1-7

PASSION！继续析挑战，7天完成一篇网状meta分！

MR_SCI_help的博客 786

XSS-labs闯关挑战

竟然只剩下了一个双引号，那么标签的东西肯定是用不了了，那就试试单击事件，但是既然是单击事件，那我们还需要点击，那这个hidden的属性依旧需要删掉。这一把单纯哟个实体转换就不行了，会告诉我们输入的链接不合法，如果我们输入正常的链接就不会爆出这样的问题，哪这两者差别在哪里呢，差别就在于是否存在。我们可以看到，两个参数都写在了这里，并且参数的值并没有添加双引号，我们也就不用考虑双引号的闭合绕过的问题，直接上payload。这样的内容对吧，就根据这个我们就没法成功，那现在我们知道了，我们就去再尝试一下。

没有网络安全就没有国家安全 842

基于MATLAB/Simulink与WSL2的ROS2实时联合仿真实践

本文详细介绍了基于MATLAB/Simulink与WSL2的ROS2实时联合仿真实践。通过环境配置、PX4仿真环境搭建、自定义消息生成、Simulink通信实现及实时优化等步骤，提供了完整的无人机位置控制案例，帮助开发者实现高精度的实时联合仿真。

red88的博客 203

靶场xss-labs闯关系列（1）

XSS-Labs 靶场是一个专注于跨站脚本攻击（XSS）教育和训练的平台：可以从 GitHub 上下载源码，地址为，然后在本地进行搭建部署，搭建过程可参考相关的技术文档和教程。

2301_80632538的博客 665

银河麒麟（桌面版/服务器版）远程桌面配置全攻略：XRDP与VNC实战指南

本文提供了银河麒麟操作系统（桌面版与服务器版）配置远程桌面的完整实战指南。详细对比并演示了XRDP与VNC两种主流方案的安装、配置与连接步骤，涵盖从环境准备、软件安装、服务启动到客户端连接的全过程，并针对常见的黑屏、连接失败等问题给出了有效的排坑解决方案，帮助用户实现跨平台的便捷图形化远程管理。

b0c1d2的博客 809

C# CAD2016 多边形顶点按方向重新排序

这样，通过以上步骤，我们找到了一个多边形的一个候选起始顶点（可能位于西北方向），并且已经获取了该多边形的边界框信息，这些信息对于后续判断顶点排列顺序及处理其他相关问题具有重要意义。完整地处理八个方向（东北、东南、西南、西北、北、南、东、西），我们可以创建一个方法来获取多边形相对于给定点的最近顶点及其对应的方向。对象（或类似的多边形表示方式），其中包含了多边形的顶点。//附送AI 图片无版权 随意用 龙年大吉大利。

转眼之间 一路有你 1355

XSS——labs闯关

将上述 Payload 输入到表单中并提交，页面加载时触发 XSS 弹窗。：将上述 Payload 输入到表单中并提交，鼠标悬停时触发 XSS 弹窗。：将上述 Payload 输入到表单中并提交，页面加载时触发 XSS 弹窗。：将上述 Payload 输入到表单中并提交，页面加载时触发 XSS 弹窗。：用户输入的内容被插入到 HTML 中，但部分关键词被过滤。：用户输入的内容被插入到 HTML 中，但部分关键词被过滤。：用户输入的内容被插入到 HTML 中，但部分关键词被过滤。

2402_88119355的博客 776

华为数通方向HCIP-DataCom H12-831题库(多选题：121-140）

华为数通HCIP H12-831多选题

didiplus 1291

Xss-labs闯关总结

文章目录前言：Level 1 无过滤机制查看后台源码：通关代码：Level 2 闭合标签查看后台源码：通关代码：Level 3 单引号闭合 + 添加事件查看后台源码：通关代码：Level 4 双引号闭合 + 添加事件查看后台源码：通关代码：Level 5 新建标签查看后台源码：通关代码：Level 6 大小写绕过查看后台源码：通关代码：Level 7 双写绕过查看后台源码：通关代码：Level 8 编码绕过查看后台源码：通关代码：Level 9 检测关键字查看后台源码：通关代码：Level 10 隐藏信息查

未完成的歌~的博客 9010

JAVA：Spring Boot 集成 LibreOffice 实现文档在线转换服务

本文介绍了在企业级应用开发中使用LibreOffice实现文档格式转换的技术方案。通过对比分析商业库、纯Java方案和云服务API的优缺点，重点阐述了LibreOffice在格式兼容性、转换质量和零成本方面的优势。文章详细说明了环境准备步骤，包括Windows/Linux系统安装LibreOffice、解决中文乱码问题以及Docker部署方案。最后提供了Spring Boot项目的基本配置，包括Maven依赖和application.yml配置文件，为构建稳定高效的文档转换服务奠定基础。

木头 519

EtherCAT从站EEPROM组成信息详解（2）：字8-15产品标识区

以实际的从站EEPROM数据为例，参照EtherCAT的SII规范，详细分析了从站EEPROM字8-字15的产品标识区内容组成。

kevin1499的博客 718

xss-labs靶场闯关1-8

alert()

2301_81647718的博客 414

efm32 入门.pdf

本PDF共计22页，介绍的是操作驱动API，下载与否自己斟酌。

XSS-labs-master闯关11-20 writeup

XSS-Challenge闯关11-20 writeup 今天接着上次的1-10，跟大家分享一下XSS-challenge的11-20关。喜欢的小伙伴记得点个赞哦！ xss-level11: 查看源码： 可以看出和上一关一样，隐藏了表单使得前端看不到。这一关的突破口在于 $_SERVER['HTTP_REFERER'] 这个代码可以获取http请求头中的referer，所谓referer就是指当前页面是从哪里来的。源码中可以看出，只过滤了尖括号，可以使用javascript伪协议来绕过。 打开burp抓包：

weixin_41487522的博客 933

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

【XSS】xss-labs小游戏闯关

XSS闯关小游戏前言0X01 实验介绍0X02 实验目的下载链接第一关第二关第三关第四关第五关第六关第七关第八关第九关第十关第十一关第十二关第十三题第十四关第十五关第十六关第十七关第十八关第十九关第二十关总结 前言 0X01 实验介绍 为不和层叠样式表(Cascading Style Sheets, CSS)的缩写混淆。故将跨站脚本攻击缩写为XSS。 XSS原理： 恶意web用户将代码植入到提供给其它用户使用的页面中，如果程序没有经过过滤或者过滤敏感字符不严密就直接输出或者写入数据库。合法用户在访问这些页

Z_David_Z的博客 1503

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

XSS——labs闯关（前四关）

输入框的内容会被显示在页面上，但由于存在转义，需要构造闭合标签或属性来绕过。函数处理，但未对单引号进行编码，因此可以利用单引号闭合属性并注入事件。：将 Payload 输入到表单中并提交，点击输入框使其获得焦点，触发。：将 Payload 输入到表单中并提交，点击输入框使其获得焦点，触发。：与第三关类似，但此时外围是双引号，需要使用双引号闭合并注入事件。：将 Payload 输入到表单中并提交，点击输入框触发事件。参数值为上述 Payload。参数中注入 XSS 代码。：在浏览器地址栏中修改。

2402_88119355的博客 342

XSS-labs闯关记录

xss挑战之旅闯关记录

Echo__h的博客 529

XSS靶场闯关(xss-labs)

对数据进行了是否含有http://做了判断，并对关键字做了替换，把数据加到了a标签的href属性中，在属性中的数据可以考虑编码，并利用js的注释符//注释掉http://当前页面上有两个输出地方，一个输出到了h2标签，后台进行了实体编码，另一个输出到input标签的value属性，没有进行html实体编码，考虑闭合input标签。对on，script进行了替换，将数据加到了input标签的value属性中，没有进行实体编码处理，可以考虑a标签的href属性，可以直接写伪协议。

小郑的博客 2619

XSS labs 闯关大合集

XSS labs 闯关大合集 level 1 首先，一进入页面，我们发现图片中说：欢迎用户test ，结合我们看见url栏中 name=test 我们就会怀疑 网页将 name参数的值回显到页面中 我们尝试一下，让 name=hcj 查看回显。 查看页面源代码： <!DOCTYPE html><!--STATUS OK--><html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html

m0_62879498的博客 4306

XSS-labs闯关总结

xss-lab闯关个人总结及PortSwigger实验室

m0_70976675的博客 317

渗透测试之---xss-labs闯关【1-14关】

万能检测语句 <SCRscriptIPT>’”()Oonnjavascript 这条语句将给我们本次的闯关之旅带来极大的帮助 第一关 [Payload:<script>alert(/pig/)</script>] 首先看到了有查询字符串，我们心花怒放了。 先万能检测一下 好家伙啥都没有过滤，那就很easy了 第二关 [payload: ”>&......

qq_43168364的博客 3487

xss-labs闯关【1-11】

这篇文章记录了XSS漏洞实验的11个关卡测试过程。每关通过不同方式绕过过滤机制，最终触发XSS弹窗：前五关使用基本脚本注入；六、七关利用大小写和字符过滤绕过；八关采用16进制编码；九关结合合法URL；十关通过属性覆盖；十一关修改Referer头实现注入。测试过程中使用了伪协议、事件处理器、字符编码等多种技术，展示了XSS攻击的多样化手法和防御的复杂性。通过逐步分析过滤机制并寻找突破口，最终成功完成所有关卡测试。

2302_80252080的博客 885
上一篇： ctfhub fastcgi
下一篇： pikachu靶场 xss漏洞
点赞 1
评论 0
书签 书签 0
谨溪
谨溪
博客等级 码龄6年 61粉丝 9原创
+ 关注
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值