我用着差不多的套路收拾差不多的骗子过着差不多的又一天!

作者:阿甫哥哥

原文来自:https://bbs.ichunqiu.com/thread-43500-1-1.html

前言

我是差不多先生,作为一个不打游戏的人来说,游戏带来不了多大的快感....

我过着差不多的日子,吹着差不多的牛逼,写着差不多的代码,有着差不多的朋友圈,花着差不多的闲钱,差不多的又过了一天,skrskr


我正准备过着差不多的夜生活,收到一个我同学差不多的信息,说是绝地求生差不多的活动,我作为一个差不多的伪白帽,我关了那个差不多的窗口,But,作为他差不多的同学,我点了那差不多的钓鱼,又玩起了那差不多的套路,skrskr

 

正文

打开那个短网址http://dwz.cn/O*****Mm,跳转到了一个域名上http://www.**qq.com/

首先,先来一波差不多的信息收集,对,没错,我先查了他的whois,很幸运,他没有开启隐私保护,他的姓名,吴*财(从名字就可以看出来,很缺钱),邮箱:2******[email]22@qq.com[/email]

有木有CDN,验证一波??香港服务器....这种非法站,用香港的很正常....

端口开放检测

目录扫描,找一波后台,cool,找到了后台,

其他的文件卵用都没有,所以,只好从后台下手了/*admin/index.php

看他这个后台,我心里活动是这样的

看到了客服的qq,就是之前whois上的那个qq:2*****22

我慌了,POST注入尝试一波

不存在注入??XSS盲打走一波,把能插的地方,全插一遍

What??应该是有差不多的安全软件在网站上

但是我不好受,我也不能让他好受,所以,上Python

file:///C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps931.tmp.png

在登录处,我发现,只要是数字就行

Burp抓包,发现就3个参数u,p,bianhao

所以,我用Python生成一堆随机的qq号跟密码,然后利用requests来循环 POST 垃圾数据到对方的服务器,让他也找不到哪个是真的号,哪个是假的,啊哈哈哈

好了,想不到了,决定去看中国新说唱,让我炸起来,skrskr

啊哈哈,突然想到了,备份文件.....

站长可能没有删备份文件,于是我换了一个扫这个的字典,又是一波乱扫

这就很cool了,下载了这个data.zip发现里面竟然是install.sql

打开,翻翻数据

Md5解密

密码coolboy,卧槽,Are you kidding me??

额,好吧,找到safecode了,而且没有加密,开心

啊哈哈,这个safecode我第一眼看,身份证号,但是数了一下,14位,不够

352**020***527

不管了,先登录了后台再说

除了我批量提交的100000条,至多有73名受害者,不算太多....

批量提交的效果是这样的

数据太多了,涉及其他受害者的隐私,所以其他的我就不截图了...

看他没导出数据,所以接下来做的就是立马删除数据

准备修改密码的时候,发现

坑逼,改不了密码,卧槽,心态崩了

既然改不了密码,那行吧,我认了..想办法,getshell

没有上传的地方,任意执行啥的也搞不到...

想到了3306,21端口还没有用到

3306貌似不允许远程连接,放弃

21端口,FTP服务走一波

用字典生成,生成了一波很差不多的用户名,很差不多的密码

用户名就是ftp加qq号

密码就是他名字简称加那个safecode

定位,必须定位一波!!

所以,我又用了阿釉的方法

把xss代码插到了后台那

加他qq,了解一波,并开始一波套路

空间关闭,百度qq号,只有一些网站类似这样的黑页...

说实话,我觉得这html写的还没有txt好看,啊哈哈

开始套路他登录后台

现在的年轻人真的是,可以,很牛逼,上来就是打技术

然后打到了,现在的人真的是离不开手机了...

丢到经纬度查询的地方

定位到了这

福建省宁德市**区****村

过了一会,他又来找我了,真的是年少轻狂

气炸了,写黑页,挂上去,卧槽,这种人必须教训

我忽然有了一个很大胆的猜测,我怀疑啊,

他的safecode就是身份证的前14位

我既然知道他的姓名,所以来一波爆破,我用了Crazyman_Army表哥的接口

前14位+从0000到9999,验证与名字是否符合,符合就返回,于是我写了一个python程序,这个接口较敏感,就不公开了

爆破了出来,太cool了

接着,去查身份证照片

卧槽,简直是完美了,接下来,我要找个最炫的黑页,去装逼,啊哈哈哈

等不到空格表哥炫酷炫到超过最炫民族风的黑页了,只好用这个了

另外把服务器上其他的东西删了,再挂上黑页

去教育一下这个小黑客吧

这态度转变的,卧槽,简直就是720度托马斯全旋

反思与总结

小黑客,不公布啥信息了,我还是有着peace and love的,作为祖国的一棵绿萝,我还是得好好的保护未来祖国的花朵的,啊哈哈哈

大家在互联网上行走,还是要做好自己的个人信息保护..最好不要用同一套密码,不要把自己的隐私数据(身份证号之类的)放在互联网上

 

点击“阅读原文”即可下载文章中所用工具哦~

 

### 解决微积分和数学问题的通用代码或算法 #### 微积分中的数值方法 对于微积分问题,通常可以通过数值分析的方法来近似解决问题。以下是几种常见的数值方法: 1. **数值微分** 数值微分用于估计函数在某一点处的导数。一种简单的方式是利用差商公式: \[ f'(x) \approx \frac{f(x+h)-f(x)}{h} \] 这种方法被称为前向差分法[^1]。 2. **数值积分** 对于无法解析求解的定积分,可以采用数值积分技术。常用的有梯形法则、辛普森法则等。例如,梯形法则表示为: \[ \int_a^b f(x)\,dx \approx \frac{h}{2} \left( f(a)+2\sum_{i=1}^{n-1} f(x_i) + f(b) \right), \] 其中 \( h=\frac{b-a}{n} \),\( x_i=a+ih \)[^1]。 3. **常微分方程 (ODE)** 常见的数值解法包括欧拉法、龙格库塔法等。以四阶龙格库塔法为例,其更新公式如下: ```python def runge_kutta_4(f, y0, t0, tn, n): h = (tn - t0) / n t = t0 y = y0 result = [(t, y)] for _ in range(n): k1 = h * f(t, y) k2 = h * f(t + h/2, y + k1/2) k3 = h * f(t + h/2, y + k2/2) k4 = h * f(t + h, y + k3) y += (k1 + 2*k2 + 2*k3 + k4) / 6 t += h result.append((t, y)) return result ``` #### 遗传算法的应用 虽然遗传算法主要用于优化问题,但在某些情况下也可以用来解决复杂的微积分问题。例如,在寻找复杂函数的最大值或最小值时,遗传算法能够有效地探索解空间[^2]。 以下是一个简单的遗传算法实现框架,可用于最优化问题: ```python import random def genetic_algorithm(population_size, fitness_function, mutation_rate, generations): population = initialize_population(population_size) for generation in range(generations): scores = [fitness_function(individual) for individual in population] selected_parents = select_parents(population, scores) offspring = crossover(selected_parents) mutated_offspring = mutate(offspring, mutation_rate) population = replace_population(population, mutated_offspring) best_individual = max(population, key=lambda ind: fitness_function(ind)) return best_individual def initialize_population(size): # 初始化种群 pass def select_parents(population, scores): # 根据适应度选择父代 pass def crossover(parents): # 实现交叉操作 pass def mutate(individuals, rate): # 实现变异操作 pass def replace_population(old_pop, new_pop): # 替换旧种群 pass ``` 此代码仅为模板,需根据实际问题调整各部分逻辑。 --- #### 结合两种方法的优势 当面对既涉及微积分又需要全局搜索的问题时,可尝试将传统数值方法与现代启发式算法相结合。例如,先用遗传算法粗略定位可能的极值区域,再用牛顿迭代法精确逼近最优解。 ---
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