ctf竞赛解题1
题目1Web安全挑战题目描述 本次实验目标地址为 http://example.com/login页面部署了基础登录功能通过用户名和密码表单校验用户身份。本次任务旨在挖掘页面安全漏洞绕过登录验证机制成功获取系统 Flag。解题步骤1. 信息收集。访问目标登录页面查看网页结构、表单提交逻辑以及前端源代码全面排查页面存在的安全缺陷与输入漏洞。2. 漏洞分析。在源码审计过程中发现页面密码输入位置未对特殊字符和脚本语句做过滤处理存在典型的跨站脚本XSS漏洞允许前端恶意代码执行。3. 构造攻击载荷。结合漏洞特点构造恶意脚本实现读取页面 Cookie 并自动转发至攻击服务器从而窃取用户会话信息。4. 提交攻击并监听流量。将编写好的恶意脚本填入密码输入框并提交表单触发 XSS 执行同时开启攻击服务器监听等待接收前端回传的 Cookie 数据。5. 获取 Flag。由于系统采用 Cookie 维持用户登录会话攻击者成功窃取有效 Cookie 后可伪造合法用户身份绕过登录验证访问后台保护页面最终获取 Flag 内容。

相关新闻

Windows Administrator账户:开启、使用与安全关闭的完整指南

Windows Administrator账户:开启、使用与安全关闭的完整指南

1. 为什么需要Administrator账户?Windows系统中的Administrator账户就像一把万能钥匙,拥有对系统的完全控制权。这个账户默认处于禁用状态,主要是出于安全考虑。想象一下,如果每个人都能随意使用这个账户,系统就像一座…

2026/7/6 12:21:20阅读更多 →
Linux DMA-API 实战:流式映射与一致性缓冲区的性能权衡

Linux DMA-API 实战:流式映射与一致性缓冲区的性能权衡

1. 理解Linux DMA-API的核心概念第一次接触Linux DMA-API时,我被各种映射类型和缓冲区选项搞得晕头转向。经过多年在高性能网卡和存储控制器驱动开发中的实践,我发现关键在于理解两种核心机制:流式映射(Streaming Mapping&#xf…

2026/7/6 12:21:20阅读更多 →
Alpine Linux轻量级桌面实战:Xfce部署与中文环境全攻略

Alpine Linux轻量级桌面实战:Xfce部署与中文环境全攻略

1. Alpine Linux与Xfce桌面环境简介Alpine Linux以其极简设计和轻量级特性在开发者社区中广受青睐。这个基于musl libc和BusyBox的发行版,默认安装仅占用130MB存储空间,堪称Linux界的"瑞士军刀"。不同于Ubuntu、Fedora等主流发行版&#xff0c…

2026/7/6 12:21:20阅读更多 →
GB/T 7714-2015 参考文献格式:3个主流学术引擎(知网/万方/谷歌)自动导出对比与纠错

GB/T 7714-2015 参考文献格式:3个主流学术引擎(知网/万方/谷歌)自动导出对比与纠错

GB/T 7714-2015参考文献格式:三大学术引擎自动导出功能深度评测与纠错指南在学术写作的严谨世界里,参考文献格式的规范性往往决定着论文的第一印象。GB/T 7714-2015作为中文期刊最常用的参考文献标准,其细节要求之精确常让研究者头疼——从作…

2026/7/6 13:26:26阅读更多 →
Spark核心:深入理解RDD pipeline

Spark核心:深入理解RDD pipeline

1. 引言:为什么要理解RDD Pipeline? 在Spark中,RDD的转换操作通常不会立即执行,而是构建出一个计算链路。这种“惰性求值”的特性是Spark性能优化的基石。理解RDD Pipeline,也就是RDD的依赖关系和Stage划分机制,能帮助我们编写更高效的Spark程序,有效避免数据倾斜和重复…

2026/7/6 13:26:26阅读更多 →
从“酸辣土豆丝”到“马铃薯做法”:手把手教你用 RAG 实现语义搜索

从“酸辣土豆丝”到“马铃薯做法”:手把手教你用 RAG 实现语义搜索

当用户搜“马铃薯怎么做”时,传统搜索还在执着地匹配“马铃薯”三个字;而语义搜索已经聪明地把“酸辣土豆丝的做法”推到了第一位。这背后,就是 RAG 的魅力。写在前面前几天,一个朋友问我:“你们的搜索怎么这么笨&…

2026/7/6 13:26:26阅读更多 →
MediaPipe BlazePose 33关键点实战:Python+OpenCV 实现深蹲计数与角度可视化

MediaPipe BlazePose 33关键点实战:Python+OpenCV 实现深蹲计数与角度可视化

MediaPipe BlazePose 33关键点实战:PythonOpenCV 实现深蹲计数与角度可视化在健身领域,准确的动作计数和姿势分析是提升训练效果的关键。传统方法依赖人工观察或穿戴式设备,而基于计算机视觉的解决方案正逐渐成为更高效的选择。本文将带你从零…

2026/7/6 13:26:26阅读更多 →
第48期 OpenAI的钱都花哪了?Capex支出全景调研

第48期 OpenAI的钱都花哪了?Capex支出全景调研

📢 本文同步发布于「阿水助理小Q」,每日一篇AI基础设施深度分析,欢迎关注。 OpenAI的钱都花哪了?Capex支出全景调研 如果你关注AI行业,一定听过一个数字——OpenAI计划2026年在计算上花500亿美元。这不是大模型训练的成…

2026/7/6 13:26:26阅读更多 →
可视化任务与分析(学习笔记)

可视化任务与分析(学习笔记)

本文根据北京大学公开课《数据可视化》(共63讲)的学习笔记整理而成,课程链接: 【公开课】北京大学:数据可视化 这篇笔记是我在学习过程中,围绕课程中可视化任务分析这一核心模块所做的整理,重点…

2026/7/6 13:21:25阅读更多 →
从GitHub安全案例解析常见漏洞与防护实践

从GitHub安全案例解析常见漏洞与防护实践

1. 项目概述:从GitHub Trending看安全实战 最近在GitHub Trending上看到一个项目,叫 skills4/skills ,它因为一些安全漏洞案例被大家讨论。这其实是一个挺典型的场景:一个旨在展示或教授某种技能的仓库,本身却成了安…

2026/7/6 4:26:20阅读更多 →
MLT 2026启示:因果推理与概率建模驱动下一代LLM应用

MLT 2026启示:因果推理与概率建模驱动下一代LLM应用

# MLT 2026启示:因果推理与概率建模驱动下一代LLM应用## 一、背景与挑战:从“黑箱预测”到“可信推理”2026年6月,第7届机器学习与趋势国际会议(MLT 2026)将在悉尼召开。会议议程中,“因果与可解释机器学习…

2026/7/6 2:48:33阅读更多 →
通达OA SQL注入漏洞深度剖析:从手工注入到自动化利用与防御

通达OA SQL注入漏洞深度剖析:从手工注入到自动化利用与防御

1. 项目概述与漏洞背景最近在梳理一些历史OA系统的安全风险时,通达OA v11.6版本中的一个老漏洞又进入了我的视线。这个漏洞位于/general/bi_design/appcenter/report_bi.func.php文件中,是一个典型的SQL注入点。虽然这个漏洞的利用方式看起来并不复杂&am…

2026/7/6 0:10:35阅读更多 →
Seraphine:基于LCU API的英雄联盟智能游戏助手技术解析与应用指南

Seraphine:基于LCU API的英雄联盟智能游戏助手技术解析与应用指南

Seraphine:基于LCU API的英雄联盟智能游戏助手技术解析与应用指南 【免费下载链接】Seraphine 英雄联盟战绩查询工具 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/Seraphine 技术架构先行:官方接口的合规应用 你是否曾在BP阶段手忙脚乱&#x…

2026/7/6 0:03:39阅读更多 →
多协议远程连接管理工具mRemoteNG:告别混乱,统一你的远程桌面管理

多协议远程连接管理工具mRemoteNG:告别混乱,统一你的远程桌面管理

多协议远程连接管理工具mRemoteNG:告别混乱,统一你的远程桌面管理 【免费下载链接】mRemoteNG mRemoteNG is the next generation of mRemote, open source, tabbed, multi-protocol, remote connections manager. 项目地址: https://gitcode.com/gh_m…

2026/7/6 0:03:39阅读更多 →
COUNT(DISTINCT) 与 GROUP BY 去重统计:5 亿数据量下的性能实测与选型指南

COUNT(DISTINCT) 与 GROUP BY 去重统计:5 亿数据量下的性能实测与选型指南

COUNT(DISTINCT) 与 GROUP BY 去重统计:5 亿数据量下的性能实测与选型指南在数据分析和处理领域,去重统计是最基础也是最频繁使用的操作之一。当数据量达到亿级规模时,不同的去重统计方法在性能上可能产生天壤之别。本文将基于 5 亿行数据的实…

2026/7/6 0:03:39阅读更多 →
YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

如果你在部署 YOLOv8 时,发现推理速度只有可怜的 1-2 FPS,而别人的演示视频却能跑到 30 FPS 以上,那么问题很可能不在模型本身,而在于你的整个处理链路。很多开发者拿到一个训练好的 YOLOv8 模型后,会直接使用官方示例…

2026/7/6 4:45:01阅读更多 →
Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

1. 从零到一:为什么你需要了解 Coze 和 Dify?如果你对 AI 应用开发感兴趣,但一看到“大模型”、“智能体”、“工作流”这些词就头疼,觉得门槛太高,那这篇文章就是为你准备的。很多开发者,包括我自己&#…

2026/7/6 4:45:01阅读更多 →
AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

做自媒体的朋友应该都有体会:配图一直是个让人头疼的问题。2026年,AI生图工具已经非常成熟了,但工具太多反而不知道怎么选。以下是截至2026年6月我对主流AI生图工具的实测对比。Midjourney V8.1:速度之王2026年6月11日&#xff0c…

2026/7/6 4:45:03阅读更多 →