【CTF-MISC-压缩包】脚本实现批量提取压缩包数据
题目2024年春秋杯网络安全联赛冬季赛 - MISC - 压力大写个脚本吧https://www.ichunqiu.com/battalion?t1r78931解题思路打开文件发现一个压缩包一个txt文件txt里有一串密文RkdGR0ZHRkdGR0ZHRkdGR0ZHRkdGR0ZHRkdGR0ZHRkdGR0ZHRkdGR0ZHRkdGR0ZH对密文尝试解密没有可疑信息压缩包有密码用密文解密试一下并没有成功用刚才密文解密的FGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFGFG作为密码解密成功反复用txt里的文件解密后解密压缩包都成功了所以这就是这道题的规律开始写脚本脚本参考大佬脚本原文链接https://blog.csdn.net/2303_76585504/article/details/145216675批量解压逐层解压所有压缩包的文件importzipfileimportosimportbase64 current_diros.getcwd()foriinrange(99,0,-1):password_fileos.path.join(current_dir,fpassword_{i}.txt)zip_fileos.path.join(current_dir,fzip_{i}.zip)withopen(password_file,r)asf:encoded_passwordf.read().strip()passwordbase64.b64decode(encoded_password).decode(utf-8)withzipfile.ZipFile(zip_file)aszf:zf.extractall(pathcurrent_dir,pwdpassword.encode(utf-8))合并密码把所有的txt密码文件合并成一个txt进行分析importosdefmerge_password_files(output_filemerged_passwords.txt,num_files100):withopen(output_file,w)asoutfile:foriinrange(num_files):file_namefpassword_{i}.txtifos.path.exists(file_name):withopen(file_name,r)asinfile:outfile.write(infile.read()\n)else:print(f{file_name}不存在)print(f合并完成路径{output_file})对密码进行分析初步分析先对第一行密文进行Magic发现应该是个PNG文件密文带入将merged_passwords.txt文件放入识别出来是个二维码扫码得到flag答案flag{_PASSWORDs%5Fis_flg!_}

相关新闻

AI电商头花主图生成:Stable Diffusion商业实践

AI电商头花主图生成:Stable Diffusion商业实践

1. 项目背景与核心价值这个头花产品商业化做图项目源于一个很实际的需求:如何在电商平台上用最低成本批量生成高质量产品展示图。作为从业十年的电商视觉设计师,我深知中小商家在商品主图制作上的痛点——请专业摄影师拍摄成本高,自己拍又难以…

2026/7/23 19:59:27阅读更多 →
[具身智能-629]:从单人闭环到五人协同:云端GPU与边缘专用芯片AI开发的本质鸿沟

[具身智能-629]:从单人闭环到五人协同:云端GPU与边缘专用芯片AI开发的本质鸿沟

很多AI开发者都有一个直观困惑:为什么在电脑、云端随便就能跑通的模型,移植到边缘嵌入式芯片后,bug层出不穷、精度断崖下跌、帧率死活不达标?核心答案并非算力差距,而是两套完全不同的AI工程体系、两种截然不同的研发模…

2026/7/23 19:59:27阅读更多 →
RAG(03)——高质量文本分块

RAG(03)——高质量文本分块

为什么你的RAG效果不佳? 核心痛点 LLM强大,Prompt精心调校,但答案仍不准确检索算法和Embedding已优化,却忽略分块(Chunking) 关键结论 “不恰当的分块给模型喂’坏数据”分块质量决定RAG性能的下限 分块的本质 分块的必要性 LM上下文长度限制-向量检索对语义完整性的…

2026/7/23 19:57:21阅读更多 →
多模态大语言模型动态交互与效率优化研究

多模态大语言模型动态交互与效率优化研究

1. 多模态大语言模型(MLLMs)的现状与挑战在2023-2024年的AI领域爆发式发展中,多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)已成为最受关注的研究方向之一。这类模型通过融合视觉、语言等多种模态信息&a…

2026/7/23 21:23:31阅读更多 →
将AI代理嵌入移动应用:Streamlit集成实战

将AI代理嵌入移动应用:Streamlit集成实战

AI代理的消费方式:独立应用、业务触发与嵌入现有系统 构建完成的AI代理需要以合适的方式服务于终端用户。常见的消费方式有三种: 独立应用:代理作为一个独立运行的应用程序,用户直接与之交互。 业务触发:代理通过API或事件被其他系统调用,执行特定任务后返回结果。 嵌入…

2026/7/23 21:23:31阅读更多 →
【代码随想录算法训练营第33天】动态规划part02 |62.不同路径 | 343.整数拆分 | 96.不同的二叉搜索树

【代码随想录算法训练营第33天】动态规划part02 |62.不同路径 | 343.整数拆分 | 96.不同的二叉搜索树

文章目录KEY(1)语法1> 如何初始化有变量的数组:2> 三个数求最大值(2)想清楚问题建模了解二叉搜索树性质:62.不同路径整个代码:63. 不同路径 II (即有障碍版)整个代码:343.整数…

2026/7/23 21:23:31阅读更多 →
深入解析TI C6000 DSP EMIF HOLD/HOLDA总线仲裁时序设计与工程实践

深入解析TI C6000 DSP EMIF HOLD/HOLDA总线仲裁时序设计与工程实践

1. 项目概述与核心价值在嵌入式系统,尤其是基于德州仪器C6000系列这类高性能数字信号处理器的设计中,外部存储器接口(EMIF)是连接DSP核心与外部世界(如SDRAM、Flash、FPGA或ASIC)的关键桥梁。当系统中有多个…

2026/7/23 21:23:31阅读更多 →
TMS320C6418 DSP时序参数深度解析:从理论到硬件设计实践

TMS320C6418 DSP时序参数深度解析:从理论到硬件设计实践

1. 项目概述:为什么DSP时序参数是硬件设计的“生命线”在嵌入式系统,尤其是像TMS320C6418这样的高性能数字信号处理器设计中,我们常常把注意力集中在算法优化、内存带宽和CPU主频上。然而,一个项目能否稳定运行,往往取…

2026/7/23 21:23:31阅读更多 →
低bit量化与投机解码在大模型推理中的优化实践

低bit量化与投机解码在大模型推理中的优化实践

1. 项目背景与核心挑战 在AI大模型推理加速领域,低bit量化与投机解码(Speculative Decoding)是当前最受关注的两项关键技术。华为黄大年茶思屋第137期提出的这个课题,直指两者结合时的核心痛点——当我们将大模型权重压缩到4bit甚…

2026/7/23 21:21:31阅读更多 →
Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

1. 项目背景与核心需求在Go语言开发中,我们经常需要处理静态资源文件的打包问题。无论是Web应用的模板文件、前端资源,还是配置文件、证书等,都需要随程序一起分发。传统做法是将这些文件与编译后的二进制文件放在同一目录下,但这…

2026/7/23 0:56:31阅读更多 →
Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

1. 项目背景与核心价值LDAP(轻量级目录访问协议)作为企业级身份认证的黄金标准,已经服务了超过80%的财富500强公司。我在金融科技领域实施统一认证体系时,发现传统Java方案存在启动慢、内存占用高等痛点。而Go语言凭借其协程并发模…

2026/7/23 0:56:31阅读更多 →
【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:AI面试官实战指南的核心价值与适用场景 AI面试官并非替代人类HR的“黑箱工具”,而是以可解释、可审计、可迭代的方式,赋能招聘全链路的关键基础设施。其核心价值在于将主观经验沉…

2026/7/23 0:56:31阅读更多 →
Chitchatter完整指南:免费开源的终极点对点安全聊天工具

Chitchatter完整指南:免费开源的终极点对点安全聊天工具

Chitchatter完整指南:免费开源的终极点对点安全聊天工具 【免费下载链接】chitchatter Secure peer-to-peer chat that is serverless, decentralized, and ephemeral 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chitchatter Chitchatter是一款革命性的安…

2026/7/23 0:00:28阅读更多 →
从单点好评到指数级传播:AI副业主理人必须掌握的4层口碑渗透模型(含ROI测算表)

从单点好评到指数级传播:AI副业主理人必须掌握的4层口碑渗透模型(含ROI测算表)

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:从单点好评到指数级传播:AI副业主理人必须掌握的4层口碑渗透模型(含ROI测算表) 当AI副业主理人不再仅满足于单次服务交付,而是主动构建可复用、可裂变、可…

2026/7/23 0:00:28阅读更多 →
油泥处理设备哪里能买到

油泥处理设备哪里能买到

油泥处理设备哪里有?这是许多从事油田、炼化、清罐业务的从业者最关心的问题。根据河南三丰环保设备有限公司的行业经验,选购油泥处理设备的核心在于设备能否适配当地环保法规与原料特性,而非单纯看价格。该公司总经理王钦田先生指出&#xf…

2026/7/23 0:00:28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…

2026/7/22 22:56:18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&#…

2026/7/23 18:58:18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…

2026/7/23 18:58:18阅读更多 →