前言 这两天在HDCTF遇到了Quine注入的考点,刚开始接触CTF的时候也在记不清哪个新生赛遇到了,这里记录一下 Quine是什么 quine是一种计算机程序,它不接受输入并产生自己源代码的副本作为唯一的输出 纪念美国哲学家奎恩(Willard Van Orman Quine)而命名 通常,用于在任何编程语言中创建一个自产生程序(Quine)在程序中具有两部分,一是用于执行实际打印的代码,二是表示代码文本形式的数据 这里给出几个python3的Quine示例 a = 'a = {}{}{}; print(a.format(chr(39), a, chr(39)))'; print(a.format(chr(39), 在刚刚构造的Quine中 Quine: REPLACE('str',编码的间隔符,'str') str: REPLACE("间隔符",编码的间隔符,"间隔符") 这里str中的间隔符使用双引号的原因是, trick | ch3ns1r https://stackoverflow.com/questions/4006189/quine-self-producing-sql-query 维基百科 Quine
在编程语言理论的背景下,quine 是打印自己源代码的计算机程序。一个简单的 quine 示例是空字符串,在大多数语言中,编译器会转换为空字符串。 研究者在建立 quine 时采取了同样的策略。研究者没有让 quine 直接输出其权重,而是设置它输入一个坐标(以 one-hot 编码的方式),输出该坐标的权重。 Vanilla Quine 研究者将 vanilla quine 定义为一个前馈神经网络,其唯一的工作是输出自身的权重。 ? 图 2:未经 one-hot 编码的 quine 的权重和权重预测 log 标准化图示 辅助 Quine 研究者将辅助 quine(auxiliary quine)定义为一个除了自我复制之外还解决一些辅助任务的 vanilla quine。
-- used for sharing only --> <title>MATRIX QUINE - 187 Bytes of HTML and JavaScript</title> <meta name="viewport" content="width=300, initial-scale=1" /> <meta name="description" content="An animated <em>quine</em> <meta name="twitter:card" content="summary_large_image"> <meta name="twitter:title" content="Matrix <em>Quine</em> "> <meta name="twitter:description" content="An animated <em>quine</em> by Martin Kleppe (aka @aemkei) that renders "> <meta name="twitter:image" content="https://aem1k.com/matrix/<em>quine</em>/preview.png">
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Quine program Output the source of the program. fmt" func main() { fmt.Printf("%s%c%s%c\n", s, 0x60, s, 0x60) } var s = ` 另一种写法: //go:embed 入门[2] Quine 利用 go:embed 我们可以轻松实现 quine 程序: package main import ( _ "embed" "fmt" ) //go:embed quine.go
自输出程序(Quine) 解释一下,所谓自输出程序(Quine),就是程序的输出和程序的代码一模一样,直接用哲学家Quine命名。 这样的程序也需要写?怎么感觉是在学习写病毒呢? 每一种编程语言只要是图灵等价的(当然,其实这个条件很基本),就可以通过不动点存在定理推出Quine是一定存在。记载中,上世纪60年代诞生了第一个Quine,用Atlas Autocode编写。 对于Scheme,可能的最短的Quine如下: ((lambda (x) `(,x ',x)) '(lambda (x) `(,x ',x))) 标准库的部分实现 思考所学语言的一些标准库的实现
研究人员建立了一个用于产生网络权重的前馈“vanilla quine”网络。 vanilla quine网络也可以通过自我复制权重来解决任务。 经过30次迭代后,quine网络的准确率达到了90.41%。虽然网络的效果相比较于更大,更复杂的图像识别系统不算优越,但这也不算很糟糕。 该论文中指出,“自体复制占据了神经网络能力的很大一部分”。
然而,哲学家Willard Van Orman Quine提出过一个经典思想实验,展示出了这个过程到底有多复杂: 一位实地语言学家前去体验另一种文化,这种文化中使用的语言和他以前使用的完全不一样。 这种偏好包括: 整个物体偏好,小孩会假定一个单词指代的是整个物体而不是它的组成部分(消除了Quine对指代兔子身上单独某个部位的担心) 分类偏好,小孩会假定一个单词指代的是一个物体所属的基础分类(消除了 Quine对指代“全体动物”而不是“兔子”这个基础含义的担心) 形状偏好,小孩会假定一个名词的含义是根据物体的形状而不是颜色或者纹理来确定的(消除了Quine对指代所有白色的东西而不是“兔子”这个具体对象的担心
else { alertMes("wrong password",'index.php'); 老师傅可能会发现是第五空间智能安全大赛-Web-yet_another_mysql_injection(quine 注入)的考点 这里使用正则表达式做了过滤,if 判断了从数据库中查到的密码是否和用户输入的是一样的,只有完全一致才会得到FLAG 开始想利用union创建虚拟表伪造密码,结果不太行 看了wp才知道这是Quine 注入 Quine又叫做自产生程序,在sql注入技术中,这是一种使得输入的sql语句和输出的sql语句一致的技术,常用于一些特殊的登陆绕过sql注入中 首先时间盲注发现这是一个空表 union/** 这种技术就是Quine password=1'UNION(SELECT(REPLACE(REPLACE('1"UNION(SELECT(REPLACE(REPLACE("%",CHAR(34),CHAR
然而,一个来自心理学家 Willard Van Orman Quine 的经典思维实验说明了这一过程的的复杂性: 一位实地语言学家走访了语言完全不同于我们的地区。 这些偏好包括: 全物体偏好,儿童通过参考完整物体(而非某部位)设想某个词汇(消除 Quine 对未观察到的兔子部分的忧虑)。 分类学偏好,儿童通过参考基础类别分类来设想某个词汇(缓解 Quine 把所有的动物都选择为的兔子的恐惧) 形状偏好,儿童基于物体形状设想一个词汇的含义,而非颜色或纹理(解除 Quine 把所有的白物体都认定为
— Quine Dot 在 rust-users 发言 你想知道什么比学习生命期更难吗?通过二十年时间去犯可预防的错误能学习同样的课程。
参考链接: 用Python进行Quine http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46754515 python复制、删除文件代码、python代码出错重启
number 234 contains Klein,Brenda U.Node number 252 contains Yezek,Kristen Q.Node number 327 contains Quine
. #65 Quine,Phyllis T. #66 Hernandez,Umberto B. #67 Allen,Zelda S. #68 Harrison,David Z. #69 Harrison
computes the nth application of f. """ return accumulate(compose1, identity, n, lambda _: f) Q6: Quine 这样的代码叫做quine。
研究利用 Quine–McCluskey方法建立了一个最小化组合逻辑规范函数的分析框架,并控制了软材料中可重构集成电路交换网络的力学设计。
number of languages is absurd 79 最终以 216 种语言结束,其中包括从 Replit 而来的 38 种语言,以及从 Yusuke Endoh 开源项目「Quine
ret .mod3: prints "Spirit\n" ret .mod6: prints "SpiritCTF\n" ret 第五题提到的程序实际上有个专有名词:自产生程序(Quine 可以在Github上找到Whitespace的quine.ws。
然而,哲学家Willard Van Orman Quine 提出的经典思想实验却展现出这是个多么复杂的问题。 一位田野语言学家去拜访一个语言完全不同的文化。
PrimeNumberTheorem.html https://www.britannica.com/science/prime-number-theorem https://www.math.fsu.edu/~quine