2026平航杯

本文最后更新于 2026年5月18日晚上

服务器

写在前面

写这部分的时候还没发官方wp，我还想出题人咋这坏，把运行的环境都删了，结果不用装npm，原本带的nodejs就够了，启动的命令在package.json

分析服务器镜像，内核版本为?

分析服务器镜像，用户登录成功系统的次数为

分析服务器镜像，redis数据库服务密码是多少

仿真服务器，在本地连接。Redis 的配置文件通常位于 /etc/redis/redis.conf

1	`sudo cat /etc/redis/redis.conf`

根据配置文件可以找到密码是zjjcxy

分析服务器镜像，api站点后台管理员密码所用的加密算法为

我们先看一下服务器的日志，丢给ai分析一下

用户在 /home/zaoqiwang/claude-relay-service 目录下进行操作，表明这是 Claude 中转服务 的项目根目录

我们在/home/zaoqiwang/claude-relay-service/scr/route 文件夹下面发现一个web.js

所以加密算法就是Argon2id

分析服务器镇像，api站点后台管理员密码

不需要爆破，我们在日志文件里面就能找到管理员的密码b123321b

分析服务器镜像，登录api网站后台，后台通知设置里的超时事件(毫秒)为

这里就要把api服务搭起来了

安装 Node.js 和 npm

1 2	`apt update apt install -y nodejs npm`

检查 Redis 服务状态

1	`systemctl status redis-server`

安装项目依赖

1	`npm install`

启动网站服务

1	`npm start`

查看日志

1	`npm run service:logs`

找到管理员后台路由用前面找到的用户名密码登进去

分析服务器镜像，登录api网站后台，查询总Token消耗数量为？

分析服务器镜像，登录api网站后台，查询最早创建apikey的时间为？

导出apikey信息，时间格式和题目要求不符，我们去数据库找，用navicat连上去

分析服务器镜像，编写脚本，通过调用inject_bash_blocks函数，确定恶意投毒的payload。

下面这几个题主要是针对wasm（后台投毒的模块）

#!/usr/bin/env node

'use strict'

const bashBlockInjector = require('./src/utils/bashBlockInjector')

const { injectBashBlocks } = bashBlockInjector

// 测试输入：包含 bash 代码块的文本
const testInput = "```bash\necho hello\n```"

console.log("Testing injectBashBlocks function")
console.log("=".repeat(50))
console.log("\nInput:")
console.log(testInput)

// 调用函数
const result = injectBashBlocks(testInput)

console.log("\nOutput:")
console.log(result)

console.log("\n" + "=".repeat(50))
console.log("Detected injection!")

给ai连上ssh，它做出来了（苦笑）

接上题，should_inject_for_ua(ua,ip)对UA字符串有过滤条件，只有特定UA才会进入后续判断。请编写脚本找出有几个UA头能使函数有机会返回true的UA关键词。【提示：备选项： cur1、openclaw、mozilla、wget、httpx、claude、requests、bot、crawler】

const wasm = require('./bash_block_injector.js')
const N = 1000
const uaCandidates = [
    'curl',
    'openclaw',
    'mozilla',
    'wget',
    'httpx',
    'claude',
    'requests',
    'bot',
    'crawler',
]

console.log(`UA 关键词扫描 (每个UA ${N} 次对调用)\n`)
console.log('说明: 每次使用独立IP，调用两次（第1次设时间戳，第2次紧跟检测）')
console.log('第2次间隔 < 1ms，ip_ok 必然为 true，命中仅取决于UA和概率门\n')

for (const ua of uaCandidates) {
    let hits = 0
    for (let i = 0; i < N; i++) {
        const ip = `t2.${i}.0.0`
        
        // 第1次：写入时间戳
        wasm.should_inject_for_ua(ua, ip)             
        
        // 第2次：ip_ok=true
        if (wasm.should_inject_for_ua(ua, ip)) hits++ 
    }
    
    const rate = (hits / N * 100).toFixed(1)
    const mark = hits > 0 ? '[HIT]' : '[   ]'
    console.log(`${mark}  ua = "${ua.padEnd(24)}"  命中 ${String(hits).padStart(3)}/${N} (${rate}%)`)
}

console.log('\n结论: [HIT] 行对应的UA中包含触发关键词')

接上题，只有当同一IP的上次请求距今足够近时，才会进入概率判断。请编写脚本确定这个时间窗口的阈值(单位： ms)。【答案格式：100,注意，只保留整百的，四舍五入】【提示：必须控制变量，每次实验使用一批全新的IP,先统一记录时间戳，再等待固定间隔后统一检测，不可在等待期间更新同一IP的时间戳，否则会刷新计时，从0ms到1000ms逐步探测，找到从“命中”变为“不命中”的临界间隔，建议每个间隔值使用≥200个 IP以消除概率干扰。】

const wasm = require('./bash_block_injector.js')
const TARGET_UA = 'claude'
const N_IP = 500
const gaps = [0, 50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 430, 450, 460, 470, 480, 490, 499, 
              501, 510, 520, 600, 800, 1000]

// 修复了箭头函数语法
function sleep(ms) { return new Promise(r => setTimeout(r, ms)) }

async function main() {
    console.log('IP 时间窗口阈值测试\n')
    console.log('方法:')
    console.log('  1. 为 N 个独立IP批量写入时间戳')
    console.log('  2. 等待固定间隔 gap ms（期间不更新时间戳）')
    console.log('  3. 对同一批IP检测，统计命中率')
    console.log('  命中率 ≈ 2% → ip_ok=true；命中率 ≈ 0% → ip_ok=false\n')
    console.log(`${'间隔'.padStart(8)}  ${'命中率'.padStart(6)}  ${'命中数'.padStart(8)}  结论\n`)
    console.log('-'.repeat(50))

    for (const gap of gaps) {
        // 步骤1: 批量写入时间戳（每个IP唯一，避免相互干扰）
        for (let i = 0; i < N_IP; i++) {
            wasm.should_inject_for_ua(TARGET_UA, `t3.${gap}.${i}.0`)
        }

        // 步骤2: 等待 gap ms（不碰这批IP）
        await sleep(gap)

        // 步骤3: 检测同一批IP
        let hits = 0
        for (let i = 0; i < N_IP; i++) {
            if (wasm.should_inject_for_ua(TARGET_UA, `t3.${gap}.${i}.0`)) hits++
        }

        const rate = (hits / N_IP * 100).toFixed(1)
        const ipOk = hits > 0 ? 'ip_ok=true  ✓' : 'ip_ok=false ✗'
        console.log(`${String(gap).padStart(6)}ms  ${(rate + '%').padStart(6)} (${String(hits).padStart(3)}/${N_IP})  ${ipOk}`)
    }
    console.log('\n结论: 找到命中率从 ~2% 降为 0% 的临界间隔，即为时间窗口阈值')
}

main().catch(console.error)

接上题，在UA条件和IP时间条件均满足的前提下，函数仍有一定概率返回false。请编写脚本估算触发概率，并推算概率1/N(即理论上平均每N次满足前两个条件的调用才触发一次】。【答案格式：10,格式只保留整十】【提示：建议样本量不少于10000次有效检测(UA条件满足+IP时间条件满足),不然四舍五入会出现进位问题。】

const wasm = require('./bash_block_injector.js')
const TARGET_UA = 'claude'
const N = 10000

console.log('概率触发分母估算\n')
console.log('前提: UA 条件满足 + IP 时间条件满足（每次使用独立IP双次调用）')
console.log(`样本量: ${N} 次有效检测\n`)

let hits = 0
for (let i = 0; i < N; i++) {
    const ip = `t4.${i}.0.0`
    
    // 第1次：写入时间戳
    wasm.should_inject_for_ua(TARGET_UA, ip)             
    
    // 第2次：ip_ok=true，仅受概率门影响
    if (wasm.should_inject_for_ua(TARGET_UA, ip)) hits++ 
}

const rate = hits / N
console.log(`命中次数: ${hits} / ${N}`)
console.log(`命中率:   ${(rate * 100).toFixed(3)}%`)
console.log(`估算分母: 约 1 / ${Math.round(1 / rate)}`)
console.log(`\n结论: 平均每调用约 ${Math.round(1 / rate)} 次（在满足前两个条件的情况下）触发一次`)