mail.ruからのクエストの通過

最初の段階で、リンクをクリックした後、私はクエストがモバイルデバイス向けではないという写真を見ました。 Chromeの開発コンソールを起動すると、style.cssでメディアブロックが見つかり、1200pxから120pxに変更された後、元のページが表示されました。

最初のタスクは単純でした-秘密の言葉：ページのソースコードで白が示されました。

答えは、ページのソースコード、つまりコメントにもあります。



回答： W3C。

答えはソースコードにあります。10,000行を含むページの最後に移動する必要があります。



回答：よくできました。

質問は間違ったエンコーディングを使用しているため、UTF-8ブラウザでエンコーディングを指定し、答えを取得する必要があります：krakozyabry

ページのソースコードにsequence.gif画像があります。 別のタブで開き、「更新」をクリックすると、答えが表示されます：jif。

ページのソースコードに画像がありますが、誤ったリンクがそれを指しています。 別のタブで開き、blok_shema.pngのファイル名を修正します。 その結果、階乗10を計算するアルゴリズムを取得します。Yandex検索文字列は階乗をよく読み取ることができます。



回答： 3628800。

ページのソースコードにはエンコードされたヒントがあり、 リンクを使用してデコードします。「モスクワで座標が取得されていない場合は、何か間違っています。」



次に、モスクワの座標をページ上のものと比較し、変換して次の座標を受け取りました：55°47.48916′N 37°32.94132′E。 私はそれらをYandex.Mapsに入力し、Hugo Chavezの通りに行きました。答えはこの政治家の名前でした。

次のタスクは、ランダムに決定しましたが、テキストを理解しませんでした。 ページのソースコードでファイルmikrotochka.pngを見つけて開き、my.comにアクセスして次のレベルに進みました

数字システムの知識のタスク：10進数システムで7 + 7 = 14。 それぞれ、数値16は8進数の数値です。 数値49を8進数に変換し、結果を取得することはそのままです：61

私はこれらのキャラクターのコードを覚えていなかったので、 インターネットでそれらを見つけてコピーしました。 ±§¤

ページのソースコードでファイル名を確認します。 それをダウンロードして、メタデータを見て答えを入手してください：Yarrrost。

このタスクでは、デバッガーコンソールでstepbystep（）関数を呼び出します。

このタスクでは、キー：cipherとVigenere 暗号を使用してテキストvigenereを暗号化する必要があります。このため、このリンクを使用しました



回答： xqvlrvtm

このページには、IPアドレスが1つの数字で書かれています。 これは、このエントリーフォームに関するクエストの作成者による記事です。





答えが得られます： ko.mail.ru。

時刻は、Unixタイムスタンプでページに書き込まれます。 オンラインコンバーターまたはdateコマンドを使用できます





回答： 1577836800



PSコマンドを実行するマシンの時刻はUTCでなければならないことに注意してください。 そうでない場合は、時間オフセットの表示から始める必要があります（私の場合は+7）。

gimpが私が望んでいた方法ではなく常にあふれているので、私が最も時間を費やしたタスク。 そのため、 このオンラインエディターを使用して 、目的の結果42を得ました。

このタスクでは、base64でエンコードされたpng形式の画像が表示されます。 このリンクを使用して画像を取得したところ、スパムでした。

このタスクをブルートフォースで解決しました。 A = 1。 そして、それを推定して：





総当たりで答えが得られました：1,8,4,5,6

最初にヒントを求めました

nslookup -type = TXT podskazka.donkeyhot.org

サーバー：10.11.101.6

住所：10.11.101.6＃53



信頼できない答え：

podskazka.donkeyhot.org text = "NATOアルファベット"



その後、彼はこのWiki記事のインデックスを作成しました。 画像をアルファベットと比較すると、答えは「AMIGO」です。

まず、入力フォームとボタンをオンにします。

document.getElementsByName('answer')[0].disabled=false; document.getElementsByName('btna')[0].disabled=false;
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

そのため、黒と白の長方形があるテーブルが表示されます。 これはそれぞれバイナリコードであり、01101110または10010001であると想定しています。次に、文字とバイナリコードリンク 01101110が「n」に対応する間の対応表を見つけました。 したがって、白い長方形は「0」で、黒い長方形は「1」です。 残りの文字：

 01100101 - e 01111000 - x 01110100 - t
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

回答：次。

ソースコードを見ると、message_digest.pngというイメージがあることがわかります。それを開いて、16番目のコードを取得します。

  6074c6aa3488f3c2dddff2a7ca821aab
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ハッシュをYandexに送り込み、 この記事で答えを見つけます：5555

Cookieが表示されるため、Cookieを表示する必要があります。 私はChrome DevTools-> Network-> cookies.jpg-> Request Headersを見て、それぞれsecret = we_have_cookies、答え：we_have_cookiesを見ました

ここでは、「coffee squared」rebusが表示されます。 コーヒーを英語で書き、文字「O」を「0」に置き換えます。 c0ffeが判明しました。 c0ffee * c0ffeを掛けると、（ link ）答えが得られます：9180E4DC0144

まず、番号体系を定義します。 221はそれぞれ2,3,5で割り切れず、さらに素数を整理します。 13と17を取得します。最初の番号には記号「e」が含まれているため、この番号は17桁の番号体系にあります。1つの番号体系に番号を追加して加算すると、13.17、GEEKが返されます。

私の意見で最も興味深い仕事。 手始めに、手がかりを探し始めました。 ソースコードの推奨に従って、HTTPヘッダーを調べました。 次の2つのヘッダーがありました。

 X-Podskazka-1:Eto russkiy tekst X-Podskazka-2:Zashifrovan shifrom prostoy zameny
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

その後、テキストの頻度分析を適用する必要があることが明らかになりました。 頻度を決定する小さなスクリプトを書きました。

 import collections # -*- coding: utf-8 -*- fl = open("file.txt") text = fl.read() c = collections.Counter(text.decode('utf-8').replace(',','').lower()) total_word_count = sum(c.values()) for word, count in c.most_common(33): print word, count, count*1.0/total_word_count
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

ウィキペディアで文字の頻度の表を見つけました

テーブルをコンパイルしました：





次に、このサイトを使用しました



周波数辞書を受け取ったので、3文字から単語を選択し始めました。 ここに最初のマッチがあります、私は見つけた順にそれらを書きました。



ほ-どうやって

hohish-何

hohish dits-any

khnko dits-ever

二度と

私の満腹。



それから私は1つのフレーズを解読することにしました。 選択は次のとおりです。

     ,  
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

部分的に解読されたフレーズ

   **** *** *,  
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

それから私は通信を探し始めました：



tshn-何

fikip-どうやら

テレビ-何

フレーズは次のようになりました。

** * *,







フレーズの意味は次のとおりです。

     ,  
      
      

        
        
        
      

    
        
        
        
      
      

        
        
        
      

    
     

そして、このフレーズを引用符で囲んでYandexの検索ラインに打ち込んだところ、このフレーズがゴールデンビートルの小説に由来することがわかりました。 小説の名前が答えでした。



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