Под катом описание того, как я прошел квест от mail.ru (квест). Если не хотите портить впечатление от квеста, не ходите под кат.
Ответ: W3C.
Ответ: молодец.
Ответ: 3628800.
Дальше я посмотрел координаты Москвы, сопоставил с тем, что находится на странице, преобразовал и получил следующие координаты: 55°47.48916′N 37°32.94132′E. Ввёл их в Яндекс.карты и получил улицу Уго Чавеса, ответом была фамилия данного политического деятеля.
PING 0x5E64B4C9 (94.100.180.201) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 94.100.180.201: icmp_seq=1 ttl=55 time=52.8 ms
^C
— 0x5E64B4C9 ping statistics — 1 packets transmitted, 1 received, 0% packet loss, time 0ms
rtt min/avg/max/mdev = 52.849/52.849/52.849/0.000 ms
$ host 94.100.180.201
201.180.100.94.in-addr.arpa domain name pointer ko.mail.ru.
Получаем ответ: ko.mail.ru.
Ответ: 1577836800
P.S. Учтите, что время на машине, где запускаете команду, должно быть в UTC. Если нет, то необходимо запускать с указанием смещения по времени, в моём случае +7.
C+E=10
B+B>10
B — чётное число,
соотвественно B может быть 6 или 8.
Методом перебора я получил ответ: 1,8,4,5,6
nslookup -type=TXT podskazka.donkeyhot.org
Server: 10.11.101.6
Address: 10.11.101.6#53
Non-authoritative answer:
podskazka.donkeyhot.org text = «NATO alphabet»
Затем наяндексил эту статью из wiki. Сопоставил изображения с алфавитом и получил ответ: AMIGO.
document.getElementsByName('answer')[0].disabled=false;
document.getElementsByName('btna')[0].disabled=false;Итак, мы видим таблицу, в которой есть черные и белые прямоугольники. Предполагаю, что это может быть двоичный код, соответственно, это может быть: 01101110 или 10010001. Далее я нашёл таблицу соответствия между буквами и двоичным кодом link 01101110 соответствует «n». Значит белый прямоугольник — «0», а чёрный — «1». Остальные буквы:
01100101 - e
01111000 - x
01110100 - tОтвет: next.
6074c6aa3488f3c2dddff2a7ca821aabВбиваем хэш в Яндекс и в этой статье находим ответ: 5555
X-Podskazka-1:Eto russkiy tekst
X-Podskazka-2:Zashifrovan shifrom prostoy zamenyПосле этого стало ясно, что надо применять частотный анализ текста. Написал небольшой скрипт, который определил частотность.
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
Нашёл таблицу частотности букв в wikipedia
Составил таблицу:
| Исходный текст | Частотность букв русского языка |
|---|---|
| Ь | О |
| Ш | Е |
| О | А |
| И | И |
| В | Н |
| У | Т |
| Щ | С |
| Д | Р |
| Й | В |
| Ф | Л |
| Х | К |
| Ю | М |
| Ж | Д |
| К | П |
| П | У |
| Э | Я |
| Н | Ы |
| Е | Ь |
| С | Г |
| Р | З |
| Ц | Б |
| Т | Ч |
| А | Й |
| Л | Х |
| Ы | Ж |
| З | Ш |
| Б | Ю |
| Г | Ц |
| Я | Щ |
| Ч | Э |
Потом воспользовался этим сайтом
Получив частотный словарь, я начал выбирать слова из 3-х букв. Вот первые соответствия, я выписал их в том порядке, в котором находил.
хох — как
хохиш — какие
хохиш-диць — какие-либо
хьнко-диць — когда-либо
уихьнко — никогда
пышнь — моего.
Потом я решил расшифровать одну фразу. Выбор пал на:
Цедь ьхьдь тшвещшз тойьф куэ, хьнко пеЧастично дешифрованная фраза
Было около *е*ы*е* *а*о* дн*, когда мыДальше стал искать соответствия:
тшнь — чего
фикипь — видимо
твь — что
Фраза стала:
Было около четы*е* ча*ов дн*, когда мы
По смыслу подходила фраза:
Было около четырёх часов дня, когда мыА дальше я вбил эту фразу в кавычках в поисковую строку яндекса и узнал, что эта фраза из романа «Золотой жук». Название романа и являлось ответом.
Для поиска слов использовал эту ссылку
Спасибо за внимание!
Автор: caban
Спасибо, что поделились таким ценным контентом. Для декодирования и кодирования есть отличная альтернатива
https://url-decode.com/
с более чем 100 веб-утилитами.