SYC yyds!除区块链以外，还差一题ak，太菜啦，qwq~~
2023SYCGeekchallenge
2023SYCGeekchallenge
Misc
cheekin
考点：LSB隐写
公众号发送flag，得到一张图片
检查为LSB隐写
ez_smilemo
考点：反编译，字符串搜索
发现存在data.win文件，搜索后发现反编译工具UndertaleModTool
检索后发现存在一段base字符串
解密后得到flag
下一站是哪儿呢
考点：文件分离，银河文字密码，信息搜集
猪猪侠图片分离出一张图片，银河文字密码解密出得到IWANGTOGOYTOLIQUORCITY
然后搜索酒城得到泸州
查询8月25日航班得到答案
Qingwan心都要碎了
考点：信息搜集
做题流程 下载附件，是个网页；点进去，可以看到Yxx发的朋友圈；保存下来，用百度识图；发现是重庆中国三峡博物馆
xqr
考点：文件分离，二维码xor
首先使用foremost分离得到了两张二维码
由于其中有一张是模糊的，刚开始愣生生把那张修复好，但是完全扫不出东西
后来有了hint，才恍然大悟
一张尺寸为15×15，一张为75×75
首先 将两张恢复到同一尺寸，然后使用stegsolve的image combiner功能进行XOR
得到的二维码用微信扫码就得到flag
Tears of the times
考点：取证痕迹分析
发现可疑地址
找到相应图片买得到flag
考点：crc32碰撞
crc32碰撞4字节的，结果看图
DEATH_N0TE
考点：像素点提取，LSB隐写
给了一张图片，010打开发现末尾有一段base，解密后无用
lsb查看发现存在一段base，解密后得到前半段flag
同时stegsolve查看发现像素点异常，故尝试提取
最终在每隔5个像素点得到需要的图片
脚本如下
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| from PIL import Image
# 存放于同名文件夹之下
im = Image.open('start.png')
pix = im.load()
width = im.size[0]
height = im.size[1]
# 根据实际所需填写像素间隔
a = 5
new_width = width // a
new_height = height // a
# 创建一个新的图像对象
new_img = Image.new("RGB", (new_width, new_height))
for x in range(0, width, a):
for y in range(0, height, a):
rgb = pix[x, y]
new_img.putpixel((x // a, y // a), (int(rgb[0]), int(rgb[1]), int(rgb[2])))
new_img.save('new_image.png')
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对照得到字符串
TkFNRV9vMnRha3VYWH0=
得到一半flag
还有一段藏在lsb隐写给的一长段base64中
DEATH_N1TE
考点：gaps拼图，sstv音频隐写
将图片分帧，gaps拼图，得到一半flag
使用rx-sstv播放mp3文件获取第一部分flag
SYC{H4xr0t0r_14_Ki114R}
DEATH_N2TE
考点：视频像素点提取
先视频分帧
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| import cv2
import os
cap = cv2.VideoCapture('kira.mp4')
output_folder = 'frames'
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
frame_count = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
frame_count += 1
frame_filename = f"{output_folder}/frame_{frame_count:04d}.jpg"
cv2.imwrite(frame_filename, frame)
cv2.imshow('Processed Frame', frame)
if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
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提取所有白色的像素点
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| import cv2
import numpy as np
import os
input_folder = './frames'
output_image = 'output_combined_image.jpg'
image_files = [f for f in os.listdir(input_folder) if f.endswith(('.jpg', '.png', '.jpeg'))]
max_x, max_y = 0, 0
for image_file in image_files:
image_path = os.path.join(input_folder, image_file)
image = cv2.imread(image_path)
max_x = max(max_x, image.shape[0])
max_y = max(max_y, image.shape[1])
combined_image = np.zeros((max_x, max_y, 3), dtype=np.uint8)
for image_file in image_files:
image_path = os.path.join(input_folder, image_file)
image = cv2.imread(image_path)
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
_, binary_image = cv2.threshold(gray_image, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
white_pixel_coordinates = np.column_stack(np.where(binary_image == 255))
for coordinate in white_pixel_coordinates:
x, y = coordinate
combined_image[x, y, :] = [255, 255, 255] # 设置为白色
cv2.imwrite(output_image, combined_image)
cv2.imshow('Combined Image', combined_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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得到flag：SYC{we1c0m4_T0_De@tH_W0r1d}
最后压缩一下像素点，是图片更清楚
窃听风云
考点：NTLM协议破解
就是对捕捉的Ntlm协议进行解析
详细解析如下
渗透技巧——利用netsh抓取连接文件服务器的NTLMv2 Hash (3gstudent.github.io)
基本格式
NTLMv2的格式为：
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| username::domain:challenge:HMAC-MD5:blob
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然后使用john和rockyou.txt破解
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| NETNTLMv2: jack::WIDGETLLC:2af71b5ca7246268:2d1d24572b15fe544043431c59965d30: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窃听风云-v2
考点：NTLM协议破解
这是仅有的没有做出来的一道题，qwq，其实不难的
基本原理同上，但是由于是使用的smtp协议，所以不能自动解析
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| jack::WidgetLLC.Internal:3e3966c8cacd29f7:ddd46fd8f78c262eae16918f66185497: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