图片隐写
JPG图片
JPG图片十六进制开头FF D8，结尾 FF D9
JPG无法使用lsb隐写
1、插入文件尾
结尾后有隐藏base64编码，解码得到flag
2、文件中间
可ctrl+f 搜索flag格式文本，如果是base64编码则搜索ZmxhZ3，不同题目，不同应对
3、插入压缩包
在中间发现flag.txt文件
binwalk 文件名 ：可查看图片信息
隐藏了个txt文件
第一种方法：binwalk -e 文件名 ：提取文件（如果报错，试一下这个binwalk -e [文件] --run-as=root）root权限使用
第二种方法：
foremost 文件名（如果有output就用foremost -T文件名）
右键以root身份打开（不知道为什么改权限不能）：破案了，chmod 777 -R ...才是修改他和他的子文件
搭配：binwalk查看信息，foremost提取内容
4、双图隐写
stegsolve：
1.File Format：显示图片的具体信息
2.Data Extract：数据提取
3.Steregram Solve：立体试图 可以左右控制偏移
4.Frame Browser：帧浏览器 主要是对GIF之类的动图进行分解，把动图一帧帧的放
5.Image Combiner：拼图，图片拼接
用frame browser，发现flag
PNG图片
- IHDR：文件头数据块，包含图像的基本信息和属性。
- IDAT：图像数据块，包含图像像素数据。
IHDR
（固定）八个字节 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A为png的文件头
（固定）四个字节00 00 00 0D 代表IHDR头的长度为13
（固定）四个字节 49 48 44 52（当这四个数放在ascll码中就是IHDR）
（可变）13位数据块（IHDR头）
00 00 02 7F代表该图片的宽
00 00 00 AF代表该图片的高
后五个字节依次为：
Bit depth（图像深度）、ColorType（颜色类型）、Compression method（压缩方法）、Filter method（滤波器方法）、Interlace method（传输方法）
剩余四字节为该png的CRC检验码，由十七个字节（IHDR+IHDR头）进行crc计算得到。
IDAT
IDAT 到 IEND之间是IDAT块的数据
文件尾：AE 42 60 82
5、lsb1 隐写二维码
关于lsb：网络安全 - Lsb图片隐写 - 个人文章 - SegmentFault 思否
随便按按，再随便扫扫，拿下
6、lsb2 隐写ascii码
第一种方法：
Data Extract，RGB全0（一般是这样，原理不知），ascll码以PK开头（PK开头一般是zip文件），save bin保存为zip
file 文件：查看该文件是什么格式
ELF是linux中的可执行文件
直接执行，如果不行，属性把勾勾上
第二种：
zsteg
zsteg可以检测PNG和BMP图片里的隐写数据。
zsteg 文件（zsteg -a 文件就是查看所有通道的信息）
发现有个zip压缩包，提取一波
zsteg -e (通道) 文件 -> 保存的文件
zsteg -e b1, 1.png-> out.zip
7、lsb3 双图比较
给了两张图，combiner结合一下，左点点，右点点
保存，并打开该二维码，在R、G、B分别为0时，得到三个二维码，分别扫一扫，得到三串字符串
DES
6XaMMbM7
U2FsdGVkX18IBEATgMBe8NqjIqp65CxRjjMxXIIUxIjBnAODJQRkSLQ/+lHBsjpv1BwwEawMo1c=
很明显DES加密，直接网站走起，得到flag：ctf{67a166801342415a6da8f0dbac591974}
7、lsb3 终极双图
binwalk发现有东西
foremost提取出两张图片
stegslove 结合一下（如果全黑代表着两张图片一模一样，每一个字节都一样（因为异或运算，00为黑）
xor发现全黑，难道这两个图片一模一样，别人的wp告诉我No
放大5000倍的景象
然后就自闭了，给个类似的wp，不弄了0x005图片隐写之双图对比+RGB通道隐写-CSDN博客
lsb解密（cloacked-pixel）
带密码：
python2 lsb.py hide <img_file> <payload_file> <password>
python2 lsb.py extract <stego_file> <out_file> <password>
不带密码：
与原图异或
与国际象棋棋盘原图异或
与windowsxp界面异或：https://www.anquanke.com/post/id/228129#h2-5
10、PNG IHDR1
一顿binwalk、foremost操作后，什么没发现，题目是IHDR，试试是不是修改宽高，直接化身脚本小子
# 判断宽高是否有问题
import zlib
image_data = open('图片路径', 'rb')
bin_data = image_data.read()
crc32key = zlib.crc32(bin_data[12:29]) # 使用函数计算
if crc32key == int(bin_data[29:33].hex(), 16): # 对比算出的CRC和原本的CRC
print('宽高没有问题')
else:
print('宽高被改了')
# 修改
import binascii
import struct
crcbp = open("图片路径", "rb").read() # 打开图片
crc32frombp = int(crcbp[29:33].hex(), 16) # 读取图片中的CRC校验值
print(crc32frombp)
for i in range(4000): # 宽度1-4000进行枚举
for j in range(4000): # 高度1-4000进行枚举
data = crcbp[12:16] + \
struct.pack('>i', i) + struct.pack('>i', j) + crcbp[24:29]
crc32 = binascii.crc32(data) & 0xffffffff
# print(crc32)
if (crc32 == crc32frombp): # 计算当图片大小为i:j时的CRC校验值，与图片中的CRC比较，当相同，则图片大小已经确定
print(i, j)
print('hex:', hex(i), hex(j))
exit(0)
执行第一个脚本时，显示宽高被改了，第二个：
用winhex修改宽高值后拿下
小tips：丢进linux里面发现图片打不开，应该也可以说明crc错误
10、PNG IHDR2
一来就裂开，直接丢进winhex修改png头
改完后打开，一眼图片没显示完
再次化身脚本小子
11、PNG IDAT
pngcheck
pngcheck -v 文件 #查看数块数据
png图片里的IDAT块数据会以IDAT开头，后面跟着它的数据
IDAT 块只有当上一个块充满时（一个IDAT块满长度为65524），才会继续一个新的块。
pngcheck 一下，发现倒数第二块还没满，说明最后一块有问题
脚本小子又来了，最后一段打开winhex发现是zlib（78 9C文件头是zlib标志）
# 解压zlib
import zlib
import binascii
id = ''
result = binascii.unhexlify(id)
print(result)
print()
result = zlib.decompress(result)
print(result)
尝试了二进制转换ascll失败，wp启动
发现这个01串长度是625（c的strlen函数算）
脚本小子启动
# 01串生成二维码
from PIL import Image
# MAX x MAX 矩阵
MAX = 25
pic = Image.new("RGB",(MAX, MAX))
str = ""
i=0
for y in range (0,MAX):
for x in range (0,MAX):
if(str[i] == '1'):
pic.putpixel([x,y],(0, 0, 0))
else:
pic.putpixel([x,y],(255,255,255))
i = i+1
pic.show()
pic.save("flag.png")
14 image photography隐写
Image Steganography
通道篇
lsb隐写脚本
# lsb隐写
from PIL import Image
img = Image.open('./pic/low.bmp')
img_tmp = img.copy()
pix = img_tmp.load()
width, height = img_tmp.size
for w in range(width):
for h in range(height):
if pix[w, h] & 1 == 0:
pix[w,h] = 0
else:
pix[w, h] = 255
img_tmp.show()
提取像素点脚本
提取像素点之后，转换成伪二进制，然后再转为ascll码
#提取像素点
## 尝试提取二进制
from PIL import Image
im = Image.open(路径)
width,height = im.size
bin = ''
for x in range(width):
for y in range(height):
r,g,b = im.getpixel((x,y))
if r > 127:
bin += '1'
else:
bin += '0'
with open('out.txt','w')as f:
f.write(bin)
YCbCr
YCbCr与RGB的相互转换
Y=0.299R+0.587G+0.114B
Cb=0.564(B-Y)
Cr=0.713(R-Y)
R=Y+1.402Cr
G=Y-0.344Cb-0.714Cr
B=Y+1.772Cb
RGB转YCbCr
import cv2
import cv2 as cv
img=cv2.imread(路径)
src_value=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
a, b, c = cv.split(src_value) #使用cv.split分离通道
cv.imwrite('a.png', (a % 2) * 255) #对三个通道中的数据分别根据奇偶做二值化处理，并分别保存为图片
cv.imwrite('b.png', (b % 2) * 255)
cv.imwrite('c.png', (c % 2) * 255)
RGB隐写
屏幕截图cve
CVE-2023-28303
大概原理：截图裁剪只会覆盖原数据，在截的那段填上IEND尾标志符，后面的数据不会删除
适用：GIF和PNG
前提：修复图片宽高
python3 .\gui.py
其他
提取文件名
import os
path = 路径
filenames = os.listdir(path)
str = ''
for file in filenames:
str += file[:-4]
print(str)
去除多余字符
# 去除多余字符
with open(读取文件路径,'r') as file1:
with open(写入文件路径,'w') as file2:
str = file1.read()
for c in str:
if c not in (字符):
file2.write(c)
RGB转图片
1、puzzlesolver
2、脚本
from PIL import Image
x = 338 #宽
y = 1582 #高
img = Image.new("RGB",(x,y))
with open(路径) as file:
for width in range(0,x):
for height in range(0,y):
line = file.readline()
rgb = line.split(' ')
img.putpixel((width,height),(int(rgb[0]),int(rgb[1]),int(rgb[2])))
img.show()
因式分解网站因式分解计算器 - Calculator.iO
二进制转图片或二维码
1、puzzlesolver
2、转图片脚本
from PIL import Image
# 二维码
MAX = 二维码宽高
pic = Image.new("RGB",(MAX1, MAX2))
str = "二进制数据"
# # 图片
# MAX1 = 351
# MAX2 = 64
# pic = Image.new("RGB",(MAX, MAX))
# str = "二进制数据"
i=0
for y in range (0,MAX):
for x in range (0,MAX):
if(str[i] == '1'):
pic.putpixel([x,y],(0, 0, 0))
else:
pic.putpixel([x,y],(255,255,255))
i = i+1
pic.show()
pic.save("flag.png")
09 20
1、摩斯密码
ctfshow-misc详解（持续更新中） - 清纯少女小琪 - 博客园 (cnblogs.com)
转为ascii码，分别为
09→ tab符
20→空格
0A→\r
0D→\n
tab 替换 -
空格 替换 .
tab 替换/
\n 替换/
2、snow空白隐写
3、wbStego4open
会把插入数据中的每一个ASCII码转换为二进制形式，然后把每一个二进制数字再替换为十六进制的20或者09，20代表0，09代表1。
EXIF隐写
exif：记录数码照片的属性信息和拍摄数据
1、直接查看属性有没有备注
2、
exiftool
exiftool 文件，即可显示照片的信息
8、exif隐写1
方法一：直接看属性
方法二：
exiftool
9、exif隐写2
直接看属性有信息，但不全，用exiftool
base64解密拿下flag
GIF
文件头：47 49 46 38 或 GIF89A（47 49 46 38 39 61）
文件尾：00 3B
gif文件格式：GIF文件格式 - 简书 (jianshu.com)
12、GIF1 空间域
空间域：一帧帧的图片构成，每一帧的图片，都成了隐藏信息的一种载体
发现是GIF图，直接Frame Browser
可将每张图片分离出来，然后改一下rgb更好看
Y2F0Y2hfdGhlX2R5bmFtaWNfZmxhZ19pc19xdWl0ZV9zaW1wbGU=
！注意I不要写成1
13、GIF2 时间域
时间域：每一帧间的时间间隔作为信息隐藏的载体
解压后发现文件裂开了，直接开始修复，这个gif用GIF89A修复
winhex增加数据 右键-->编辑-->剪贴板数据-->粘贴，然后保存
我试着丢进Frame Browser 发现全部一样的，按照题目提示，时间域
ImageMagick
magick identify 文件：显示每一帧的情况
magick identify -format "%s %T\n" 文件 以序号和%T，可提取出有用的东西（我也不知道为什么有用），只留%T的话就剩下后面的10/20
这里的20和10 代表0、1或者1、0（两种都试一下）
丢进word里，搞出一堆0、1
最后二进制转ascll码得到flag
PuzzleSolver
TIFF
文件头：49 49 2A 00
16、Fireworks图层隐写
给了张大白和一个txt，图片binwalk后有jpg和tiff，foremost和binwalk -e
都提取不出来，那就手动提取
提取后tiff图片，有26个图层，后面纯脑洞，丢个wp
ARW(RAW)
提取lsb
import rawpy
with rawpy.imread(图片路径) as raw:
with open(存储路径, 'wb') as f:
raw_data = raw.raw_image
bits = ''
for x in range(raw_data.shape[0]): # 4024
for y in range(raw_data.shape[1]): # 6048
bits += '1' if (int(raw_data[x][y]) & 1) else '0'
if len(bits) == 8:
f.write(bytes([int(bits, 2)]))
bits = ''
工具篇
17、steghide隐写01
适用：JPEG(jpg)，BMP，WAV，AU
本身以为题目的意思是藏在图层下面，stegslove一顿操作后，发现啥都没有，搜了一下原来steghide是工具，由于刚开始我没下，就直接binwalk了一下
提取出好多东西，一个jpg照片，一个加密pdf文档，以及原本的png照片
steghide
steghide工作流程：一个需要隐藏的文件用steghide的 参数加命令 隐藏进图片中，然后设置密码
steghide extract -sf 1.jpg -p 123456 #隐藏信息从载体中分离出来
#-sf 参数
#test.jpg 图片名称
#-p 密码参数，后面空格跟密码，无密码可不加参数
试了一下，发现有密码。
stegseek
用于爆破steghide信息隐藏时设置的密码
有密码：stegseek 图片 密码字典
检测和无密码提取元数据：stegseek --seed 图片
。。真尴尬，密码就是空，没事，拿到flag就行
18、steghide隐写01
有了前车之见，直接丢进kali里binwalk发现没东西，就steghide然后试一下空密码，发现不行，就用stegseek
拿下（本身还在想这是什么密码要解密的，后面改了一下ISO。。。那串东西发现KEY后面的两个特殊符号会变，就知道不是用的，给后面的字符串套上flag头提交）
19、outguess隐写
outguess
适用：PPM、PNM 和 JPEG(jpg)
工作过程：
outguess -k “my secret key” -d hidden.txt 1.jpg 2.jpg
加密之后，1.jpg会覆盖2.jpg，hidden.txt的内容是要隐藏的东西。
outguess -r 图片 -t 文件
图片就是那张隐写图，文件是将隐藏的内容输出到该文件中
20、F5隐写
适用：jpg
原理：【隐写术】F5隐写_Em0s_Er1t的博客-CSDN博客
在F5工具目录下使用命令
java Extract refresh.jpg -p refresh
密码一般是图片名，也可能是其他
21、stegdetect隐写
Stegdetect程序主要用于分析JPEG文件。 用Stegdetect可以检测到通过JSteg、JPHide、OutGuess、Invisible Secrets、F5、appendX和Camouflage等隐写工具隐藏的信息。
stegdetect.exe -tjopi -s 10.0 文件 #tjopi每个都有自己作用 -s是设置敏感度，默认为1，这条命名是判断隐写工具
发现用jphide隐写
但是jphide解密时需要密码。
图片是个二维码，草料解码一下
然后就懵逼了，看了wp后才知道这是培根密码：CTF-隐写术（二）_pcat.jpg-CSDN博客
拿到flag：CTF{123pcat321_Jphide}
22、Jphide隐写
丢进winhex里
里面藏着个hint.txt，binwalk+提取
拿到密码，jphide解密拿到flag
23、Jstego隐写
适用：JPEG(jpg)
原理与代码：用到matlab：JSteg信息隐藏算法_Dennis F的博客-CSDN博客
使用工具：
24、jsteg
适用JPEG、jpg
.\jsteg-windows-amd64.exe reveal ?.jpg > ?.txt
25、PixelJihad
适用：jpg，bmp，png
A JavaScript steganography tool
26、盲水印
适用：全（maybe）
java盲水印
java -jar .\BlindWatermark-v0.0.3-windows-x86_64.jar decode -c+需要解盲水印的图片名称+解完后的图片名称
在软件目录下打开终端使用
python盲水印
给一张图时：
两张图时：
python2 和 python3 都试一下
2、可选大小
guofei9987/blind_watermark: Blind&Invisible Watermark ，图片盲水印，提取水印无须原图！ (github.com)
pip3 install blind-watermark
bwm1 = WaterMark(password_wm=1, password_img=1)
# notice that wm_shape is necessary
bwm1.extract(filename='output/embedded.png', wm_shape=(128, 128), out_wm_name='output/extracted.png', )
27、snow空白隐写
SNOW.EXE -C -p "..." 文件
html文件：Snow web-page encryption/decryption (misty.com)
28、python剑龙解密
适用于.pyc .pyo .py文件
python3.6 .\stegosaurus.py -x "D:\比赛ing\pyc\flag.pyc"
29、图片拼接(ImageMagick+gaps)
ImageMagick
montage 输入文件路径 -tile 长宽数量 -geometry 拼图间隙 输出路径
magick montage ?.? -tile nxm -geometry +0+0 ?.png
magick montage *.png -tile 36x36 -geometry +0+0 flag.png
gaps
gaps run 上面拼好的图片 保存图片路径 --generations=? --population=? --size=?
gaps run ./flag.png nealg.png --generations=30 --population=200 --size=40
--size 拼图块的像素尺寸（每一小块的大小，p成正方形）
--image 指向拼图的路径（可以缺省，让他自己拼）
如果结果不理想，可以尝试改变--generations和--population，把--population调大
其他属性
--generations 遗传算法的代的数量
--population 个体数量
--verbose 每一代训练结束后展示最佳结果
--save 将拼图还原为图像
二维码拼接
QRazyBox - QR Code Analysis and Recovery Toolkit (h3110w0r1d.com)
30、silenteye
31、bftools
理论上适用于png文件，但jpg也可用，可能适用全部
bftools.exe decode braincopter 图片 > 文件
bftools.exe decode braincopter flag.png > 1.txt
bftools.exe decode brainloller 图片 > 文件
bftools.exe decode brainloller flag.png > 1.txt
32、s-tools
适用：wav、bmp、gif
右键reveal，加密方式一个个试
33、马赛克修复
tool：BishopFox/unredacter: Never ever ever use pixelation as a redaction technique (github.com)
首先把马赛克区域裁剪下来
常见的像素块大小：8x8、4x4、16x16和32x32，这里的每一小块是8x8（一般是8x8），裁剪工具裁剪一下，高约是32，就截取至32，长截取也是找8的倍数，差不多就是336
preload.ts，设定猜测的字符集和每小块大小
cnpm install
cnpm start
34、wbStego
适用：BMP，TXT，HTM，PDF
zsteg后有wbStego，但png不能用wbStego，此时可以尝试lsb解密（cloacked-pixel）
35、Free File Camouflage
36、翻转+图像增强（反卷积）
# Python 2/3 compatibility
from __future__ import print_function
import numpy as np
import cv2
# local module
def blur_edge(img, d=31):
h, w = img.shape[:2]
img_pad = cv2.copyMakeBorder(img, d, d, d, d, cv2.BORDER_WRAP)
img_blur = cv2.GaussianBlur(img_pad, (2 * d + 1, 2 * d + 1), -1)[d:-d, d:-d]
y, x = np.indices((h, w))
dist = np.dstack([x, w - x - 1, y, h - y - 1]).min(-1)
w = np.minimum(np.float32(dist) / d, 1.0)
return img * w + img_blur * (1 - w)
def motion_kernel(angle, d, sz=65):
kern = np.ones((1, d), np.float32)
c, s = np.cos(angle), np.sin(angle)
A = np.float32([[c, -s, 0], [s, c, 0]])
sz2 = sz // 2
A[:, 2] = (sz2, sz2) - np.dot(A[:, :2], ((d - 1) * 0.5, 0))
kern = cv2.warpAffine(kern, A, (sz, sz), flags=cv2.INTER_CUBIC)
return kern
def defocus_kernel(d, sz=65):
kern = np.zeros((sz, sz), np.uint8)
cv2.circle(kern, (sz, sz), d, 255, -1, cv2.LINE_AA, shift=1)
kern = np.float32(kern) / 255.0
return kern
if __name__ == '__main__':
print(__doc__)
import sys, getopt
opts, args = getopt.getopt(sys.argv[1:], '', ['circle', 'angle=', 'd=', 'snr='])
opts = dict(opts)
try:
fn = args[0]
except:
fn = 路径
win = 'deconvolution'
img = cv2.imread(fn, 0)
# if img is None:
# print('Failed to load fn1:', fn1)
# sys.exit(1)
img = np.float32(img) / 255.0
cv2.imshow('input', img)
img = blur_edge(img)
IMG = cv2.dft(img, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
defocus = '--circle' in opts
def update(_):
ang = np.deg2rad(cv2.getTrackbarPos('angle', win))
d = cv2.getTrackbarPos('d', win)
noise = 10 ** (-0.1 * cv2.getTrackbarPos('SNR (db)', win))
if defocus:
psf = defocus_kernel(d)
else:
psf = motion_kernel(ang, d)
cv2.imshow('psf', psf)
psf /= psf.sum()
psf_pad = np.zeros_like(img)
kh, kw = psf.shape
psf_pad[:kh, :kw] = psf
PSF = cv2.dft(psf_pad, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT, nonzeroRows=kh)
PSF2 = (PSF ** 2).sum(-1)
iPSF = PSF / (PSF2 + noise)[..., np.newaxis]
RES = cv2.mulSpectrums(IMG, iPSF, 0)
res = cv2.idft(RES, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT)
res = np.roll(res, -kh // 2, 0)
res = np.roll(res, -kw // 2, 1)
cv2.imshow(win, res)
cv2.namedWindow(win)
cv2.namedWindow('psf', 0)
cv2.createTrackbar('angle', win, int(opts.get('--angle', 135)), 180, update)
cv2.createTrackbar('d', win, int(opts.get('--d', 22)), 50, update)
cv2.createTrackbar('SNR (db)', win, int(opts.get('--snr', 25)), 50, update)
update(None)
while True:
ch = cv2.waitKey()
if ch == 27:
break
if ch == ord(' '):
defocus = not defocus
update(None)
35、光栅工具
-x XCOORDINATE 自动读取图片并尝试爆破横向光栅图
-y YCOORDINATE 自动读取图片并尝试爆破纵向光栅图
-i IMAGEOUT 自定义爆破光栅图
python3 Raster-Terminator.py -x demo.png
36、无网络环境下利用二维码传输文件
Release v0.6.1 · sz3/cfc (github.com)
37、Peano（皮亚诺）曲线
脚本摘自：https://almostgph.github.io/2024/01/08/IrisCTF2024/
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
def peano(n):
if n == 0:
return [[0,0]]
else:
in_lst = peano(n - 1)
lst = in_lst.copy()
px,py = lst[-1]
lst.extend([px - i[0], py + 1 + i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px + i[0], py + 1 + i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px + 1 + i[0], py - i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px - i[0], py - 1 - i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px + i[0], py - 1 - i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px + 1 + i[0], py + i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px - i[0], py + 1 + i[1]] for i in in_lst)
px,py = lst[-1]
lst.extend([px + i[0], py + 1 + i[1]] for i in in_lst)
return lst
order = peano(6)
img = Image.open(r"C:\Users\ASUSROG\Desktop\chal.png")
width, height = img.size
block_width = width # // 3
block_height = height # // 3
new_image = Image.new("RGB", (width, height))
for i, (x, y) in tqdm(enumerate(order)):
# 根据列表顺序获取新的坐标
new_x, new_y = i % width, i // width
# 获取原图像素
pixel = img.getpixel((x, height - 1 - y))
# 在新图像中放置像素
new_image.putpixel((new_x, new_y), pixel)
new_image.save("rearranged_image.jpg")
