bugku刷题记录2道MISC

本文记录了两道信息安全题目解题过程,包括通过二维码解析获取flag和使用LSB隐写技术提取隐藏信息。对于二维码,通过观察数字特征判断为8进制并转换为ASCII;在乌云邀请码问题中,使用010editor发现LSB隐写,揭示隐藏的flag。介绍了LSB隐写的基本原理和stegsolve工具的使用。

普通的二维码

开局一个二维码,扫一扫得flag
在这里插入图片描述
嗯……
看一看文件的属性,并没有得到有用的信息
用010editor打开文件,拉到最后
在这里插入图片描述
看到了奇怪的一串数字
观察一下所有数字都不超过8,应该是个8进制
8进制转ascii字符的特点是三位一组,最高位不超过1
可以看到这串数字非常符合这个特征,python来:

a = '146154141147173110141166145137171060125137120171137163143162151160164137117164143137124157137124145156137101163143151151041175'
for i in range(0,len(a)
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
由于给定引用中未涉及Bugku平台misc类别下奇怪二维码的相关内容,以下是一般性的针对奇怪二维码的解思路和方法: ### 二维码损坏修复 若二维码存在部分损坏,可使用图像编辑工具(如Photoshop)手动修复。依据二维码的纠错特性,轻微损坏通常不影响解码。也可借助Python的`pyzbar`库尝试解码,示例代码如下: ```python from pyzbar.pyzbar import decode from PIL import Image try: image = Image.open('strange_qr.png') decoded_objects = decode(image) for obj in decoded_objects: print('Type:', obj.type) print('Data:', obj.data.decode('utf-8')) except Exception as e: print('Error:', e) ``` ### 颜色通分析 有时二维码的信息会隐藏在特定颜色通中。可使用Python的`Pillow`库分离颜色通,示例代码如下: ```python from PIL import Image image = Image.open('strange_qr.png') red, green, blue = image.split() red.save('red_channel.png') green.save('green_channel.png') blue.save('blue_channel.png') ``` 分别对分离后的颜色通图片进行解码操作。 ### 数据隐藏与隐写 二维码可能存在隐写信息,可使用工具如`Stegsolve`分析图片的不同位平面,查看是否有隐藏数据。也可使用`zsteg`工具分析PNG格式的二维码图片,命令如下: ```bash zsteg strange_qr.png ``` ### 二维码结构分析 若二维码的结构异常,可手动分析其定位图案、分隔符、版本信息等。可使用Python的`matplotlib`库可视化二维码的像素信息,示例代码如下: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image image = Image.open('strange_qr.png') image_array = np.array(image) plt.imshow(image_array, cmap='gray') plt.show() ```
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