2021-10-25 CTF学习周报

本周的CTF学习集中在文件解析和音频处理上。通过ByteCTF的两个题目,掌握了从Excel文件中提取隐藏资源、调整图片通道以揭示信息的技巧,了解了flag的不同表示方式。另外,还学习了音频频谱分析,通过切割和解码音频,成功识别隐藏的二维码。这些技能对于提升CTF比赛中的解密能力至关重要。

2021-10-25 CTF学习周报

本周备战比赛,复现了两道CTF题目,下面是对这些题目的总结

1.ByteCTF-Misc-Lost Excel

知识点总结:
(1)excel文件可以作为压缩包打开,获取资源文件
(2)调整图片信道,观察特征信息
(3)观察信息的分布特征,找出标志性特征,特征多以二进制、十六进制的变化形式隐藏
(4)要熟悉flag的各种形式表示方式,便于在看到相应信息时能及时反应

2.ByteCTF-Misc-HearingNotBelieving

知识点总结:
(1)音频的频谱图也可以被拆成多段,表示同一个信息。比如观察角落的信息,猜测是切割后的二维码
(2)特殊频率的音频可以尝试使用robot36来解码,这一步需要经验加持
(3)利用网站,可以将模糊的二维码手动清晰地画出来

MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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