考点
流量分析，TLS，二维码修复
解题步骤
首先速览一遍帮帮小明.pcapng，发现里面的协议有IMAP和TLS，这部分可能有线索
打开统计->会话，TCP栏有两个终点为25端口的地址，追踪流量，是两次对话
发现一个压缩包
保存，发现有密码，里面是一个加密后的文件mosaic.bmp，用zipcenop排除了伪加密的可能性，所以密码应该在另一个tcp流中
发现一段明文，用的gb2312编码，用vscode打开：
害，怎么密码忘了呢，只能往后面慢慢找了
最后在某个TLS流找到了密码cAn_yOU_hElp_mE
解压压缩包，得到图片mosaic.bmp
还好队友见过原题，直接把脚本放了上来，参数甚至一点没变就可以用
import math
import numpy as np
from PIL import Image
from numpy.lib import ndindex
X, Y = 103, 137
N = 20
BOX_SIZE = 23
PIXEL_SIZE = 11
def set_pix(array, x, y, val):
'''将图片数组 array 中第 (x, y) 个二维码格设为 val
'''
x1 = x * PIXEL_SIZE
x2 = (x+1) * PIXEL_SIZE
y1 = y * PIXEL_SIZE
y2 = (y+1) * PIXEL_SIZE
array[x1:x2, y1:y2] = val
# check box[i, j]
def check(ar, i, j):
'''判断图片数组 ar 生成的马赛克的第 (i, j) 个块是否要求的相符
即比较数组 ar 对应位置的平均值和马赛克数组的对应格
'''
x1 = X + i*BOX_SIZE
x2 = X + (i+1)*BOX_SIZE
y1 = Y + j*BOX_SIZE
y2 = Y + (j+1)*BOX_SIZE
# print('box:\n', ar[x1:x2, y1:y2])
mean = ar[x1:x2, y1:y2].mean()
return math.floor(mean) == mosaic[i, j]
def set_pixels(ar, uncertains, t):
for k, pos in enumerate(uncertains):
color = ((t >> k) & 1) * 255
set_pix(ar, pos[0], pos[1], color)
def solve():
error = False
# for every box in pixelated area.
for (i, j) in np.ndindex(mosaic.shape):
# 考虑马赛克的每个格子 (i, j)，在 ar 中起始坐标是 (x, y)
x = X + i*BOX_SIZE
y = Y + j*BOX_SIZE
# 只有从 (px, py) 开始的 3x3 个二维码格子会影响这个马赛克格子
px = x // PIXEL_SIZE
py = y // PIXEL_SIZE
# 3x3 个格子中还不确定的位置
uncertains = []
for tx, ty in np.ndindex(3, 3):
if not flags[px+tx, py+ty]:
uncertains.append((px+tx, py+ty))
if len(uncertains) == 0:
continue
possibles = []
print(f'Try mosaic{(i, j)}, from pixel{(x, y)}, uncertains: {uncertains}')
for t in range(2**len(uncertains)):
'''遍历2^k种可能性'''
# print('Try: {0:0{1}b}'.format(t, len(uncertains)))
set_pixels(ar, uncertains, t) # 将 ar 对应位置按 t 的每一位设置为对应颜色
if check(ar, i, j): # 判断马赛克颜色是否正确，正确则加入可能性列表
possibles.append(t)
if len(possibles) == 1: # 只有一种可能性，那么是正确答案
set_pixels(ar, uncertains, possibles[0])
for x, y in uncertains:
flags[x, y] = True
elif len(possibles) > 1:
# 多个可能就随便设一个，但是不标记为已经确定
set_pixels(ar, uncertains, possibles[0])
# 也可以用下面的方法，将所有可能性中颜色都相同的格子找出来，设置为确定的
# 这样可以大大增加能解出的格子数（从 81% 提升到 88%）
# print(possibles)
# a = np.bitwise_and.reduce(np.asarray(possibles))
# b = np.bitwise_or.reduce(np.asarray(possibles))
# c = np.bitwise_xor(a, b)
# print(f'{c:0{len(uncertains)}b}')
# for k, pos in enumerate(uncertains):
# color = ((possibles[0] >> k) & 1) * 255
# set_pix(ar, pos[0], pos[1], color)
# if (c >> k) & 1 == 0:
# flags[pos[0], pos[1]] = True
elif len(possibles) == 0 and len(uncertains) != 0:
# 出现不明原因的错误
print(f'Error: [{i}, {j}]')
error = True
break
if error:
break
print(f'Solved: [{i}, {j}]')
return flags.sum() # 返回目前确定的格子数
im = Image.open('pixelated_qrcode.bmp')
ar = np.asarray(im, dtype='uint8') # 在该数组上逐步恢复和试算二维码
mosaic = ar[X::BOX_SIZE, Y::BOX_SIZE][:N, :N].copy() # 马赛克每格的数据
solved = ar[::PIXEL_SIZE, ::PIXEL_SIZE] # 用于存放答案，开始取二维码每格左上角值
# 注意 solved 是个引用，所以修改 ar 会跟着变
flags = (solved == 0) | (solved == 255) # 如果某格是 0 或 255，已经能确定颜色
rd_corner = ar[PIXEL_SIZE-1::PIXEL_SIZE, PIXEL_SIZE-1::PIXEL_SIZE] # 二维码每格右下角
rd_flags = (rd_corner == 0) | (rd_corner == 255) # 按右下角能确定颜色的二维码格
for i, j in np.ndindex(flags.shape):
# 按左上角和右下角边缘，将能够确定的格补全
if flags[i, j]:
set_pix(ar, i, j, solved[i, j])
if rd_flags[i, j]:
set_pix(ar, i, j, rd_corner[i, j])
flags = (solved == 0) | (solved == 255) # 更新已确定的位置
while True:
# 如果有新的格子被推算出来，那么继续算，否则已经没得算了
num_ok = flags.sum()
if solve() == num_ok:
break
solved_im = Image.fromarray(ar)
solved_im.save('solved.bmp')
print('CertainRate:', flags.sum() / flags.size)
解密后读取二维码即可拿flag
后话
交完flag才发现tls-log.txt还没看过，可能是便于查找的hint之类的
这次iscc线下真的有点抽象，关卡题打到12点还只有我们队解出来了这一题，其他队伍都是爆零，后来主办方只能延时到18点，结果还是没人解出来…awd也很难搞，开始3h的pwn和web私地都只有寥寥几队打进来，主办方看不下去了就开放了pwn私地，可惜咱也不会打其他队伍，就放了个waf上去，不过虽然没拿分但也没被打，还是保住了排名（x）
总的来说是难度偏大但也很有挑战性的一次线下赛。