ctfshow学习记录-misc入门（图片篇-颜色通道50-59）

misc51-52的wp和脚本参考的是csdn博主：z.volcano

九某人的碎碎念：这篇一更，说明近期是真的没有时间写wp了。虽说好多都是之前做过的题，但是wp整理起来还是比较耗时的。近几个月事特别多，年底前基本没什么时间了，等不太忙了我再继续更新～
 
22.11.10留：
       misc57-61去掉了，还不知道为啥，所以57-59的wp暂时我就去掉了，如果再出的话我就重新更一下，不出的话我就不更了。
       不过原来的学习链接我附到这里，有兴趣的师傅们可以继续学习：java lsb隐写_LSB隐写工具对比（Stegsolve与zsteg）@非专业de人士
       原来的57-59就是stegsolve和zsteg的工具对比，了解工具的使用区别其实就能做出来了，不算难，就是可惜61还没做出来就木有了~

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misc50

提示：有时候视线也要放低一点
解答：用stegsolve看一下，翻看几页就能获取flag。

ctfshow{84470883ee1eec2e886436461bf79111}

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misc51

提示：你会数数吗。
解答：
用脚本计算每个像素点出现的数量，并按出现数量的大小顺序排序。

from PIL import Image
im=Image.open('misc51.png')
im = im.convert('RGB')
img = Image.new("RGB",(900,150))

dic = {}

for h in range(900):
    for w in range(150):
        s = im.getpixel((h,w))
        dic[s] = dic.get(s,0)+1
lt = list(dic.items())
lt.sort(key = lambda x:x[-1])
print(lt)
#((128, 96, 64), 279), ((64, 96, 128), 282)
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将出现频次较多的是(128, 96, 64)出现279次，(64, 96, 128)出现282次。将这两个像素的位置换成白的。

from PIL import Image
im=Image.open('misc51.png')
im = im.convert('RGB')
img = Image.new("RGB",(900,150))

for h in range(900):
    for w in range(150):
        s = im.getpixel((h,w))
        if s == (64, 96, 128) or s == (128, 96, 64):
            img.putpixel([h, w], (255, 255, 255))
img.show()
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ctfshow{51fcc6228d768a3acab1d05572e52133}

我运行的时候出现了问题，记录一下：
如果程序提示DLL load failed while importing _imaging: 找不到指定的模块。那就是python和pillow版本不匹配，可以卸载重安装一下pillow。
pillow网址：https://pillow.readthedocs.io/en/latest/installation.html

比如我是python3.8，可以选择pillow6.2.1及以上的

pip uninstall pillow
pip install pillow==6.2.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
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misc52

提示：不会数数没关系，这次可以用眼睛瞪。
解答：类似上道题也要计算像素数量。提示说可以用眼瞪，stegsolve查看有一些通道确实可以模糊看到有信息。

（misc52的预期，因为是索引颜色，所以一共只有不超过255种颜色像素点。写个脚本输出每种索引色像素点的排列，会发现大部分都随机排布在整个图像里，但有十种颜色的排布仅出现在特定区域，那么这十种颜色的像素点必然携带了某种信息，把它们提取出来就行。）

z.volcano师傅的wp里说选择出现次数最少的十种即可获取flag。（emmm所以我才对misc题比较头疼，总会出现一些没有见过的思路）

from PIL import Image
im=Image.open('misc52.png')
im = im.convert('RGB')
img = Image.new("RGB",(900,150))
lt = [(130, 176, 116),(72, 217, 123),(146, 16, 141),(130, 241, 105),(251, 160, 136),(5, 129, 88),(167, 46, 187),(20, 65, 141),(96, 231, 225),(196, 144, 18)]
for h in range(900):
    for w in range(150):
        s = im.getpixel((h,w))
        if s in lt:
            img.putpixel([h, w], (255, 255, 255))
img.show()
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ctfshow{f87ad503c2c163471fbe768c9d7a9d6c}

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misc53

提示：开始愉快的LSB部分。
解答：非常基础的LSB隐写。用stegsolve查看，可以看到三个颜色的0通道都发现了隐写痕迹。

ctfshow{69830d5a3a3b5006f7b11193e9bc22a2}

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misc54

提示：还是愉快的LSB部分。
解答：
Alpha0、B0、G0通道发现隐写痕迹，是竖向排列的，选择按列(column)。

ctfshow{b1f8ab24b8ca223d0affbf372ba0e4fa}

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misc55

提示：怎么又是愉快的LSB部分。
解答：R0，G0，B0，竖向，但是直接这样提取没有发现信息。
图片是反转的，那可能涉及镜面反转。

方法一：可以用画图软件翻转一下，win自带的画图软件就可以实现。

然后再lsb分析一下啊，发现压缩包，save bin提取出来。

获取flag。

方法二：使用zsteg

zsteg -a misc55.png   
 #-a 查看各个通道的lsb，尝试各种已知组合
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发现有一个通道有zip。

提取一下该通道，获取flag。
zsteg -e b1,rgb,lsb,YX misc55.png ->1.zip

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misc56

提示：怎么老是愉快的LSB部分。
解答：lsb查看，发现r4，r2，r1，g4，g2，g1有。

获取flag。

ctfshow{1b30c28a5fca6cec5886b1d2cc8b1263}