【鲲鹏杯】OSINT方向Writeup:从线索到答案"

admin 2026-11-10 16:28:53 网络安全文章 来源:ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

【鲲鹏杯】OSINT 方向 Writeup:从线索到答案

原创

鲲鹏杯组委会
鲲鹏杯组委会

云晞科技Sec

2026年11月9日 20:11
湖北

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纪念日

题目

访问后可以看到是我们团队的 简介/介绍页面 这里先埋下一个伏笔,我们接着区审阅png 文件 当然如果你对网页感兴趣的也可以看看源码什么的,可能有些会藏下一步的指引之类的。

为了防止有些小帅哥和小美女不动脑筋,直接用某位随波逐流去梭哈,我特意测试过了 需要手动去提取才好搞到 下一步的关键道具: (古法) 在这里我们需要知道 在计算机系统中各种文件 是有他们各自的文件头和文件尾巴,文件头是用于计算机去分辨他是什么类型的文件 而不仅限于所谓的后缀,文件尾是用于结束一个文件的标识,PNG 的文件尾常常可以看到是一个可见字符串 IEND......进行封闭的,那么我们就能通过文件尾巴来判断 有没有藏匿文件

先记住”本文件”正常的文件尾

接着我们简单搜寻 IEND可以看到出现了2个IEND ,还需要进行跟踪以防有概率是文件他的16进制可能翻译为ASCII 的时候正好是IEND 因为我们是通过 明文来的 准确的来讲应该通过完整的 文件尾16进制来进行跟踪

能看到 第一个文件尾是正确的,这就说明该png文件中可能还藏匿了其他文件 ,我们可以直接将 逗号后的全部内容都剪切到另一个文件中,然后先看看 刚才的文件有没有出现异常,然后通过对剪切部分的 文件头修补来得到 一张图片

有些没了解过 CTF 历史的可能不知道这个标识,他是 国外DEFCON黑客大会 CTF的标志 ,我国蓝莲花战队曾经在2013年成为首支成功闯入DEFCON黑客大会 CTF全球总决赛的华人队伍。 然后提示中说过要结合 yunsee.team 官网来进行搜寻,官网中最突出的是名字 通过名字 + defcon 的形式来搜索 , 这里其实可以直接用作者也就是我的名字来进行尝试 (这和前文的yunsee.team 有关)

能搜到 defcon 的user Profile 网页

然后能在 About 中看到 16进制信息

这里用 chef 解密后是一个网址

https://cn.anotepad.com/notes/am4hp97p

一个在线的网页记事本里面

复制出来对其进行检测 可以看到一个 ASCII 艺术 其实他是个彦祖的ASCII 图,但是 网页的问题会变形 ,然后最上方为英文版三国演义,最下文有个提示: 有些事情在不同的角度看,会得到不同的结果,一千个人心中有着一千本哈姆雷特,找到那些相同的东西

通过查看 我们发现了一个base64

解码后是一个兔子洞

提示中说不同角度 去看相同的东西 这里面相同的东西 有看起来很奇怪的字符串

/KXXt@Vuay\\d9Nwv>EC<U*,f%tXc/N^vG-\\![Bk8K/YcEk?2:>

从不同角度也就是说将其反转试试

>:2?kEcY/K8kB[!\\-Gv^N/cXt%f,*U<CE>vwN9d\\yauV@tXXK/

然后去尝试解他可以在base92 中得到密码

这就是flag.7z 的解压密码 wo\_cong\_lai\_dou\_wu\_hui\_shu 最终得到

flag{YUN533_15_V3rY_600D}

记得回头

通过yuiiijuk和YunSee从github上找到关键账号

找到关键信息假flag,可以得知要去说see999!!! 以及一个cartg的名字 在微信公众号搜索 cartg

进行关注

关键信息里面有一段假flag

发送see999!!!

即可获取真flag

flag{YunSee_Os1n7_g0od_HC_yuiiijuk_666}

加州大道东

题目中给出的提示有加州大道东和san jose,虽然我知道加州大道东不一定有多少人能猜到我想表达这是在圣荷西的东边,要是你猜到了也是一个很不错的提示

首先我们先用谷歌识图来完整的搜一下互联网上有没有和这个图片相关的信息,我们可以在很前面找到VTA

我们可以搜索到VTA是圣荷西的交通网

这个题难就难在我打算让你通过www.vta.org,结合前面的加州大道东和圣荷西的地图,每条线路去看一遍找到这条道路的地址

最后你可以在找31号线的时候用谷歌街景扫到这个站点

找到一样的地方37.268018,-121.8224694保留三位37.268\_-121.822

圣荷西很美,希望可以来圣荷西找我

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    PentestEval研究表明端到端AI渗透测试成功率仅为31%,失败原因在于管线静默跳过测试阶段,导致失败不可见。新手应从可归因的失败中学习,而非依赖全自动工具。建议从部分自动化开始,要求AI提供详细台账,并利用人在回路进行判断学习。
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