2026UniCTF-Misc总裁四比特，这能玩？

⭕、知识点

1、图片二进制文件隐写
2、Nibble算法
3、PNG文件格式的理解

一、题目

比特.zip,解压后是一张PNG图片

二、解题

1、查看压缩包备注，没有东西

2、foremost提取出2个图片

仔细观察一下两个图片一模一样，二进制数据也一样，大小都一样，排除盲水印

3、在比特.jpg、提取出来的2个png图片都进行flag、CTF、Uni字段的搜索，无果

4、尝试了strings、zsteg、stegsolver都没有发现隐写

5、SilentEye也没有提取出东西

6、查看图片属性没有备注信息

7、把3个图片都丢进010仔细看了一下，没有任何发现，除了能看到比特.jpg末尾是2张被提取出来的图片

8、没招了，，第二天接着想，回头看了一下有没有没利用上的信息，就是那个题目自带的比特，还特地去问了一下玩三角洲的朋友，没有啥收获

9、关键：题目总裁四比特，是不是和四比特有关系。先计算一下每个文件的大小

• foremost分离出的头部段比特.jpg，大小1725696字节
  
• 两个一样的png图片都是747327字节
  
• 原比特.jpg大小4715004字节
  

    既然分离出的看起来有用的图片都没有找到有用的信息，是不是有用的信息还藏在剩余的没有被利用的部分？

    巧了,剩下的冗余数据为1494654字节,恰好是2个png图片的大小之和
    
    

10、瞬间有了思路，结合题目名称四比特，应该是这两部分数据在某固定的4比特有所不同，直接上脚本

with open("比特.jpg","rb") as f:
    data = f.read()
    print(len(data))

    data_seg1 = data[:1725696]
    with open("data_seg1.jpg","wb") as f:
        f.write(data_seg1)
        print(len(data_seg1))
    len_seg2_and_seg3 = len(data[1725696:])
    print(len_seg2_and_seg3)
    len_seg2 = len_seg3 = len_seg2_and_seg3 //2
    print(len_seg2)
    data_seg2 = data[1725696:1725696+len_seg2]
    data_seg3 = data[1725696+len_seg2:]
    print(len(data_seg2))
    print(len(data_seg3))

    print(data_seg2.hex()[:100])
    print(data_seg3.hex()[:100])

    seg2_high_bytes = []
    for i in data_seg2:
        seg2_high_bytes.append(i >> 4)
    print(len(seg2_high_bytes))
    print(seg2_high_bytes[:100])

分别打印seg1、seg2前100个字节

惊奇的发现，果然每个字节的高4位不同，而低四位相同。

11、把冗余段数据每个字节高四位提取并重组，得到一个新文件，而且稍微观察一下就知道前几个字节是504B，zip压缩包无疑。
续上面的代码

    result = []
    for i in range(0,len(seg2_high_bytes)-1,2):
        result.append(((seg2_high_bytes[i]<<4)|(seg2_high_bytes[i+1])).to_bytes())
    result = b''.join(result)
    # print(result)
    with open("data_seg3.zip","wb") as f:
        f.write(result)

12、得到压缩包并解压得到一张图片：嘉豪。 我直接释怀的撕了😂

13、查看图片备注没有信息，丢尽foremost提取又出现一个压缩包，解压得到flag

三、答案

UniCTF{Y0u_4r3_4_6r347_h4ck3r_!}

四、总结

脑洞是真大，后来了解了一下是有一种算法叫Nibble，也是按4比特为1单位进行处理数据的，如果提前了解，应该会更容易想到这个解题思路吧。

梭哈工具都用不上的时候，真得回归二进制数据仔细分析了，而文件的大小也有可能成为突破点！

PNG图片格式详解参考