PicoCTF 中 Dog or Frog 的 Writeup

0x00 前言

首先我要为我们队每个队员点个大大的赞(内心有愧，因为实习，没有好好参加比赛)，大爱你们。

(本文暂不涉及深度学习的东西，稍后整理之后单独发)

在浏览题目的时候，发现一道很有意思的题目 “Dog or Frog”。

题目.png

打开看看提示，“This really is a ML problem”，打开题目看看喽。

Hints.png

题目中说要我们把这只可爱的马里努阿变成树蛙 (╯￣Д￣)╯╘═╛ ，那么好玩的狗狗变成树蛙，表示强烈谴责。但是看见这分数……

算了，真香。

0x01 这才是正文

这里才不是正文，老师没说过拿到题先审一下题么？

打开网站，看到那些下载的数据图片，的确是一个中规中矩的深度学习的东西。

2018shell2.picoctf.com.png

我们把环境下载下来，配置好(PS: 还好不是 Python 2 的东西，不然要疯)

打开提示信息，里面有两句关键的信息

• Classify as a Tree Frog, at 95% confidence
• Be similar to the original image (max 2 bit difference using p hash)

第一条是要求我们把它变成一只树蛙，因为在imagenet中有1000分类，青蛙的分类有三种，所以我们要先找到树蛙的类别编号，

分类编号.png

第31分类就是我们要的树蛙。接下来看第二条，图片的hash差异度不能超过2，什么鬼！？

这里我简单的说一下，通常说hash的时候，hash是一组数据的压缩映射值，具有数据的完整性和抗数据篡改的能力。但是在图片中，有一种比较特殊的hash算法，这种hash算法是包含图片特征的，也就是说，图片的内容结构作为了一种hash值。后面我单独拿出来一篇文章将这个。

这个也就代表了我们不能随便用一张树蛙的图片来得到flag了，只能对给我们的这张马里努阿动手了 ╮(╯▽╰)╭

0x02 这里才是真的正文

涉及的深度学习的内容单独发出来，这里我贴一下代码。

贴代码是不可能的，这辈子都是不可能的。才不会告诉你代码在这里

运行这个，之后得到一张新的图片。

trixi_hacked_image.png

唔，看起来好像并没有什么变化，但是预测结果中

预测结果.png

OK，上传图片，拿到flag。

flag.png

0x03 尾记

唔，好好学机器学习，之后老老实实的打CTF去，哇卡卡卡。

你以为这就结束了么，不不不。

(未完待续……)