Init. commit

web-ghostframe/WRITEUP.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+<h1 align="center">GhostFrame</h1>
+
+<p align="center">
+  <img src="https://img.shields.io/badge/category-Web-blueviolet" alt="Web"/>
+  <img src="https://img.shields.io/badge/points-804-yellow" alt="804 pts"/>
+</p>
+
+Из всех вводных в таске нам дается только URL. Сначала необходимо найти скрытую страницу, потом выкачать debug-бандл с [ONNX](https://onnx.ai/onnx/intro/)-моделью и метаданными, и потом уже собрать картинку, которая пройдёт все фильтры классификатора.
+
+## Решение
+
+Раз на главной пусто, начинаем с банального перебора директорий:
+
+```bash
+gobuster dir -u http://<ip>:<port> \
+  -w /usr/share/seclists/Discovery/Web-Content/common.txt
+```
+
+Всплывает скрытая страница `/backup`, внутри — ссылка на архив `prizrachny_kadr_export.zip`. Скачиваем, распаковываем:
+
+| Файл | Назначение |
+|---|---|
+| `vision_gate.onnx` | Сам классификатор |
+| `preprocess.json` | Список признаков и порог |
+| `memory.log` | Лог прошлых попыток |
+
+Самый полезный — `preprocess.json`. Формулы он прямо не раскрывает, но рассказывает, какие признаки модель считает:
+
+```text
+amber_ratio
+blue_ratio
+contrast
+edge_density
+filename_signal
+metadata_signal
+```
+
+Точные пороги неизвестны — вытягиваем их через `/api/submit`. После каждой отправки сервис выводит чего именно не хватило. Из подсказок составляем полный набор требований:
+
+| Признак | Требование |
+|---|---|
+| `filename_signal` | Имя файла содержит `lens`, `prism` или `lattice` |
+| `metadata_signal` | [PNG `tEXt`](https://www.w3.org/TR/png/#11tEXt) `ghost-signal` начинается с `iris` |
+| `amber_ratio` | Тёплый янтарный тон |
+| `blue_ratio` | Заметный синий канал |
+| `contrast` | Высокий |
+| `edge_density` | Много резких границ |
+
+PNG с шахматным или полосатым паттерном даст и контраст, и кучу граней. Красим его в янтарно-синий микс, называем `lattice-lens.png`, прописываем в метадате `ghost-signal=iris-lane` и отправляем на `/api/submit`. Score перевалил порог — сервис возвращает флаг. Автоматический пайплайн — [`solve/solver.py`](solve/solver.py):
+
+```bash
+python solve/solver.py http://<ip>:<port>
+```
+
+## Флаг
+`caplag{3409b3f6f9e70dce81617ab19bd3016469b745fb0b9b007ed4967b4b5a3a6486}`