CTF 스테가노그래피 (스펙트로그램) audacity 문제 제작하기

우선 텍스트를 WAV 파형에 글자를 삽입해서 시각적으로 글자가 보이도록 (스펙트로그램으로 봤을때)

하는 방법은 오디오 스테가노그래피 또는 스펙트로그램 아트라고 합니다.

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WAV 파일의 주파수 성분을 조작해 스펙트로그램 상에 이미지가 드러나게 만드는 방식입니다.

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아래는 이미지에 텍스트가 적힌 파일을 생성하는 코드입니다.

 

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

img = Image.new('L', (1500, 300), color=0)
draw = ImageDraw.Draw(img)
font = ImageFont.truetype("arial.ttf", 120)

draw.text((10, 100), "hitori-life{bocchi_the_rock!}", fill=255, font=font)
img.save("ctf_text.png")

 

PIL(파이썬 이미지 처리 라이브러리)를 로드합니다.

'L'은 0~255 밝기 값만 사용하며, 0은 검정색(배경)을 의미합니다.

1500에 300은 가로세로 픽셀 크기입니다.

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arial 글꼴을 사용해서 120크기로 font 변수에 넣습니다.

텍스트 시작 좌표는 10에 100이며, 255 fill을 주어 흰색으로 표시합니다.

이미지는 ctf_text.png로 저장합니다.

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이제 이미지를 WAV 파형으로 넣을 수 있도록 하겠습니다.

 

import numpy as np
from PIL import Image
import scipy.io.wavfile as wavfile

# 이미지 열기
img = Image.open("ctf_text.png").convert("L")
img = img.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

width, height = img.size
duration = 5
samplerate = 44100
samples = int(samplerate * duration)
audio = np.zeros(samples)

# 이미지 픽셀을 주파수로 변환
for x in range(width):
    t = int((x / width) * samples)
    for y in range(height):
        brightness = img.getpixel((x, y)) / 255.0
        if brightness > 0.1:
            freq = 300 + (y / height) * 3700
            audio[t:t+1000] += brightness * np.sin(2 * np.pi * freq * np.arange(1000) / samplerate)

# 정규화 및 저장
audio = np.int16(audio / np.max(np.abs(audio)) * 32767)
wavfile.write("spectrogram_ctf.wav", samplerate, audio)

 

 

이미지 파일을 L(grayscale로 엽니다)

duration은 WAV 파일의 시간 초이며, samplerate는 초당 샘플 수 (CD음질)

samples는 오디오 샘플 수, audio는 0으로 채워진 배열에 사인파를 누적해서 그려 넣습니다.

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정규화에서는 audio 신호를 정규화하여 최댓값을 32767로 맞춥니다(이는 16bit WAV 형식입니다)

 

 

spectrogram_ctf.wav

0.42MB

 

 

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이제 audacity 도구를 이용해서 파형을 확인해보겠습니다.

(보통 다른 노래와, 만든 WAV파형을 합쳐서 문제가 출제됩니다)

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트랙 전체 선택을 하고

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우클릭 후 스펙트로그램으로 변환합니다.

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속도를 적절하게 설정하고, 화면 크기도 적당하게 수정하면 글자가 보이는 것을 볼 수 있습니다.