打开附件的流量包
可以发现有很多的tcp协议数据，追踪tcp协议数据看看
可以发现tcp数据流中有很多类似坐标的东西，先把这些数据另存为txt保存，如何用正则表达式提取这些数据，提取脚本如下：
import re
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
data = f.read()
pattern = r'tgPos\{\d+\}\.Value\.\[\d+,\d+,\d+\]' #正则表达式匹配
results = re.findall(pattern, data) #findall匹配所有符合的数据，results是匹配到数据的列表形式
if results:
with open("output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
for result in results:
f.write(result + "\n")
print("匹配结果已成功写入output.txt文件")
else:
print("Pattern not found")
提取到的数据如下：
可以发现，第三个数据始终是0，可以猜测是z轴，然后前面是x轴和y轴，可以根据这个坐标轴来画图，这里可以用两种方式来画图
import re
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
f=open("output.txt",'r')
data=f.read()
pattern=r'\[\d+,\d+,\d+]'
results = re.findall(pattern, data)
print(results)
x=[]
y=[]
for result in results:
pattern=r'\d+'
result=re.findall(pattern,result)
print(result)
x.append(int(result[0]))
y.append(int(result[1]))
x_len = 400
y_len = 200 # 查看最大坐标得知图片大致大小
im = Image.new("RGB", (x_len, y_len))
for i in range(len(x)):
im.putpixel((x[i], y[i]), (255, 255, 255)) #可以用像素法画出来
im.show()
'''# 创建散点图
plt.scatter(x, y)
# 设置图表标题和坐标轴标签
plt.title('Scatter Plot of XY Coordinates')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
# 显示图表
plt.show()'''
然后将这个数据进行md5加密
md5：d4f1fb80bc11ffd722861367747c0f10
flag：NSSCTF{d4f1fb80bc11ffd722861367747c0f10}