competition-stego-media
Faz seu agente investigar esteganografia em mídias. Ele ajuda a encontrar informações escondidas em imagens, áudios ou vídeos, analisando metadados e outros detalhes ocultos.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a encontrar informações escondidas dentro de arquivos de mídia como imagens, vídeos ou áudios. Ela procura por dados secretos que podem estar disfarçados nos detalhes técnicos do arquivo.
Quando usar
- ✓Quando você suspeita que um arquivo de mídia contém uma mensagem secreta.
- ✓Se você precisa analisar os detalhes técnicos de um arquivo de mídia para encontrar algo escondido.
- ✓Ao participar de competições de segurança onde é preciso extrair dados de arquivos de mídia.
Exemplo do que pedir para a IA
“Procure por informações escondidas no arquivo de imagem 'foto_secreta.jpg'.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta primeiro entende a estrutura do arquivo de mídia. Depois, ela examina diferentes 'canais' dentro do arquivo, como metadados ou camadas de cores, para encontrar os dados escondidos.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add zhaoxuya520/reverse-skill --skill competition-stego-mediaOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/zhaoxuya520/reverse-skill/main/CTF-Sandbox-Orchestrator/competition-stego-media/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Stego Mídia de Competição
Use esta habilidade apenas como uma especialização posterior, depois que $ctf-sandbox-orchestrator já estiver ativo e tiver estabelecido suposições de sandbox, propriedade do nó e prioridades de evidência. Se isso ainda não aconteceu, retorne para $ctf-sandbox-orchestrator primeiro.
Use esta habilidade quando o desafio estiver dentro de um contêiner de mídia, canal oculto ou carga útil anexada, em vez de um blob criptográfico convencional.
Responda em português do Brasil, a menos que o usuário solicite explicitamente o inglês.
Início Rápido
- Confirme o tipo real do contêiner, dimensões, duração, codec e layout dos blocos antes de adivinhar uma camada oculta.
- Verifique metadados, miniaturas, arquivos sidecar e trailers anexados antes de um trabalho mais aprofundado no domínio do sinal.
- Classifique os canais candidatos por evidência: alfa, paleta, LSB, resíduo do domínio de transformação, ordem de quadros ou espaço livre do contêiner.
- Preserve cada camada extraída separadamente para que a cadeia de transformação permaneça reproduzível.
- Pare quando a carga útil oculta for reproduzida, não apenas suspeitada.
Fluxo de Trabalho
1. Estabelecer a Verdade do Contêiner
- Inspecione cabeçalhos, tabelas de blocos, metadados EXIF ou de documentos, índices de contêiner, miniaturas e anomalias de tamanho de arquivo.
- Compare o formato declarado com a estrutura observada para capturar polígrafos, arquivos anexados ou trailers malformados.
- Registre offsets exatos, números de quadro ou limites de canal que pareçam promissores.
2. Inspecionar Canais Candidatos
- Verifique planos alfa, ordem de paleta, planos RGB ou YUV, LSBs, características de espectrograma, fluxos de objetos de documento ou deltas de quadros de vídeo.
- Prefira tentativas baseadas em evidências em vez de forçar todas as transformações.
- Observe se a carga útil são bytes puros, outra camada de mídia, dados compactados ou um blob criptografado.
3. Reconstruir o Caminho da Carga Útil Oculta
- Mantenha a cadeia em ordem: contêiner -> canal ou portador -> extração -> descompactação ou decodificação -> análise final.
- Separe o sucesso da extração da interpretação final; um acerto de canal não é o mesmo que a recuperação de artefatos.
- Se o problema se tornar principalmente sobre criptografia após a extração, passe para a habilidade criptográfica mais ampla.
Leia esta Referência
- Carregue
references/stego-media.mdpara a lista de verificação de mídia, guia de classificação de canais e empacotamento de evidências.
O Que Preservar
- Fatos da estrutura do arquivo: offsets, blocos, números de quadro, nomes de fluxo, chaves de metadados e tamanho do trailer
- Extrações intermediárias e o comando ou transformação exata usada para produzi-las
- A carga útil final recuperada e o canal que a produziu
Perguntas frequentes
O que são 'canais' em um arquivo de mídia?
Canais são como as diferentes partes que compõem um arquivo de mídia, como as cores (vermelho, verde, azul), a transparência (alfa) ou informações extras (metadados).
O que é 'LSB'?
LSB significa 'Least Significant Bit' (Bit Menos Significativo). É uma técnica onde pequenas alterações nos bits de dados de uma imagem ou áudio podem esconder informações sem que a diferença seja perceptível ao olho ou ouvido.
Preciso saber programar para usar isso?
Não, esta ferramenta é projetada para ser usada por pessoas que não programam. Você apenas precisa descrever o que procura.
Detalhes
Descrição original do autor
Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for image, audio, video, document, and container steganography. Use when the user asks to inspect metadata, alpha or palette channels, LSBs, thumbnails, appended trailers, QR fragments, transcoding artifacts, or recover a hidden payload from media without blind brute force. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has a
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 42 mil
- Posição no ranking
- #4738
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 22/09/2026
Comentários
- …
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