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ऑडियो और वीडियो फ़ाइल हेरफेर CTF फॉरेंसिक्स चुनौतियों में एक मुख्य तत्व है, जो स्टेगनोग्राफी और मेटाडेटा विश्लेषण का उपयोग करके गुप्त संदेशों को छिपाने या प्रकट करने के लिए किया जाता है। फ़ाइल मेटाडेटा की जांच और सामग्री प्रकारों की पहचान के लिए mediainfo और exiftool जैसे उपकरण आवश्यक हैं।

ऑडियो चुनौतियों के लिए, Audacity तरंग रूपों को देखने और स्पेक्ट्रोग्राम का विश्लेषण करने के लिए एक प्रमुख उपकरण है, जो ऑडियो में एन्कोडेड पाठ को उजागर करने के लिए आवश्यक है। Sonic Visualiser विस्तृत स्पेक्ट्रोग्राम विश्लेषण के लिए अत्यधिक अनुशंसित है। Audacity ऑडियो हेरफेर की अनुमति देता है जैसे ट्रैकों को धीमा करना या उलटना ताकि छिपे हुए संदेशों का पता लगाया जा सके। Sox, एक कमांड-लाइन उपयोगिता, ऑडियो फ़ाइलों को परिवर्तित और संपादित करने में उत्कृष्ट है।

लीस्ट सिग्निफिकेंट बिट्स (LSB) हेरफेर ऑडियो और वीडियो स्टेगनोग्राफी में एक सामान्य तकनीक है, जो मीडिया फ़ाइलों के निश्चित आकार के टुकड़ों का उपयोग करके डेटा को छिपाने के लिए किया जाता है। Multimon-ng DTMF टोन या मॉर्स कोड के रूप में छिपे संदेशों को डिकोड करने के लिए उपयोगी है।

वीडियो चुनौतियाँ अक्सर कंटेनर फ़ॉर्मेट्स को शामिल करती हैं जो ऑडियो और वीडियो स्ट्रीम को बंडल करती हैं। FFmpeg इन फ़ॉर्मेट्स का विश्लेषण और हेरफेर करने के लिए जाना जाता है, जो सामग्री को डिमल्टिप्लेक्सिंग और प्लेबैक करने में सक्षम है। डेवलपर्स के लिए, ffmpy FFmpeg की क्षमताओं को Python में उन्नत स्क्रिप्टेबल इंटरैक्शन के लिए एकीकृत करता है।

इन उपकरणों की श्रृंखला CTF चुनौतियों में आवश्यक बहुपरकारीता को उजागर करती है, जहाँ प्रतिभागियों को ऑडियो और वीडियो फ़ाइलों के भीतर छिपे डेटा को उजागर करने के लिए विश्लेषण और हेरफेर तकनीकों का एक विस्तृत स्पेक्ट्रम लागू करना होता है।

संदर्भ

• https://trailofbits.github.io/ctf/forensics/