DIVER OSINT CTF 2025 Writeup
はじめに
2025年6月7日（土）～8日（日）に開催されたDIVER OSINT CTFに参加したので、そのWrite upです。
OSINT CTF初参加だったため、チームメンバーと協力して挑戦しました。
この場を借お借りして、チームメンバーに感謝を申し上げます。
一緒にプレイしてくれて、ありがと！
途中からメンバーが解いていたり、またはその逆だったりする課題があるため
この記事は、わたしが分かる範囲のWrite upです。一部、チームメンバーからの追記があります。
また、大会終了後に課題ページを見ながらWrite upを書いているため、挑戦した時系列とは異なります。
Introduction
document (100 pt / 280 solves)
アメリカ海軍横須賀基地司令部（CFAY）は、米軍の関係者向けに羽田空港・成田空港と基地の間でシャトルバスを運行している。2023年に乗り場案内の書類を作成した人物の名前を答えよ。
チームメンバーwhite nameko（以下、「なめこ」）のメモにURLと「pdfのメタデータ？」と記載あり。
CFAY AIRPORT SHUTTLE SERVICE
メモの通りに"Shuttle Location Guide for Narita Terminal 1.pdf"のプロパティを見たら、作成日が2023年であることと、作成者の名前が載っていたのでそれで回答。
flight_from (100 pt / 362 solves)
このヘリコプターが出発した飛行場のICAOコード（4レターコード）で答えよ。
地図を見ると立川から飛び立っているみたいだったので、「立川 飛行場」で検索。
出てきた「立川飛行場」のICAO"RJTC"を回答。
night accident (100 pt / 269 solves)
この動画で、車とバスが衝突しそうになった場所はどこか。
手前に見えるバスが、事故を起こしそうになる車両。
車両にSBS Transitと書かれているので調べると、シンガポールの会社だということが分かった。
手前の車両が58系統、奥の車両が52系統なので運行会社のHPで時刻表を確認し、２系統で共通するバス停をピックアップ。
58系統と52系統で共通するバス停
| バス停番号 | バス停名 | 所在 | 備考 |
|---|---|---|---|
| 53009 | Bishan Int | Bishan St 13 | ビシャン・バス・インターチェンジ（始発/終点） |
| 53221 | Blk 115 | Bishan St 11 | たぬきメモ：多分ここ |
| 53239 | Opp Bishan Stn | Bishan Rd | MRTビシャン駅（NS17/CC15）付近 |
| 53249 | Blk 210 | Bishan Rd |
回答形式に不慣れで、うまくピンを立てられなかったため、メモを残してメンバーに託すことに。
回答してくれたメンバー曰くわたしのピン「30 mくらいズレてたね」とのこと。
≪なめこ追記≫
正確には「37 mズレてたね」
ship (100 pt / 363 solves)
これは、ある組織が運用する船舶である。もし将来、この船が外国に売却されたとしても、変わらない番号を答えよ。
Flag形式: Diver25{現地語での船名_番号}（例: 船名が「ペンギン饅頭号」で番号が 1234567 の場合、Flagは Diver25{ペンギン饅頭号_1234567} となる）
フラッグ例がよりもいだ。。。主催の趣味なのか、各所にペンギンがいますね。
そして、写真の画質がバチ高でキレイ。
大会後の公式Discordチャンネルによると「Shipは運営チーム渾身の天然の素材です」とのこと。
さて、船体に見える"TKT-1401", "7JVV"を検索すると、神鷹丸(4代)という名前が出てくる。
神鷹丸(4代)のIMO番号（廃船になるまで変更されることがない番号）を回答。
louvre (176 pt / 181 solves)
ルーブル美術館の公共Wi-Fiアクセスポイントのうち、以下の条件を満たすもののベンダーを答えよ。
・情報は2025年2月28日に収集されており、オンライン上で確認できる。
・ベンダーはBSSIDに準拠して判定せよ。
ルーブル美術館のwebサイトによると‘Louvre_Wifi_Gratuit’がピラミッドと展示室で利用できる。
方針が分からなかったので、chatGPTに泣きつくことに。
chatGPTに言われた通り、WiGLEにログインし、地図上でルーブル美術館のピラミッドらへんを表示。
SSID‘Louvre_Wifi_Gratuit’でFilterして、表示された点からBSSIDが50:60:28:4E:6C:40だと分かった。
MAC Vendorsにアクセスして、ベンダーのXirrus Inc.を回答。
作業時のメモ
一度、Hewlett Packard EnterpriseのFlagが弾かれたのでBSSIDを取得しなおしてXirrus Inc.で正解になりました。
その後、Discordで「条件を満たす別のFlagがあることを確認しました。既に送信されているFlagを正解扱いとし、Flagを追加しました」とアナウンスが流れたので、運営って大変なんだなあとたぬき並みの感想を抱きました。
p2t (377 pt / 112 solves)
この写真の左側に掲示されている写真には、ある動物が写っている。その名前を、日本語で書かれている通りに答えよ。
画像右側の張り紙に
時に
立山
われ
ボソ
いま
と書かれているので立山について検索してみると、立山自然保護センターのWebサイトが出てきた。
館内の画像が見つけられず苦戦。義務感で「ホンドタヌキ」と「ホンドギツネ」は提出。
謎のオリジナルキャラクター「くたべ」をメモに残して、メンバーに託す。
≪なめこ追記≫
立山であることはわかったが、google lensやXを駆使しても場所が分からない。立山に生息している他の動物やカラスの種類を片っ端から入力することに。タイムアウトと格闘しながら、10:55 29個目の入力でフラグである「トビ」にたどり着く。朝にはDiver25{オハヨウ}やDiver25{(本名)}も投げた。
作業時のメモ
過程で富山自然博物園のwebサイトにタヌキの赤ちゃんの写真を見つけたので、スクリーンショットをチームチャットに投下したところ、
なめこ「生まれて間もなくても、腹は黒い」
と言い出したので、メモに残します。
geo
advertisement (100 pt / 233 solves)
この記事の写真が撮影された場所はどこか。
https://web.archive.org/web/20250108154113/https://www.noticiasaominuto.com/mundo/2699746/kyiv-diz-que-russia-usou-como-recrutas-ate-180000-presidiarios
チームメンバーakiさんが挑戦中の問題を手伝う。
既にサンクトペテルブルクだとあたりを付けてくれていたので、周辺を探すも、正確な撮影位置が見つけられない。
akiさんとわたしが二人ともピン立て下手くそ芸人だと分かったので、おおよその座標を伝えてなめこに託すことに。
≪なめこ追記≫
akiさんの示した座標の、さらに37 m後方がフラグでした。
Afghanistan (414 pt / 94 solves)
この動画の65～67秒に表示される写真はいつどこで撮影されたものか。
https://www.youtube.com/watch?v=NWQwx4-MeRg&t=65s
当該写真をgoogle lensに通すと、getty imagesが出てきた。
タイトル：TOPSHOT-AFGHANISTAN-US-UNREST
画像クレジット：LIU JIN
作成日：2009年4月16日
写真に地名のようなタグ"Naray", "Prozinz Kunar"がついているので、検索する。
アフガニスタン東部Kunar州Nari県にNarayという地名があった。
"U.S. military", "kunar"で検索してみると、2005から2013年にかけてForward Operating Base Bostickという米軍前哨基地があったことが分わかった。
Flag形式に合わせてCamp Bostickと2009年4月16日を回答として提出。
night_street (428 pt / 86 solves)
画像の中心に写っている茶色の2階建ての建物に入る施設の正式名称を現地語表記で答えなさい。
hint: The church-like building on the left is apparently a Japanese restaurant chain.
ヒントを参考に「赤いとんがり屋根」「外食チェーン」で検索してみた。
～株式会社リンガーハット（以下、リンガーハット）は、赤いとんがり屋根が特徴の「長崎ちゃんぽん」など外食チェーン店持ち株会社です。
赤い屋根はリンガーハットらしい。
リンガーハットは全国に565店舗あり、赤い屋根の店舗を見つけるにはどうしたらいいかなあと考えていたら、「ピックアップ店舗Vol.36 長崎宿町店」という記事を見つけた。リンガーハット公式でいくつかの店舗を紹介しているようだった。とっかかりもないので、バックナンバー上から赤い屋根で建物の雰囲気が近そうな店舗から調べてみることにした。
ピックアップ店舗バックナンバー上で見つけた、赤いとんがり屋根のリンガーハットの店舗。
・東京東久留米店
・埼玉所沢店
・名古屋弥富通店
見つけた順にgoogle mapにかけたら、偶然にも名古屋弥富通店がヒットした。
隣の弥富通クリニックを回答して終わり。
what3slashes (446 pt / 75 solves)
この画像が撮影されたとき、正面に家が3軒、右手に家が1軒あった。
それから少し経った、ある月の初旬にこの場所にもう一度訪れてみた。そのときには、正面左側に家が1軒増えていて、正面右側にもう1軒が建設中であった。その時点で、建設中の家に屋根はなかったが、黒っぽい屋根を作る予定だという。
≪aki記≫
画像の3つのキーワード（キリル文字）をOCR
Бумба.цогц.бататгав
w3w
ウランバートルのある地点が表示される（47.931017179606535, 106.80018103938471）
google earth
衛星写真を遡っていくと
2018/11/30には屋根が有り
2018/10/30には屋根がない境目が見て取れる
Diver25{2018/10}
作業時のメモ
「なめこにフラグを答えさせよう」というノリが始まった。この課題も、なめこにFlagを伝えて回答してもらっている。akiさんのポイントが0なのは、そのせい。
hole (428 pt / 72 solves)
この穴があった場所はどこか。
akiさんがBYDの動画をいくつかと、山西省大同市だとあたりをつけてくれていたので、続きを解く。
google mapでそれっぽい場所を見つける。大同市の滑走路のようだった。
当該箇所の標高を調べてみると、東から西にかけて標高が低くなっていることがわかった。
画面奥に平坦な地形があることと、稜線の形からカメラの画角が北西を向いていることをメモして
ピン芸人なめこに託した。
≪なめこ追記≫
動画"Yangwang U9 can jump"の、ちょうど広いところの真ん中（伝われ）だと分かったので、航空写真から場所を推定してフラグゲット。
作業中のメモ
aki「holeやってる。穴好き」
なめこ「OSINT CTFにも穴はあるんだよな」
convenience (462 pt / 63 solves)
青森県内に、公園とコンビニ、スーパーマーケットが互いに約100m圏内に存在する場所がいくつかある。また、これはOpenStreetMapで確認可能である。
この条件を満たす 公園 のうち、最南端 のものについて、OpenStreetMap上での Way Number を答えよ。
なお、「公園」の定義は、OpenStreetMap上で "park" (leisure=park) と分類されているものに準拠する。
これもakiさんが手をつけた問題を、途中から手伝うかたち。
曰く、条件に合う公園が出てこないとのこと。
非情報系民なので、pythonのコードもOverpass turboで使うクエリもchatGPTにお願いしてなんとかしてもらう。
Overpass turbo で青森県内の「公園」「コンビニ」「スーパーマーケット」を収集する。結構重かった。
[out:json][timeout:90];
// 青森県を検索エリアに指定
{{geocodeArea:Aomori, Japan}}->.searchArea;
// 公園・コンビニ・スーパーを収集
(
// 公園
node["leisure"="park"](area.searchArea);
way["leisure"="park"](area.searchArea);
relation["leisure"="park"](area.searchArea);
// コンビニ
node["shop"="convenience"](area.searchArea);
way["shop"="convenience"](area.searchArea);
relation["shop"="convenience"](area.searchArea);
// スーパーマーケット
node["shop"="supermarket"](area.searchArea);
way["shop"="supermarket"](area.searchArea);
relation["shop"="supermarket"](area.searchArea);
);
out body;
>;
out skel qt;
GeoJSONで結果をエクスポートして、pythonで条件に当てはまる公園を探すも、見つからないと言われる。
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import shape
from shapely.geometry.base import BaseMultipartGeometry
import fiona
import pandas as pd
# ファイルパス（ファイル名は適宜修正）
path = "export (5).geojson"
# ジオメトリとプロパティを平坦化して読み込み
features = []
with fiona.open(path, "r") as src:
crs = src.crs
for feat in src:
geom = shape(feat["geometry"])
props = feat["properties"]
if isinstance(geom, BaseMultipartGeometry):
for part in geom.geoms:
features.append({"geometry": part, "properties": props})
else:
features.append({"geometry": geom, "properties": props})
# GeoDataFrame 作成
geometries = [f["geometry"] for f in features]
properties = [f["properties"] for f in features]
gdf = gpd.GeoDataFrame(properties, geometry=geometries, crs=crs)
# ジオメトリを点（centroid）に変換
gdf["geometry"] = gdf.geometry.centroid
# 各施設に分離
parks = gdf[gdf['tags'].apply(lambda x: isinstance(x, dict) and x.get('leisure') == 'park')]
conveniences = gdf[gdf['tags'].apply(lambda x: isinstance(x, dict) and x.get('shop') == 'convenience')]
supermarkets = gdf[gdf['tags'].apply(lambda x: isinstance(x, dict) and x.get('shop') == 'supermarket')]
# 距離計算のために投影法（UTM Zone 54N）に変換
parks = parks.to_crs(epsg=3099)
conveniences = conveniences.to_crs(epsg=3099)
supermarkets = supermarkets.to_crs(epsg=3099)
# 条件に合う組み合わせを抽出
results = []
for i, park in parks.iterrows():
for j, conv in conveniences.iterrows():
d_pc = park.geometry.distance(conv.geometry)
if not 25 <= d_pc <= 55:
continue
for k, sup in supermarkets.iterrows():
d_ps = park.geometry.distance(sup.geometry)
d_cs = conv.geometry.distance(sup.geometry)
if 45 <= d_ps <= 75 and 84 <= d_cs <= 114:
results.append({
"公園名": park['tags'].get('name', '不明'),
"コンビニ名": conv['tags'].get('name', '不明'),
"スーパー名": sup['tags'].get('name', '不明'),
"公園-コンビニ距離": round(d_pc, 2),
"公園-スーパー距離": round(d_ps, 2),
"コンビニ-スーパー距離": round(d_cs, 2)
})
# 結果表示
df = pd.DataFrame(results)
print(df)
chatGPTに相談したら、「マージンを広くとれ」というアドバイスだったので、一旦自力探索は諦める。ヤメピ。
akiさんが残してくれた候補のメモを使うことにして、積み残し。
≪なめこ追記≫
way/556701681でフラグ通った。
Talentopolis (472 pt / 53 solves)
"Primera edición de Talentopolis" という記事内に登場するステージの位置を答えよ。
https://www.guineaecuatorialpress.com/noticias/primera_edicion_de_talentopoli
これは惜しいところまで行って、うちのチームでは解けなかった課題。
akiさんが場所のあたりをつけてくれた所から始める。akiメモ「konohen?」
当該地域にはストリートビューがなかった。
instagramの画像をgoogle lensにかけると、いくつかステージの引きの写真が見つかった。
あたりをつけてもらった地域のgoogle mapの投稿から、似た雰囲気の建物を見つける。
調べてみると、この地域の公営住宅のようだった。
この後が難しくて、公営住宅なので似た雰囲気の建物が沢山ある。また場所も一か所だけでなく、San Juan地区に見つかっただけで４か所公営住宅群があるようだった。
最初にあたりをつけた地域の南東にある公営住宅を候補として、ステージ右側に低い建物と植物があることから南側５棟のいずれか西側の壁を候補じゃないかとメモして、ピン芸人に託した。
≪なめこ追記≫
ピン芸人敗北
recon
00_engineer (100 pt / 346 solves)
東京駅の近くでソフトウェアエンジニアの名札を拾った。おそらく落とし物だろう。
このエンジニアが勤務している会社のWebサイト（トップページ）のURLを答えよ。
≪aki記≫
sherlockで"kodai_sn"をチェックしたらTwitterが引っかかったからTwitterあるやんってなった
[+] ArtStation: https://www.artstation.com/kodai_sn
[+] Freelance.habr: https://freelance.habr.com/freelancers/kodai_sn
[+] GNOME VCS: https://gitlab.gnome.org/kodai_sn
[+] LibraryThing: https://www.librarything.com/profile/kodai_sn
[+] Mydramalist: https://www.mydramalist.com/profile/kodai_sn
[+] NationStates Nation: https://nationstates.net/nation=kodai_sn
[+] NationStates Region: https://nationstates.net/region=kodai_sn
[+] Twitter: https://x.com/kodai_sn
[+] Weblate: https://hosted.weblate.org/user/kodai_sn/
[+] YandexMusic: https://music.yandex/users/kodai_sn/playlists
[+] omg.lol: https://kodai_sn.omg.lol
[+] threads: https://www.threads.net/@kodai_sn
[*] Search completed with 12 results
twitterのbioの情報からなめこさんが入れてくれてsolved
その続きで、
Kodai.SのTwitterの「gitハンズオンを我が社のCEOもやってくれたらしい。」の情報から
Kodai.SのGithubまで行って
fork-practiceのリポジトリをforkしてる先を確認してmizuki1206edelweiss（CEOのID）まで特定してReconは放置した
この後Instagramに派生する問題だったっぽい
transportation
36_years_ago (347 pt / 125 solves)
このニュース動画に映っている航空機に、1989年8月時点で割り当てられていたトランスポンダのMode Sコードを16進数表記で答えてください。
なめこが途中まで解いていたので、引き継いで挑戦する。
残されたメモから、以下の情報がすでに分かる状態だった。
登録番号：JA4098
型式：セスナ172P
製造番号： 17276610
登録日：1990年 8月28日
所有者（使用者）：渋谷学園
備考：新規(N9768L)
1990年8月に北九州空港で新規登録されているので、それ以前の登録内容を調べろという題意なんだろうと察し。
chatGPTに機体の製造番号から登録記録を追えるか聞いてみた。
FAAからDLしたデータベースうち、MASTER.txtから製造番号"17276610"を探すも、不発。
DEREG.txtを調べると、製造番号"17276610"がヒットした。Mode S Codeが"AD9D6A"だと判明したので、Flagを提出。
listen (473 pt / 53 solves)
この航空管制のやり取りが録音された空港のICAOコード（4レターコード）を答えよ。
一旦聞いてみるも、わたしの英語力では太刀打ちできなさそうなので文字おこしを試みる。
OpenAIのWhisperを使ってローカル上で、音声を文字おこしをすることにした。
import whisper
model = whisper.load_model("base") # "tiny", "base", "small", "medium", "large"が選べる
result = model.transcribe("your_audio_file.mp3")
print(result["text"])
listen.mp3 文字起こし
(0:35) ...Tower, Exit Alpha 2, connected via Alpha, Alpha, Delta...
(0:57) ...Roman, Sierra, Houston, Paragliders, runway 30, we're ready.
(1:41) ...295, just touching down on 02, in contact departure on 133.65...
(2:18) ...contact ground 217.
(3:03) Air Canada 248, coming on down to Anchor 2.
(4:14) Tower, contact departure 133.65, airborne 135.0-17, gusting 23, clear takeoff, runway 02.
(5:30) Cleared to land 02, Air Canada 248.
要素として分かったのは、"Runway30", "Runway02", "133.65"(Hz), "Air Canada 248"
これらを満たす空港をchatGPTに聞いてみたところ、モントリオール空港の可能性が高いとのことだったので、ICAOである"CYUL"を提出。
sanction (375 pt / 112 solves)
2024年10月25日、制裁下にあるロシア船籍のRORO船「ANGARA」がある港湾に停泊していることが衛星画像で確認された。
停泊位置を答えよ。
こちらもあと一歩で正答できなかった課題。
こちらのニュースから、当該期間ANGARAは北朝鮮羅津港とロシアのドゥナイ港を往復していたことが分かるので、いずれかだと推測。
ピン立て下手くそ芸人なので、もう少し正確に停泊位置が知りたい。
Planet Insight Platformこちらのサイトで2024/10/25日の羅津港を見てみるも、画像がぼやぼやでなんにも見えない。ドゥナイ港は雲がかかっている日でさっぱり分からない。
ニュースの衛星画像を参考に、羅津港西側の桟橋にピンを立ててみるも試行回数を使い切ってしまったので挑戦修了。
air2air (495 pt / 24 solves)
この動画は2025年3月11日（現地時間）に撮影された。遠くに映っている航空機のコールサインと機体記号を答えよ。
これも、方針は立てられたけど解答に至らなかった課題。
なめこが主翼のマークとウィングレットから、STARLUX A350-900だとあたりをつけてくれたところから手をつける。日が出ている時間に沖縄付近を飛ぶ、台北行きの航路として候補が６つに絞られている。
Flightrader24のウェイバック機能を使って、2024/3/11の太陽が出ている時間に沖縄付近を飛ぶSTARLUXの飛行機をピックアップした。沖縄上空付近で搭乗機の近くを飛んでいて、搭乗している機体よりも高度が高い機体を探す。
しっくりくる答えがなかなか見つからなかった。
高度こそ合わなかったものの、作問者の顔を思い浮かべながら一番すきそうだと思ったのがこれ。
便によってはSTARLUX自体が高度40,000 ft近くを飛んでいるため、それより高く飛ぶ可能性が低いと推測して34,000-36,000 ftを飛ぶ便を中心に探すも不発。
時間内に回答できなかった。くやし。
回答できた方から話を聞くと、搭乗機（STARLUX）は38,000 ft付近、撮影された機体（SKYMARK）は40,000 ft付近を飛んでいたとのこと。フライトレーダー上、「こんな近く飛ぶんだ」と思うような位置関係だったらしい。
作業メモ
作問者がこぼれ話として、「尾翼の青の中に黄色い星が見えるだろう」と言っていたが、心眼が過ぎると思う。高度については、「整備するためのフライトで、乗客を乗せていないため軽そう」という見解だった。なーほど。
history
bridge (263 pt / 155 solves)
この動画で列車が通過した橋梁は、ある災害で損傷した後に架け替えられたものである。架け替えに際して、他の橋梁の構造物が流用されたことがある文献に示されている。その流用元の橋梁名を答えよ（この橋の名前ではない）。
≪なめこ記≫
まずは場所を特定する
開始直後に「園芸資材 千歳?農園」の表記があったが、検索やlensにかけても出てこなかったのでスルー
動画30秒のとこで見るからにパチ屋っぽい店があったので、看板の部分をlensにかけると熊本のホールであることがわかった
位置関係から豊肥本線と白川であることが確定
次に、「豊肥本線 白川」で調べると、該当の位置にあるのは「第二白川橋梁」であることがわかった
このページからわかったことは
・1953年に洪水にあった
・1954年に復旧された
・「昭和28年西日本水害調査報告書」に記載がありそう
という情報であった
そのため、問題文の「ある災害」は1953年の洪水であり、1954年に復旧した際に流用された橋梁を調べればよさそうだなと思った
調査報告書だったり同ページに載ってる国鉄トラス橋総覧を探しまわったが、この調査では見つからず
ここで、先ほどのページの中の、集覧URLによると
1954年に橋梁を制作したのが「高田機工」との記載があった
「高田機工 第二白川橋梁」で調べると以下のページが見つかった
そこに、『1954-6-8,第二白川橋,しらかわ,Ｌ≒72,単線,下路プラット トラス ｌ=1ｘ62.4 鈑桁 ｌ=1ｘ10.2,架替え復旧 トラスは城東線澱川橋を改造移設(高田機工) 』
と記載があり、(城東線)澱川橋から移設したことがわかった
澱川橋を回答として提出
その後、このページが気になったのでちょこっと調べてみることに
タイトルの「橋梁史年表」で調べてみると、藤井郁夫氏が膨大な橋梁のデータをまとめていたことと、土木学会付属土木図書館がデータベース化していることまでわかった
出典1 https://www.jsce.or.jp/library/page/h_bridge.shtml
出典2 藤井郁夫編著『橋梁史年表 ＢＣ－１９５５』海洋架橋調査会発行，1992年
出典3 『橋梁史年表＆世界の長大橋（ＣＤ－ＲＯＭ版）』2000年
このデータベース上で試しに第二白川橋と検索してみると、先ほどの記載が出てきた
100年以上前の事例もデータベース化されている、素晴らしい世界だ
internment (478 pt / 48 solves)
著名な木曜島の真珠採りダイバーであった藤井富太郎氏は、第二次世界大戦中、強制収容されました。彼が釈放された収容所と釈放の年月日を明らかにしてください。
藤井富太郎について書かれた著書があり、それががもうほぼ答え。
以下、本文中から引用。文中の「トミさん」が藤井富太郎をさしている。
491人の抑留者が、1946年3月1日に兵収容所から釈放されたとき、他の日本の民間人や戦争捕虜はタツラとマーチンソンに連れていかれました。
トミさんは、タツラの捕虜収容所から、釈放のための明確な指示を受けていました。彼は12月10日午前8時、まさに彼の誕生日の日のバスで釈放することになっていました。木曜島で拘留されてから、ちょうど5年後のことでした。
「最後の真珠貝ダイバー藤井富太郎 Pearl Diver of the Tor res Strait」, リンダ・マイリー (著), 青木 麻衣子 (翻訳), 松本 博之 (翻訳), 伊井 義人 (翻訳), ISBN:4788714566
（2016)、より
また、「知られざる敵性外国人：オーストラリア人の見たタツラ収容所の日本人 (２) 金本 伊津子」で、タツラ収容所内のキャンプ割り当てに言及がある。
日本人が収監されていたタツラ収容所のキャンプは, 以下の４つに分類されていた｡
第 １・２ キャンプ (タツラ近郊)：POW の独身男性 (ドイツ系とイタリア系)
第３キャンプ (ラッシュワース近郊)：POW のドイツ系の家族
第４キャンプ (ラッシュワース近郊)：敵性外国人に分類された ｢日本人｣4)
と言うわけで、藤井富太郎が釈放される前に収容されていたのはTatura収容所第４キャンプ
釈放されたのは1946年12月10日
military
object (359 pt / 120 solves)
69.216246, 33.378242 には大きな構造物が存在する。この構造物のプロジェクト番号および、構造物の名称（固有名詞）を 現地語 で答えよ。
https://maps.app.goo.gl/Y5CJn5qDAfzrYTUS7
火災のあった原子力潜水艦ロシャリクが母艦のポドモスコヴィエ号と共に、フロートドックに入ってますよ。
まで分かって、プロジェクト名と名称（固有名詞現地語）を迷っている間に試行回数に達してしまった。
ざんねーん。
おわりに
運営の皆様、作問から当日の対応まで長きにわたりお疲れさまでした。
また次回、開催されることを楽しみにしています。
今回、reconがほとんど手つかずだったのでGhunt sherlock ignorant holeheなど、SNSの横断調査ができるツールを入れておいたらよかったね。と話しました。
楽しかったね。またやろうね。
Discussion