DIVER OSINT CTF 2025 Writeup
はじめに
2025/06/07-2025/06/08に開催されたDIVER OSINT CTF 2025に、チームメイトと計3人で出場していた。
競技中に残していた3人分のメモからWriteupを起こしたので残しておく。
結果は66位/668組だった。
去年より下がってしまったので悔しい。
introduction
document (100pt / 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。
cfay 2023 hnd nrtなどで検索して、スケジュールを記載したPDFを発見。
PDFファイルのEXIF情報を見たらAuthor情報が残っていた。
ExifTool Version Number : 12.40
File Name : 2023 08 14 CFAY Airport Bus Schedule.pdf
Directory : .
File Size : 1237 KiB
File Modification Date/Time : 2025:06:07 12:07:42+09:00
File Access Date/Time : 2025:06:08 13:25:55+09:00
File Inode Change Date/Time : 2025:06:07 12:08:35+09:00
File Permissions : -rwxrwxrwx
File Type : PDF
File Type Extension : pdf
MIME Type : application/pdf
PDF Version : 1.7
Linearized : No
Author : [REDACTED]
Create Date : 2023:08:14 07:57:00+09:00
Modify Date : 2023:08:14 07:57:00+09:00
Producer : Microsoft: Print To PDF
Title : C:\Users\[REDACTED]\AppData\Local\Temp\1\msoF678.tmp
Page Count : 1
flight_from (100pt / 362 solves)
画像 / Image:
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。
立川基地の番号入れたら正解した。
louvre (176pt / 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。
openwifimapのサイトから探したけど、Map上にHitするspotなし
wifimapでWiFIスポットは見れたけど、BSSIDの取得ができず
wigleでBSSIDの取得ができそうだったが、アクセスポイントが見つからない。
もしかしたらアカウントを作ったら見れる情報が増えるかも、と思ってアカウントを作成したが、too many requestと表示されて詳細な情報が出てこなかった。
ここで中断してチームメイトにパスしたところ、「AIくんに聞いたら答えを教えてくれたよ」とのこと。なんか悔しい。
night_accident (100pt / 269 solves)
動画 / Video:
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。
バスに52と58の番号が確認できるのでこの2つの路線図を調べ、被っていそうなBishan駅周辺でストリートビューで確認。
道路の黄色×印や周辺建物の感じを目安に探して発見。
p2t (377pt / 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。
右に見切れている文字から、立山という地名を発見。富山県にあるらしい。
地域柄、バードウォッチングが盛んそうなのと、写真背景の雪景色から場所は立山だろうと推測。
写真が古く綺麗な展示ではないことから、古い建物内の展示か有志の展示であると推測。
実はこの段階で答えがある立山自然保護センターにはたどり着いていたのだが、中の展示が問題のそれより綺麗だったのでスルー。
こんなものを見つけて、野鳥の会の研究報告を博物館に展示しているパターンや、登山ルート中の山小屋やホテルの一角に貼られているパターンを想定して長い事探索していた。
結局、チームメイトがこのサイトを見つけてくれてゴール。
備考
これは別のチームメイトが問題に詰まった息抜きに作ったAA。
ship (100pt / 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）
TKT-1401でググると船名が出る
船名のIMO番号を検索してヒット
geo
advertisement (100pt / 233 solves)
記事 / Article:
この記事の写真が撮影された場所はどこか。
ロシアのサンクトペテルブルグにシゾフ通りがあり、そこにトーキョーステーションなるモールがある。
レンズで探すと馬の銅像の写真が出てきたので馬の銅像で再度レンズすると駅がヒット。
hole (449pt / 72 solves)
この穴があった場所はどこか。
明らかに大きな滑走路っぽい道路と大穴。 右下の文章から、中国圏の飛行場やドローン実験場と推測。
ドローン関係の映像を漁っていたが見つからず。断念。
night_street (428pt / 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。
Flag形式: Diver25{施設名}（例: Diver25{お台場海浜公園前郵便局}）
リンガーハットが左にあるので、ここリンガーハットの場所調べてgoogle mapsでローラーを実施。
イオンとかフードコートは無視で探すも数多すぎて無理。
店舗検索の絞り込みで駐車場+ドライブスルーで全部見たけどなし。
道路が片側2車線以上でコンクリ舗装のためトラックの交通が多い道、港湾道路とかかな～と思いつつ愛知県の店舗でローラーして発見
convenience (462pt / 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。
まずはOverpass APIを使って、青森県のコンビニ、スーパー、公園を列挙。
[out:json][timeout:25];
// 青森県の行政境界を検索
relation
["boundary"="administrative"]
["name"="青森県"]
["admin_level"="4"];
out ids;
[out:json][timeout:60];
// 1) 青森県エリアを指定
area(3600000 + 123456)->.aomori;
// 2) leisure=park の way（公園のポリゴン）を取得
way["leisure"="park"](area.aomori)->.parks;
// 3) 公園ポリゴンの周囲100m内に shop=convenience の node を検索
node["shop"="convenience"](around.parks:100)->.convs;
// 4) 同じく shop=supermarket の node を検索
node["shop"="supermarket"](around.parks:100)->.sups;
// 5) 上記両方の近接条件を満たす公園だけを抽出
// parks が convs と sups の両方を持つもの
(.parks; // all parks
node.if((t["leisure"]=="park") && is_in(.convs) && is_in(.sups))
)->.matched_parks;
// 6) matched_parks を出力（ID と重心座標付き）
matched_parks
out center tags;
これで得られたデータを元にpythonのスクリプトを書いて、条件に当てはまるものを抽出、、したかったのだが、
動かしてみた結果出力されたデータはincorrect。なんかどっかでロジックを間違えてそう。
大会終了間際はこのスクリプトとにらめっこしてミスっているところを探していた。結局間に合わず。
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import math
import sys
def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
R = 6371000 # Earth radius in meters
phi1, phi2 = math.radians(lat1), math.radians(lat2)
dphi = math.radians(lat2 - lat1)
dlambda = math.radians(lon2 - lon1)
a = (
math.sin(dphi / 2) ** 2
+ math.cos(phi1) * math.cos(phi2) * math.sin(dlambda / 2) ** 2
)
c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
return R * c
def parse_geojson(path):
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
data = json.load(f)
parks = []
convs = []
sups = []
for feat in data.get("features", []):
props = feat.get("properties", {})
# Overpass Turbo GeoJSON stores the center point as geometry.coordinates
geom = feat.get("geometry", {})
coords = geom.get("coordinates", [None, None])
lon, lat = coords[0], coords[1]
# Extract the OSM ID and type ("way/xxxxx" or "relation/xxxxx" or "node/xxxxx")
id_full = props.get("@id") or feat.get("id", "")
if "/" in id_full:
typ, id_str = id_full.split("/", 1)
else:
typ, id_str = (None, None)
# Collect parks (both ways and multipolygon relations with leisure=park)
if typ in ("way", "relation") and props.get("leisure") == "park":
try:
park_id = int(id_str)
except (TypeError, ValueError):
continue
parks.append((park_id, lat, lon))
print(f"Found park: {park_id} at ({lat}, {lon})")
# Collect convenience stores
elif typ == "node" and props.get("shop") == "convenience":
convs.append((lat, lon))
# Collect supermarkets
elif typ == "node" and props.get("shop") == "supermarket":
sups.append((lat, lon))
print(convs)
return parks, convs, sups
def main():
geojson_path = "export.geojson"
try:
parks, convs, sups = parse_geojson(geojson_path)
except FileNotFoundError:
print(f"Error: ファイルが見つかりません: {geojson_path}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
valid_parks = []
convs_sups = []
for park_id, plat, plon in parks:
# 公園から100m以内のコンビニ・スーパーをそれぞれ抽出
nearby_convs = [
(clat, clon)
for clat, clon in convs
if haversine(plat, plon, clat, clon) <= 100
]
nearby_sups = [
(slat, slon)
for slat, slon in sups
if haversine(plat, plon, slat, slon) <= 100
]
if not nearby_convs or not nearby_sups:
continue
print('park clear')
convs_sups.append((park_id, nearby_convs, nearby_sups))
# コンビニ⇔スーパー間も100m以内のペアがあるかチェック
pair_ok = False
for clat, clon in nearby_convs:
for slat, slon in nearby_sups:
if haversine(clat, clon, slat, slon) <= 100:
pair_ok = True
break
if pair_ok:
break
if pair_ok:
valid_parks.append((park_id, plat))
if not valid_parks:
print("No park meets the criteria.")
sys.exit(0)
print(f"Found {len(valid_parks)} valid parks.")
print(f"Valid parks: {valid_parks}")
print(f"Convs and sups: {convs_sups}")
# 緯度（plat）が最も小さいものが「最南端」
southmost_id, southmost_lat = min(valid_parks, key=lambda x: x[1])
print(f"Diver25{{{southmost_id}}}")
print('realy?')
if __name__ == "__main__":
main()
Talentopolis (472pt / 53 solves)
記事 / Article:
"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。
記事内のワードから、赤道ギニアのマラボのSan Juan地区だと特定。
同イベントを取り上げた別記事を見つけ、外観の情報を補完。
また、おなじようなイベントのチラシを発見し、会場がA2 SAN JUANと書いてあるの発見。
よくよく見たら元記事のイベントにはビルにA-4と書かれているのを発見し、これは集合住宅の棟番号かな、とチームメイトと話合っていた。
映り込みの角度や周囲の状況から3.7397737525,8.7992656231をsubmitしたが、incorrect。その後時間切れ。
ここらへんの地区がGoogleストリートビューのデータがなくてとてもやりにくかった。
recon
00_engineer (100pt / 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。
githubでユーザ名検索したらアカウントがHit。
ポートフォリオのコード内に会社名が記載されていた。
01_asset (473pt / 53 solves)
"00_engineer" の問題で見つかった会社のCEOが持っていたスマートフォンの資産番号を答えよ。
解けず。
Kodai氏のGithubアカウントからXアカウントを発見。
Xの投稿で自作のGitハンズオンをCEOが実施した旨が記載されていたので、該当レポジトリのForkからCEOのGithubアカウントを発見。
（この段階で手癖でcommit logを見て 03_ceoを先に解いてしまった。
CEOのGoogleCalenderが漏洩していたので予定を確認したが、定期的なMTGとリリース記念の立食パーティの予定があるのみ。
立食パーティの写真にスマホが映り込んでいる（もしくは05_designerの回答となる人物の情報が取得できる）ことを期待してしばらく掘ってみたが収穫なし。
写真映り込み系だろうと見越して、X, FB, Instagramのアカウントを探したが見つからず。
ところがどうやらInstagramにアカウントがあったらしい。
後追いで確認すると、PCからInstagramでユーザー検索をすると、完全一致ではHitせず末尾の一文字を欠落させて検索するとHitした。
スマホから検索するとそのままHitするらしい。
Instagramの仕様を理解していないことがバレた。そしてこの挙動は一体何、、、？
02_recruit (488pt / 37 solves)
"00_engineer" の問題で見つかった会社で、採用を担当していると思われる人物の氏名を答えよ。
Flag 形式: Diver25{Shigeru Ishiba} (ローマ字表記)
Kodai氏のXを読んでいたところ、会社のHPのリプレースを実施したみたいな投稿をしていたので、過去のHPがWebArchivesに載っていないかなと推測。
WayBackMachineにはなかったが、archive.todayには過去のページが載っており、このページには採用要項ページのリンクが残っていた。
当該ページがGoogleDocumentsだったので、Author情報を取れないかと試行錯誤。
DLしてきてプロファイルを見たりしても空。
最終的に、Google Account OSINTとかで調べたらxeuledocというツールを発見。
これでメールアドレスを取得した後、GhuntしたらGoogleMapのプロフィールページが公開されていたのでFlag GET。
03_ceo (302pt / 142 solves)
"00_engineer" の問題で見つかった会社の、CEOのメールアドレス（Gmail）を答えよ。
01_assetの調査中に、CEOのGithubアカウントのcommit logにメールアドレスが残っているのを発見した。
04_internal (416pt / 93 solves)
"00_engineer" の問題で見つかった会社では、Webブラウザからアクセス可能な社内用のDevOpsプラットフォームが運用されている。
そのシステムのバージョン名を、表記されている通りに答えよ。
Webブラウザからアクセス可能なプラットフォームと書いているので、とりあえず現状持っている情報のなかで唯一会社が管理してそうなWeb Surfaceを持つHPを調べようと方針決定。
digしてからopen portを見たらGiteaが動いているのを発見。
$ dig magneight.com
; <<>> DiG 9.18.12-0ubuntu0.22.04.2-Ubuntu <<>> magneight.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 54868
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 1, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1
;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;magneight.com. IN A
;; ANSWER SECTION:
magneight.com. 1997 IN A 202.212.71.93
;; Query time: 43 msec
;; SERVER: 10.255.255.254#53(10.255.255.254) (UDP)
;; WHEN: Sat Jun 07 15:02:00 JST 2025
;; MSG SIZE rcvd: 58
まぁGitもDevOpsプラットフォームか...と思いながらWeb当該ポートにWebアクセスすると左下にバージョン情報が書いてあった。
ついでに、この段階ではIP直打ちでアクセスしており、サインイン画面にいくとWarningが出る。
別途見つけていたmagn8soft.tokyoというドメインにgitea.magn8soft.tokyoというサブドメインが生えており、こちらだと（httpsが使えるので）Warningを回避できる。
社内の正規利用を模しているのと、もしかして06_leakedで実際にログインとかするのかなぁと思っていたら、このドメインもWebArchives経由で情報が取れたらしい。
これに気づかず05_designerは撃沈した。
transportation
36_years_ago (347pt / 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。 Flag形式: Diver25{1234AB}
ひたすら調べてたら以下が見つかった。
platform (136pt / 192 solves)
この写真が撮影された駅はどこか。駅名を答えよ（日本語でも英語でも可）。
（駅名は鉄道会社の公式サイトやWikipediaに記載されている表記とする）
写真に写っている足元の車両表示の色から、小田原線に目処をつける。
あまり栄えていなさそうな駅だったので、西の方からあたっていくも見つからず断念。
と思ったらチームメイトが「らいと」のGoogle map検索から発見してくれた。
一回検索してみてもHit数が多すぎて諦めていたけど、そっちからちゃんとできたらしい。
チームメイトに感謝。
sanction (375pt / 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。
ググると北朝鮮の羅津港とわかる。
報告書を探すと衛星画像が載っていた。
history
bridge (263pt / 155 solves)
動画 / Video: （無音です / No audio）
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）。
Flag形式: Diver25{橋梁名}（例: Diver25{日本橋川橋梁}）
熊本県の豊肥本線JR東海大学-竜田口間の橋であることをGoogle検索から特定。
以下の文献から、この橋の名前が第二白川橋梁であることを発見。
company
bid (491pt / 31 solves)
2023年、オマーンにおいて、ある施設に関連するニュースが報じられた。
その後、2024年10～11月に、この施設に関連すると推定される、井戸およびパイプラインを建設するための入札が実施された。
このとき、3位の金額で入札した企業のCEOの名前を、Webサイトに掲載されている英語表記で答えよ。
映像内のアラビア語をOCRして翻訳
التوقيع على اتفاقية لإدارة وتشغيل المستشفى البيطري بمنطقة البشائر بولاية أدم
日本語訳：
アダム州ブシャーイル地域の獣医病院の運営管理に関する協定に署名
オマーン国の入札情報を探しに行く。
公募の情報は公開されていたが、落札者情報は見つかられず。各種サイトのアカウントを作って中を除いてみたが、FreePlanの範囲だと見れなさそうだった。断念。
hardware
UART (495pt / 24 solves)
この商品のイーサネットスイッチコントローラに直接UARTでアクセスを試みたい。どの部品の、どのピンにアクセスすればいいだろうか。
PCB上の部品番号 と、その部品の UART RX / UART TX ピン番号 を答えよ。ピン番号は部品の仕様に準拠せよ。
なお、ピンヘッダやコネクタが利用可能な場合でも、イーサネットスイッチコントローラのピン番号を答えてほしい。
解けず。
FCC IDから、中の基板の写真を入手。
チップっぽいのを一つずつ眺めていった結果、おそらく対象のコントローラはBCM53134SKFBGだと推定。
データシートなどを探索するも、答えになりそうなピンの対応表が見つからずに断念。
ハードウェア系は自作キーボード作るときにしか触ったことがなかったので知見が浅い。
phone (441pt / 78 solves)
2016年7月23日～24日、この携帯電話の発売に先立ってEMI試験が行われた。試験は三重県の会社が実施したようだ。その試験に供された端末のシリアル番号を答えよ。
シリアル番号に / や - といった記号を含む場合、その記号も含めて記載すること。
Flag形式（例）: Diver25{123-45/6789-0}
この携帯電話は、（多分多くの携帯電話がそうだと思うけど）各国で発売するために日本の技適の他に米国のFCCという規格も通しているらしい。
そしてFCCは審査に使ったレポートを公開している。
（技適番号から三重県の試験会社とやらを特定したけど使わなかった）
型番で調べると説明書が出てくるので、そこからFCC IDをAPYHRO00240取得
FCCのサイトでIDを使って調べるとこんなページにレポートが公開されている。
レポートに書いてあったSerial NumberをSubmitして正解
military
object (359pt / 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。
Flag形式: Diver25{プロジェクト番号_名称}（例: Diver25{955А_Борей-А}）
画像検索をひたすら開くと、以下のサイトを見つけて、その中にFlagを発見。
Discussion