text = """
我与父親不相见已二年余了，我最不能忘記的是他的背影。那年冬天，祖
母死了，父亲的差使也交卸了，正是禍不单行的日子，我从北京到徐州，
打算跟着父親奔丧回家。到徐州見着父亲，看见滿院狼藉的东西，又想起
祖母，不禁簌簌地流下眼泪。父亲說，「事已如此，不必难過，好在天无
绝人之路！」
 回家變卖典質，父亲還了亏空；又借钱辦了丧事。這些日子，家中光
景很是惨淡，一半为了丧事，一半爲了父亲賦闲。丧事完毕，父親要到南
京谋事，我也要回北京念书，我們便同行。
 到南京时，有朋友约去游逛，勾留了一日；第二日上午便須渡江到浦
口，下午上車北去。父亲因为事忙，本已说定不送我，叫旅館里一個熟识
的茶房陪我同去。他再三囑咐茶房，甚是仔细。但他終于不放心，怕茶房
不妥帖；颇躊躇了一會。其实我那年已二十岁，北京已来往過兩三次，是
没有甚么要紧的了。他躊躇了一会，終于決定還是自己送我去。我两三回
劝他不必去；他只说，「不要緊，他们去不好！”
 我們过了江，進了车站。我买票，他忙着照看行李。行李太多了，得
向腳夫行些小費，才可过去。他便又忙着和他们讲價錢。我那时真是聪明
过分，總觉他說话不大漂亮，非自己插嘴不可。但他终於講定了价钱；就
送我上车。他給我揀定了靠车门的一张椅子；我將他給我做的紫毛大衣铺
好坐位。他嘱我路上小心，夜里警醒些，不要受涼。又嘱託茶房好好照应
我。我心里暗笑他的迂；他们只認得錢，托他们直是白托！而且我這样大
年紀的人，難道还不能料理自己麼？唉，我现在想想，那时真是太聰明
了！
 我說道，“爸爸，你走吧。」他望車外看了看，说，“我买幾個橘子
去。你就在此地，不要走动。”我看那邊月臺的栅栏外有几個賣东西的等
着顧客。走到那边月臺，须穿过鐵道，須跳下去又爬上去。父亲是一个胖
子，走过去自然要費事些。我本來要去的，他不肯，只好让他去。我看见
他戴着黑布小帽，穿着黑布大马褂，深青布棉袍，蹣跚地走到铁道边，慢
慢探身下去，尚不大難。可是他穿過鐵道，要爬上那边月台，就不容易
了。他用两手攀着上面，兩脚再向上缩；他肥胖的身子向左微傾，显出努
力的樣子。這时我看见他的背影，我的泪很快地流下來了。我趕紧拭干了
泪，怕他看見，也怕別人看见。我再向外看时，他已抱了朱红的橘子望回
走了。過铁道时，他先將橘子散放在地上，自己慢慢爬下，再抱起橘子
走。到這邊时，我赶紧去攙他。他和我走到车上，将橘子一股腦兒放在我
的皮大衣上。於是扑扑衣上的泥土，心里很輕松似的，过一會说，「我走
了；到那邊来信！”我望着他走出去。他走了几步，回過頭看见我，
说，「进去吧，裏边没人。」等他的背影混入来來往往的人裏，再找不着
了，我便進来坐下，我的眼泪又来了。
 近幾年來，父亲和我都是东奔西走，家中光景是一日不如一日。他少
年出外謀生，獨力支持，做了许多大事。那知老境却如此颓唐！他觸目伤
懷，自然情不能自已。情郁于中，自然要发之於外；家庭琐屑便往往觸他
之怒。他待我渐渐不同往日。但最近兩年的不見，他终於忘却我的不好，
只是惦記着我，惦记着我的儿子。我北來後，他写了一信给我，信中说
道，「我身体平安，惟膀子疼痛利害，舉箸提笔，诸多不便，大约大去之
期不遠矣。”我读到此处，在晶瑩的泪光中，又看見那肥胖的，青布棉
袍，黑布马褂的背影。唉！我不知何时再能与他相见！
"""

import zhconv

# 同义词字典，根据论文的思路，每个同义词组代表2个bit的信息
synonym_dict = [
    ["好", "优", "佳"],  # 同义词组，表示2 bit信息
    ["快", "迅速", "敏捷"],  # 同义词组，表示2 bit信息
    ["大", "巨大", "庞大"]  # 同义词组，表示2 bit信息
]


def from_binary(binary_str):
    """将二进制字符串转换为文本"""
    chars = [binary_str[i:i + 8] for i in range(0, len(binary_str), 8)]
    return ''.join(chr(int(char, 2)) for char in chars)


def find_synonym_group(word, synonym_dict):
    """查找词所属的同义词组"""
    for group in synonym_dict:
        if word in group:
            return group
    return None


def extract_stego_message(stego_text, synonym_dict):
    """
    从隐写文本中提取隐藏的二进制信息
    1. 繁简体转换检测
    2. 同义词替换提取信息
    """
    carrier_chars = list(stego_text)  # 将隐写文本逐字符拆分
    binary_message = ''
    count = 0  # 用来记录简体字的计数，配合繁简体嵌入策略

    # 遍历每个字符
    for char in carrier_chars:
        if zhconv.convert(char, 'zh-hans') != char:  # 检测繁体字
            # 遇到繁体字，提取信息
            binary_message += format(count, '02b')  # 使用之前的策略，繁体字隐含信息
            count = 0  # 计数器重置
        elif zhconv.convert(char, 'zh-hant') != char:  # 检测简体字
            count += 1  # 简体字，继续计数，用于嵌入信息

    # 同义词替换部分，根据词组提取隐藏的比特信息
    sentences = stego_text.split("。")  # 将文本拆分成句子

    for sentence in sentences:
        words = sentence.split()  # 分词处理句子
        for word in words:
            synonym_group = find_synonym_group(word, synonym_dict)
            if synonym_group:
                # 找到同义词组，提取该词在组中的索引位置
                index = synonym_group.index(word)
                binary_message += format(index, '02b')  # 每个同义词组携带2个bit信息

    # 将提取出的二进制信息转换为原始文本信息
    return from_binary(binary_message)



# 提取隐藏信息
extracted_message = extract_stego_message(text, synonym_dict)
print("解密后的信息:", extracted_message)

from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance
import random

def add_noise_to_pixel(pixel, noise_level=2):
    """对单个像素添加噪声"""
    rand = random.randint(-noise_level, noise_level)
    r, g, b = pixel
    return (max(0, min(255, r + rand)),
            max(0, min(255, g + rand)),
            max(0, min(255, b + rand)))

def add_noise(image, noise_level=2):
    """为整幅图像添加轻微噪声"""
    pixels = image.load()
    width, height = image.size
    for x in range(width):
        for y in range(height):
            pixels[x, y] = add_noise_to_pixel(pixels[x, y], noise_level)
    return image

def adjust_brightness(image, brightness=1.02):
    """调整图像亮度"""
    enhancer = ImageEnhance.Brightness(image)
    return enhancer.enhance(brightness)

def adjust_contrast(image, contrast=1.02):
    """调整图像对比度"""
    enhancer = ImageEnhance.Contrast(image)
    return enhancer.enhance(contrast)

def apply_blur(image, radius=0.5):
    """为图像应用高斯模糊"""
    return image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius))

def process_image(input_path, output_path):
    """执行图像处理操作并保存结果"""
    # 打开图像
    image = Image.open(input_path)
    # 执行一系列处理操作
    image = add_noise(image)
    image = adjust_brightness(image)
    image = adjust_contrast(image)
    image = apply_blur(image)
    # 保存处理后的图像
    image.save(output_path, "PNG")

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    process_image('input.png', 'result.png')

def decode(png):
    flag = "flag{eba771fd-2b03-418f-b11a-60f1141c99ee}"
    lens = len(flag)
    with open(png, "rb") as f:
        pic_bytes = f.read()
        print(len(pic_bytes))
        output_bytes = bytearray()
        for i in range(0, len(pic_bytes)):
            output_bytes.append(pic_bytes[i] ^ ord(flag[i * 2 % lens]))

    with open("decrypted_" + png, "wb") as f:
        f.write(output_bytes)
        print(f"dec_{png}")

decode("flaggg.png")