JPG图片中默认存在敏感数据,例如位置,相机类型等,可以使用Python脚本提取出来,加以利用,自己手动拍摄一张照片,然后就能解析出这些敏感数据了,对于渗透测试信息搜索有一定帮助,但有些相机默认会抹除这些参数。
提取图片EXIF参数: 通过提取指定图片的EXIF参数结合GPS数据定位到当时拍摄图片的物理位置.
import os,sys,json
import exifread
import urllib.request
#调用百度地图API通过经纬度获取位置
def getlocation(lat,lon):
url = "http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?ak=GPqF0q0uFT4zOmVKmPU7 \
gu3SmB9z3jFV&output=json&coordtype=wgs84ll&location="+lat+","+lon
req = urllib.request.urlopen(url)
res = req.read().decode("utf-8")
string = json.loads(res)
jsonResult = string.get("result")
formatted_address = jsonResult.get("formatted_address")
print("目标所在城市: {}".format(formatted_address))
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("[-] 请传递一个图片地址")
else:
ImageName = str(sys.argv[1])
with open(ImageName,'rb') as f:
tags = exifread.process_file(f)
print("设备品牌: {}".format(tags['Image Make']))
print("具体型号: {}".format(tags['Image Model']))
print('照片尺寸: {} x {}'.format(tags['EXIF ExifImageWidth'], tags['EXIF ExifImageLength']))
print("创建日期: {}".format(tags['Image DateTime']))
print("拍摄时间: {}".format(tags["EXIF DateTimeOriginal"].printable))
print("GPS处理方法: {}".format(tags['GPS GPSProcessingMethod']))
print("GPSTimeStamp: {}".format(tags['GPS GPSTimeStamp']))
print("拍摄软件版本: {}".format(tags['Image Software']))
#纬度
LatRef=tags["GPS GPSLatitudeRef"].printable
Lat=tags["GPS GPSLatitude"].printable[1:-1].replace(" ","").replace("/",",").split(",")
Lat=float(Lat[0])+float(Lat[1])/60+float(Lat[2])/float(Lat[3])/3600
if LatRef != "N":
Lat=Lat*(-1)
#经度
LonRef=tags["GPS GPSLongitudeRef"].printable
Lon=tags["GPS GPSLongitude"].printable[1:-1].replace(" ","").replace("/",",").split(",")
Lon=float(Lon[0])+float(Lon[1])/60+float(Lon[2])/float(Lon[3])/3600
if LonRef!="E":
Lon=Lon*(-1)
f.close()
print("目标所在经纬度: {},{}".format(Lat,Lon))
getlocation(str(Lat),str(Lon))
将图片转为字符图片: 通过pillow图片处理库,对图片进行扫描,然后用特殊字符替换图片的每一个位,生成的字符图片.
from PIL import Image
import argparse
# 将256灰度平均映射到70个字符上
def get_char(r,g,b,alpha = 256):
ascii_char = list("~!@#$%^&*()_+ ")
if alpha == 0:
return " "
length = len(ascii_char)
gray = int(0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b)
unit = (256.0 + 1)/length
return ascii_char[int(gray/unit)]
if __name__ == "__main__":
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--file",dest="file",help="指定一个图片文件")
parser.add_argument("--width",dest="width",type=int,default=50,help="指定图片宽度")
parser.add_argument("--height",dest="height",type=int,default=25,help="指定图片高度")
args = parser.parse_args()
# 使用方式: pip install pillow | main.py --file=xxx.jpg
if args.file != None:
img = Image.open(args.file)
img = img.resize((args.width,args.height), Image.NEAREST)
txt = ""
for row in range(args.height):
for cow in range(args.width):
txt += get_char(*img.getpixel((cow,row)))
txt += "\n"
print(txt)
else:
parser.print_help()