Райтап на задачу «Металлические птички» с SOLARCTF 2026

12 ноября 2026

Загружаем фото в «Яндекс» и ищем похожие фото.

Результаты поиска по фотографии металлических птичек

Полистав немало похожих фото, я понимаю, что такие птички из Японии.

Фото: OurTravels.

Фото: Дзен.

Далее мне пришлось сменить поисковик с «Яндекса» на Google. Причиной послужило то, что «Яндекс» выдавал мало информации про этих птичек из Японии.

Результат поиска названия фигурок Picolino

Google сразу выдаёт название этих металлических фигурок птичек на поручне — Пиколино (Picolino). Ранее вспомнил, что видел наклейку под птичкой. Далее решаюсь узнать также у режима ИИ от Google: «Сколько таких птичек в Японии?»

Поиск карты с отмеченными фигурками

Здесь я узнаю, что таких металлических фигурок птичек очень много, но самое важное, что нам выдал режим ИИ от Google, — это интерактивная карта фанатов.

Интерактивная карта Picolino на сайте производителя

Раскрыв карту на весь экран, я ужаснулся от количества этих птичек.

Метки фигурок Picolino на карте Японии

Немного потыкав на иконки птичек, я узнал, в чём разница цвета значков:

  • Жёлтая птичка — метка с фото.
  • Серая птичка — метка без фотографии.
  • Красная птичка — метка с фото, но с украшенной птичкой.
Метки разных цветов и фотография ограждения

Сначала я начал тыкать на всех птичек подряд и искать их фото, но спустя 10 минут понял, что это безнадёжно. И тут я вспомнил, что мы живём в мире ИИ. Решил я воспользоваться DeepSeek-V4.1-Flash через pi (Pi.dev — это open-source AI-агент для разработки, который работает прямо в терминале). Я попросил агента скачать все фотографии птичек с этой интерактивной карты, чтобы пролистать их.

Запрос автора к агенту на скачивание фотографий с карты

Фото начали качаться.

Загруженные фотографии металлических птичек
Итог загрузки фотографий и список файлов

2 900 фото, которые заняли 12 ГБ.

После скачивания я начал просматривать каждую фотографию. Искал и просматривал я фотографии недолго: где-то через 5 минут мне попалась фотография, на которой я заметил бордюр той самой формы, как на исходном фото.

Найденная фотография ограждения с фигурками
Сопоставление бордюра на исходной и найденной фотографиях

После этого я узнал у DeepSeek координаты этого фото под номером 1598 с интерактивной карты.

Номер найденной фотографии и координаты метки

Зайдя на карты Google, я забил координаты, чтобы посмотреть, точно ли это то место.

Проверка места по панораме Google Maps

На панораме в этом месте я увидел тот самый бордюр, куст и возвышенность сзади, как на исходном фото.

Здесь я порадовал своих участников команды NetOverkill, что нашёл, походу, место. Координаты: 35.51124, 138.75545.

Далее я на интерактивной карте сдал эти координаты и получил флаг.

P. S.

После того как я сдал флаг, я предположил, как можно было найти по-другому. Оказывается, можно было загуглить горы в Японии, потому что на исходном фото сзади видно возвышенность.

Поисковая выдача о горах Японии

И найти на той самой интерактивной карте гору Фудзияму и увидеть возле неё единичные отметки птичек. И тем самым найти ту самую птичку.

Отметка Picolino на карте в районе Фудзиямы
Если вы нашли опечатку или ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter

Также по теме:

Райтап на задачу «Птички» с SolarCTF 2026

/Разборы задач

Райтап на задачу «Птички» с SolarCTF 2026

Находим место съёмки по декоративным птичкам: определяем модель ограждения, изучаем карту производителя и проверяем точку по панорамам.
Прочитать

63

Пикси рядом с синим Toyota Land Cruiser Prado на побережье

/Разборы задач

Райтап на задачу «Roman`s Prado» с TaipanByte CTF

Как skydaemon определил регион по автомобильным номерам, а затем нашёл место съёмки Toyota Land Cruiser Prado по панорамам Кабо-Верде.
Прочитать

38