मशीन लर्निंग सुरक्षा का विषय हाल ही में काफी प्रचारित किया गया है और मैं इसके व्यावहारिक पक्ष को छूना चाहता था। और फिर शांत कारण PHDays है , जहां सूचना सुरक्षा की दुनिया के विभिन्न विशेषज्ञ इकट्ठा होते हैं और इस विषय पर ध्यान आकर्षित करने का एक अवसर है।

सामान्य तौर पर, हमने मशीन-आधारित तकनीकों के उपयोग के सुरक्षा जोखिमों के हिस्से को प्रभावित करने वाले कार्यों के साथ एक कार्य-आधारित CTF किया।

CTF क्या है ???

कैप्चर द फ्लैग (CTF) एक बहुत ही लोकप्रिय कंप्यूटर सुरक्षा प्रतियोगिता है (लोकप्रियता में डेटासोलॉजिस्ट के लिए एक कागल प्रतियोगिता के रूप में)। दो प्रारूप हैं: कार्य (जियोप्रैडी) और सेवा (हमला-रक्षा)। हमने टास्क किया।

शास्त्रीय टास्क प्रतियोगिताएं "आपका गेम" के प्रारूप से मिलती जुलती हैं। जब विभिन्न श्रेणियों के कार्यों का एक सेट होता है जिनकी लागत अलग होती है।

CTF में पारंपरिक श्रेणियां हैं: वेब - वेब भेद्यताएँ, रिवर्स - रिवर्स इंजीनियरिंग, क्रिप्टो - क्रिप्टोग्राफी, स्टेग्नो - स्टेग्नोग्राफ़ी, pwn - बाइनरी शोषण।

टीमें (1 से एन लोगों तक) कार्यों को हल करती हैं और जो कोई भी बड़ी संख्या में काम करता है, वह एक अच्छा साथी है।

हमारी प्रतियोगिता एक दिन से थोड़ी अधिक चली। यह समझा गया कि यह एक व्यक्ति की टीम है। मैं चाहता था कि लोग एक-दूसरे को व्यक्तिगत रूप से जानने के लिए सम्मेलन में हिस्सा लें। इसलिए, कुछ घंटों में कार्यों को हल करना चाहिए, बहुत सारे कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता नहीं है, हालांकि, कठिन कार्य भी होने चाहिए - सभी को नहीं जीतना चाहिए: डी

नतीजतन, हमारे पास 6 कार्य थे (सातवां सिर्फ मज़ेदार था), ऐसा लगता है कि एक व्यक्ति के लिए एक दिन पर्याप्त है। कार्य, स्वयं, दुर्भाग्य से, अब उपलब्ध नहीं हैं। लेकिन शायद विश्लेषण पढ़ने के बाद, आप अगली बार भाग लेना चाहते हैं?

मैं उन लोगों के प्रति अपनी गहरी कृतज्ञता व्यक्त करना चाहता हूं जिनके बिना यह CTF नहीं होता: @groke और @bobriv । सबसे अच्छे विचार, तकनीकी समाधान और शुरुआत से पहले की रात पर एक तैनाती पार्टी - जब एक भयानक कंपनी में हो तो इससे ज्यादा सुंदर क्या हो सकता है! :)

स्टेग्नो: Aww - 100

tiny.cc/6fj06y

बिल्लियों और कुत्तों के 3 391 चित्रों से डेन डेटासेट।

खोज को "स्टेग्नो" के रूप में चिह्नित किया गया था। रजाई वाली नौकरियों में कुछ जानकारी छिपाना शामिल है। यह अनुमान लगाना आसान लग रहा था कि बिल्लियाँ और कुत्ते कुछ बाइनरी हैं। थोड़ा विचार करने के बाद, हम मान सकते हैं कि बिल्लियों और कुत्तों का यह क्रम किसी प्रकार का द्विआधारी संदेश हो सकता है। मान लीजिए कि सील 1 होगी, और कुत्ते - 0. यदि अचानक यह काम नहीं करता है, तो आप बस उन्हें स्वैप कर सकते हैं। अगला, हम एक प्रशिक्षित मॉडल पाते हैं जो बिल्लियों और कुत्तों को वर्गीकृत करता है। बिल्लियों और कुत्तों के वर्गीकरण पर पाठ के कई उदाहरण हैं, साथ ही उनके बाद प्रशिक्षित मॉडल भी हैं - आप गीथब पर प्रशिक्षित मॉडल पा सकते हैं। हम एक प्रशिक्षित मॉडल लेते हैं, चरम मामलों में, हम खुद को प्रशिक्षित करते हैं। हम प्रत्येक छवि को 0 या 1. के रूप में अनुमानित करते हैं और "बाइट्स" के इस क्रम को एक स्ट्रिंग में अनुवादित किया जाता है।

आप लेखक का समाधान यहाँ देख सकते हैं

import time
import sys
import os
import numpy as np
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing import image
data_path = "../data/"
picture_path = data_path + "{}.jpg"
CLASSES = [1, 0]
def run(model_path):
pictures_names = os.listdir(data_path)
pic_num = len(pictures_names)
model = load_model(model_path)
res = []
for pic in range(pic_num):
img = image.load_img(picture_path.format(pic), target_size=(224,224))
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
preds = model.predict(x)
y_classes = preds.argmax(axis=-1)
res.append(CLASSES[y_classes[0]])
res = ''.join(map(str, res))
n = int("0b" + res, 2)
text = n.to_bytes((n.bit_length() + 7) // 8, 'big').decode()
print(text)
if __name__ == '__main__':
if len(sys.argv) < 2:
print("path to the model expected")
exit(1)
run(sys.argv[1])

view raw aww_solver.py hosted with ❤ by GitHub

हमें वह पाठ मिलता है जिसमें ध्वज `AICTF {533m5_y0u_und3r574nd_4n1m4l5} है।

हालांकि, किसी कारण के लिए, अलग-अलग समय पर कई प्रतिभागियों ने "एडॉप्टेड" शब्द के साथ एक अजीब झंडा पारित करने की कोशिश की। हमें नहीं पता है कि वे इसे कहाँ से प्राप्त करते हैं, अगर सभी प्रतिभागियों को समझाते हैं, तो यह अच्छा होगा: डी

नोट्स

सेवा एक प्रकार का "ब्लॉग" था, जहाँ प्रत्येक उपयोगकर्ता सार्वजनिक और निजी प्रविष्टियाँ छोड़ सकता था। चूंकि कार्यक्षमता छोटी थी - यह अनुमान लगाना मुश्किल नहीं था कि आपको किसी तरह एक निजी रिकॉर्ड प्राप्त करने की आवश्यकता है।

वास्तव में केवल एक इनपुट फ़ील्ड थी - रिकॉर्ड आईडी।
क्या करें?

पहली बात जो सुरक्षा गार्ड के दिमाग में आती है वह है sql इंजेक्शन की कोशिश करना। हालांकि, यह कहा जाता है कि सेवा एआई द्वारा संरक्षित है। और मैं एक साधारण एसक्यूएल-इंजेक्शन नहीं भेज सकता था। सेवा ने "हैकिंग प्रयास!" के साथ इस तरह के हमले का जवाब दिया। कई लोगों ने इसे ध्वज की तरह पास करने की कोशिश की, लेकिन वास्तव में सोचा कि सब कुछ इतना सरल है?

परीक्षण के हुड के तहत एक एलएसटीएम नेटवर्क था जिसने एसक्यूएल-इंजेक्शन के लिए आईडी का विश्लेषण किया था। हालाँकि, LSTM के लिए इनपुट एक निश्चित लंबाई होनी चाहिए। सरलता के लिए, हमने इसे 20 वर्णों तक सीमित कर दिया। यही है, तर्क यह था: हम अनुरोध लेते हैं, अगर यह 20 से अधिक वर्ण है - हम इसे काट देते हैं और बाकी की जांच करते हैं, यदि कम है, तो 0 जोड़ें।

वास्तव में, इसलिए, सरल एसक्यूएल-इंजेक्शन तुरंत काम नहीं करता था।
हालांकि, एक वेक्टर खोजने का मौका था जो नेटवर्क नहीं देखेगा और अच्छे अनुरोध के लिए ले जाएगा।

न्यू एज क्यूआर रीडर

क्यूआर-कोड को पहचानना आवश्यक था:

कार्य के लिए फाइलें यहां उपलब्ध हैं

कई एन्क्रिप्टेड फाइलें दी गईं। उनमें से एक pyc-file थी, उलटा होने से यह स्पष्ट था कि एक फ़ंक्शन था जिसके कोड से यह समझना संभव था कि कुंजी पर सभी आवश्यक फ़ाइलों को AES द्वारा एन्क्रिप्ट किया गया था, जो इस फ़ंक्शन के बाईटकोड से प्राप्त हुआ था और इसके अंदर एक अन्य।

दो संभावित समाधान थे: pyc-file को पार्स करना और फ़ंक्शंस का कार्यान्वयन प्राप्त करना, या अपना स्वयं का हैशलीब प्रॉक्सी मॉड्यूल बनाना, जो इसके तर्क को आउटपुट करेगा और इसे चलाएगा, आपको एक कुंजी मिल सकती है, फिर फ़ाइलों को डिक्रिप्ट कर सकते हैं और QR- रीडर चला सकते हैं, जो प्रस्तावित चित्र को एक ध्वज के रूप में मान्यता देता है।

तीसरा स्थान पाने वाले प्रतिभागी का विस्तृत निर्णय यहां पाया जा सकता है:

भविष्यवाणी चुनौती

सेवा एक तरह की प्रतियोगिता थी जैसे कि कागल। डेटा को पंजीकृत करना, डाउनलोड करना और अपलोड करना संभव था, उन्हें निजी डेटा पर परीक्षण किया गया था और परिणाम स्कोरबोर्ड पर दर्ज किया गया था।

और लक्ष्य स्पष्ट लगता है - 1.0 सटीकता हासिल करें।

क्या यह मुश्किल था? असंभव: डी

डेटा यादृच्छिक रूप से उत्पन्न हुआ था और निश्चित रूप से, यह निहित था कि इस तरह की सटीकता को किसी अन्य तरीके से प्राप्त करना था। सेवा ने मॉडल को .pickle प्रारूप में स्वीकार किया। और ऐसा लगता है कि हर कोई पहले से ही जानता है, लेकिन यह पता चला है कि सभी को अचार के माध्यम से आरसीई नहीं मिल सकता है, लेकिन इससे भी बदतर क्या हो सकता है?

निकिता का फैसला (कोनोड्युक)

वास्तव में, यह किया जाना था! सर्वर तक दूरस्थ पहुंच प्राप्त करने के बाद, उस डेटा को डाउनलोड करना संभव था जिस पर समाधान का परीक्षण किया गया था, मॉडल को फिर से लिखना और 1.0 सटीकता प्राप्त करना और इसके साथ झंडा।

photogram

जैसा कि नाम से पता चलता है, सेवा छवियों के साथ कुछ करती है।
एक आश्चर्यजनक एप्लिकेशन इंटरफ़ेस ने एक फोटो अपलोड करने का सुझाव दिया।

जवाब में, एक परिवर्तित शैली और प्रतियोगिता के लोगो के साथ एक छवि आपको भेजी गई थी।

यहां झंडा कहां है?

सीटीएफ पर आम कमजोरियों का सामना करना काफी आम लगता है - इस बार यह इमेज ट्रैजिक था। हालांकि, कुछ लोगों ने अनुमान लगाया कि हर किसी ने इसका फायदा नहीं उठाया।

नए जमाने का एंटीवायरस

यह कार्य केक पर एक चेरी और एक अनसुलझी समस्या बन गया। हालांकि प्रतिभागियों के साथ बात करने के बाद, यह पता चला कि वे जवाब के बहुत करीब थे।

टास्क के लिए फाइलें यहां देखी जा सकती हैं

सिस्टम घर पर अजगर बाइटकोड प्राप्त करता है और निष्पादित करता है। लेकिन, निश्चित रूप से, उसने ऐसा नहीं किया, क्योंकि एक "एआई" है। वह अजगर के संस्करण की जांच करता है और "गलत" की अनुमति नहीं देता है। यदि कोड ने परीक्षण पास किया, तो इसे सर्वर पर लॉन्च किया गया - जिसका अर्थ है कि आपको बहुत सारी जानकारी मिल सकती है।

वह बाईटेकोड जो दुभाषिया देता है, उसे बिट्स में पतला किया जा सकता है, और जिस तंत्रिका नेटवर्क की जाँच की जाती है वह चूक जाएगा (यह भी LSTM था), या आप अंत में कचरे का एक गुच्छा जोड़ सकते हैं।

इसके अलावा, जब आप जानते हैं कि पायथन कोड को कैसे निष्पादित किया जाता है, तो सर्वर पर `flag_reader` binar का पता लगाना संभव था, जिसे रूट से लॉन्च किया गया था। बिनर में एक प्रारूप स्ट्रिंग भेद्यता थी जिसके माध्यम से ध्वज को पढ़ा जा सकता था।

निकिता का समाधान (कोनोडियुक) भी यहां पाया जा सकता है।

परिणाम

प्रतियोगिता के अंत तक, 130 पंजीकृत, 14 ने कम से कम एक ध्वज पारित किया, और 6 कार्यों में से 5 हल किए गए - इसका मतलब है कि हम कठिन और आसान कार्यों को संतुलित करने में कामयाब रहे।
यह देखते हुए कि हमने सूचना का बहुत प्रसार नहीं किया था, जैसा कि हमने पहली बार किया था और भारी भार के लिए तैयार नहीं होंगे, हम अभी भी सुपर सफल प्रतियोगिता मानते हैं।

पुरस्कार जीते:

1 स्थान - मौन
दूसरा स्थान - कुरमुर
3 स्थान - konodyuk

विजेताओं को PHDays के दूसरे दिन के अंत में सम्मान और शांत पुरस्कार से सम्मानित किया गया: AWS दीपलेंस, कोरल देव बोर्ड और कॉन्फ्रेंस लोगो के साथ एक बैकपैक।

जो लोग आमतौर पर क्लासिक CTF खेलते हैं और अब मशीन लर्निंग के शौकीन हैं, उन्होंने हमारी प्रतियोगिता का मूल्यांकन किया है, इसलिए हमें उम्मीद है कि अगली बार सुरक्षा में रुचि रखने वाले डाटाकॉलोजिस्ट शामिल होंगे।

PHDays 9: AI CTF पार्सिंग