最近，机器学习安全性话题大肆宣传，我想谈一谈它的实用性。 其次，很酷的原因是
PHDays ，来自信息安全领域的众多专家齐聚一堂，并且有机会引起人们对该主题的关注。
总的来说，我们做了一个基于任务的CTF，任务会影响使用机器学习技术的部分安全风险。
什么是CTF ???Capture The Flag（CTF）是一个非常受欢迎的计算机安全竞赛（作为数据中心专家的嘲笑竞赛而流行）。 有两种格式：任务（危险区域）和服务（攻击防御）。 我们做了任务。
经典任务竞赛类似于“您的游戏”的形式。 当存在一组具有不同成本的不同类别的任务时。
CTF中的传统类别为：Web-Web漏洞，反向-反向工程，加密-密码，stegano-隐写术，pwn-二进制利用。
团队（从1到n人）可以解决任务，无论谁解决很多问题，都是很好的伙伴。
我们的比赛持续了一天多。 据了解，这是个人-一个人的团队。 我希望人们参加会议来彼此了解。 因此，必须在几个小时内解决任务，不需要大量的计算资源，但是，困难的任务也必须是-并非所有人都必须赢：D
结果，我们完成了6个任务（第七个任务很有趣），看来一个人一天就足够了。 不幸的是，这些任务本身不再可用。 但是也许在阅读分析之后，您想下次参加吗？
我要对没有CTF的那些人表示深深的感谢：
@groke和
@mostobriv 。 在开始之前的一个晚上，最酷的想法，技术解决方案和一个部署聚会–在一家了不起的公司中，这会变得更加美丽吗？ :)
Stegano：Aww-100
tiny.cc/6fj06yDan从3 391张猫和狗的图片收集的数据集。
该任务被标记为“ Stegano”。 缝作业涉及隐藏一些信息。 似乎很容易猜到猫和狗是二进制的。 经过一番思考，我们可以假定猫和狗的序列可以是某种二进制消息。 假设海豹将是1，而狗是-0。如果突然不起作用，您可以简单地交换它们。 接下来，我们找到训练有素的模型，对猫和狗进行分类。 关于猫和狗分类的课程有很多例子，后面还有经过训练的模型-您可以在github上找到经过训练的模型。 我们采用训练有素的模型，在极端情况下，我们会自我训练。 我们将每个图像预测为0或1。然后，此“字节”序列将转换为字符串。
您可以在此处查看作者的解决方案 | 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]) |
我们得到包含标志“ AICTF {533m5_y0u_und3r574nd_4n1m4l5}”的文本。
但是，由于某些原因，一些参与者在不同的时间试图通过带有“已通过”一词的奇怪标志。 我们不知道他们从哪里得到的，如果参与者突然解释，那将很酷：D
注意事项
该服务是一种“博客”，每个用户都可以留下公共条目和私人条目。 由于功能很小-不难猜测您需要以某种方式获得私人唱片。
实际上只有一个输入字段-记录ID。
怎么办
安全防护人员首先想到的是尝试sql注入。 但是，据说该服务受AI保护。 而且我无法发送简单的sql注入。 该服务以“尝试入侵！”对这种攻击做出了回应。 许多人试图像旗帜一样传递它，但真的以为一切都那么简单吗？
测试的背后是一个LSTM网络，该网络分析了id以进行sql注入。 但是，LSTM的输入必须为固定长度。 为简单起见，我们将其限制为20个字符。 也就是说，逻辑是这样的：如果请求超过20个字符，我们接受请求-我们将其截断并检查其余部分（如果少于20个字符，则添加0）。
因此，实际上，简单的sql-injection不能立即起作用。
但是，有机会找到网络看不到的矢量，并提出了良好的要求。
新Edge QR阅读器
有必要识别QR码：
要执行任务的文件在
这里给出了几个加密文件。 其中有一个pyc文件，通过反转可以很明显地看到一个功能，通过该功能的代码可以理解，所有必需的文件都在密钥上进行了AES加密，这是从该函数的字节码及其内部的另一个字节码中接收到的。
有两种可能的解决方案：解析pyc文件并获得函数的实现，或者制作自己的hashlib代理模块，该模块将输出其参数并运行它，您可以获取密钥，然后解密文件并运行QR阅读器，该阅读器将建议的图片识别为标志。
排名第三的参与者的详细决定可以在这里找到：
预测挑战
该服务是像kaggle上的一种竞争。 可以注册，下载数据和上传模型，它们已在私人数据上进行了测试，结果记录在了记分板上。
目标似乎很明显-获得1.0精度。
有困难吗？ 不可能：D
数据是随机生成的，当然，这暗示必须以其他方式获得这种准确性。 该服务接受了.pickle格式的模型。 似乎每个人都已经知道了，但是事实证明并非每个人都可以通过泡菜获得
RCE ，但是还有什么比这更糟的呢？
实际上，必须这样做！ 获得了对服务器的远程访问权限之后，就可以下载测试解决方案的数据，重新训练模型并获得1.0精度以及其标志。
摄影
顾名思义，该服务会对图像进行处理。
令人惊叹的应用程序界面建议上传照片。
作为响应，已将具有更改样式和竞赛徽标的图像发送给您。
旗帜在哪里？
在CTF上遇到常见漏洞似乎很普遍-这次是
Image Tragick 。 但是，几乎没有人猜测或尝试过每个人都被利用。
新时代杀毒软件
事实证明，这项任务是艰巨的任务，并且尚未解决。 尽管与参与者交谈之后，事实证明他们非常接近答案。
任务文件可以在
这里查看
系统接收python字节码并在家执行。 但是，当然，她不会仅仅这样做，因为有一个“ AI”。 他检查python的版本，不允许出现“错误”。 如果代码通过了测试，它将在服务器上启动-这意味着您可以获得很多信息。
解释器提供的字节码可以逐位稀释，并且检查的神经网络会丢失（也是LSTM），或者您可以在末尾添加一堆垃圾。
此外，当您知道如何执行Python代码时，就可以检测到从根目录启动的服务器上的`flag_reader` Binar。 二进制文件具有格式字符串漏洞，可以通过该漏洞读取标志。
您也可以在此处找到Nikita的解决方案（konodyuk）。总结
比赛结束时，有130个注册，14个至少通过了一个标志，并且解决了6个任务中的5个-这意味着我们设法平衡了复杂和简单的任务。
考虑到我们并没有像第一次那样非常广泛地传播信息，也不会为沉重的负担做好准备，所以我们仍然认为超级成功的竞争应该是。
所获奖项：- 第一名-无声
- 第二名-Kurmur
- 第三名-konodyuk
获胜者将在PHDays的第二天结束时获得荣誉和奖项，包括AWS DeepLens，Coral Dev Board和带有会议徽标的背包。
通常玩经典CTF且现在喜欢机器学习的家伙对我们的比赛进行了评分，因此我们希望下次对安全性感兴趣的数据科学家加入。