Зачем использовать NotHoly для CTF и лабораторий

Capture the flag или домашняя лаборатория это место, где учатся делом, и модель, которая отказывается писать exploit для pwn-задания на вашей собственной виртуальной машине, не помогает совсем. NotHoly берёт задание, объясняет, почему баг это баг, и пишет скрипт solve, который идёт в вашей лаборатории. Это наставник, который не останавливается на интересной части. Abliteration это причина, почему отказ не мешает, а остальное здесь о том, где это подходит CTF и лаборатории.

#Задание и почему за ним

Вставьте уязвимый фрагмент, описание задания или пойманный запрос, и модель называет класс бага, объясняет примитив и намечает подход: format string, который течёт, overflow за сохранённый указатель, web-параметр, доходящий до шаблона, слабый nonce. Попросите пойти дальше, и она пишет solve: скрипт pwntools, маленький exploit, payload для web-этапа, проверку на Python для крипто. Раз модель читает в поиске уязвимости без нотации, задача rev, pwn, web или crypto прорабатывается как любой другой код, и вы можете попросить объяснить каждый шаг, чтобы закончить задание, зная, почему оно сработало. Она держит всё задание в одной беседе, так что утечка, найденная на этапе один, всё ещё там, когда она нужна на этапе три.

#Triage бинарника, вставка web, скрипт solve

Прикрепите бинарник задания, и статические инструменты дадут вам SHA-256, энтропию, формат, секции, imports, strings и предпросмотр дизассемблера, достаточно, чтобы спланировать до открытия отладчика. База знаний несёт технику из PayloadsAllTheThings, GTFOBins и гайдов OWASP с источником на каждом фрагменте, так что приём, который вы помните наполовину, приходит со ссылкой. Версия сервиса в задании идёт в lookup CVE с CVSS и ссылками. Справочник по файлам перечисляет форматы. Для web- или crypto-задания нет бинарника, чтобы прикрепить, так что вы вставляете handler, token или ciphertext, и модель работает с этого, а словарь CWE и CAPEC в базе знаний помогает назвать класс слабости, на который вы смотрите, а не гадать, с уведомлением об авторских правах, которое требует MITRE, на фрагменте.

notholy analyze ./challenge

#Идёт в вашей лаборатории, не у нас

Exploit идёт там, где идёт лаборатория: ваша машина, ваша виртуальная машина, ваш контейнер. Серверы NotHoly никогда ничего не исполняют и не шлют трафик никуда, так что скрипт solve, который написала модель, ваш, чтобы запустить против вашей цели. Из терминала агент читает файлы, запускает скрипт и читает вывод, спрашивая перед каждой командой, так что вы видите каждый шаг. CLI и чат делят один аккаунт, так что вы переходите от чтения к запуску без смены инструмента. Кредиты, которые не сгорают, и акция, что иногда делает модель бесплатной, подходят тому, как работают студенты и одиночки, рывками вокруг события.

checksec ./challenge | notholy "explain each protection and sketch a solve approach for the overflow"

#Где не подходит

Она может ошибиться и завести вас в тупик, так что предложенный путь это гипотеза для проверки, а не ответ. Дать ей решить всё учит меньше, чем сначала помучиться, а потом спросить, в чём и смысл лаборатории. Некоторые CTF запрещают внешние инструменты или AI во время события, и это правило организатора, которому следовать, а не наше, чтобы его отменять. Нет декомпилятора и нет графа потока управления у нас, так что тяжёлый reversing всё ещё нужен с вашими инструментами. Аккаунту нужен e-mail, а сохранённый чат хранит write-up, если вы не сделаете его эфемерным.

Используйте её, чтобы понять задание, а не чтобы его пропустить. Кредиты не сгорают, а пополнение на тарифах небольшое, так что студенческий бюджет тянется далеко.