[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「教程：构建朴素的 Agent Loop」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“教程：构建朴素的 Agent Loop”展开。
- 接下来我们讲述如何构建一个最简易的 Agent Loop，使其拥有在环境反馈驱动下逐步完成任务的能力，并使用该 Agent Loop 真正解决一些简单的问题。
- 完整代码可以参见 https://gist.github.com/arttnba3/feb8da5254d9ae1eca43d78be39ac7f8 ，不过在下方的详细教程文本当中我们实际上已经给出绝大部分的核心代码。

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

教程：构建朴素的 Agent Loop

简介
教程：构建朴素的 Agent Loop

AI安全 ai ai-for-security agent agent-loop

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「4. Context Design」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 4. Context Design
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“4. Context Design”展开。
- 我们还需要考虑如何设计 LLM 的上下文，首先需要了解的一个事实是 LLM 作为一个 接收文本输出->生成文本输出 的“黑箱函数”，其本质上是下一个 token 的预测器，因此一旦在上下文当中混入过多无用信息，就会导致模型的 注意力偏移 ，从而无法生成我们想要的高质量的结果。
- 实际上，LLM 通常看不到这样的 JSON 结构——或者说对于 LLM 而言它没有这种概念，他只能看得到文本（当然，现在的 LLM 大都是多模态的，这意味着他可以接受例如图片等更多格式的输入），LLM API Provider 通常会将我们传入的 JSON 先变成统一的文本结构，例如： ` <|im_start|>user Hello <|im_end|> <|im_start|>assistant Hi there!
- 因此，一个越来越被广泛使用的 Context 设计模式是 固定 Context Skeleton（上下文骨架） ，即保持 messages 在一个固定的结构，然后动态地更新指定 message 的内容，例如只传递四条 message： ` system -> Agent 基本信息 user -> 静态环境信息 user -> 动态执行信息 user -> 用户请求（生成下一步动作） ` > 事实上可以一步到位简化成 1～2 条，不过这里为了结构清晰所以笔者使用了四条消息的结构。
- 事实上我们也可以使用这样的架构，因此在这个 Agent Loop 的例子当中我们也将使用这样四条消息固定上下文骨架的结构保存我们的上下文。
- You are in fact a CTF agent, and your job is to solve the given CTF challenge.

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop
- code:json

代码/命令片段线索：
- json: 7 行，首行 `[`
- plain: 16 行，首行 `<|im_start|>user`
- plain: 4 行，首行 `system -> Agent 基本信息`
- json: 14 行，首行 `[`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

4. Context Design

简介
教程：构建朴素的 Agent Loop
4. Context Design

AI安全 漏洞利用 ai ai-for-security agent agent-loop code:json

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/history.md` 中的章节「「现代」CTF 竞赛」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/history.md`
标题：CTF 历史
章节：CTF 历史 > 「现代」CTF 竞赛
路径分类：introduction / introduction/history.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“「现代」CTF 竞赛”展开。
- 就 LegitBS 组织的三年 DEFCON CTF 比赛而言，其有以下突出特点： - 比赛侧重于对计算机底层和系统安全的核心能力，Web 漏洞攻防技巧完全被忽略。
- 团队综合能力考验：逆向分析、漏洞挖掘、漏洞利用、漏洞修补加固、网络流量分析、系统安全运行维护以及安全方面的编程调试。
- 现代 CTF 竞赛由专业的队伍承担比赛平台、命题、赛事组织，并有着自动化的积分系统。
- 竞赛环境趋向多 CPU 指令架构集，多操作系统，多编程语言。

关键术语：
- 修复/缓解
- 漏洞利用
- history.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

「现代」CTF 竞赛

CTF 历史
「现代」CTF 竞赛

CTF 历史


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/heap-flags.md` 中的章节「关于Heap flags」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/heap-flags.md`
标题：Heap Flags
章节：Heap Flags > 关于Heap flags
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“关于Heap flags”展开。
- Heap flags包含有两个与NtGlobalFlag一起初始化的标志: Flags和ForceFlags. 这两个字段的值不仅会受调试器的影响, 还会由windows版本而不同, 字段的位置也取决于windows的版本.
- Flags字段: 在32位Windows NT, Windows 2000和Windows XP中, Flags位于堆的0x0C偏移处. 在32位Windows Vista及更新的系统中, 它位于0x40偏移处. 在64位Windows XP中, Flags字段位于堆的0x14偏移处, 而在64位Windows Vista及更新的系统中, 它则是位于0x70偏移处.

关键术语：
- 堆
- AI安全
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `在64位`Windows XP`系统, `Windows Vista`及更新的系统版本, `Flags`字段则会设置以下标志(少了`HEAP_SKIP_VALIDATION_CHECKS (0x10000000)`):`
- plain: 1 行，首行 `而对于`ForgeFlags`字段, 正常情况则会设置以下标志:`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

关于Heap flags

堆 AI安全 reverse platform windows anti-debug

Heap Flags


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[User] 将 `docs/crypto/classical/others.md` 中的章节「原理」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/classical/others.md`
标题：其它类型加密
章节：其它类型加密 > 列移位加密 > 原理
路径分类：crypto / crypto/classical/others.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“原理”展开。
- 列移位密码（Columnar Transposition Cipher）是一种比较简单，易于实现的换位密码，通过一个简单的规则将明文打乱混合成密文。
- 文件: ./figure/columnar-transposition-plaintext.png] 密钥： how are u，按 how are u 在字母表中的出现的先后顺序进行编号，我们就有 a 为 1，e 为 2，h 为 3，o 为 4，r 为 5，u 为 6，w 为 7，所以先写出 a 列，其次 e 列，以此类推写出的结果便是密文： [图片: 密钥;
- 我们以明文 The quick brown fox jumps over the lazy dog，密钥 how are u 为例： 将明文填入 5 行 7 列表（事先约定填充的行列数，如果明文不能填充完表格可以约定使用某个字母进行填充） [图片: 明文;
- 文件: ./figure/columnar-transposition-key.png] 密文： qoury inpho Tkool hbxva uwmtd cfseg erjez

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- crypto
- classical
- others.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

原理

其它类型加密 列移位加密 原理

其它类型加密


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/archive/zip.md` 中的章节「例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/archive/zip.md`
标题：ZIP 格式
章节：-- coding: utf-8 -- > 伪加密 > 例题
路径分类：misc / misc/archive/zip.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题”展开。
- > SSCTF-2017 ：我们的秘密是绿色的 > > WP：<http://bobao.360.cn/ctf/detail/197.html> 我们在得到两个 readme.txt，且一个加密，一个已知，很容易想到明文攻击的手法。
- 这一题，基本涵盖了比赛中 ZIP 的常见考察手法，爆破，伪加密，明文攻击等，都在本题中出现。
- [图片文件: ./figure/3.png] 得到密码 Y29mZmVl 后，解压缩文件，得到另一个压缩包。
- 观察通用位标记位，猜测伪加密，修改后解压得到 flag。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- misc
- archive
- zip.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题

ZIP 格式


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/mode.md` 中的章节「战争分享模式 - Belluminar」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/mode.md`
标题：CTF 竞赛模式简介
章节：CTF 竞赛模式简介 > 战争分享模式 - Belluminar
路径分类：introduction / introduction/mode.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“战争分享模式 - Belluminar”展开。
- BELLUMINAR 赛制的介绍也可以参见其官网： <http://belluminar.org/> 。
- 在 2016 年世界黑客大师挑战赛（WCTF）国内首次引入韩国 POC SECURITY 团队开创的 BELLUMINAR CTF （战争与分享）赛制，从此中国国内陆陆续续也有开始 BELLUMINAR 模式的比赛，目前采取这一赛制的有 2016 年诸葛建伟老师集合的 XMan 夏令营分享赛以及同年 9 月的「百度杯」CTF 比赛等。

关键术语：
- mode.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

战争分享模式 - Belluminar

CTF 竞赛模式简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：2/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目”展开。
- sqlmap是没有灵魂的 --> <form method="get"> 姿势: <input type="text" name="inject" value="1"> <input type="submit"> </form> <pre> return preg_match("/select|update|delete|drop|insert|where|\./i",$inject);
- stderr: -------------------------------- ------ Step 6 ------ [] Sending request to LLM...
- [] LLM replied in 23.35591435432434 seconds.
- [] LLM replied in 19.101093530654907 seconds.
- [] LLM replied in 167.59067487716675 seconds.

关键术语：
- ROP/JOP
- AI安全
- 漏洞利用
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目

简介
教程：构建朴素的 Agent Loop
8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目

ROP/JOP AI安全 漏洞利用 ai ai-for-security agent agent-loop

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「1. Loop Design」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 1. Loop Design
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“1. Loop Design”展开。
- 首先我们先设计一下我们的 Agent Loop 的基本架构，一个最简单也最容易想到的的设计方案便是： - 1. 我们给出一个初始目标 - 2.
- LLM 根据这个结果生成下一步动作 - 6. 重复 3～5 直到达成目标，从而退出循环 用伪代码来书写便是： `` init_context(context) while True: response = do_llm_request(context) if response.done: break execute(response.action) feedback(context) `` 这便是 AI Agent 当中 最朴素且简约的执行架构 ，因此我们也可以称之为 Naive Agent Loop ，这个...
- LLM 根据这个目标生成一个动作（通常是外部工具调用，例如执行 bash 指令） - 3. 在指定环境中执行这个动作 - 4. 将动作的结果告诉 LLM - 5.

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop

代码/命令片段线索：
- plain: 7 行，首行 `init_context(context)`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

1. Loop Design

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「2. OpenAI-Compatible Request」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 2. OpenAI-Compatible Request
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“2. OpenAI-Compatible Request”展开。
- 返回结果通常也是一个 JSON 对象，对我们而言当前阶段只需要关注其中的 "choice" 字段，其包含了模型的回复： `json { "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "\n\nHello, how may I help you?
- 我们还需要一个向 LLM API 进行请求的函数，绝大部分主流 AI 平台都支持或兼容 OpenAI 格式的请求，因此我们只需要实现 OpenAI-Compatible 的请求，我们就能使用绝大部分主流 AI 平台的 API，例如 DeepSeek、Doubao、Ollama 等。
- 虽然各种 API 有很多可以调整的参数，但如果只是想要完成一次简单的 LLM 对话，我们只需要对 API 使用 POST 请求，并将模型信息与对话上下文包裹在如下格式的 JSON 数据中即可： ``json { "model" : "model_name", "messages" : [ { "role" : "user", "content" : { "type" : "text", "text" : "Hello world!

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop
- code:json
- code:python

代码/命令片段线索：
- json: 13 行，首行 `{`
- plain: 2 行，首行 `Content-Type: application/json`
- json: 13 行，首行 `{`
- python: 29 行，首行 `class LLMAPIException(Exception):`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

2. OpenAI-Compatible Request

简介
教程：构建朴素的 Agent Loop
2. OpenAI-Compatible Request

AI安全 ai ai-for-security agent agent-loop code:json code:python

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/archive/zip.md` 中的章节「-- coding: utf-8 --」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/archive/zip.md`
标题：ZIP 格式
章节：-- coding: utf-8 --
路径分类：misc / misc/archive/zip.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“-- coding: utf-8 --”展开。
- " f = open('flag.zip') data = f.read() f.close() crc = ''.join(data[14:18]) if crc in crcdict: print crcdict[crc] else: print "FAILED!
- alph = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ0123456789+/=' crcdict = {} print "computing all possible CRCs..." for x in itertools.product(list(alph), repeat=4): st = ''.join(x) testcrc = binascii.crc32(st) crcdict[struct.pack('<i', testcrc)]...

关键术语：
- AI安全
- misc
- archive
- zip.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

-- coding: utf-8 --

ZIP 格式


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/tools/constraint/z3.md` 中的章节「添加约束」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/tools/constraint/z3.md`
标题：z3
章节：z3 > 基本用法 > 添加约束
路径分类：reverse / reverse/tools/constraint
分块：1/1

核心知识点：
- 我们可以通过求解器的 add() 方法为指定求解器添加约束条件，约束条件可以直接通过 z3 变量组成的式子进行表示： ``python >>> s.add(x 5 == 10) >>> s.add(y 1/2 == x) ` 对于布尔类型的式子而言，我们可以使用 z3 内置的 And()、Or()、Not()、Implies() 等方法进行布尔逻辑运算： `python >>> s.add(z3.Implies(p, q)) >>> s.add(r == z3.Not(q)) >>> s.add(z3.Or(...

关键术语：
- AI安全
- reverse
- tools
- constraint
- z3.md
- code:python

代码/命令片段线索：
- python: 2 行，首行 `>>> s.add(x * 5 == 10)`
- python: 3 行，首行 `>>> s.add(z3.Implies(p, q))`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

添加约束

z3 基本用法 添加约束

AI安全 reverse tools constraint z3.md code:python

z3


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/io-file/introduction.md` 中的章节「fopen」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/io-file/introduction.md`
标题：FILE结构
章节：else > fopen
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“fopen”展开。
- 因此我们可以获知FILE结构是存储在堆上的 ` new_f = (struct locked_FILE ) malloc (sizeof (struct locked_FILE));
- fp->file._chain = (_IO_FILE ) _IO_list_all;
- fopen在标准IO库中用于打开文件，函数原型如下 `` FILE fopen(char filename, type);
- ` filename:目标文件的路径 type:打开方式的类型 返回值:返回一个文件指针 在fopen内部会创建FILE结构并进行一些初始化操作，下面来看一下这个过程 首先在fopen对应的函数__fopen_internal内部会调用malloc函数，分配FILE结构的空间。
- ` 之后会为创建的FILE初始化vtable，并调用_IO_file_init进一步初始化操作 ` _IO_JUMPS (&new_f->fp) = &_IO_file_jumps;

关键术语：
- 堆
- AI安全
- pwn
- linux
- user-mode
- io-file

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `FILE *fopen(char *filename, *type);`
- plain: 1 行，首行 `*new_f = (struct locked_FILE *) malloc (sizeof (struct locked_FILE));`
- plain: 2 行，首行 `_IO_JUMPS (&new_f->fp) = &_IO_file_jumps;`
- plain: 12 行，首行 `void`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

fopen

FILE结构


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/experience.md` 中的章节「关注 Gamebox 状态」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/experience.md`
标题：线下攻防经验小结
章节：线下攻防经验小结 > 关注 Gamebox 状态
路径分类：introduction / introduction/experience.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“关注 Gamebox 状态”展开。
- 在程序 patch 完之后要进入下一轮关注 GameBox 状态，如果 patch 失误导致不可用，需要及时挽救。
- 因为 down 掉是所有队平分得很少的分，而直接上漏洞程序会使得强势的队伍直接利用得到很高的得分。
- 但是也不要过度担心把原来的未修补过的漏洞程序换回去。
- 3. 对手不正当攻击导致 GameBox 不可用。
- 1. 根据攻击流观测哪些队伍的 GameBox 没有防御成功。

关键术语：
- 修复/缓解
- 漏洞利用
- experience.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

关注 Gamebox 状态

线下攻防经验小结
关注 Gamebox 状态

线下攻防经验小结


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/io-file/fake-vtable-exploit.md` 中的章节「思路：」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/io-file/fake-vtable-exploit.md`
标题：伪造vtable劫持程序流程
章节：伪造vtable劫持程序流程 > 2018 HCTF the_end > 思路：
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：2/2

核心知识点：
- 本节主题围绕“思路：”展开。
- L, // pbackfail 8 NULL, // xsputn #printf 9 NULL, // xsgetn 10 NULL, // seekoff 11 NULL, // seekpos 12 NULL, // setbuf 13 NULL, // sync 14 NULL, // doallocate 15 NULL, // read 16 NULL, // write 17 NULL, // seek 18 pwn, // close 19 NULL, // stat 20 NULL, //...

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- pwn
- linux
- user-mode
- io-file

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `我这里选择了以下地址作为 `fake_vtable` ：`
- plain: 1 行，首行 `最终的利用脚本如下：`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

思路：

伪造vtable劫持程序流程


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/basic/introduction.md` 中的章节「代数系统和近世代数」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/basic/introduction.md`
标题：基础数学知识
章节：基础数学知识 > 代数系统和近世代数
路径分类：crypto / crypto/basic/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“代数系统和近世代数”展开。
- 在一个集合中，如若有一种或多种代数运算（Algebraic Operation），我们往往会笼统地称它为代数系统（Algebraic System），也称代数结构（Algebraic Structure）。
- 经过定义合适的代数运算，集合可以作成群、环、域、格等代数系统，这也是笔者行将介绍的。
- 作为一个不断进步完善的数学分支，代数学的研究范围也逐渐扩大，其关注的集合亦从古典的整数、有理数、实数与复数等常见数集，扩展到矢量、矩阵、线性算子等对象，并着眼于定义在它们之上的代数运算。
- 这类课题共同组成了如今的近世代数（Modern Algebra）学科，或言抽象代数（Abstract Algebra）。
- 上文提到的代数运算，是定义在集合中的元素之间的法则，亦与集合是否能作成代数系统有着密切关联，它们扩展自常见的加减乘除这样的运算。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- crypto
- basic
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

代数系统和近世代数

基础数学知识 代数系统和近世代数

基础数学知识


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[User] 将 `docs/reverse/obfuscate/smc.md` 中的章节「例题：GWCTF 2019 - re3」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/obfuscate/smc.md`
标题：Self-Modified Code
章节：Self-Modified Code > 例题：GWCTF 2019 - re3
路径分类：reverse / reverse/obfuscate/smc.md
分块：1/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题：GWCTF 2019 - re3”展开。
- 惯例拖入 IDA，主函数逻辑比较简单，主要是利用 mprotect() 修改代码段权限后再改写 sub_402219() 开头的 234 字节数据，最后再调用 sub_40207B() 与 sub_402219()： ``c void __fastcall __noreturn main(int a1, char a2, char a3) { int i;
- } ` sub_402219() 首先会调用 sub_400A71()，最终会调用到 sub_4007C6() ，主要作用就是把 0x603170 处的 16 字节拷贝到栈上，这里就不展开了。
- 接下来会调用两次 sub_40196E() ，第一个参数为拷贝到栈上的 0x603170 处的 16 字节，第二个参数分别为我们的输入 &s[0] 及 &s[16]。
- 该函数最后会调用到 sub_401828()，非常明显的 AES 加密特征: 初始变换→9轮循环运算→最终运算，调用的几个函数也符合 AES 内部逻辑，这里就不展开了： `c __int64 __fastcall sub_401828(__int64 a1, __int64 a2) { unsigned __int8 i;
- CODE XREF: main+CA↑p .text:0000000000402219 ;

关键术语：
- 栈
- 密码学
- AI安全
- 修复/缓解
- 漏洞利用
- reverse
- obfuscate
- smc.md
- code:c
- code:python

代码/命令片段线索：
- c: 18 行，首行 `void __fastcall __noreturn main(int a1, char **a2, char **a3)`
- c: 18 行，首行 `.text:0000000000402219 sub_402219 proc near ; CODE XREF: main+CA↑p`
- python: 2 行，首行 `for i in range(234):`
- c: 15 行，首行 `.text:0000000000402219 sub_402219 proc near ; CODE XREF: main+CA↑p`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题：GWCTF 2019 - re3

栈 密码学 AI安全 修复/缓解 漏洞利用 reverse obfuscate smc.md code:c code:python

Self-Modified Code


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[User] 将 `docs/crypto/asymmetric/knapsack/knapsack.md` 中的章节「背包问题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/asymmetric/knapsack/knapsack.md`
标题：背包加密
章节：背包加密 > 背包问题
路径分类：crypto / crypto/asymmetric/knapsack
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“背包问题”展开。
- 但是，这样又出现了一个问题，由于 $a_i$ 是公开的，如果攻击者截获了密文，那么它也就很容易去破解这样的密码。
- 为了弥补这样的问题，就出现了 Merkle–Hellman 这样的加密算法，我们可以使用初始的背包集作为私钥，变换后的背包集作为公钥，再稍微改动加密过程，即可。
- 首先，我们先来介绍一下背包问题，假定一个背包可以称重 W，现在有 n 个物品，其重量分别为 $a_1, a_2,...,a_n$ 我们想问一下装哪些物品可以恰好使得背包装满，并且每个物品只能被装一次。
- 在加密时，如果我们想要加密的明文为 x，那么我们可以将其表示为 n 位二进制数，然后分别乘上 $a_i$ 即可得到加密结果。
- 这其实就是在解这样的一个问题 $$ x_1a_1+x_2a_2+,...,+x_na_n=W $$ 其中所有的 $x_i$ 只能为 0 和 1。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- crypto
- asymmetric
- knapsack
- knapsack.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

背包问题

密码学 AI安全 漏洞利用 crypto asymmetric knapsack knapsack.md

背包加密


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[User] 将 `docs/crypto/certificate/introduction.md` 中的章节「PEM」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/certificate/introduction.md`
标题：证书格式
章节：证书格式 > PEM
路径分类：crypto / crypto/certificate/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- 用 Python 3 和 PyCryptodome 库可以与 PEM 文件交互并提取相关数据。
- /usr/bin/env python3 from Crypto.PublicKey import RSA with open("certificate.pem","r") as f: key = RSA.import_key(f.read()) print(key.n) ``
- PEM 以 -----BEGIN 开头，以 -----END 结尾，中间包含 ASN.1 格式的数据。
- ASN.1 是经过 base64 转码的二进制数据。
- Wikipedia 上有完整 PEM 文件的例子。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- crypto
- certificate
- introduction.md
- code:py

代码/命令片段线索：
- py: 5 行，首行 `#!/usr/bin/env python3`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

PEM

密码学 AI安全 crypto certificate introduction.md code:py

证书格式


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[User] 将 `docs/reverse/tools/constraint/z3.md` 中的章节「约束求解」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/tools/constraint/z3.md`
标题：z3
章节：z3 > 基本用法 > 约束求解
路径分类：reverse / reverse/tools/constraint
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“约束求解”展开。
- 当我们向求解器中添加约束条件之后，我们可以使用 check() 方法检查约束是否是可满足的（satisfiable，即 z3 是否能够帮我们找到一组解）：
- ``python >>> s.model() [q = True, p = False, x = 2, y = 4, r = False] ``
- 对于约束条件比较少的情况，我们也可以无需创建求解器，直接通过 solve() 方法进行求解：
- ``python >>> z3.solve(z3.Implies(p, q), r == z3.Not(q), z3.Or(z3.Not(p), r)) [q = True, p = False, r = False] ``

关键术语：
- AI安全
- reverse
- tools
- constraint
- z3.md
- code:python

代码/命令片段线索：
- python: 2 行，首行 `>>> s.check()`
- python: 2 行，首行 `>>> s.model()`
- python: 2 行，首行 `>>> z3.solve(z3.Implies(p, q), r == z3.Not(q), z3.Or(z3.Not(p), r))`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

约束求解

z3 基本用法 约束求解

z3


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[User] 将 `docs/reverse/identify-encode-encryption/introduction.md` 中的章节「MD5」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/identify-encode-encryption/introduction.md`
标题：常见加密算法和编码识别
章节：常见加密算法和编码识别 > MD5
路径分类：reverse / reverse/identify-encode-encryption/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- MD5消息摘要算法（英语：MD5 Message-Digest Algorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hash value），用于确保信息传输完整一致。
- MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Linn Rivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。
- 这套算法的程序在 RFC 1321 中被加以规范。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- reverse
- identify-encode-encryption
- introduction.md
- code:c

代码/命令片段线索：
- plain: 54 行，首行 `/Note: All variables are unsigned 32 bits and wrap modulo 2^32 when calculating`
- c: 4 行，首行 `h0 = 0x67452301;`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

MD5

密码学 AI安全 reverse identify-encode-encryption introduction.md code:c

常见加密算法和编码识别


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/io-file/introduction.md` 中的章节「FILE介绍」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/io-file/introduction.md`
标题：FILE结构
章节：FILE结构 > FILE介绍
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“FILE介绍”展开。
- FILE结构在程序执行fopen等函数时会进行创建，并分配在堆中。
- FILE结构定义在libio.h中，如下所示 ```c struct _IO_FILE { int _flags;
- / This used to be _offset but it's too small. / #define __HAVE_COLUMN / temporary / / 1+column number of pbase();
- / Current read pointer / char _IO_read_end;
- / Start of putback+get area. / char _IO_write_base;

关键术语：
- 堆
- AI安全
- pwn
- linux
- user-mode
- io-file

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

FILE介绍

FILE结构


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/mode.md` 中的章节「计分规则」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/mode.md`
标题：CTF 竞赛模式简介
章节：CTF 竞赛模式简介 > 战争分享模式 - Belluminar > 计分规则
路径分类：introduction / introduction/mode.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“计分规则”展开。
- 计分公式示例： Score = MaxScore -- | N -- Expect＿N | 。
- 出题积分（占总分 30%）有 50% 由评委根据题目提交的详细程度，完整度，提交时间等进评分，另外 50% 则根据比赛结束后的最终解题情况进行评分。
- 只有当题目难度适中，解题队伍数量越接近预期数量 Expect＿N，则这道题的出题队伍得到的出题积分越高。
- 分享积分（占 10%）由评委和其他队伍根据其技术分享内容进行评分得出（考虑分享时间以及其他限制），会计算平均值。
- N 代表解出该题的队伍数量，而 Expect＿N 则是这道题预期解出的题目数量。

关键术语：
- mode.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

计分规则

CTF 竞赛模式简介
战争分享模式 - Belluminar
计分规则

CTF 竞赛模式简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/problem.md` 中的章节「基本思路」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/problem.md`
标题：题目
章节：题目 > 构造例子 > 基本思路
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“基本思路”展开。
- 那么我们只要通过栈溢出修改对应的main函数的返回地址即可，通过反汇编以及调试可以获得showflag的地址，获得对应的payload ``python ➜ racetest cat payload.py from pwn import test = ELF('./test') payload = 'a' 0x100 + 'b' * 8 + p64(test.symbols['showflag']) open('big', 'w').write(payload) ` 对应两个条件竞争的脚本为 `sh ➜ ra...
- /bin/sh for i in seq 1000 do ./test fake done `` 其中 exp 用于来竞争在相应的窗口内删除 fake 文件，同时执行符号链接。
- /bin/sh for i in seq 500 do cp small fake sleep 0.000008 rm fake ln -s big fake rm fake done ➜ racetest cat run.sh #!
- 那么，基本思路来了，我们是想要获得对应的flag的内容。

关键术语：
- 边界/溢出
- 栈
- AI安全
- 漏洞利用
- pwn
- linux
- user-mode
- race-condition
- code:python
- code:sh

代码/命令片段线索：
- python: 5 行，首行 `➜ racetest cat payload.py`
- sh: 16 行，首行 `➜ racetest cat exp.sh`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

基本思路

题目 构造例子 基本思路

边界/溢出 栈 AI安全 漏洞利用 pwn linux user-mode race-condition code:python code:sh

题目


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/obfuscate/junk-code.md` 中的章节「求解」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/obfuscate/junk-code.md`
标题：花指令
章节：花指令 > 例题：N1CTF2020 - oflo > 求解
路径分类：reverse / reverse/obfuscate/junk-code.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“求解”展开。
- 由于 /proc/version 的前 14 字节恒定为 "Linux version " ，因此我们很容易便能得到 flag 内容： ```python s = "5-\x11\x1AI}\x11\x14+;
- >=<_" b = "Linux version " ans = "" for i in range(14): ans += chr(ord(s[i]) ^ (ord(b[i]) + 2)) print(ans)

关键术语：
- AI安全
- reverse
- obfuscate
- junk-code.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

求解

花指令


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目”展开。
- 我们首先在平台上启动这道题的靶机，然后将靶机地址作为初始输入给到我们的 Agent Loop，选取 DeepSeek 官网的 deepseek-v4-pro 模型（2026 年发布的 DeepSeek-V4-Pro） 作为我们的基模，得到如下自动化解题过程： `` $ python3 example-agent-loop.py --config ./example-agent-config.json ------ Step 1 ------ [] Sending request to LLM...
- Connected to 39be97c8469d0e1a134d5a25.http-ctf2.dasctf.com (117.21.200.176) port 80 (#0) > GET / HTTP/1.1 > Host: 39be97c8469d0e1a134d5a25.http-ctf2.dasctf.com > User-Agent: curl/7.81.0 > Accept: / > Mark bundle as not supporting multiuse < HTTP/1.1 200 OK...
- inject=1'%20UNION%20SELECT%201,database()%23'' -------------------------------- stderr: -------------------------------- ------ Step 5 ------ [] Sending request to LLM...
- sqlmap是没有灵魂的 --> <form method="get"> 姿势: <input type="text" name="inject" value="1"> <input type="submit"> </form> <pre> return preg_match("/select|update|delete|drop|insert|where|\./i",$inject);
- [] LLM replied in 4.2295989990234375 seconds.

关键术语：
- ROP/JOP
- AI安全
- 漏洞利用
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/ntglobalflag.md` 中的章节「如何绕过检测?」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/ntglobalflag.md`
标题：NtGlobalFlag
章节：NtGlobalFlag > 如何绕过检测?
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“如何绕过检测?”展开。
- 有以下3种方法来绕过NtGlobalFlag的检测 手动修改标志位的值(FLG_HEAP_ENABLE_TAIL_CHECK, FLG_HEAP_ENABLE_FREE_CHECK, FLG_HEAP_VALIDATE_PARAMETERS) 在Ollydbg中使用hide-debug插件 * 在Windbg禁用调试堆的方式启动程序(windbg -hd program.exe)

关键术语：
- 堆
- AI安全
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

如何绕过检测?

NtGlobalFlag


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/picture/png.md` 中的章节「IEND」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/picture/png.md`
标题：PNG
章节：PNG > 文件格式 > IEND
路径分类：misc / misc/picture/png.md
分块：1/1

核心知识点：
- 图像结束数据 IEND（image trailer chunk）：它用来标记 PNG 文件或者数据流已经结束，并且必须要放在文件的尾部。
- `` 00 00 00 00 49 45 4E 44 AE 42 60 82 ` IEND 数据块的长度总是 00 00 00 00，数据标识总是 IEND 49 45 4E 44，因此，CRC 码也总是 AE 42 60 82`。

关键术语：
- AI安全
- misc
- picture
- png.md

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `00 00 00 00 49 45 4E 44 AE 42 60 82`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

IEND

PNG


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/heap-flags.md` 中的章节「检测Flags字段」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/heap-flags.md`
标题：Heap Flags
章节：Heap Flags > 检测Flags字段
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“检测Flags字段”展开。
- + HEAP_VALIDATE_PARAMETERS_ENABLED cmp [ebx+eax+70h], 40000062h je being_debugged ` 如果是直接通过KUSER_SHARED_DATA结构的NtMajorVersion字段(位于2G用户空间的0x7ffe026c偏移处)获取该值(在所有32位/64位版本的Windows都可以获取该值), 可以进一步混淆kernel32的GetVersion()`函数调用操作.
- + HEAP_VALIDATE_PARAMETERS_ENABLED cmp eax, 40000062h je being_debugged ` 32位代码检测32位windows环境, 且subsystem为3.51及更高版本: ` asm call GetVersion cmp al, 6 cmc sbb ebx, ebx and ebx, 34h mov eax, fs:[30h] ;
- get process heap base mov eax, [eax+ebx+0ch] ;
- nor HEAP_SKIP_VALIDATION_CHECKS and eax, 0effeffffh ;
- not HEAP_SKIP_VALIDATION_CHECKS bswap eax and al, 0efh ;

关键术语：
- 堆
- AI安全
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `32位代码检测32位windows环境, 且`subsystem`为`3.51`及更高版本:`
- plain: 1 行，首行 `64位代码检测64位windows环境(64位进程不必受`subsystem`版本困扰):`
- plain: 1 行，首行 `用32位代码检测64位windows环境:`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

检测Flags字段

Heap Flags


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/introduction.md` 中的章节「简介」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/introduction.md`
标题：Artificial Intelligence
章节：Artificial Intelligence > 简介
路径分类：ai / ai/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“简介”展开。
- 人工智能与计算机安全之间同样有着千丝万缕的交融，主要有以下两大研究主轴： - AI for Security：使用 AI 技术解决计算机安全领域的传统问题，例如利用机器学习检测恶意软件或使用智能体辅助渗透测试。
- Security for AI：发掘 AI 领域所存在的安全问题，例如对抗样本攻击或智能体逃逸。
- 目前 CTF 中涉及到 AI 相关的部分同样围绕着这两大主轴进行展开，类似地，我们可以进行如下分类： - CTF for AI：出题人考察选手对 AI 本身的了解 ，一般表现形式为解题模式下针对 AI 进行攻击的题目，例如由出题人给出一个神经网络模型的参数或训练数据集，选手需要完成对该模型的欺骗等。
- AI for CTF：出题人考察选手使用 AI 的能力 ，一般表现形式为选手开发一个基于 AI 的应用，并接入平台方的接口/环境以进行自主决策以完成解题，例如 腾讯云黑客松 的智能渗透挑战赛会要求选手开发一个 AI agent 进行自动化的渗透测试。
- 尤其是随着近年来大语言模型（Large Language Model）技术的突飞猛进，包括安全领域在内的整个计算机行业都受到了相当大的冲击，时至今日是否学习与使用 AI 的哲学思辨环节或许早已结束，我们每个人或许都需要重新思考：在 AI 时代，我们应当将自身放在什么样的一个位置。

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- ai
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

简介

Artificial Intelligence


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/obfuscate/smc.md` 中的章节「例题：GWCTF 2019 - re3」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/obfuscate/smc.md`
标题：Self-Modified Code
章节：Self-Modified Code > 例题：GWCTF 2019 - re3
路径分类：reverse / reverse/obfuscate/smc.md
分块：3/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题：GWCTF 2019 - re3”展开。
- // [rsp+B8h] [rbp-8h] v23 = __readfsqword(0x28u);
- sub_401C63((unsigned int)(8 a2), &dest[i]);
- sub_401C63((unsigned int)(a2 >> 29), &dest[i + 4]);
- ++l ) v22[l] = sub_401CAC(&dest[4 l + k]);
- ++m ) { if ( m > 0xF ) { if ( m > 0x1F ) { if ( m > 0x2F ) { v15 = v11 ^ (v10 | ~v12);

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- reverse
- obfuscate
- smc.md

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `因此 `sub_402219()` 的逻辑便清晰了：进行多轮 `md5` 哈希并将结果存储到 `0x603170` 处，我们直接动态调试一下获得此处数据：`
- plain: 1 行，首行 `AES 是对称加密算法，现在我们有了密钥（`0x603170`），又有了密文（`0x6030A0`），直接用 python 内置的密码学库即可获得 flag：`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题：GWCTF 2019 - re3

Self-Modified Code


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/blockchain/publicblockchain/weaknesses.md` 中的章节「Finney attack」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/blockchain/publicblockchain/weaknesses.md`
标题：Blockchain Weaknesses
章节：Blockchain Weaknesses > Double-spending attack > Finney attack
路径分类：blockchain / blockchain/publicblockchain/weaknesses.md
分块：1/1

核心知识点：
- Finney attack（芬尼攻击）是由Hal Finney命名的，他是第一个描述扣块攻击的人。
- 攻击者将一个给自己转账的交易预挖为一个区块，但不立即将其广播到网络中，相反用同一笔代币花费在接受 0 确认的商家的交易中，攻击者在获得商家的交换物后、这笔交易A真正确认前，才广播他之前所预挖的区块使转给自己的交易合法，这时比特币网络会接受该有效块并使对商家的交易无效，最终达到双花的目的。
- 这种攻击是一种双花攻击的变化，攻击对象主要针对的是接受0确认的商家。
- 因为区块链目前的出块时间过慢，交易确认需要等待的时间较长，部分商家为了节省时间接受0确认的交易，也就是你把交易信息广播到全网就可以了，不需要等待打包入区块。
- 0确认是指一笔交易被广播到全网，即将被打包进入区块前的状态。

关键术语：
- 区块链安全
- AI安全
- 漏洞利用
- blockchain
- publicblockchain
- weaknesses.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

Finney attack

Blockchain Weaknesses
Double-spending attack
Finney attack

区块链安全 AI安全 漏洞利用 blockchain publicblockchain weaknesses.md

Blockchain Weaknesses


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[User] 将 `docs/pwn/virtualization/qemu/exploitation/tricks/qemu-monitor.md` 中的章节「利用」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/qemu/exploitation/tricks/qemu-monitor.md`
标题：利用 QEMU Monitor 读取 flag
章节：DO NOT DELETE > 利用
路径分类：pwn / pwn/virtualization/qemu
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“利用”展开。
- 由于出题人在启动脚本里并没有禁用 QEMU monitor，因此我们可以直接通过 QEMU monitor 提供的 migrate 指令直接在 host 侧执行命令，完成虚拟机逃逸：
- def recvuntil_filter(p, target): target_len = len(target) s = b'' ignore_next = False while True: ch = p.recv(1) if ignore_next: ignore_next = False continue
- if ch == b'\x1b': ch = p.recv(2) if ch == b'[D': ignore_next = True elif ch == b'[K': s = b'' else: print("Unhandled escape sequences : {}".format(ch)) continue
- if ch[0] < 0x20 or ch[0] > 0x7E: continue
- s += ch if s[-target_len:] == target: return s

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- pwn
- virtualization
- qemu
- exploitation
- code:python

代码/命令片段线索：
- python: 35 行，首行 `from pwn import *`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

利用

AI安全 漏洞利用 pwn virtualization qemu exploitation code:python

利用 QEMU Monitor 读取 flag


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md` 中的章节「关于 AI Agent 在 CTF 中的使用边界说明」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md`
标题：AI Agent
章节：AI Agent > 关于 AI Agent 在 CTF 中的使用边界说明
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“关于 AI Agent 在 CTF 中的使用边界说明”展开。
- AI Agent 的引入，使得传统“工具辅助”与“自动化解题”之间的边界变得更加模糊。
- 因此，是否允许使用 AI Agent，应严格以具体赛事规则为准，而不应依赖技术可行性自行判断。
- 我们建议参赛者在使用任何形式的 AI 工具前，仔细阅读赛事规则，并在不确定的情况下优先遵循保守原则，以避免违反相关条款。
- 从竞赛规则与公平性角度来看，不同 CTF 赛事对自动化工具与外部辅助系统的允许程度并不一致。
- 一些赛事明确禁止使用自动化解题系统或外部智能代理，而另一些赛事则仅限制特定行为（例如自动化 flag 提交或大规模扫描）。

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

关于 AI Agent 在 CTF 中的使用边界说明

AI安全 ai ai-for-security agent introduction.md

AI Agent


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[User] 将 `docs/executable/pe/pe-excutable.md` 中的章节「PE 简介」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/executable/pe/pe-excutable.md`
标题：PE 文件格式
章节：PE 文件格式 > PE 简介
路径分类：executable / executable/pe/pe-excutable.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“PE 简介”展开。
- `c // 示例代码 test.c #include <stdio.h> int main(){ printf("Hello, PE!
- } ` 通过 Devcpp 软件的 TDM-GCC 4.9.2 32-bit Release 方式编译文件生成 test.exe`，作为示例文件。
- PE 文件的全称是 Portable Executable ，意为可移植的可执行的文件，常见的EXE、DLL、OCX、SYS、COM都是PE 文件，PE 文件是微软Windows操作系统上的程序文件，可能是间接被执行，如DLL）。

关键术语：
- AI安全
- executable
- pe
- pe-excutable.md
- code:text
- code:c

代码/命令片段线索：
- text: 24 行，首行 `+-------------------------------+ \`
- c: 6 行，首行 `// 示例代码 test.c`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

PE 简介

PE 文件格式
PE 简介

AI安全 executable pe pe-excutable.md code:text code:c

PE 文件格式


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/problem.md` 中的章节「源代码」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/problem.md`
标题：题目
章节：题目 > 构造例子 > 源代码
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“源代码”展开。
- if (fd == -1) { perror("open file failed!
- } } int main(int argc, char argv[argc]) { char buf[256];
- 源代码如下 ``c #include <fcntl.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> #include <unistd.h> void showflag() { system("cat flag");
- } void vuln(char file, char buf) { int number;
- } while (1) { number = read(fd, buf + index, 128);

关键术语：
- AI安全
- pwn
- linux
- user-mode
- race-condition
- code:c

代码/命令片段线索：
- c: 46 行，首行 `#include <fcntl.h>`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

源代码

AI安全 pwn linux user-mode race-condition code:c

题目


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/executable/pe/pe-excutable.md` 中的章节「IMAGE_NT_HEADERS」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/executable/pe/pe-excutable.md`
标题：PE 文件格式
章节：PE 文件格式 > PE文件头 > IMAGE_NT_HEADERS
路径分类：executable / executable/pe/pe-excutable.md
分块：1/1

核心知识点：
- 文件: figure/pe2-imagentheader.png "图 4 - IMAGE_NT_HEADERS"] 接下来详细说一下 NT 头。
- ` 示例程序的 IMAGE_NT_HEADERS` 如图 4 所示： [图片: NT 头;
- 紧跟在 DOS Stub 之后，其定义如下： ``c typedef struct _IMAGE_NT_HEADERS { DWORD Signature;
- / +0000h PE 标识 / IMAGE_FILE_HEADER FileHeader;
- / +0004h PE 标准头 / IMAGE_OPTIONAL_HEADER32 OptionalHeader;
- / +0018h PE 可选头 / } IMAGE_NT_HEADERS32, *PIMAGE_NT_HEADERS32;

关键术语：
- AI安全
- executable
- pe
- pe-excutable.md
- code:c

代码/命令片段线索：
- c: 5 行，首行 `typedef struct _IMAGE_NT_HEADERS {`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

IMAGE_NT_HEADERS

AI安全 executable pe pe-excutable.md code:c

PE 文件格式


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/linux/ld_preload.md` 中的章节「例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/linux/ld_preload.md`
标题：LD_PRELOAD
章节：LD_PRELOAD > 例题
路径分类：reverse / reverse/platform/linux
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题”展开。
- } ` 整个的代码流程主要就是在不断地循环输出funny里的句子, 满足循环条件后输出key, 并用key进行异或得到flag的值. 但我们可以发现, 整个循环的次数相对来说是比较少的. 所以我们可以采用一些方法, 让循环进行得更快一些. 比如说我手动patch一下, 不让程序输出字符串(实际上printf的耗时是相当多的), 其次就是使用LD_PRELOAD使得程序的sleep()失效. 可以很明显地节省时间. 手动patch的过程比较简单. 我们可以找到代码位置, 然后用一些十六进制编辑器进行修改. 当然...
- ` asm .text:00000000004007B7 call ___printf_chk .text:00000000004007BC xor eax, eax ` 将光标点在call ___printf_chk上, 然后选择菜单Edit->Patch Program->Assemble(当然你可以使用其他patch方式. 效果都一样). 然后将其修改为nop(0x90), 如下图所示 [图片: ida_patch.png;
- ` c int __cdecl main(int argc, const char argv, const char envp) { qmemcpy(v23, &unk_400A7E, sizeof(v23));
- } ` 然后使用命令gcc --shared time.c -o time.so生成动态链接文件. 当然也给出了下载链接: time.so 然后打开linux终端, 运行命令: LD_PRELOAD=./time.so ./patched.elf` [图片: LD_PRELOAD.png;
- 文件: ./figure/2014_hitb/ida_patch.png] 将4007B7到4007BD之间的汇编代码全部修改为nop即可. 然后选择菜单Edit->Patch Program->Apply patches to input file. 当然最好做一个备份(即勾选Create a backup), 然后点击OK即可(我重命名为了patched.elf, 下载链接: patched.elf).

关键术语：
- AI安全
- 修复/缓解
- reverse
- platform
- linux
- ld-preload.md

代码/命令片段线索：
- plain: 2 行，首行 `.rodata:0000000000400A53 00000006 C KEY:`
- plain: 3 行，首行 `整个的代码流程主要就是在不断地循环输出`funny`里的句子, 满足循环条件后输出`key`, 并用`key`进行异或得到`flag`的值.`
- plain: 5 行，首行 `将光标点在`call ___printf_chk`上, 然后选择菜单`Edit->Patch Program->Assemble`(当然你可以使用其他patch方式. 效果都一样). 然后将其修改为`nop(0x90)`, 如下图所示`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题

AI安全 修复/缓解 reverse platform linux ld-preload.md

LD_PRELOAD


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[User] 将 `docs/reverse/vm/vm.md` 中的章节「注册SEH」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/vm/vm.md`
标题：虚拟机分析
章节：虚拟机分析 > 注册SEH
路径分类：reverse / reverse/vm/vm.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“注册SEH”展开。
- div ecx手动触发了一个除0异常. 而在loc_401301位置, 这是一个反调试技巧, jmp loc_401301+2会使得EIP转向一条指令中间, 使得无法继续调试. 所以我们可以将00401301~00401306部分的代码nop掉, 然后在00401306位置创建一个新函数seh_handler2 ` seh_handler: ;
- ``asm .text:004012B5 push offset seh_handler .text:004012BA push large dword ptr fs:0 .text:004012C1 mov large fs:0, esp .text:004012C8 call initVM .text:004012CD int 3 ;
- Trap to Debugger ` initVM完成的是一些虚拟机启动前的初始化工作(其实就是对一些寄存器和相关的部分赋初值), 我们之后来讨论. 这里我们关注的是SEH部分. 这里注册了一个SEH句柄, 异常处理函数我重命名为seh_handler, 并之后使用int 3手动触发异常. 而在seh_handler位置, IDA并未正确识别出对应的代码 ` .text:004012D7 seh_handler db 64h ;
- CODE XREF: .text:00401304j .text:00401301 add esp, 0FFFFFFFFh .text:00401304 jmp short near ptr loc_401301+2 .text:00401306 ;

关键术语：
- AI安全
- reverse
- vm
- vm.md
- code:asm

代码/命令片段线索：
- asm: 5 行，首行 `.text:004012B5 push offset seh_handler`
- plain: 10 行，首行 `.text:004012D7 seh_handler db 64h ; DATA XREF: process_input+7Do`
- plain: 25 行，首行 `seh_handler: ; DATA XREF: process_input+7Do`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

注册SEH

虚拟机分析


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/android/basic_operating_mechanism/readme.md` 中的章节「Android 应用运行机制简述」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/android/basic_operating_mechanism/readme.md`
标题：Android 应用运行机制简述
章节：Android 应用运行机制简述
路径分类：android / android/basic_operating_mechanism/readme.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“Android 应用运行机制简述”展开。
- 本部分主要关注 Android 中 Java 层代码与 Native 层代码的基本运行原理。
- 一般而言，在启动一个 App 时，Android 会首先执行 Application 类（AndroidManifest.xml 文件中注明）的创建工作，然后再开始执行 Main Activity，继而根据各种各样的逻辑执行相关代码。
- 注：本部分的内容可能存在以下问题 - 简略 - 理解不到位 如果发现可以补充的地方，欢迎随时及时补充。

关键术语：
- Android逆向
- AI安全
- android
- basic-operating-mechanism
- readme.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

Android 应用运行机制简述

Android 应用运行机制简述

Android逆向 AI安全 android basic-operating-mechanism readme.md

Android 应用运行机制简述


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/executable/elf/structure/misc-sections.md` 中的章节「ELF 标准」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/executable/elf/structure/misc-sections.md`
标题：Misc Sections
章节：Misc Sections > .gnu.hash > ELF 标准
路径分类：executable / executable/elf/structure
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“ELF 标准”展开。
- chain 数组中的元素是和符号表中的元素一一对应的，因此符号表的元素个数必须和 nchain 的大小相同，故而符号表的索引同样可以作为 chain 表的索引。
- 因此，如果哈希函数针对于某个名字返回值 x，那么 bucket[x%nbucket] 给出了一个索引 y，可以用来索引符号表，也可以用来索引 chain 表。
- 如果符号表的对应索引并不是所想要的哪一个，那么 chain[y] 就会给出同一个哈希值的下一个符号表中表项的位置，即可以用来防止出现哈希值一样的情况。
- 因此我们可以跟着 chain 链一直搜索直到遇到所想要的符号，或者遇到值为 STN_UNDEF 的 chain 的表项。
- [图片文件: ./figure/symbol_hash_table.png] bucket 数组包含了 nbucket 个元素，chain 数组包含了 nchain 个元素，所有的数组的下标都是以 0 开始。

关键术语：
- AI安全
- executable
- elf
- structure
- misc-sections.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

ELF 标准

AI安全 executable elf structure misc-sections.md

Misc Sections


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/classical/polyalphabetic.md` 中的章节「原理」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/classical/polyalphabetic.md`
标题：多表代换加密
章节：多表代换加密 > Playfair > 原理
路径分类：crypto / crypto/classical/polyalphabetic.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“原理”展开。
- Playfair 密码（Playfair cipher or Playfair square）是一种替换密码，1854 年由英国人查尔斯·惠斯通（Charles Wheatstone）发明，基本算法如下： 1. 选取一串英文字母，除去重复出现的字母，将剩下的字母逐个逐个加入 5 × 5 的矩阵内，剩下的空间由未加入的英文字母依 a-z 的顺序加入。
- 以 playfair example 为密匙，得 `` P L A Y F I R E X M B C D G H K N O Q S T U V W Z ` 要加密的讯息为 Hide the gold in the tree stump ` HI DE TH EG OL DI NT HE TR EX ES TU MP ` 就会得到 ` BM OD ZB XD NA BE KU DM UI XM MO UV IF ``
- 若两个字母不同行也不同列，在矩阵中找出另外两个字母（第一个字母对应行优先），使这四个字母成为一个长方形的四个角。
- 注意，将 q 去除，或将 i 和 j 视作同一字。
- 若组内的字母相同，将 X（或 Q）加到该组的第一个字母后，重新分组。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- crypto
- classical
- polyalphabetic.md

代码/命令片段线索：
- plain: 5 行，首行 `P L A Y F`
- plain: 1 行，首行 `HI DE TH EG OL DI NT HE TR EX ES TU MP`
- plain: 1 行，首行 `BM OD ZB XD NA BE KU DM UI XM MO UV IF`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

原理

多表代换加密 Playfair 原理

密码学 AI安全 crypto classical polyalphabetic.md

多表代换加密


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/obfuscate/junk-code.md` 中的章节「逆向分析」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/obfuscate/junk-code.md`
标题：花指令
章节：花指令 > 例题：N1CTF2020 - oflo > 逆向分析
路径分类：reverse / reverse/obfuscate/junk-code.md
分块：1/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“逆向分析”展开。
- 惯例拖入 IDA，发现 main() 函数无法被反编译，查看汇编代码发现在 0x400BB1 处存在一个 原地 jmp 使得反汇编出错： ``c .text:0000000000400B54 ;
- int __fastcall main(int, char , char ) .text:0000000000400B54 main: ;
- DATA XREF: start+1D↑o .text:0000000000400B54 ;
- .text:0000000000400C21↓o .text:0000000000400B54 ;
- CODE XREF: .text:loc_400BB1↑j .text:0000000000400BB1 jmp short near ptr loc_400BB1+1 .text:0000000000400BB3 ;

关键术语：
- 栈
- AI安全
- 修复/缓解
- reverse
- obfuscate
- junk-code.md
- code:c
- code:python

代码/命令片段线索：
- c: 28 行，首行 `.text:0000000000400B54 ; int __fastcall main(int, char **, char **)`
- c: 18 行，首行 `.text:0000000000400BB1 nop`
- python: 4 行，首行 `for i in range(0x400BB7, 0x400BBC + 1):`
- c: 39 行，首行 `.text:0000000000400BB6 nop`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

逆向分析

栈 AI安全 修复/缓解 reverse obfuscate junk-code.md code:c code:python

花指令


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/mode.md` 中的章节「出题阶段」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/mode.md`
标题：CTF 竞赛模式简介
章节：CTF 竞赛模式简介 > 战争分享模式 - Belluminar > 出题阶段
路径分类：introduction / introduction/mode.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“出题阶段”展开。
- > Challenge 1: must be on the Linux platform;
- > > Challenge 2: No platform restriction(except Linux) No challenge type restriction (Pwn, Reverse...) 传统的 BELLUMINAR 赛制要求出的两道题目中的一道必须是在 Linux 平台，另外一个题目则为非 Linux 平台的无限制题目。
- 为使比赛题目类型比较均衡，也有采用队伍抽签出题目方式抽取自己的题目，这要求队伍能力水平更为全面，因此为了不失平衡性，也会将两道题目的计入不同分值（比如要求其中一道题目分值为 200，而另外一道分值则为 100）。
- 首先，各个受邀参赛队伍都必须在正式比赛前出 2 道题目。

关键术语：
- mode.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

出题阶段

CTF 竞赛模式简介
战争分享模式 - Belluminar
出题阶段

CTF 竞赛模式简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/archive/zip.md` 中的章节「参考文献」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/archive/zip.md`
标题：ZIP 格式
章节：-- coding: utf-8 -- > 参考文献
路径分类：misc / misc/archive/zip.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“参考文献”展开。
- https://pkware.cachefly.net/webdocs/APPNOTE/APPNOTE-6.2.0.txt - https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/9387711.html - https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/9884416.html - http://bobao.360.cn/ctf/detail/197.html

关键术语：
- AI安全
- misc
- archive
- zip.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

参考文献

ZIP 格式


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/blockcipher/des.md` 中的章节「2019 CISCN part_des」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/blockcipher/des.md`
标题：DES
章节：-- coding: utf-8 -- > 2019 CISCN part_des
路径分类：crypto / crypto/blockcipher/des.md
分块：3/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“2019 CISCN part_des”展开。
- 0, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1], [1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1...
- def permute(self, lst, tb): return [lst[i-1] for i in tb]
- def f(self,riti,subkeyi): tmp = [i^j for i,j in zip(subkeyi,self.permute(riti,DES.E))] return self.permute(sum([[int(l) for l in str(bin(DES.Sbox[i][int(str(tmp[6i])+str(tmp[6i+5]),2)][int("".join(str(j) for j in tmp[6i+1:6i+5]),2)])[2:].zfill(4))] for i in...
- def des_main(self,m,mark): sbkey = self.subkey[0] #if mark == 'e' else self.subkey[1] # tmp = self.permute([int(i) for i in list((m).ljust(64,"0"))],self.IP) tmp = [int(i) for i in list((m).ljust(64,"0"))] global kkk print(kkk) for i in range(kkk): tmp = tm...
- def des_encipher(self,m): m = "".join([bin(ord(i))[2:].zfill(8) for i in m]) des_en = self.des_main(m,'e') return "".join([chr(int(des_en[i8:i8+8],2)) for i in range(8)])

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- crypto
- blockcipher
- des.md

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `解密结果（部分）：`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

2019 CISCN part_des

DES


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/blockchain/publicblockchain/weaknesses.md` 中的章节「Double-spending attack」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/blockchain/publicblockchain/weaknesses.md`
标题：Blockchain Weaknesses
章节：Blockchain Weaknesses > Double-spending attack
路径分类：blockchain / blockchain/publicblockchain/weaknesses.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“Double-spending attack”展开。
- 但区块链系统并不能完全防止双花，攻击者仍可以通过庞大的哈希计算资源来重新完成已确认区块的工作量证明并使自己所在链成为最长链来逆转交易实现双花，以及可以针对某些未确认交易实现双花攻击。
- 区块链系统通过公开账本的方式来避免双花问题，用户广播交易时不会立即将其添加到区块链中，而是等待矿工通过挖矿将其打包在区块中，接收者在确定合法的交易已经添加到区块链之后，才可以认为该交易有效。
- 用户通过在区块链上接收付款时等待确认来保护自己免受双花欺诈，随着确认数量的增加，交易变得更加不可逆转。
- 双花问题是电子现金系统中的一个潜在问题，即相同的资金同时支付给两个接收者。

关键术语：
- 区块链安全
- AI安全
- 漏洞利用
- blockchain
- publicblockchain
- weaknesses.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

Double-spending attack

Blockchain Weaknesses
Double-spending attack

Blockchain Weaknesses


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/traffic/fix.md` 中的章节「例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/traffic/fix.md`
标题：PCAP 文件修复
章节：PCAP 文件修复 > 例题
路径分类：misc / misc/traffic/fix.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题”展开。
- 文件: ./figure/strings-to-flag.png] 我们发现搜出了一大堆的东西，我们通过管道去过滤出 flag 信息，似乎没有发现我们所需要找的答案。
- 第二步，流量包修复 我们用 wireshark 打开这个流量包 [图片: wireshark-to-error;
- 文件: ./figure/wireshark-to-error.png] 我们发现这个流量包出现了异常现象，我们可以修复一下这个流量包。
- 这里我们用到一个在线工具：http://f00l.de/hacking/pcapfix.php 这个工具可以帮助我们快速地将其流量包修复为 pcap 包。
- 文件: ./figure/repaire-to-pcap.png] 修复完毕后点击 Get your repaired PCAP-file here. 即可下载流量包，然后我们用 wireshark 打开。

关键术语：
- 堆
- AI安全
- 修复/缓解
- misc
- traffic
- fix.md
- code:shell

代码/命令片段线索：
- shell: 1 行，首行 `strings findtheflag.cap | grep flag`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题

PCAP 文件修复
例题

堆 AI安全 修复/缓解 misc traffic fix.md code:shell

PCAP 文件修复


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/traffic/introduction.md` 中的章节「流量包分析简介」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/traffic/introduction.md`
标题：流量包分析简介
章节：流量包分析简介
路径分类：misc / misc/traffic/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“流量包分析简介”展开。
- 通常比赛中会提供一个包含流量数据的 PCAP 文件，有时候也会需要选手们先进行修复或重构传输文件后，再进行分析。
- 总的来说有以下几个步骤 - 总体把握 - 协议分级 - 端点统计 - 过滤筛选 - 过滤语法 - Host，Protocol，contains，特征值 - 发现异常 - 特殊字符串 - 协议某字段 - flag 位于服务器中 - 数据提取 - 字符串取 - 文件提取 总的来说比赛中的流量分析可以概括为以下三个方向: - 流量包修复 - 协议分析 - 数据提取
- PCAP 这一块作为重点考察方向，复杂的地方在于数据包里充满着大量无关的流量信息，因此如何分类和过滤数据是参赛者需要完成的工作。
- CTF 比赛中,流量包的取证分析是另一项重要的考察方向。

关键术语：
- AI安全
- 修复/缓解
- misc
- traffic
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

流量包分析简介

流量包分析简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/patterns/react.md` 中的章节「ReAct」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/patterns/react.md`
标题：ReAct
章节：ReAct
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- ReAct （Reasoning and Action）即 “推理与行动” ，是一种 Agent Loop 执行策略。
- 该策略由 Yao 等人首次在 2023 年的论文《ReACT: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》当中提出， ReAct 也是现在最为流行的 Agent Loop 实现范式，包括 Codex 在内的几乎所有的 AI Agent 都使用这一执行策略作为其核心。

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

ReAct

AI安全 ai ai-for-security agent agent-loop

ReAct


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/qemu/basic-knowledge/mm.md` 中的章节「REFERENCE」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/qemu/basic-knowledge/mm.md`
标题：QEMU 内存管理
章节：QEMU 内存管理 > REFERENCE
路径分类：pwn / pwn/virtualization/qemu
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“REFERENCE”展开。
- QEMU官方文档 understanding qemu - MemoryRegion QEMU内存分析（一）：内存虚拟化关键结构体 QEMU的内存模拟 QEMU的内存模型 【VIRT.0x00】Qemu - I：Qemu 简易食用指南

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- qemu
- basic-knowledge

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

REFERENCE

AI安全 pwn virtualization qemu basic-knowledge

QEMU 内存管理


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/vm/vm.md` 中的章节「恢复堆栈平衡」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/vm/vm.md`
标题：虚拟机分析
章节：虚拟机分析 > 恢复堆栈平衡
路径分类：reverse / reverse/vm/vm.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“恢复堆栈平衡”展开。
- 我们创建了一个vm_main函数(重命名后还需要创建函数, IDA才能识别), 然后按下F5提示失败, 失败的原因则是由于堆栈不平衡导致的. 因此我们可以点击IDA菜单项Options->General在右侧勾选stack pointer. 这样就会显示出对应的栈指针.
- .text:0040180B 004 leave .text:0040180C 004 leave .text:0040180D 004 leave ` 然后你就可以发现vm_main`可以F5生成伪C代码了.
- sp-analysis failed ` 我们来到最下显示不平衡的位置. 最上的jmp vm_main表明虚拟机内在执行一个循环. 而MessageBoxA的调用则是显示最后弹出的错误信息. 而在locret_40180A位置处, 经过多次leave堆栈严重不平衡, 因此我们需要手动恢复堆栈平衡. 这里也很简单, 在0040180A位置已经堆栈平衡了(000), 因此我们只需要将这一句leave修改为retn就可以了. 如下这样 ` .text:0040180A locret_40180A: ;
- `` .text:004017F2 000 jmp vm_main .text:004017F7 ;
- CODE XREF: vm_main+492j .text:0040180A 000 retn .text:0040180B ;

关键术语：
- 堆
- 栈
- AI安全
- reverse
- vm
- vm.md

代码/命令片段线索：
- plain: 18 行，首行 `.text:004017F2 000 jmp vm_main`
- plain: 6 行，首行 `.text:0040180A locret_40180A: ; CODE XREF: vm_main+492j`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

恢复堆栈平衡

虚拟机分析 恢复堆栈平衡

虚拟机分析


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/traffic/protocols/usb.md` 中的章节「参考文献」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/traffic/protocols/usb.md`
标题：USB
章节：keep a list of the N best things we have seen, discard anything else > 参考文献
路径分类：misc / misc/traffic/protocols
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“参考文献”展开。
- - https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/9473808.html - https://blog.csdn.net/songze_lee/article/details/77658094 - https://wiki.wireshark.org/USB - https://www.usb.org/sites/default/files/documents/hut1_12v2.pdf - https://www.wireshark.org/docs/man-p...

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- misc
- traffic
- protocols
- usb.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

参考文献

keep a list of the N best things we have seen, discard anything else

USB


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md` 中的章节「What's next...?」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md`
标题：AI Agent
章节：AI Agent > What's next...?
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“What's next...?”展开。
- 因此无论我们原本处于计算机科学的哪个细分方向，或对 AI Agent 带来的冲击持何种态度， 我们或许都不得不需要逐步调整自身工作方式，直面并适应这一技术范式的变化，探索与 AI 系统协同以提升生产力的可行路径。
- 需要注意的是，我们更侧重于原理侧的说明，目的是让大家理解 AI Agent 的基本工作原理、以及其为什么能够行得通，因此在涉及到示例代码的编写当中我们不会引入 LangGraph 等需要额外学习成本的软件包与框架（虽然他们很流行），而会尽量使用 Python 内置软件包完成更偏纯原理的教学。
- 需要强调的是，我们并不希望 CTF 竞赛逐渐演变为 AI Agent 主导的对抗环境。
- CTF 的核心价值之一，在于围绕漏洞分析、逆向工程与攻防思维训练所构建的能力体系，更在于选手间安全能力本身的竞争，而非单纯的工具调用效率竞争。
- 因此，我们不会主动推荐在 CTF 比赛中使用 AI Agent 作为主要解题手段。

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- ai
- ai-for-security
- agent
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

What's next...?

AI安全 漏洞利用 ai ai-for-security agent introduction.md

AI Agent


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/basic-knowledge/io-virtualization.md` 中的章节「VirtQueue：传输层抽象」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/basic-knowledge/io-virtualization.md`
标题：IO 虚拟化
章节：IO 虚拟化 > 软件半虚拟化 - virtio > VirtQueue：传输层抽象
路径分类：pwn / pwn/virtualization/basic-knowledge
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“VirtQueue：传输层抽象”展开。
- virtqueue 为 virtio 中用以进行数据传输的关键结构，其本身表示一个数据队列：由一方向队列中添加 buffer，另一方从队列中取出 buffer——通过这样的方式实现了 Guest 与 Host 之间基本的数据传输模型。
- 为了减少模型的复杂性，通常我们使用 virtqueue 的传输都是单向的，因此一个最简单的模型就是我们就可以使用两个 virtqueue 来实现 Guest 与 Host 之间的双向通信：tx queue（发送队列） & rx queue（接收队列）。
- void (get_buf)(struct virtqueue vq, unsigned int len);
- ` - add_buf：向 virtqueue 中添加一个 buffer - kick ：通知另一方新到达了一个 buffer - get_buf 从 virtqueue 中获取一个 buffer - disable_cb：通知另一方关闭 buffer 到达的提示 - enable_cb`：通知另一方开启 buffer 到达的提示
- [图片文件: ./figure/virtqueue.png] 对于 virtqueue 的操作，在论文中抽象成一个函数表 virtqueue_ops： ``c struct virtqueue_ops { int (add_buf)(struct virtqueue vq, struct scatterlist sg[], unsigned int out_num, unsigned int in_num, void data);

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- basic-knowledge
- io-virtualization.md
- code:c

代码/命令片段线索：
- c: 12 行，首行 `struct virtqueue_ops {`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

VirtQueue：传输层抽象

AI安全 pwn virtualization basic-knowledge io-virtualization.md code:c

IO 虚拟化


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/disk-memory/problem.md` 中的章节「2018 网鼎杯第一场 clip」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/disk-memory/problem.md`
标题：题目
章节：题目 > 2018 网鼎杯第一场 clip
路径分类：misc / misc/disk-memory/problem.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“2018 网鼎杯第一场 clip”展开。
- 于是搜索如何压缩得到一个 cloop 文件，如下 ``shell mkisofs -r test | create_compressed_fs - 65536 > test.cloop ` 参考https://github.com/KlausKnopper/cloop，于是压缩一个文件，然后发现源文件文件头存在问题，于是进行修复，从而考虑如何从 cloop 文件中提取文件，即使用 ` extract_compressed_fs test.cloop now ` 参考https://manned.org/cre...
- 通过010 editor 可以看到文件的头部包含有 cloop 字样，搜了搜发现这是一个古老的 linux 压缩后的设备，题目中又说这个设备损坏了，所以就想办法找一个正常的。

关键术语：
- AI安全
- 修复/缓解
- misc
- disk-memory
- problem.md
- code:shell

代码/命令片段线索：
- shell: 1 行，首行 `mkisofs -r test | create_compressed_fs - 65536 > test.cloop`
- plain: 1 行，首行 `extract_compressed_fs test.cloop now`
- shell: 14 行，首行 `➜ clip losetup -d /dev/loop0`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

2018 网鼎杯第一场 clip

题目
2018 网鼎杯第一场 clip

AI安全 修复/缓解 misc disk-memory problem.md code:shell

题目


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/mode.md` 中的章节「赛制介绍」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/mode.md`
标题：CTF 竞赛模式简介
章节：CTF 竞赛模式简介 > 战争分享模式 - Belluminar > 赛制介绍
路径分类：introduction / introduction/mode.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“赛制介绍”展开。
- Each team can show its ability to attack what other teams want to protect and can > defend what others want to attack. 如官网所介绍的，在 BELLUMINAR CTF 赛制中受邀参赛队伍需要相互出题挑战，并在比赛结束后分享赛题的出题思路、学习过程以及解题思路等。
- Belluminar is from 'Bellum'(war in Latin) and 'seminar'.
- > Belluminar, hacking contest of POC, started at POC2015 in KOREA for the first time.
- It is not a just hacking contest but a kind of > festival consisted of CTF & seminar for the solution about challenges.
- Only invited teams can join Belluminar.

关键术语：
- 漏洞利用
- mode.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

赛制介绍

CTF 竞赛模式简介
战争分享模式 - Belluminar
赛制介绍

CTF 竞赛模式简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/basic-knowledge/cpu-virtualization.md` 中的章节「CPU 虚拟化」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/basic-knowledge/cpu-virtualization.md`
标题：CPU 虚拟化
章节：CPU 虚拟化
路径分类：pwn / pwn/virtualization/basic-knowledge
分块：1/1

核心知识点：
- 为了满足这个条件， CPU 虚拟化使用的经典模型是「Trap & Emulate」，使用特权级压缩（Ring Compression）的方式来实现虚拟环境： - Hypervisor 运行在最高特权级上，Guest VM 运行在低特权级上，Guest VM 在硬件上直接执行非敏感指令，当 Guest VM 执行到敏感指令时，其便会陷入位于最高特权级的 Hypervisor ，此时便能由 Hypervisor 模拟敏感指令的行为。
- CPU 虚拟化是系统虚拟化技术中最核心的部分，因为 CPU 是计算机中最核心的组件，直接控制着整个系统的运行，同时内存访问（内存虚拟化）与 I/O 操作（I/O虚拟化）也都直接依赖于 CPU，因此 CPU 虚拟化是系统虚拟化技术中的核心。
- Goldberg 的合作论文《Formal Requirements for Virtualizable Third Generation Architectures》 中提出了满足虚拟化系统结构的 VMM 的三个充分条件：等价性，资源控制，效率性。
- 当发生 virtual CPU 调度时，我们将 vCPU 的状态保存，恢复 Hypervisor 状态，Hypervisor 完成其行为后进行下一 virtual CPU 的调度，恢复下一 vCPU 的状态并恢复执行。
- 文件: ./figure/cpu-virtualization.png]

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- basic-knowledge
- cpu-virtualization.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

CPU 虚拟化

AI安全 pwn virtualization basic-knowledge cpu-virtualization.md

CPU 虚拟化


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/classical/others.md` 中的章节「原理」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/classical/others.md`
标题：其它类型加密
章节：其它类型加密 > BrainFuck > 原理
路径分类：crypto / crypto/classical/others.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“原理”展开。
- Brainfuck，是一种极小化的计算机语言，它是由 Urban Müller 在 1993 年创建的。
- `` ++++++++++[>+++++++>++++++++++>+++>+<<<<-] >++.>+.+++++++..+++.>++.<<+++++++++++++++. >.+++.------.--------.>+.>.
- 我们举一个例子，如果我们想要一个在屏幕上打印Hello World！

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- crypto
- classical
- others.md

代码/命令片段线索：
- plain: 3 行，首行 `++++++++++[>+++++++>++++++++++>+++>+<<<<-]`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

原理

其它类型加密


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/blockcipher/mode/cbc.md` 中的章节「加密」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/blockcipher/mode/cbc.md`
标题：CBC
章节：CBC > 加密
路径分类：crypto / crypto/blockcipher/mode
分块：1/1

核心知识点：
- - 首先将明文分成多个固定长度的数据块 $P_1,P_2,...,P_n$ ，准备一份密钥 $K$ 、一份初始化向量 $IV$ ，加密函数设为 $E_k(x)$ - 将第一个明文块 $P_1$ 与 $IV$ 做异或运算，然后使用加密函数进行加密，得到第一个密文块 $C_1=E_k(P_1 \oplus IV)$ - 接下来加密后续分组，对于第 $i$ 个明文块 $P_i$ ，先将其与前一个密文块 $C_{i-1}$ 进行异或，然后再进行加密，得到第 $i$ 个密文块 $C_i=E_k(P_i \oplus C...
- 我们可以看到每个密文块都会影响下一个块，因此称为 Cipher Block Chaining（链式连接），下图展示了这一过程：
- CBC 模式对初始向量（Initialization Vector）有如下要求：
- - 唯一性：在同一个密钥下不能使用相同的 IV - 不可预测性：IV 必须是伪随机的，攻击者必须无法预测下一个 IV 是什么 - 长度要求：IV 的长度必须完全等于底层加密算法的分组大小
- 需要注意的是，IV 本身并不要求保密，有的密文传输实现甚至会将 IV 显式包含在数据包当中（如 TLS 1.1 的 CBC 密码套件）。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- crypto
- blockcipher
- mode
- cbc.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

加密

密码学 AI安全 漏洞利用 crypto blockcipher mode cbc.md

CBC


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[User] 将 `docs/blockchain/challenges.md` 中的章节「Blockchain Security Challenges in CTF」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/blockchain/challenges.md`
标题：Blockchain Security Challenges
章节：Blockchain Security Challenges > Blockchain Security Challenges in CTF
路径分类：blockchain / blockchain/challenges.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“Blockchain Security Challenges in CTF”展开。
- note 注：CTF 中区块链的题目并不是很多，所以搜集了绝大多数的题目，包括智能合约与公有链相关题目，并按照年份附上题目链接及其 WP 链接，题目列表不完整会随时更新，同一年中比赛名称不区分顺序，如果有多篇 WP，也不区分顺序。
- 相关题目可到 ctf-challenges/blockchain 仓库查找或在 ChainFlag 靶场在线练习。

关键术语：
- 区块链安全
- AI安全
- blockchain
- challenges.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

Blockchain Security Challenges in CTF

Blockchain Security Challenges
Blockchain Security Challenges in CTF

Blockchain Security Challenges


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[User] 将 `docs/misc/picture/introduction.md` 中的章节「例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/picture/introduction.md`
标题：图片分析简介
章节：图片分析简介 > 元数据（Metadata） > 例题
路径分类：misc / misc/picture/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题”展开。
- @@@AAABBBCCCDDDEEEFFFGGGHHHIIIJJJKKKLLLMMMNNNOOOPPPQQQRRRSSSTTTUUUVVVWWWXXXYYYZZZ[[[\\\]]]^^^___`aaabbbcccdddeeefffggghhhiiijjjkkklllmmmnnnooopppqqqrrrssstttuuuvvvwwwxxxyyyzzz{{{|||}}}~~~ 4d494945767749424144414e42676b71686b6947397730424151454641415343424b6...
- Break In 2017 - Mysterious GIF 这题的一个难点是发现并提取 GIF 中的元数据，首先 strings 是可以观察到异常点的。
- """###$$$%%%&&&'''((()))***+++,,,---...///000111222333444555666777888999:::;
- 24 484b7735432b667741586c4649746d30396145565458772b787a4c4a623253723667415450574d35715661756278667362356d58482f77443969434c684a536f 25 724b3052485a6b745062457335797444737142486435504646773d3d `` 其他过程这里不在叙述，可参考链接中的 Writeup

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- misc
- picture
- introduction.md
- code:shell

代码/命令片段线索：
- shell: 2 行，首行 `GIF89a`
- plain: 2 行，首行 `这里的一串16进制其实是藏在 GIF 的元数据区`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题

图片分析简介 元数据（Metadata） 例题

AI安全 漏洞利用 misc picture introduction.md code:shell

图片分析简介


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[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md` 中的章节「AI Agent 的系统架构」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md`
标题：AI Agent
章节：AI Agent > AI Agent 的系统架构
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“AI Agent 的系统架构”展开。
- 在明确 AI Agent 的基本概念之后，一个更关键的问题是： 这一类系统在工程上是如何被构建出来的？
- 尽管不同实现存在差异，但当前主流 AI Agent 系统在结构上呈现出高度相似的模块化特征。
- 一个典型的 AI Agent 系统通常包含以下关键组件：
- 整体而言，其核心可以抽象为一个由决策核心 + 状态管理 + 工具系统 + 控制循环组成的闭环系统。

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

AI Agent 的系统架构

AI安全 ai ai-for-security agent introduction.md

AI Agent


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/io-file/fsop.md` 中的章节「示例」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/io-file/fsop.md`
标题：FSOP
章节：FSOP > 示例
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“示例”展开。
- 梳理一下FSOP利用的条件，首先需要攻击者获知libc.so基址，因为_IO_list_all是作为全局变量储存在libc.so中的，不泄漏libc基址就不能改写_IO_list_all。
- 为了绕过验证，我们提前获得了_IO_write_ptr、_IO_write_base、_mode等数据域的偏移，这样可以在伪造的vtable中构造相应的数据 ` #define _IO_list_all 0x7ffff7dd2520 #define mode_offset 0xc0 #define writeptr_offset 0x28 #define writebase_offset 0x20 #define vtable_offset 0xd8 int main(void) { void ptr;
- 这里的依据是我们前面给出的 `` if (((fp->_mode <= 0 && fp->_IO_write_ptr > fp->_IO_write_base)) && _IO_OVERFLOW (fp, EOF) == EOF) { result = EOF;
- } ` 我们使用分配内存的前0x100个字节作为_IO_FILE，后0x100个字节作为vtable，在vtable中使用0x41414141这个地址作为伪造的_IO_overflow指针。
- } ` 也就是 fp->_mode <= 0 fp->_IO_write_ptr > fp->_IO_write_base 在这里通过一个示例来验证这一点，首先我们分配一块内存用于存放伪造的vtable和_IO_FILE_plus。

关键术语：
- 边界/溢出
- AI安全
- 漏洞利用
- pwn
- linux
- user-mode
- io-file

代码/命令片段线索：
- plain: 5 行，首行 `if (((fp->_mode <= 0 && fp->_IO_write_ptr > fp->_IO_write_base))`
- plain: 19 行，首行 `#define _IO_list_all 0x7ffff7dd2520`
- plain: 6 行，首行 `---> call _IO_overflow`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

示例

边界/溢出 AI安全 漏洞利用 pwn linux user-mode io-file

FSOP


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/traffic/protocols/wifi.md` 中的章节「例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/traffic/protocols/wifi.md`
标题：WIFI
章节：WIFI > 例题
路径分类：misc / misc/traffic/protocols
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题”展开。
- > 实验吧： shipin.cap 从大量的Deauth 攻击基本可以判断是一个破解 wifi 时的流量攻击 同时也成功发现了握手包信息 [图片: shiyanba-wpa;
- 文件: ./figure/shiyanba-wpa.png] 接下来跑密码 - linux ： aircrack 套件 - windows ： wifipr ，速度比 esaw 快， GTX850 能将近 10w\s :) 得到密码88888888在 wireshark 中Edit -> Preferences -> Protocols -> IEEE802.11 -> Edit以key:SSID形式填入即可解密 wifi 包看到明文流量 > KCARCK相关: https://www.krackattack...

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- misc
- traffic
- protocols
- wifi.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题

密码学 AI安全 漏洞利用 misc traffic protocols wifi.md

WIFI


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[User] 将 `docs/introduction/experience.md` 中的章节「比赛的一些策略」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/experience.md`
标题：线下攻防经验小结
章节：线下攻防经验小结 > 比赛的一些策略
路径分类：introduction / introduction/experience.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“比赛的一些策略”展开。
- 5. 在开赛初可以将所有的管理密码都设置为同一个密码，这样方便队员登录管理。
- 1. 在比赛过程中，不宜死耗在一道题上，由于一血的优势性，在比赛过程中更应该全面了解赛题难度，先从 简单题 开始进行分析，步步为营。
- 应该着力打击和自己实力相当和比自己队伍更强的队伍，尤其是分数相差无几的情况下，更要严防严守。

关键术语：
- 密码学
- 漏洞利用
- experience.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

比赛的一些策略

线下攻防经验小结 比赛的一些策略

线下攻防经验小结


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/classical/summary.md` 中的章节「Vigenere3d.py」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/classical/summary.md`
标题：总结
章节：Vigenere3d.py
路径分类：crypto / crypto/classical/summary.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“Vigenere3d.py”展开。
- 不难看出，密文的每一位只与明文的相应位相关，而且，密钥的每一位的空间最大也就是 s 的大小，所以我们可以使用爆破来获取密钥。
- 并直接使用其编码结果的数字替代其所代指的字符串，那么加密过程可以用以下公式表示： - $e = f + k1 +k2$ - 其中，e 是密文，f 是明文，k1 与 k2 是通过复制方法得到、与 f 长度一样的密钥，加法是向量加。
- 无论是 $i+j+k$ 是否超过 len(s) 两者都始终保持一致，即 $t[i][j][k]=t[i][k][j]$ 。
- 这里根据上述命令行提示，可以知道密钥长度为 14，恰好明文前面7个字节已知。
- 所以我们只需要通过计算 k1+k2 ，模拟密钥，即可解密。

关键术语：
- 边界/溢出
- 密码学
- AI安全
- crypto
- classical
- summary.md

代码/命令片段线索：
- plain: 10 行，首行 `**解法一**：`
- plain: 1 行，首行 `恢复明文的脚本如下`
- plain: 1 行，首行 `得到明文如下`
- plain: 10 行，首行 `**解法二**`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

Vigenere3d.py

边界/溢出 密码学 AI安全 crypto classical summary.md

总结


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/blockchain/publicblockchain/weaknesses.md` 中的章节「Vector76 attack」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/blockchain/publicblockchain/weaknesses.md`
标题：Blockchain Weaknesses
章节：Blockchain Weaknesses > Double-spending attack > Vector76 attack
路径分类：blockchain / blockchain/publicblockchain/weaknesses.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“Vector76 attack”展开。
- 也被称为一次确认攻击，是 Race attack 和 Fenny attack 的结合，使得具有一个确认的交易仍然可被撤销。
- 在这种攻击中，一名矿工创建了两个节点，其中一个连接到商家节点，另一个节点连接到区块链网络中连接良好的节点。
- 攻击者不立即广播这两笔交易而是在交易1的分支上进行挖矿，攻击者挖到区块后，向商家节点广播交易1，向另一个节点广播交易 2。
- 交易2被认为有效后，攻击者立即把自己之前在交易1分支上挖到的区块广播给商家，这时，这个接受一次确认就支付的商家会确认交易成功。
- topic=36788.msg463391#msg463391 http://www.reddit.com/r/Bitcoin/comments/2e7bfa/vector76_double_spend_attack/cjwya6x

关键术语：
- 区块链安全
- AI安全
- 漏洞利用
- blockchain
- publicblockchain
- weaknesses.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

Vector76 attack

Blockchain Weaknesses
Double-spending attack
Vector76 attack

区块链安全 AI安全 漏洞利用 blockchain publicblockchain weaknesses.md

Blockchain Weaknesses


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「7. 参数与配置管理」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 7. 参数与配置管理
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“7. 参数与配置管理”展开。
- 以及我们需要一份单独的配置文件，方便后续进行模型信息等的修改，这里笔者选择使用 JSON 格式编写配置文件，方便后续管理，以下是一个示例：
- ``json { "container" : "a3ctf24", "chall_info" : "Your remote target is at YOUR_TARGET_HERE", "llm_config" : { "url": "https://api.deepseek.com/chat/completions", "model": "deepseek-v4-pro", "headers" : { "Content-Type": "application/json", "Authorization":...
- with open(path) as f: data = json.load(f)
- self.container = data["container"] self.chall_info = data["chall_info"] self.llm = data["llm_config"]
- def parse_args(argv) -> tuple[AgentConfig, bool]: arg_parser = argparse.ArgumentParser( description="Naive Agent Loop, developed by arttnba3 @ A3INFRA" ) arg_parser.add_argument("--config", type=str, help="Path to config file") args = arg_parser.parse_args()

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop
- code:json
- code:python

代码/命令片段线索：
- json: 12 行，首行 `{`
- python: 21 行，首行 `class AgentConfig:`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

7. 参数与配置管理

简介
教程：构建朴素的 Agent Loop
7. 参数与配置管理

AI安全 ai ai-for-security agent agent-loop code:json code:python

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/attack-summary/meet-in-the-middle.md` 中的章节「概述」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/attack-summary/meet-in-the-middle.md`
标题：中间相遇攻击 - MITM
章节：中间相遇攻击 - MITM > 概述
路径分类：crypto / crypto/attack-summary/meet-in-the-middle.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“概述”展开。
- 基本原理如下 假设 E 和 D 分别是加密函数和解密函数，k1 和 k2 分别是两次加密使用的密钥，则我们有 $C=E_{k_2}(E_{k_1}(P))$ $P=D_{k_1}(D_{k_2}(C))$ 则我们可以推出 $E_{k_1}(P)=D_{k_2}(C)$ 那么，当用户知道一对明文和密文时 1. 攻击者可以枚举所有的 k1，将 P 所有加密后的结果存储起来，并按照密文的大小进行排序。
- 中间相遇攻击是一种以空间换取时间的一种攻击方法，1977年由 Diffie 与 Hellman 提出。
- 从个人角度看，者更多地指一种思想，不仅仅适用于密码学攻击，也适用于其他方面，可以降低算法的复杂度。
- 2. 攻击者进一步枚举所有的k2，将密文 C 进行解密得到 C1，在第一步加密后的结果中搜索 C1，如果搜索到，则我们在一定程度上可以认为我们找到了正确的 k1 和 k2。
- 假设 k1 和 k2 的密钥长度都为 n，则原先我们暴力枚举需要 $O(n^2)$，现在我们只需要 $O(n log_2n)$。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- crypto
- attack-summary
- meet-in-the-middle.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

概述

中间相遇攻击 - MITM
概述

密码学 AI安全 漏洞利用 crypto attack-summary meet-in-the-middle.md

中间相遇攻击 - MITM


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/obfuscate/junk-code.md` 中的章节「逆向分析」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/obfuscate/junk-code.md`
标题：花指令
章节：花指令 > 例题：N1CTF2020 - oflo > 逆向分析
路径分类：reverse / reverse/obfuscate/junk-code.md
分块：3/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“逆向分析”展开。
- CODE XREF: main+193↓p .text:0000000000400A69 ;
- DATA XREF: main+B4↓o .text:0000000000400A69 .text:0000000000400A69 var_40 = qword ptr -40h .text:0000000000400A69 .text:0000000000400A69 ;
- '_' .text:0000000000400AC0 jz short loc_400AC9 .text:0000000000400AC2 jnz short loc_400AC9 .text:0000000000400AC4 jmp near ptr 801AC9h ` 在 0x400B0E 处还是存在一处和前面一样的花指令，继续 patch： `c .text:0000000000400B0E call loc_400B16 .text:0000000000400B0E ;
- } } ptrace(PTRACE_SYSCALL, v4, 0LL, 0LL);
- } `` sub_4007D1() 比较简单，主要就是将子进程调用 write() 的输出结果拷贝回父进程： `c __int64 __fastcall sub_4007D1(unsigned int a1, __int64 a2, __int64 a3, __int64 a4) { __int64 result;

关键术语：
- AI安全
- 修复/缓解
- reverse
- obfuscate
- junk-code.md

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 ``sub_4007D1()` 比较简单，主要就是将子进程调用 `write()` 的输出结果拷贝回父进程：`
- plain: 1 行，首行 `接下来我们回到 `main()` 中，由于 `sub_400A69()` 会在运行时被修改因此我们需要将修改结果直接应用到 IDA 中以获得正确的反汇编结果，其会取 flag 的前 5 字节与代码段进行运算，而 flag 的前 5 字...`
- plain: 1 行，首行 `在 `sub_400A69()` 当中还存在一个伪花指令，这里直接将 `0x400AC4` 的 `jmp` 给 patch 为 `nop` 即可：`
- plain: 1 行，首行 `在 `0x400B0E` 处还是存在一处和前面一样的花指令，继续 patch：`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

逆向分析

AI安全 修复/缓解 reverse obfuscate junk-code.md

花指令


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/junk-code.md` 中的章节「编写」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/junk-code.md`
标题：花指令
章节：花指令 > 编写
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“编写”展开。
- 值得注意的是，ida 对于栈的判定比较严格，因此 push，ret 一类的花指令会干扰反汇编器的正常运行，下面给出一个具体的例子，读者可以自己编译复现： `c++ #include <stdio.h> // 使用 gcc/g++ 进行编译 int main(){ __asm__(".byte 0x55;
- // push rbp 保存栈 __asm__(".byte 0xe8,0,0,0,0;
- // pop rbp 还原栈 printf("whoami \n");
- 最简单的花指令使用了内联汇编的方式进行，下面以 VC 添加花指令的方式举例，gnu 的编译器也可以采用类似的方式添加花指令，但是使用 AT&T 汇编： ``c // 正常的函数代码 int add(int a, int b){ int c = 0;
- } // 添加花指令的函数代码 int add_with_junk(int a, int b){ int c = 0;

关键术语：
- 栈
- AI安全
- 修复/缓解
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug
- code:c
- code:asm
- code:c++

代码/命令片段线索：
- c: 18 行，首行 `// 正常的函数代码`
- asm: 33 行，首行 `// 添加了花指令`
- c++: 14 行，首行 `#include <stdio.h>`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

编写

栈 AI安全 修复/缓解 reverse platform windows anti-debug code:c code:asm code:c++

花指令


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/basic-knowledge/io-virtualization.md` 中的章节「设备直通（Device passthrough）」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/basic-knowledge/io-virtualization.md`
标题：IO 虚拟化
章节：IO 虚拟化 > 基本模型 > 设备直通（Device passthrough）
路径分类：pwn / pwn/virtualization/basic-knowledge
分块：1/1

核心知识点：
- 上面的这两种模型或多或少都存在着一定的性能开销，如果该设备需要被多个 VM 共享，那这种开销或许是值得的，但如果该设备并不需要共享，那么我们其实可以使用一种更为高效的方法——设备直通（Device passthrough）。
- 设备直通可以理解为设备独占的设备模拟：直接将设备隔离给到指定的 VM 上，以便该设备可以由该 VM 独占使用。
- 这提供了接近于原生设备的性能，例如对于一些需要大量 IO 的设备（例如网络设备等），使用设备直通能提供相当完美的性能。
- [图片文件: ./figure/pci-passthrough.png]

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- basic-knowledge
- io-virtualization.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

设备直通（Device passthrough）

AI安全 pwn virtualization basic-knowledge io-virtualization.md

IO 虚拟化


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/qemu/environment/build-qemu.md` 中的章节「获取 QEMU 源码」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/qemu/environment/build-qemu.md`
标题：QEMU 下载与编译
章节：QEMU 下载与编译 > 获取 QEMU 源码
路径分类：pwn / pwn/virtualization/qemu
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“获取 QEMU 源码”展开。
- 我们可以前往 qemu 的官网下载对应版本的源码： ``shell $ wget https://download.qemu.org/qemu-7.0.0.tar.xz $ tar -xf qemu-7.0.0.tar.xz ` 也可以直接从 GitHub 上获取： `shell $ git clone [EMAIL_REDACTED]:qemu/qemu.git ``

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- qemu
- environment
- code:shell

代码/命令片段线索：
- shell: 2 行，首行 `$ wget https://download.qemu.org/qemu-7.0.0.tar.xz`
- shell: 1 行，首行 `$ git clone [EMAIL_REDACTED]:qemu/qemu.git`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

获取 QEMU 源码

QEMU 下载与编译
获取 QEMU 源码

AI安全 pwn virtualization qemu environment code:shell

QEMU 下载与编译


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/integeroverflow/introduction.md` 中的章节「未限制范围」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/integeroverflow/introduction.md`
标题：整数溢出
章节：assembly code > 例子 > 未限制范围
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“未限制范围”展开。
- 简单的写一个示例: ```c $ cat test.c #include<stddef.h> int main(void) { int len;
- 这种情况很好理解，比如有一个固定大小的桶，往里面倒水，如果你没有限制倒入多少水，那么水则会从桶中溢出来。
- len = data_len+header_len buf = malloc(len);
- scanf("%uld", &data_len);
- } $ gcc test.c $ ./a.out -1 asdfasfasdfasdfafasfasfasdfasdf

关键术语：
- 边界/溢出
- AI安全
- pwn
- linux
- user-mode
- integeroverflow

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

未限制范围

边界/溢出 AI安全 pwn linux user-mode integeroverflow

整数溢出


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/qemu/environment/build-qemu-dev.md` 中的章节「I、TypeInfo - 类的基本属性」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/qemu/environment/build-qemu-dev.md`
标题：编写 QEMU 模拟设备
章节：编写 QEMU 模拟设备 > QEMU Object Model > I、TypeInfo - 类的基本属性
路径分类：pwn / pwn/virtualization/qemu
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“I、TypeInfo - 类的基本属性”展开。
- ` type_init() 其实就是 constructor 这一 gcc attribute 的封装，其作用就是将一个函数加入到一个 init_array 当中，在 Qemu 程序启动时在进入到 main 函数之前会先调用 init_array 中的函数，因此这里会调用我们自定义的函数，其作用便是调用 type_register_static() 将我们自定义的类型 a3_type_info` 注册到全局的类型表中。
- TypeInfo 这一结构体用来定义一个 类 的基本属性，该结构体定义于 include/qom/object.h 当中： ``c /* TypeInfo: @name: 类型名. @parent: 父类型名. @instance_size: 对象大小 (#Object 的衍生物). 若 @instance_size 为 0, 则对象的大小为其父类的大小 @instance_init: 该函数被调用以初始化对象（译注：构造函数）. （译注：调用前）父类已被初始化，因此子类只需要初始化他自己的成员。
- ` 当我们在 Qemu 中要定义一个类的时候，我们实际上需要定义一个 TypeInfo 类型的变量，以下是一个在 Qemu 定义一个自定义类的例子： `c static const TypeInfo a3_type_info = { .name = "a3_type", .parent = TYPE_OBJECT, .interfaces = (InterfaceInfo[]) { { }, }, } static void a3_register_types(void) { type_register_st...
- @class_size: 这个对象的类对象的大小 (#Object 的衍生物) 若 @class_size 为 0, 则类的大小为其父类的大小。
- void (class_init)(ObjectClass klass, void data);

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- qemu
- environment
- code:c

代码/命令片段线索：
- c: 43 行，首行 `/**`
- c: 11 行，首行 `static const TypeInfo a3_type_info = {`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

I、TypeInfo - 类的基本属性

编写 QEMU 模拟设备
QEMU Object Model
I、TypeInfo - 类的基本属性

AI安全 pwn virtualization qemu environment code:c

编写 QEMU 模拟设备


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/ntglobalflag.md` 中的章节「手动绕过示例」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/ntglobalflag.md`
标题：NtGlobalFlag
章节：NtGlobalFlag > 手动绕过示例
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“手动绕过示例”展开。
- Value 0x70 corresponds to all flags on (FLG_HEAP_ENABLE_TAIL_CHECK, FLG_HEAP_ENABLE_FREE_CHECK, FLG_HEAP_VALIDATE_PARAMETERS) .text:004035A1 89 85 D8 E7 FF FF mov [ebp+var_1828], eax .text:004035A7 83 BD D8 E7 FF FF 00 cmp [ebp+var_1828], 0 ;
- 以下是一个演示如何手动绕过检测的示例 `` asm .text:00403594 64 A1 30 00 00 00 mov eax, large fs:30h ;
- Check whether 3 debug flags were on (result of substraction should be 0 if debugged) .text:004035AE 75 05 jnz short loc_4035B5 ;
- IDA Pro display error (the byte is actually used in the next instruction) .text:0040359A 3E 8B 40 68 mov eax, [eax+68h] ;
- NtGlobalFlag (offset 0x68 relative to PEB) saved to EAX .text:0040359E 83 E8 70 sub eax, 70h ;

关键术语：
- 堆
- AI安全
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

手动绕过示例

堆 AI安全 reverse platform windows anti-debug

NtGlobalFlag


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md` 中的章节「5. 规划与控制（Planning & Control）」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/introduction.md`
标题：AI Agent
章节：AI Agent > AI Agent 的系统架构 > 5. 规划与控制（Planning & Control）
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“5. 规划与控制（Planning & Control）”展开。
- 因此，许多 Agent 系统会引入显式的规划模块，例如： - 任务拆解（Task Decomposition） - 长期计划生成（Planning） - 子目标管理（Subgoal Tracking） 该模块可以由 LLM 实现，也可以结合规则或外部算法完成。
- 其作用在于： - 提高任务完成效率 - 降低无效探索 - 增强整体行为的稳定性 > 💡开放性问题： > > 有的人认为 AI Agent 本质上是一种以 LLM 取代传统 CPU 作为核心的“操作系统”，也有的人认为这本质上是污染了“操作系统”这一科学术语的语义的一种营销概念，对此你怎么看？
- 在复杂任务中，仅依赖逐步决策往往会导致效率低下甚至方向偏移。

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- introduction.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

5. 规划与控制（Planning & Control）

AI Agent
AI Agent 的系统架构
5. 规划与控制（Planning & Control）

AI Agent


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[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：3/3

核心知识点：
- 本节主题围绕“8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目”展开。
- ``` 可以看到的是，我们的 Naive Agent Loop 确乎成功地完成了对目标靶机的攻击，并成功地通过 12 个 Step 获取到了环境中的 flag，虽然我们的 Agent Loop 的整个决策过程或许还有些傻，但这证明了基础的 Agent Loop 确实存在一定程度上的自动化完成任务的能力。
- [] LLM replied in 2.8776490688323975 seconds.
- 由于 AI Agent 本质上是一门复杂的系统工程，因此在接下来的章节当中，我们将不仅局限于自行编写小的示例代码，不仅仅囿于现在这样简单的朴素代码说明与构造，而是逐渐引入真实的开源项目作为示例代码进行讲解（如 https://github.com/A3INFRA/Flagent 、https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent、https://github.com/NYU-LLM-CTF/nyuctf_agents、https://github.co...
- [] Flag found: CTF2{40079982-f262-4d1a-a517-150826f28b85} [] All tasks completed!
- Total time: 326.7940514087677 seconds.

关键术语：
- AI安全
- 漏洞利用
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

8. 实战：利用 Naive Agent Loop 解决简单的 CTF 题目

AI安全 漏洞利用 ai ai-for-security agent agent-loop

简介


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[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/example.md` 中的章节「反调试技术例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/example.md`
标题：反调试技术例题
章节：反调试技术例题
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“反调试技术例题”展开。
- `` c int __cdecl main(int argc, const char argv, const char envp) { v23 = 0;
- 我们现在来分析一道2016年SecCon的anti-debugging题, 题目下载链接: bin.exe 这是一个32位的PE文件, 是一个控制台程序, 我们直接运行, 会要求输入password. 当你输入一个错误的password时则会提示你password is wrong.
- 文件: ./figure/2016_seccon/run.png] 我们用IDA打开来看下, 最快速的方式就是直接查看字符串, 根据password is wrong找到关键代码.
- 文件: ./figure/2016_seccon/ida_strings.png] 显然, 字符串表明程序中可能有各种检测, 比如检测进程名ollydbg.exe, ImmunityDebugger.exe, idaq.exe和Wireshark.exe. 然后也有其他的检测. 我们也看到了字符串password is wrong和You password is correct的字样. 同时还发现了一个很有可能就是待解密的flag的字符串. 那么我们就先根据password is wrong的交叉引用来到关键...
- v22 ) { puts("Your password is correct.");

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

反调试技术例题

密码学 AI安全 reverse platform windows anti-debug

反调试技术例题


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md` 中的章节「3. 在环境中执行代码」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/ai/ai-for-security/agent/agent-loop/intro.md`
标题：简介
章节：简介 > 教程：构建朴素的 Agent Loop > 3. 在环境中执行代码
路径分类：ai / ai/ai-for-security/agent
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“3. 在环境中执行代码”展开。
- 出于安全策略考虑，目前我们选择仅让 Agent 拥有着在指定 Docker 容器内进行代码执行的权能。
- 在计算机上能够进行的动作很多：鼠标点击、键盘敲击、...，对于人类而言我们能够接触到的实体接口很多，但是对于 LLM 而言，他只是一个读取文本输入后给出文本输出的语言模型（当然，对于接收请求的我们而言，文本形式的 response 自然也是更好去编写程序处理的），因此我们不难想到的是，对于 LLM 而言最方便的一种执行动作的方式其实是 让 LLM 生成 shell 命令 ，我们将 LLM 生成的 shell 命令进行执行，再将执行结果（stdout、stderr、retcode）返回给 LLM。
- 一个比较简易的实现方式是我们将 LLM 输出的命令拷贝到容器中的执行文件里，然后再执行 docker exec 来在容器里执行该命令。
- > 本章节我们暂时不引入“工具调用”（tool call）的概念。

关键术语：
- AI安全
- ai
- ai-for-security
- agent
- agent-loop
- code:python

代码/命令片段线索：
- python: 23 行，首行 `class DockerExecutor:`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

3. 在环境中执行代码

简介
教程：构建朴素的 Agent Loop
3. 在环境中执行代码

AI安全 ai ai-for-security agent agent-loop code:python

简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/introduction.md` 中的章节「概述」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/introduction.md`
标题：Race Condition
章节：Race Condition > 概述
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“概述”展开。
- 但是由于程序的并发性，攻击者很有可能可以在 action2 执行之前的这个短暂的时间窗口中破坏 action1 所产生的条件。
- 这时候攻击者的操作与 action2 产生了条件竞争，所以可能会影响程序的执行效果。
- 虽然这个时间的间隔可能非常小，但是攻击者仍然可能可以通过执行某些操作（如计算密集型操作，Dos攻击）使得受害机器的处理速度变得相对慢一些。
- 由于目前的系统中大量采用并发编程，经常对资源进行共享，往往会产生条件竞争漏洞。
- 如果条件竞争漏洞被攻击者利用的话，很有可能会使得攻击者获得相应系统的特权。

关键术语：
- AI安全
- 修复/缓解
- 漏洞利用
- pwn
- linux
- user-mode
- race-condition
- code:c
- code:shell

代码/命令片段线索：
- c: 19 行，首行 `#include <pthread.h>`
- shell: 11 行，首行 `➜ 005race_condition ./example1`
- c: 11 行，首行 `➜ 005race_condition ./example1`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

概述

AI安全 修复/缓解 漏洞利用 pwn linux user-mode race-condition code:c code:shell

Race Condition


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/picture/introduction.md` 中的章节「像素值转化」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/picture/introduction.md`
标题：图片分析简介
章节：图片分析简介 > 像素值转化
路径分类：misc / misc/picture/introduction.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“像素值转化”展开。
- 这类题目大部分都是一些像素块组成的图片，如下图 [图片文件: ./figure/brainfun.png] 相关题目: - CSAW-2016-quals:Forensic/Barinfun - breakin-ctf-2017:A-dance-partner
- `` 255,255,255,255,255...........

关键术语：
- AI安全
- misc
- picture
- introduction.md
- code:python

代码/命令片段线索：
- plain: 1 行，首行 `255,255,255,255,255...........`
- python: 14 行，首行 `from PIL import Image`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

像素值转化

图片分析简介 像素值转化

AI安全 misc picture introduction.md code:python

图片分析简介


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/problem.md` 中的章节「具体效果」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/race-condition/problem.md`
标题：题目
章节：题目 > 构造例子 > 具体效果
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“具体效果”展开。
- : No such file or directory open file failed!
- ``shell ➜ racetest (sh exp.sh &) && sh run.sh [...] file size is too large!
- : No such file or directory [FLAG_REDACTED] [...] ` 其中成功的关键在于对应的 sleep` 的时间选择。

关键术语：
- AI安全
- pwn
- linux
- user-mode
- race-condition
- code:shell

代码/命令片段线索：
- shell: 12 行，首行 `➜ racetest (sh exp.sh &) && sh run.sh`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

具体效果

题目 构造例子 具体效果

AI安全 pwn linux user-mode race-condition code:shell

题目


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/experience.md` 中的章节「分清区段与端口」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/experience.md`
标题：线下攻防经验小结
章节：线下攻防经验小结 > 分清区段与端口
路径分类：introduction / introduction/experience.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“分清区段与端口”展开。
- 维护的时候需要连接到本队 GameBox 所在网段上，根据主办方提供的 CTF 账号与密码登录。
- 而与其他队伍的 GameBox 交互时则需要连接到对应的网段里与漏洞程序进行交互。
- 如果端口在不轻易间弄错的话，这样的错误是挺难察觉到的，而这样的失误也会带来不必要的损失。
- 甚至会出现长时间无法提交 flag 的致命情况。

关键术语：
- 密码学
- 漏洞利用
- experience.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

分清区段与端口

线下攻防经验小结 分清区段与端口

线下攻防经验小结


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/introduction/history.md` 中的章节「早期 CTF 竞赛」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/introduction/history.md`
标题：CTF 历史
章节：CTF 历史 > 早期 CTF 竞赛
路径分类：introduction / introduction/history.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“早期 CTF 竞赛”展开。
- 早期的 CTF 比赛（1996 年-2001年），没有明确的比赛规则，没有专业搭建的比赛平台与环境。
- 由参赛队伍各自准备比赛目标（自行准备与防守比赛目标，并要尝试攻破对方的比赛目标）。
- 由于当时没有后台自动系统支持和裁判技术能力认定、计分延迟和误差以及不可靠的网络和不当的配置，这样的比赛形式在当时带来了极大的争论与不满。
- 而组织者大都只是一些非专业的志愿者，接受参赛队伍手工计分的请求。

关键术语：
- history.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

早期 CTF 竞赛

CTF 历史
早期 CTF 竞赛

CTF 历史


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/misc/picture/gif.md` 中的章节「文件结构」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/misc/picture/gif.md`
标题：GIF
章节：GIF > 文件结构
路径分类：misc / misc/picture/gif.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“文件结构”展开。
- 一个GIF文件的结构可分为 - 文件头（File Header） - GIF 文件署名（Signature） - 版本号（Version） - GIF 数据流（GIF Data Stream） - 控制标识符 - 图象块（Image Block） - 其他的一些扩展块 - 文件终结器（Trailer） 下表显示了一个 GIF 文件的组成结构： [图片文件: ./figure/gif.png] 中间的那个大块可以被重复任意次

关键术语：
- AI安全
- misc
- picture
- gif.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

文件结构

GIF


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/linux/user-mode/io-file/fake-vtable-exploit.md` 中的章节「实践」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/linux/user-mode/io-file/fake-vtable-exploit.md`
标题：伪造vtable劫持程序流程
章节：伪造vtable劫持程序流程 > 实践
路径分类：pwn / pwn/linux/user-mode
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“实践”展开。
- 利用这点可以实现给劫持的vtable函数传參，比如 ` #define system_ptr 0x7ffff7a52390;
- 这里演示了修改vtable中的指针，首先需要知道_IO_FILE_plus位于哪里，对于fopen的情况下是位于堆内存，对于stdin\stdout\stderr是位于libc.so中。
- 不过，通过在可控的内存中伪造vtable的方法依然可以实现利用。
- `` int main(void) { FILE fp;
- int main(void) { FILE fp;

关键术语：
- 堆
- AI安全
- 漏洞利用
- pwn
- linux
- user-mode
- io-file

代码/命令片段线索：
- plain: 9 行，首行 `int main(void)`
- plain: 11 行，首行 `#define system_ptr 0x7ffff7a52390;`
- plain: 13 行，首行 `#define system_ptr 0x7ffff7a52390;`
- plain: 6 行，首行 `print &_IO_2_1_stdin_`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

实践

伪造vtable劫持程序流程 实践

伪造vtable劫持程序流程


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/reverse/platform/windows/anti-debug/junk-code.md` 中的章节「例题」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/reverse/platform/windows/anti-debug/junk-code.md`
标题：花指令
章节：花指令 > 例题
路径分类：reverse / reverse/platform/windows
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例题”展开。
- 文件: ./figure/2017_pediy/stack.png] 因此我们可以通过溢出数据, 覆盖掉返回地址, 从而转移到任意地址继续执行. 这里我还需要解释一下, 就是scanf之前写的几个混淆视听的函数, 是一些简单的方程式但实际上是无解的. 程序将真正的验证逻辑加花混淆, 导致IDA无法很好的进行反编译. 所以我们这道题的思路就是, 通过溢出转到真正的验证代码处继续执行. 我们在分析时可以在代码不远处发现以下数据块.
- 文件: ./figure/2017_pediy/real_code.png] 值得注意的是, 这段代码的位置是0x00413131, 0x41是'A'的ascii码，而0x31是'1'的ascii码. 由于看雪比赛的限制, 用户输入只能是字母和数字, 所以我们也完全可以利用溢出漏洞执行这段代码 用OD打开, 然后Ctrl+G到达0x413131处设下断点, 运行后输入12345612345611A回车, 程序成功地到达0x00413131处. 然后右键分析->从模块中删除分析识别出正确代码 [图片: entr...
- 文件: ./figure/2017_pediy/main.png] 这里使用了不安全的scanf函数, 用户输入的缓冲区只有0xCh长, 我们双击v1进入栈帧视图 [图片: stack.png;
- 文件: ./figure/2017_pediy/block.png] 因为IDA没能很好的识别数据, 因此我们可以将光标移到数据块的起始位置, 然后按下C键(code)将这块数据反汇编成代码 [图片: real_code.png;
- 文件: ./figure/2017_pediy/jnz.png] 通过修改标志寄存器来满足跳转. 继续跟踪步入(之后还有0041362E jnz ctf2017_.00413B03需要满足). 保证逻辑正确后, 将有效指令取出继续分析就好了 [图片: register.png;

关键术语：
- 边界/溢出
- 栈
- AI安全
- 漏洞利用
- reverse
- platform
- windows
- anti-debug

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例题

边界/溢出 栈 AI安全 漏洞利用 reverse platform windows anti-debug

花指令


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/signature/elgamal.md` 中的章节「攻击条件」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/signature/elgamal.md`
标题：ElGamal
章节：ElGamal > 常见攻击 > 完全破译攻击 > 攻击条件
路径分类：crypto / crypto/signature/elgamal.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“攻击条件”展开。
- p太小或无大素因子 如果$p$太小我们可以直接用大部小步算法分解, 或者如果其无大的素因子, 我们可以采用$Pohling\: Hellman$算法计算离散对数即可进而求出私钥。
- 随机数k复用 如果签名者复用了随机数k，那么攻击者就可以轻而易举地计算出私钥。
- 进而，我们可以根据s的计算方法得到私钥d，如下 $$ d \equiv \frac{m-ks}{r} $$
- 具体的原理如下： 假设目前有两个签名都是使用同一个随机数进行签名的。
- 那么我们有 $$ r \equiv g^k \bmod p \\\\ s _1\equiv (m_1-dr)k^{-1} \bmod p-1\\\\ r \equiv g^k \bmod p \\\\ s_2 \equiv (m_2-dr)k^{-1} \bmod p-1 $$ 进而有 $$ s_1k \equiv m_1-dr \bmod p-1 \\\\ s_2k \equiv m_2-dr \bmod p-1 $$ 两式相减 $$ k(s_1-s_2) \equiv m_1-m_2 \bmod p-1...

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- crypto
- signature
- elgamal.md

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

攻击条件

ElGamal 常见攻击 完全破译攻击 攻击条件

密码学 AI安全 漏洞利用 crypto signature elgamal.md

ElGamal


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/pwn/virtualization/qemu/basic-knowledge/mm.md` 中的章节「MemoryRegion：Guest 视角的一块“内存”」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/pwn/virtualization/qemu/basic-knowledge/mm.md`
标题：QEMU 内存管理
章节：QEMU 内存管理 > Guest VM 视角（GPA） > MemoryRegion：Guest 视角的一块“内存”
路径分类：pwn / pwn/virtualization/qemu
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“MemoryRegion：Guest 视角的一块“内存””展开。
- QTAILQ_ENTRY(MemoryRegion) subregions_link;
- QTAILQ_HEAD(, CoalescedMemoryRange) coalesced;
- container MemoryRegion：通过 memory_region_init() 初始化。
- QTAILQ_HEAD(, MemoryRegion) subregions;
- ` 根据QEMU官方文档中的描述，虽然众多的内存区域对象都声明为C结构体类型MemoryRegion，但是根据功能特性和应用场景的差异，这些内存区域在具体使用中可以分为八种类型的 MemoryRegion，这八种类型的内存区域基本满足了Guest常见的内存访问需求。

关键术语：
- AI安全
- pwn
- virtualization
- qemu
- basic-knowledge
- code:c

代码/命令片段线索：
- c: 42 行，首行 `/** MemoryRegion:`
- plain: 32 行，首行 `struct MemoryRegion`
- c: 58 行，首行 `/*`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

MemoryRegion：Guest 视角的一块“内存”

QEMU 内存管理
Guest VM 视角（GPA）
MemoryRegion：Guest 视角的一块“内存”

AI安全 pwn virtualization qemu basic-knowledge code:c

QEMU 内存管理


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/crypto/classical/monoalphabetic.md` 中的章节「例子」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/crypto/classical/monoalphabetic.md`
标题：单表代换加密
章节：单表代换加密 > 仿射密码 > 例子
路径分类：crypto / crypto/classical/monoalphabetic.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“例子”展开。
- 这里我们以TWCTF 2016 的 super_express为例进行介绍。

关键术语：
- 密码学
- AI安全
- 漏洞利用
- crypto
- classical
- monoalphabetic.md
- code:python
- code:shell

代码/命令片段线索：
- python: 13 行，首行 `key = '****CENSORED***************'`
- python: 14 行，首行 `key = '****CENSORED****************'`
- shell: 2 行，首行 `➜ TWCTF2016-super_express git:(master) ✗ python exploit.py`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

例子

单表代换加密 仿射密码 例子

密码学 AI安全 漏洞利用 crypto classical monoalphabetic.md code:python code:shell

单表代换加密


[System] 你是网络安全、AI 安全与软件安全文档蒸馏助手。回答必须基于给定本地文档，保留来源路径、章节层级、术语、命令/API 和验证边界；不要编造文档中没有出现的事实。

[User] 将 `docs/executable/pe/pe-import-table.md` 中的章节「INT 与 IAT」蒸馏为可用于训练安全模型的结构化知识。请输出来源、主题分类、核心知识点、关键术语、代码/命令线索和训练边界。

[Assistant]
来源：`docs/executable/pe/pe-import-table.md`
标题：导入表
章节：导入表 > INT 与 IAT
路径分类：executable / executable/pe/pe-import-table.md
分块：1/1

核心知识点：
- 本节主题围绕“INT 与 IAT”展开。
- 通常在 DLL 中对每一个函数都进行了编号，定位函数时可以通过名称定位，也可以通过编号定位。
- 文件: figure/pe3-intiat2.png "图 7 - 示例文件的 INT 与 IAT 数据部分"] 可以看到虽然两者指向的是不同的位置，但是两者保存的数据却完全相同。
- 文件: figure/pe3-intiatinmemory.png "图 8 - 内存中的 INT 与 IAT"] 在内存中，通过 INT 可以找到函数的名称或函数的编号，通过 IAT 可以找到函数指令代码在内存空间中的实际地址。
- ``c typedef struct _IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR { union { DWORD Characteristics;
- ` 接下来对结构体中重要的成员说明一下： - OriginalFirstThunk 指向 INT(Import Name Table)。

关键术语：
- AI安全
- executable
- pe
- pe-import-table.md
- code:c
- code:text

代码/命令片段线索：
- c: 10 行，首行 `typedef struct _IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR {`
- c: 4 行，首行 `typedef struct _IMAGE_IMPORT_BY_NAME {`
- text: 20 行，首行 `RVA Data Description Value`

训练边界：
- 仅基于本地文档片段归纳，不补充外部事实。
- 保留路径、章节、命令、API、漏洞类型与验证语境，适合用于安全知识问答、RAG 摘要和 CPT 续训。

INT 与 IAT

AI安全 executable pe pe-import-table.md code:c code:text

导入表