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ctf-ai-ml

仓库创建 2026年2月2日最近提交 2 天前SkillHot 收录 20 天前

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▸ 精选理由

收录实战脚本与依赖，便于竞赛快速部署与复现攻防用例。

▸ 风险提示

可能包含用于模型操纵或数据破坏的技术，请在合法场景使用。

这个 Skill 做什么

用于 CTF 的 AI/ML 攻击、模型提取与对抗样本速查。

把 AI/ML 相关的 CTF 攻防技术集合成速查手册，覆盖对抗样本、模型提取、prompt 注入、membership inference、数据投毒、LoRA 利用、LLM 越狱等常见套路。碰到要攻破或分析模型、做 adversarial 测试或解决 AI 题目时就用它。特点是把实战命令、依赖和思路浓缩为一页速查，方便快速复现与调试。

▸ 展开 SKILL.md 英文原文

Provides AI and machine learning techniques for CTF challenges. Use when attacking ML models, crafting adversarial examples, performing model extraction, prompt injection, membership inference, training data poisoning, fine-tuning manipulation, neural network analysis, LoRA adapter exploitation, LLM jailbreaking, or solving AI-related puzzles.

研究检索AI/ML对抗样本模型攻击通用

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帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/ljagiello/ctf-skills/main/ctf-ai-ml/SKILL.md

或 curl 直取 SKILL.md

curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/ljagiello/ctf-skills/main/ctf-ai-ml/SKILL.md"

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# CTF AI/ML

Quick reference for AI/ML CTF challenges. Each technique has a one-liner here; see supporting files for full details.

## Prerequisites

**Python packages (all platforms):**
```bash
pip install torch transformers numpy scipy Pillow safetensors scikit-learn
```

**Linux (apt):**
```bash
apt install python3-dev
```

**macOS (Homebrew):**
```bash
brew install python@3
```

## Additional Resources

- [model-attacks.md](model-attacks.md) - Model weight perturbation negation, model inversion via gradient descent, neural network encoder collision, LoRA adapter weight merging, model extraction via query API, membership inference attack
- [adversarial-ml.md](adversarial-ml.md) - Adversar

via SKILL·HOT · 数据来自 GitHub 公开信息 · 原文版权归作者所有