Современный мир кибербезопасности развивает не только технологии защиты, но и возможности обучения и практики специалистов. Одним из популярных форматов практической работы с информационной безопасностью является формат Capture The Flag, сокращенно CTF. Эти соревнования предоставляют задачи различной сложности, требующие применения знаний в криптографии, обратном инжиниринге, эксплуатации уязвимостей и других сферах информационной безопасности. С каждым годом задачи становятся все более сложными, а время на их решение сокращается, соответственно увеличивается потребность в эффективных инструментах, способных ускорить работу специалистов. Одним из таких инструментов является m(ctf)p – полуавтоматическая система, предназначенная для помощи при решении CTF задач.
m(ctf)p представляет собой уникальный программный комплекс, который сочетает возможности автоматизации с гибкостью ручного вмешательства. Он состоит из двух ключевых компонентов: сервера MCP (Multi-CTF Processor) и окружения на основе Kali Linux, интегрированного в докер-контейнер. MCP-сервер работает на языке программирования Go и реализован с помощью библиотеки mark3labs/mcp-go, обеспечивающей надежное взаимодействие с платформой CTFd – одним из популярных решений для проведения CTF-соревнований. Основной задумкой m(ctf)p является создание среды, в которой искусственный интеллект и автоматизированные скрипты могут самостоятельно загрузить задание с платформы, проанализировать доступные данные, попытаться решить задачу и отправить ответ обратно в систему. Для решения задач используется установленный в Kali Linux инструмент Claude Code – интерактивный помощник, основанный на современных моделях искусственного интеллекта, способный обрабатывать многоуровневые запросы и работать с разнообразными техническими материалами, от исходного кода криптографических алгоритмов до бинарных файлов.
Преимущество использования m(ctf)p заключается в том, что он способен решать простые задачи без вмешательства человека, а в случаях, когда ситуация становится сложной, помогает быстро выявить основные точки интереса в задании. Благодаря компонентам наподобие radare2 для анализа бинарных файлов и интеграции с CTFd API, инструмент эффективно управляет процессом загрузки, анализа и сдачи решений. Это значительно ускоряет процесс решения, снижая время на рутинные операции и оставляя больше ресурсов для творческого и аналитического подхода. В процессе использования m(ctf)p были выявлены определённые нюансы и направления для дальнейшего улучшения. Например, искусственный интеллект иногда может использовать неподходящие методы взлома, пытаясь перебрать пароли без предварительного уточнения характера задачи, что ведет к излишней трате вычислительных и денежных ресурсов.
Для решения подобных проблем разработчики планируют усовершенствовать процедуру распознавания типов задач и адаптацию стратегии под конкретные вызовы. Другим важным аспектом является работа с заметками и результатами промежуточного анализа. В текущей реализации m(ctf)p использует файлы notes.txt, которые служат как своеобразная записная книжка для ИИ и пользователя. Однако необходимо оптимизировать структуру и содержание таких заметок, чтобы система могла лучше ориентироваться в пройденных шагах и использовать ранее полученную информацию для последовательного продвижения к цели.
Интеграция с инструментами для обратного инжиниринга занимает особое место в разработке. На данный момент m(ctf)p показывает хорошие результаты с использованием radare2 в неинтерактивном режиме, однако попытки работать с Ghidra в headless режиме пока не увенчались успехом. Это направление продолжает развиваться, поскольку эффективный разбор бинарников существенно повышает возможности системы при решении сложных задач. Использование Kali Linux в составе докер-окружения позволяет не только использовать проверенные инструменты безопасности, но и быстро развертывать новые изолированные среды для параллельного решения нескольких задач. Это особенно важно на соревнованиях с ограничением времени, где каждый час, а порой и минута, на счету.
Возможность работать с несколькими независимыми экземплярами значительно увеличивает производительность и устойчивость системы к ошибкам. Для удобства работы пользователей предусмотрены скрипты автоматизации и команды управления, упрощающие запуск и использование m(ctf)p. Например, команда /attempt_challenge <id> позволяет в один шаг загрузить, проанализировать и попытаться решить конкретное задание, при этом все операции происходят в контейнере с Kali и ИИ-ассистентом. Такой уровень интеграции снижает порог входа для специалистов, дает возможность быстрее приступить к решению задач и получать первые результаты уже в течение короткого времени. Разработчики m(ctf)p открыто делятся своими планами по развитию проекта и собирают обратную связь от сообщества.
В числе ближайших планов организация тестирования API VirusTotal, внедрение дополнительных инструментов и утилит для автоматического анализа, а также доработка серверной части для более гибкого управления задачами и моделями. Особое внимание уделяется возможности выбора между более сильными и быстрыми моделями искусственного интеллекта для разных типов задач. Таким образом, m(ctf)p – это современный инструмент, призванный не заменить специалиста, а дополнить его, повысить производительность и качество решения CTF задач. Система уже сейчас способна успешно справляться с простыми вызовами и приносить пользу при более сложных, выступая в роли надежного помощника и аналиста. В дальнейшем проект обещает стать еще более мощным и универсальным средством, объединяющим автоматизацию, машинное обучение и проверенные инструменты для обеспечения успешного участия в киберспортивных соревнованиях и образовательных курсах.
Преимущества m(ctf)p очевидны: экономия времени, минимизация рутинных операций, слаженная работа в условиях командного решения задач и расширение возможностей специалистов. Для тех, кто заинтересован в изучении информационной безопасности и желает повысить свой профессиональный уровень, знакомство с подобными системами станет важным этапом развития. В итоге стоит отметить, что развитие полуавтоматизированных систем для решения CTF задач отвечает растущему спросу на эффективные методы обучения и практического применения навыков в области кибербезопасности. m(ctf)p занимает одно из ведущих мест в этом направлении, демонстрируя перспективность подхода, сочетающего передовые технологии искусственного интеллекта и проверенные профессиональные инструменты. Его дальнейшее совершенствование будет способствовать еще более широкому распространению формата CTF и укреплению позиций специалистов на международной арене.
Для пользователей, которые хотят самостоятельно опробовать m(ctf)p, достаточно скачать официальный репозиторий с платформы SourceHut, собрать Docker-образ с Kali Linux и запустить окружение со всеми необходимыми инструментами. Подробные инструкции и рекомендации помогут быстро настроить все компоненты, начиная работу с первой задачи, и получить максимальную отдачу от функционала. В целом m(ctf)p – это важный шаг вперед в эволюции киберспортивных инструментов и образования, который задает новые стандарты эффективности и удобства в решении Capture The Flag задач.
