AI助力CTF：现代工作流与提示词解题初探

AI助力CTF：现代工作流与提示词解题初探

大家好，我是凌星晨溪，一个热爱网络安全和AI的科技爱好者。今天，我想和大家分享一下我最近的“初次尝试”——利用现代AI工作流和精心设计的提示词，来解决CTF（Capture The Flag）竞赛题目。CTF是一种模拟真实网络安全攻防的竞赛，涉及逆向工程、密码学、Web漏洞等挑战。作为一个新手，我发现单纯靠手动工具太费时，于是尝试结合VSCode插件和AI IDE（如TRAE）来构建一个高效的工作流。这篇文章基于我整理的一份CTF专用VSCode插件清单，分享我的实践心得。如果你也是CTF爱好者，或者对AI在安全领域的应用感兴趣，不妨一起来看看！

为什么用AI工作流解CTF？

CTF题目往往复杂多变，需要快速分析代码、生成payload、调试漏洞。传统方法靠经验和工具，但现在AI的出现改变了游戏规则。现代AI工作流的核心是：VSCode作为编辑和分析平台 + AI IDE（如TRAE）提供智能生成和自动化。TRAE是由ByteDance开发的AI-powered IDE，支持代码自动完成、AI Q&A和agent-based编程，能根据提示词生成完整的exploit脚本或优化逻辑。

我的初次尝试是从一个简单Web安全题目开始的：一个模拟SQL注入的挑战。我用VSCode插件测试API，然后用提示词让TRAE AI生成payload。结果？解题时间从半天缩短到1小时！当然，这只是入门级尝试，AI不是万能的，还需结合人类判断。但它能极大提升效率，尤其适合新手学习。

下面，我按CTF常见类别分享工作流，结合VSCode插件和TRAE AI的提示词示例。插件清单来自VSCode Marketplace和安全博客的推荐（2025年9月最新），安装简单：在VSCode Extensions搜索即可。

1. 网站安全（Web Security）：从API测试到自动payload生成

Web安全题目如SQL注入、WAF绕过，常需发送请求测试漏洞。

工作流步骤：  - 用VSCode插件如REST Client或Thunder Client发送HTTP请求，捕获响应。  - 分析日志后，复制关键代码到TRAE。  - 用提示词让AI生成绕过脚本。

初次尝试例子： 我遇到一个SQL注入题目，网站有WAF过滤单引号。用REST Client测试基本payload失败后，我这样提示TRAE AI：  > “作为一个CTF专家，分析这个HTTP响应：[粘贴响应日志]。生成一个SQL注入payload，能绕过WAF（假设过滤单引号和union），包括union select和注释绕过。输出Python脚本，使用requests库自动测试。”

TRAE AI瞬间生成一个脚本，用`//`注释绕过WAF，我在VSCode调试运行，成功注入！结合Snyk插件扫描代码漏洞，AI还帮我修复了潜在问题。

提示词技巧： 保持具体，包含上下文（如响应日志）和输出格式（如Python脚本）。这让AI输出更精准。

2. 二进制安全（Binary Exploitation）：调试与ROP链自动化

二进制题目如栈溢出、堆漏洞，需要调试和构建exploit。

工作流步骤：  - 用C/C++插件和Hex Editor在VSCode调试二进制文件。  - 提取溢出点后，导入TRAE让AI生成ROP（Return-Oriented Programming）链。

初次尝试例子： 一个栈溢出挑战，我用C/C++插件GDB调试，找到缓冲区溢出地址。然后提示TRAE：  > “基于这个GDB调试日志：[粘贴日志，包括RIP地址和栈布局]。生成一个ROP链exploit，目标是执行system('/bin/sh')。使用pwntools库，输出完整Python脚本。假设ASLR禁用。”

AI生成的脚本完美工作，我在VSCode用CMake Tools构建测试环境，flag到手！第一次用AI解二进制，感觉像开了挂，但也学到ROP的原理。

提示词技巧： 提供调试日志细节，并指定库（如pwntools），避免AI泛化输出。

3. 逆向工程（Reverse Engineering）：反混淆与路径模拟

逆向题目涉及代码混淆或APK分析。

工作流步骤：  - 用Decompiler或APKLab在VSCode反编译文件。  - 将反编译代码喂给TRAE，AI模拟执行或反混淆。

初次尝试例子： 一个Android APK逆向题目，用APKLab集成Jadx查看字节码，但有混淆逻辑。我提示TRAE：  > “分析这个Jadx反编译的Java代码：[粘贴代码片段]。这是一个混淆的加密函数，涉及XOR和移位。生成反混淆脚本，输出Python版本，能解密输入字符串。模拟3个执行路径，找出flag。”

TRAE AI不仅反混淆，还模拟路径找出隐藏flag。结合x86dis插件的高亮，我在VSCode验证了汇编逻辑。初次逆向移动端，AI帮了大忙！

提示词技巧： 指定“模拟执行路径”来处理分支逻辑，确保AI覆盖所有可能。

4. 密码学（Cryptography）：攻击模型与解密优化

密码学题目如伪随机数攻击、RSA破解。

工作流步骤：  - 用Inline Cryptography Toolkit或Crypto Tools在VSCode测试加密。  - 用TRAE AI生成攻击脚本。

初次尝试例子： 一个伪随机数(PRNG)攻击，我用Hash Checker验证seed。然后提示TRAE：  > “这是一个弱PRNG挑战，使用Mersenne Twister。给定种子：[种子值]和输出序列：[序列]。生成Python脚本预测下一个随机数，并解密flag。使用numpy库优化预测模型。”

AI脚本预测准确，我解出flag。结合Hash Checker，验证了hash一致性。第一次用AI攻密码学，惊叹其数学能力！

提示词技巧： 提到具体算法（如Mersenne Twister）和库（如numpy），让AI输出高效代码。

5. 取证分析（Forensics）：日志解析与数据提取

取证题目如流量或内存dump分析。

工作流步骤：  - 用Hex Editor和Image Preview在VSCode查看文件。  - TRAE AI自动提取隐藏数据。

初次尝试例子： 一个内存取证，用Hex Editor编辑dump文件，找到可疑字符串。然后提示TRAE：  > “分析这个内存dump片段：[粘贴hex数据]。提取隐藏的PNG图像或字符串，重建攻击链。输出Python脚本，使用binascii和PIL库。”

AI脚本提取出一张隐藏图像，里面有flag！用GitLens追踪日志历史，AI还帮我重放流量。初次取证，AI让过程像侦探游戏。

提示词技巧： 指定输出脚本和库（如PIL for图像），处理二进制数据。

结合TRAE的整体工作流建议

在我的初次尝试中，VSCode插件负责可视化和初步分析，TRAE AI则通过提示词实现“自动解题”。示例流程：  1. VSCode分析挑战。  2. 复制片段到TRAE。  3. 用提示词生成/优化代码。  4. 回VSCode调试。

TRAE的优势在于agent-based编程，能处理复杂任务如VM模拟。安装TRAE从官网（trae.ai）下载，与VSCode无缝集成。注意：CTF中AI仅辅助，遵守规则，避免作弊。

结语：AI是工具，不是魔法

这次初次尝试让我看到AI在CTF中的潜力，但也提醒：AI输出需验证，学习原理更重要。如果你想试试，推荐从简单题目开始，实验不同提示词。欢迎在评论区分享你的AI解题经历！如果需要插件更新或更多提示词示例，关注我，下期见~

（文章基于个人经验，2025年9月撰写。）  微信公众号：安全风信子  知乎账号：安全风信子  B站账号：安全风信子