CTF Writeups 项目使用与启动教程
2025-04-18 20:12:46作者:邬祺芯Juliet
1. 项目的目录结构及介绍
CTF Writeups 项目是一个包含各种CTF挑战的详细解题过程的集合。以下是项目的目录结构及其简要介绍:
ctf-writeups/
├── docker/ # 存放Docker相关配置文件的目录
├── ctfs/ # 包含各个CTF挑战的解题过程文件
├── .gitignore # 指定Git应该忽略的文件和目录
├── LICENSE # 项目的MIT许可证文件
├── README.md # 项目的自述文件,介绍项目的基本信息
└── ... # 其他可能的目录和文件
docker/: 该目录下包含了用于运行挑战POC(Proof of Concept)的Docker容器配置。ctfs/: 包含了各个CTF挑战的解题writeup,按照挑战的名称组织。.gitignore: 用于定义哪些文件和目录不应该被Git版本控制系统跟踪。LICENSE: 项目的许可证文件,本项目采用MIT许可证。README.md: 项目的自述文件,详细介绍了项目的用途、如何使用以及相关联系信息。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要是浏览和阅读ctfs/目录下的Markdown文件。这些Markdown文件是使用Markdown语法编写的,可以直接用文本编辑器打开,或者使用支持Markdown预览的软件来查看。
例如,如果你想查看UTCTF 2019挑战的解题过程,你可以直接打开ctfs/UTCTF 2019/babyecho.md文件。
3. 项目的配置文件介绍
本项目不需要特别的配置文件。所有的writeup都是独立的Markdown文件,可以直接阅读。如果你需要运行Docker容器来复现挑战环境,可以参考docker/目录下的配置文件进行相应的设置。
在进行配置之前,请确保你已经安装了Docker,并且熟悉Docker的基本操作。每个挑战的Docker配置可能会有所不同,因此需要根据具体的挑战来调整配置。
以上就是CTF Writeups项目的使用与启动教程。希望这份文档能帮助你更好地理解和使用这个项目。如果你有任何问题或建议,可以联系项目的维护者。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210