ctfSolver - 腾讯ai渗透黑客松参赛作品（xjtuHunter）

项目说明

CTF自动解题工具

项目背景

本项目是腾讯云AI渗透智能渗透黑客松比赛的参赛作品，由西安交通大学的xjtuHunter队伍开发，并获得第二名的优异成绩。

腾讯众测官方网站

核心维护者

* 九暑（passerW）

项目概述

ctfSolver 是一款基于人工智能的 CTF（Capture The Flag）自动解题平台，依托大语言模型的自主探索与推理能力，精准攻克 CTF 赛题中复杂的漏洞利用挑战，能够提供覆盖多场景、多类型漏洞的端到端自动化解题方案，显著提升复杂安全竞技场景下的解题效率与适应性。

技术亮点

🚀 创新架构

⚡ 核心能力

🛠️ 工具扩展机制

🔄 并发处理优化

应用场景

项目结构

功能特性

核心功能

AI Agent模块

工具扩展

安装说明

环境要求

安装步骤

1. 克隆项目

2. 安装依赖

3. 配置API密钥

编辑agent/config/config.py文件，配置API密钥：

使用方法

后端配置

编辑agent/config/config.py文件，配置后端服务器地址：

基本使用

1. 启动Flag Hunter

或者简单启动：

参数说明

前端界面

启动Agent后，可以访问前端界面进行任务下发：

启动日志示例

工作流程

1. 页面探索：自动爬取目标网站的所有页面
2. 漏洞检测：对每个页面进行漏洞扫描
3. 漏洞利用：对发现的漏洞尝试利用
4. Flag提取：从响应中识别并提取Flag提交至后端

配置文件

开发说明

添加新的Agent模块

1. 在agent/agents/目录下创建新的Agent文件
2. 实现Agent类，继承自基础Agent类
3. 在agent/utils/agent_manager.py中注册新Agent

添加新的工具扩展

1. 在agent/addons/目录下创建新的工具文件
2. 实现工具类，包含run方法
3. 在agent/config/addons.txt中添加工具信息

服务器端部署

Docker部署

1. 进入server目录

2. 启动Docker容器

3. 访问前端界面

4. 后端API地址

后端服务说明

注意事项

1. 本工具仅用于合法的CTF比赛和安全研究
2. 使用前请确保遵守比赛规则和相关法律法规
3. 请勿在未授权的系统上使用本工具

许可证

MIT License

项目信息

开发语言：Python

Star 数：389

技术要点

该项目属于CTF思路方向的开源资源，代码结构清晰，适合安全研究人员学习参考。项目围绕腾讯ai渗透黑客松参赛作品（xjtuHunter）展开，提供了可运行的实现，对理解相关安全机制、工具原理与攻防技术具有较高的研究价值。

从技术实现角度看，此类项目的核心在于对底层原理的深入理解与工程化落地。开发者在研究过程中可以结合官方文档与社区讨论，梳理项目的初始化流程、核心模块职责与数据流转，逐步掌握其中的技术细节与设计思路。

使用与学习建议

1. 下载源码压缩包，解压到本地环境。

2. 根据项目类型准备对应的运行环境与依赖。

3. 按照 README 中的步骤完成配置与部署。

4. 在隔离的测试环境中运行验证，避免影响生产系统。

免责声明

本资源来源于开源社区，仅供安全研究、技术学习与合法授权范围内的攻防演练使用，请勿用于任何非法或侵害他人权益的用途。使用本项目产生的一切后果由使用者自行承担。