CTF AI/ML 攻防速查

这类题目在考什么

AI/ML 方向的 CTF 往往把模型权重、推理 API、训练数据假设和对抗/提示攻击揉在一起：你要判断是恢复被微调抹掉的行为、造对抗样本骗分类器，还是在 LLM 场景里做注入、越狱或滥用工具调用。纯背公式不够用，更需要一张按题型归档的技法索引和何时换赛道的判据。

技能如何组织

本技能以 SKILL.md 为入口，每条技法保留一行速记，细节拆到三个支撑文档：

• model-attacks.md：权重扰动抵消（如 2*W_orig - W_chal）、LoRA 合并、模型反演、编码器碰撞、查询式模型抽取、成员推断等
• adversarial-ml.md：FGSM / PGD / C&W、对抗补丁、逃逸与数据投毒、后门检测
• llm-attacks.md：直接/间接提示注入、越狱、token 拆分绕过、上下文窗口操纵、工具调用滥用

「Quick Start」区按主题给出可落地的攻击/分析套路（梯度步、迭代投影、优化式 C&W 等），便于你在读题后快速对齐到具体小节，而不是从零搜论文名词。

边界与注意点

若题目退化为格基约化、数论且无 ML 成分，应切换到 /ctf-crypto；若是 ONNX/TensorRT 等编译推理二进制逆向，用 /ctf-reverse；若只是聊天壳里的 Python jail 等包装题，用 /ctf-misc。技能不替代完整 exploit 代码库，环境依赖（Python 包与系统工具）需按题目自备；正文中的 Prerequisites 仅作清单提示，实施时仍以赛题附件与远端服务行为为准。