MemLabs取证靶场文档说明

MemLabs

关于MemLabs 🔍

MemLabs是一套具有教育意义的CTF风格的挑战，旨在鼓励学生，安全研究人员以及CTF玩家开始学习记忆取证领域。

赋予动机 🎯

创建此存储库的主要目标是提供一个可靠的平台，个人可以在其中学习，练习和提高他们在记忆取证领域的技能。至于CTF风格，还有什么比玩CTF更好、更有趣的方法来学习安全性呢？

我也相信任何人都可以使用这些实验室来帮助其他人掌握记忆取证的基本要素和基础知识。

存储库的结构

目录	挑战名称	难度级别
实验室 0	[永不迟到先生](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 0)	样品挑战
实验室 1	[初学者的运气](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 1)	容易
实验室 2	[新世界](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 2)	容易
实验室 3	[邪恶的巢穴](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 3)	简单 - 中等
实验室 4	[迷住](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 4)	中等
实验室 5	[黑色星期二](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 5)	中 - 硬
实验室 6	[清算](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/blob/master/Lab 6)	硬

为了帮助初学者了解如何应对CTF挑战和波动性的使用，请参阅[实验室0](https://github.com/stuxnet999/MemLabs/tree/master/Lab 0)，其中包含一个详细的演练，我希望这将是启动MemLabs的好方法！

所有内存转储都是Windows系统的内存转储。

注意：指定的难度级别可能不完全准确，因为它取决于个人。在收到初学者对该领域的反馈后，我已经尽力对它们进行分类。

工具和框架 🛠️

我建议每个人都使用波动性框架来分析内存图像。

请执行 setup.sh 文件以在系统中安装所有必需的依赖项。

注意：Windows用户可以从此处下载可执行文件。

由于这些实验室非常入门，因此无需安装更多工具。但是，如果用户愿意，他们可以安装许多其他取证工具。

首选的操作系统是Linux。但是，您也可以使用Windows（WSL）或macOS。

标记提交 🚩

请将每个实验室的标志邮寄到 memlabs.submit@gmail.com

请查看以下示例，以更好地了解如何提交解决方案。

假设您在特定实验室中找到 3 个标志，

像这样连接所有标志： flag{stage1_is_n0w_d0n3} flag{stage2_is_n0w_d0n3} flag{stage3_is_n0w_d0n3}

注意：按正确的顺序放置标志。标志内的内容指示它们的位置。标志必须以空格分隔。

除非另有说明，否则所有实验室都将遵循相同的标志格式。

电子邮件格式

发送解决方案时，请遵循以下准则。下面是一个示例：

电子邮件主题： [MemLabs 解决方案提交] [Lab-x]

x 表示实验室编号。例如：1，2，3等

Submission

通过电子邮件将您的解决方案发送给 memlabs.submit@gmail.com

如果解决方案正确，则参与者将收到一封确认邮件。

反馈和建议

我希望社区对这些实验室的反馈。随时欢迎任何建议或改进。请通过电子邮件发送给我或通过Twitter联系我：@_abhiramkumar。

资源 🚀

本节包含我自己编写的资源以及我在学习记忆取证时使用的其他一些资源。我希望这些资源不仅能帮助每个人解决这些实验室，还能帮助探索记忆取证的更多领域。

如果您有兴趣玩更多 CTF 或想尝试更多挑战，

如果你有兴趣知道如何为波动性框架编写插件，

用法

MemLabs对任何人完全免费使用。如果您希望在您的研讨会，课堂上使用MemLabs或在其他任何地方使用实验室，我恳请您使用实验室的原始链接，也请提及我的名字。如有任何其他疑问，请与我联系。

作者 👤

阿比拉姆·库马尔

posted @ 2025-12-03 09:23 shinianyunyan 阅读(35) 评论(0) 收藏举报

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