Frontier AI ने खुले CTF फ़ॉर्मैट को तोड़ दिया

• Frontier AI ने सार्वजनिक ऑनलाइन CTF(Capture The Flag) के आसान और मध्यम स्तर के सवालों को automate कर दिया है, जिससे scoreboard अब मानवीय security skill को साफ़-साफ़ reflect नहीं कर पाता
• समस्या सिर्फ AI assistance नहीं है, बल्कि यह है कि models अब reasoning और solution code लिखने तक का काम कर रहे हैं, और इंसानों के लिए सिर्फ flag copy करना बचता है
• Claude Opus 4.5 और Claude Code के बाद CTFd API के ज़रिए हर challenge के लिए agent खड़ा करके शुरुआती सवाल निपटाए जा सकते हैं, और इंसान कठिन सवालों पर focus कर सकते हैं
• GPT-5.5 Pro HackTheBox के Insane difficulty active leakless heap pwn को भी one-shot में solve कर सकता है, जिससे tokens और agent cost वहन करने वाली side को फ़ायदा मिलता है
• जब public scoreboard AI orchestration और spending capacity भी मापने लगे, तो वह CTF ladder कमज़ोर हो जाती है जिसमें beginners skill बनाकर top teams तक पहुँचते थे

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सार्वजनिक ऑनलाइन CTF का scoreboard बदल गया है

• Frontier AI ने public CTF format को तोड़ दिया है, और scoreboard अब मानवीय security skill को साफ़ तौर पर माप नहीं पा रहा
• मुद्दा सिर्फ इतना नहीं है कि AI hints दे रहा है, बल्कि models reasoning करते हैं, solution code लिखते हैं, और इंसान के हिस्से में सिर्फ flag copy करना बचता है
• पहले CTF सिर्फ puzzles का set नहीं था, बल्कि यह beginners के लिए skill बनाकर ऊँचे teams और competitions तक जाने वाली एक ladder था
• public online CTF के results अब सिर्फ security skill नहीं, बल्कि frontier models इस्तेमाल करने की इच्छा, automation setup, और काफ़ी tokens झोंक पाने की क्षमता भी दिखाने लगे हैं
• मौजूदा format में public online CTF के लिए पहले वाली भूमिका निभाते रहना मुश्किल है, और यह कहना कठिन है कि कोई बुनियादी बदलाव नहीं हुआ

बदलाव की पृष्ठभूमि

• CTF का अनुभव और समस्या-बोध

  • 2021 में university में प्रवेश के साथ CTF शुरू किया, और पहला competition HCKSYD 48-hour solo CTF था जिसे 2 घंटे में पूरा solve करके जीता
  • उसके बाद Blitzkrieg के साथ Australia के सबसे बड़े CTF DownUnderCTF में कई बार जीत हासिल की, और बाद में international top-tier team TheHackersCrew से जुड़े
  • TheHackersCrew ने CTFTime पर लगातार ऊँची ranking दर्ज की, और 2025 के अंत तक global CTF में अक्सर top 10 के भीतर रहा
  • CTF वह कारण था जिसने security के प्रति लगाव पैदा किया, और यह सीखने का तरीका, self-measurement का माध्यम, और सम्मानित लोगों से मिलने का रास्ता था

• GPT-4 के बाद पहला बदलाव

  • GPT-4 आने के बाद मध्यम कठिनाई वाले काफ़ी CTF problems ऐसे हो गए जिन्हें एक ही prompt में solution और flag के साथ one-shot किया जा सकता था
  • crypto problems को ChatGPT में paste करके 10 मिनट बाद लौटने पर answer मिल जाना संभव हो गया
  • उस समय कठिन problems पर असर अपेक्षाकृत कम था, और बचने वाला समय competition बिगाड़ने लायक बहुत बड़ा नहीं माना गया
  • CTF players हमेशा से tools इस्तेमाल करते आए हैं, इसलिए असली समस्या AI assistance नहीं बल्कि यह थी कि क्या यह meaningful human work को मिटा देने वाले स्तर तक पहुँच गया है

Claude Opus 4.5 ने format कैसे बदल दिया

• Claude Opus 4.5 के बाद लगभग सभी मध्यम कठिनाई वाले problems और कुछ कठिन problems भी agents से solve किए जा सकने लगे
• Claude Code सब कुछ CLI में बाँध देता है और दूसरे CLI व MCP tools जोड़ना आसान बनाता है, जिससे CTFd API के ज़रिए हर challenge के लिए Claude instance उठाने वाला orchestrator बनाना आसान हो गया
• competition के पहले 1 घंटे में system से आसान और मध्यम सवाल निपटाकर इंसान सिर्फ बचे हुए मुश्किल सवालों पर focus कर सकते हैं
• जो teams AI का इस्तेमाल नहीं करतीं, वे सिर्फ सुविधा नहीं खो रहीं, बल्कि वे competition का ज़्यादा धीमा version खेल रही होती हैं
• public online CTF अब इस बात का game बन गया है कि आसान और मध्यम समस्याओं को कितनी जल्दी automate किया जाए, और सबसे कठिन समस्याओं के लिए कितनी human attention बचाई जा सके
• scoreboard security skill के साथ-साथ, और कई बार उससे भी ज़्यादा, orchestration ability और frontier model इस्तेमाल करने की इच्छा को मापने लगा है
• CTFTime leaderboard अजीब लगने लगा, लगातार top पर रहने वाली legendary teams कम दिखने लगीं, और player activity भी घटी हुई लगी
• अगर problem authors हफ़्तों लगाकर refined challenges बनाएँ और agents उन्हें कुछ मिनटों में solve कर दें, तो CTF को एक art form की तरह लेने की motivation भी घटती है

GPT-5.5 के बाद निर्णायक बदलाव

• GPT-5.5 और GPT-5.5 Pro benchmark के हिसाब से Claude Mythos के क़रीब हैं, और Pro संभवतः उससे आगे भी जा सकता है
• ये models HackTheBox के Insane difficulty active leakless heap pwn problems को one-shot में solve कर सकते हैं
• छोटे CTF आयोजक व्यवहारिक रूप से जितने problems बना सकते हैं, उनका बड़ा हिस्सा ये संभाल सकते हैं, और 48-hour CTF में Pro को Insane problems पर orchestrate करने से competition खत्म होने से पहले flag मिलने की अच्छी संभावना रहती है
• नतीजे में public CTF में pay-to-win जैसा स्वभाव आ गया है
• आप competition में जितने ज़्यादा tokens झोंक सकते हैं, उतनी तेज़ी से scoreboard नीचे तक जा सकते हैं
• Alias Robotics का alias1 जैसे specialized cybersecurity models, general frontier LLMs की तुलना में कम अहम होते जा रहे हैं
• competition अब इस बात पर shift हो रही है कि पर्याप्त context और पर्याप्त समय तक पर्याप्त agents चलाने की लागत कौन उठा सकता है
• CTF performance अब पहले की तरह किसी व्यक्ति की skill को define नहीं करती, और CTF results के आधार पर security hiring का मतलब भी कमज़ोर पड़ता है
• CTF में ज़रूरी ज़्यादातर orchestration पहले से open source है या vibe coding से बनाई जा सकती है, इसलिए यह AI skill मापने का भी अच्छा metric नहीं है

beginners की learning path को नुकसान

• scoreboard एक learning ladder था

  • CTF एक ladder था जहाँ beginners ज़्यादा problems solve करके, बेहतर rank पाकर, बेहतर teams में शामिल होकर अपनी competitiveness बढ़ाते थे
  • अगर public scoreboard AI इस्तेमाल करने वाली teams से dominate होने लगे, तो beginners उन instincts को सीखने से पहले ही पीछे धकेल दिए जाते हैं जिन्हें AI replace कर रही है
  • यह active learning को रोकने वाला एक anti-pattern है, जबकि असल सीख active struggle और सीधे टकराने से होती है
  • अगर सच्ची मेहनत के बावजूद ladder का ऊपरी हिस्सा automate हो जाए और दिखने वाली growth न मिले, तो motivation बहुत गिर जाती है

• beginner CTF और learning platforms में फ़र्क

  • अगर beginner CTF भी ऐसी जगह बन जाएँ जहाँ लोग चुपचाप prompts paste करके scoreboard चढ़ जाएँ, तो problem authors के लिए learning platforms पर ज़्यादा मेहनत करना बेहतर होगा
  • picoGym और HackTheBox जैसे platforms में expected value education में होती है, और beginners के लिए खुद की learning को cheat करने का incentive public scoreboard की तुलना में कम होता है
  • beginners के लिए उस competition से बेहतर है कि वे picoGym, HackTheBox और अन्य lab environments में सीखें, जहाँ public scoreboard मानवीय growth को reflect करने का दिखावा नहीं करता

“CTF मरा नहीं है” वाले तर्क की सीमाएँ

• यह कहना कि AI हर problem solve नहीं कर सकता और DEF CON जैसे CTF अब भी मौजूद हैं, आंशिक रूप से सही है, लेकिन यह मुख्य बचाव नहीं बनता
• सबसे ऊँचे स्तर के finals के सबसे कठिन problems में participants बहुत कम होते हैं, और वहाँ पहुँचना आम तौर पर finals से आसान qualifiers के ज़रिए सीमित होता है
• अगर qualifiers agents की वजह से टूट जाएँ, तो उन समस्याओं तक पहुँचने वाले वास्तव में योग्य लोगों की संख्या घट जाती है जो अभी भी AI के प्रति resistant हैं
• कुछ elite finals उस public online format को नहीं बचा सकते जिसमें ज़्यादातर लोग वास्तव में खेलते हैं
• बात यह नहीं कि हर problem solve हो जाती है, बल्कि यह कि scoreboard का काफ़ी बड़ा हिस्सा automate होकर अपना पुराना मतलब खो चुका है

security research और competitive CTF अलग चीज़ें हैं

• CTF नए और दिलचस्प techniques दिखा सकता है, लेकिन वह अपने आप में security research की discovery point नहीं था
• security में AI का उपयोगी होना अपने-आप यह निष्कर्ष नहीं देता कि उसे उस क्षेत्र के competitive structure में बिना सीमा घुसने दिया जाए
• CTF में बिना प्रतिबंध वाले AI से इंसान लगभग puzzle से बाहर हो जाता है, और security की कलात्मकता prompt तक सिमट जाती है
• LLMs, जब तक CTF मौजूद हैं, security capability को आगे बढ़ाते रहेंगे, लेकिन इसका मतलब यह नहीं कि competitive format स्वस्थ है
• CTF techniques share करने और मानवीय security skill की limits को आगे धकेलने का माध्यम था, लेकिन वह उद्देश्य अब छिलता जा रहा है

chess engine वाली तुलना की समस्या

• chess में बहुत पहले से computers का दबदबा है, लेकिन chess engines को competitive match के दौरान इस्तेमाल नहीं किया जा सकता
• chess engines analysis, training, commentary और practice में काम आते हैं, और competitors को replace करने के बजाय competition के आसपास के game को समृद्ध बनाते हैं
• अगर हर chess player को सबसे अच्छा engine दे दिया जाए और match के दौरान खुलकर इस्तेमाल करने दिया जाए, तो यह सवाल उठेगा कि क्या वह fair है, क्या उसे देखना रोचक है, क्या prize money जायज़ है, और क्या वह मानवीय limits को आगे बढ़ाता है
• यही सवाल CTF पर भी लागू होते हैं

आयोजकों के लिए जवाब देना मुश्किल क्यों है

• CTF organizers ने LLM-based solves को तोड़ने या रोकने की techniques आज़माईं, लेकिन वे ज़्यादातर temporary friction भर साबित हुईं
• Claude Code पुराने refusal-string tricks से अर्थपूर्ण रूप से नहीं हिलता
• frontier models prompt injection पहचानने में बेहतर होते जा रहे हैं
• web search capability उन problems की defense को कमज़ोर कर देती है जो training cutoff के बाद आई techniques पर आधारित हों
• public online events में LLM इस्तेमाल न करने के rules को अनदेखा करना आसान है और उन्हें लागू करना लगभग असंभव है
• अगर आप सामान्य problems बनाते हैं तो agents बहुत ज़्यादा solve कर लेते हैं, और अगर आप agent-hostile problems बनाते हैं तो वे इंसानों के लिए भी guessy, overengineered और अप्रिय बन जाते हैं
• ऐसे responses असली solution नहीं हैं, बल्कि सभी के लिए CTF को और ख़राब बनाते हैं

“बस adapt करो” कहने की कमियाँ

• अगर adapt करने का मतलब बेहतर tools बनाना है, तो CTF players यह पहले से करते आए हैं
• अगर adapt करने का मतलब और कठिन problems लिखना है, तो organizers भी यह पहले से आज़मा चुके हैं
• अगर adapt करने का मतलब scoreboard को AI orchestration benchmark मान लेना है, तो फिर ईमानदारी से यही कहा जाना चाहिए; यह दिखावा नहीं होना चाहिए कि पुरानी competition अब भी वैसे ही मौजूद है
• अभी के LLMs जो guessy और overengineered problems solve नहीं कर सकते, वैसी problems बनाकर भी players के पास competitive रहते हुए ज़रूरी skills सीखने का अच्छा रास्ता नहीं बचता
• कुछ और models आने के बाद शायद वह बिंदु भी बेमानी हो जाए, और security capability में LLMs की प्रगति की रफ़्तार problem design के लिए लंबे समय तक आगे बने रहना मुश्किल बना देती है

मौजूदा CTF scene पर असर

• CTFTime leaderboard अब इतिहास और मानवीय skill को लगभग reflect नहीं करता, और 2026 scoreboard पिछले वर्षों से पहचानना मुश्किल हद तक अलग दिखता है
• TheHackersCrew सहित कई बड़े और प्रतिष्ठित teams या तो खेल ही नहीं रहीं, या बहुत कम लोगों के साथ खेल रही हैं, या top 10 में पहुँचना कठिन पा रही हैं
• बिना नियमन वाली cheating काफ़ी बढ़ गई है, और Plaid CTF जैसे कुछ अच्छे CTF अब आयोजित नहीं हो रहे
• local team Emu Exploit के कई members भी ऐसा ही महसूस करते हैं; ये लोग International Cybersecurity Championship में लगातार भाग लेते हैं, bug bounty programs में top results लाते हैं, Pwn2Own में हिस्सा लेते हैं, और Black Hat जैसी conferences में बोलते हैं
• जो लोग रुचि खो रहे हैं वे spectators नहीं, बल्कि वही तरह के लोग हैं जिन्हें CTF scene पहले पैदा करता था और अपने साथ बनाए रखता था
• नुकसान सिर्फ scoreboard का नहीं, बल्कि उस ladder का है जो beginner curiosity से elite competition तक जाती थी, problem design की craftsmanship का है, और उस मानवीय एहसास का है जिसमें कोई कठिन चीज़ को गहराई से समझकर solve करता है
• मौजूदा public online CTF के लिए उस विरासत को आगे ले जाना कठिन है, और अगर बुनियादी बदलाव से इनकार किया जाए तो इस नुकसान को ईमानदारी से कहना और मुश्किल हो जाता है

आगे क्या बचाना है

• CTF और AI के आसपास बहुत कुछ commercialized हो चुका है और नियंत्रण से बाहर है, लेकिन CTF ने industry पर बेहद सकारात्मक असर डाला है
• CTF के ज़रिए कई दयालु, बुद्धिमान और उत्साही लोगों से मुलाकात हुई, और खूबसूरती से बनाए गए problems व दिलचस्प unintended solves का अनुभव मिला
• CTF community सीखने, बढ़ने और जुड़ने की शानदार जगह रही है, और competition कहीं भी जाए, इस हिस्से को खोना नहीं चाहिए
• community को साथ रहना चाहिए, अपनी passion बनाए रखनी चाहिए, और सीखते रहने के नए रास्ते बनाने चाहिए
• SecTalks, student conferences, और local meetups जैसे security-adjacent social events connection और participation बनाए रखने के अच्छे तरीके हैं
• Discord जैसी community देने वाले learning platforms भी क़ीमती resources हैं
• भले ही पहले जैसा विकल्प खोजना मुश्किल हो, CTF के आसपास बनी community आज पहले से भी ज़्यादा महत्वपूर्ण है, क्योंकि अब उसे competitive spirit को जीवित रखने के नए तरीके खोजने हैं

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Hacker News की राय

• कभी-कभी मन करता है कि विनती करूँ कि जब कोई संक्षिप्त रूप पहली बार लिखा जाए तो उसे एक बार पूरा भी लिख दिया करें। भले ही 90% पाठक उसे पहले से जानते हों, बाकी 10% इसके लिए आभारी होंगे, इसमें लगभग कोई अतिरिक्त मेहनत नहीं लगती, और लेख या विचार की पहुँच भी बढ़ती है।
  अपवाद तब है जब संक्षिप्त रूप खुद इतना मशहूर हो कि लोग उसका मतलब तो जानते हों, लेकिन यह न जानते हों कि वह मूल रूप से किन शब्दों का संक्षेप है। मुझे याद है, कंपनी ट्रेनिंग में जब मैंने “Border Gateway Protocol” सुना था, तो एक पल सोचा, फिर कहा, “अरे, BGP की बात हो रही है?”

  • जिज्ञासा है कि आप किस संक्षिप्त रूप की बात कर रहे हैं। अगर CTF की बात है, तो मुझे लगता है कि BGP की तरह इसका संक्षिप्त रूप ही पूरे लिखे गए नाम से ज़्यादा जाना-पहचाना है।
    और सामान्य तौर पर, हर लेख हर पाठक के लिए नहीं होता। अगर आप CTF पसंद करने वालों के लिए CTF पर ब्लॉग पोस्ट लिख रहे हैं, तो लक्षित पाठक के लिए CTF समझाना ज़रूरी नहीं है। आख़िरकार HN एक लिंक एग्रीगेशन साइट है, लेकिन कभी-कभी यह किसी और की बातचीत की झलक सुन लेने जैसा लगता है, जहाँ पूरा संदर्भ नहीं मिल पाता।
  • क्योंकि यह अभी सबसे ऊपर वाला कमेंट है, इसलिए लिख देता हूँ: CTF, Capture The Flag का संक्षिप्त रूप है।
    व्यक्तिगत रूप से, मैंने इस अवधारणा को इस initials-आधारित संक्षिप्त रूप से बुलाते कभी नहीं सुना। मेरे आसपास वैसे भी यह शायद ही कभी चर्चा का विषय रहा है, तो बस मेरा अनुभव यही है।
  • मुझे लगता है कई संक्षिप्त रूप ऐसे होते हैं जिनका पूरा लिखा गया रूप भी असल मायने ठीक से नहीं बताता। हाल ही में मैं किसी को CI समझा रहा था, तो उसने पूछा कि यह किन शब्दों का संक्षेप है, और तब मुझे एहसास हुआ कि Continuous Integration कहना उस व्यक्ति के लिए लगभग बेकार है जो यह समझना चाहता है कि CI वास्तव में है क्या।

• अगर ‘CTF’ की जगह ‘हाई स्कूल’ या ‘यूनिवर्सिटी’ रख दें, तो यह शिक्षा के धीमे पतन का वर्णन बन जाता है। फिलहाल ज्यादातर जगहों पर शारीरिक उपस्थिति की अनिवार्यता ही एकमात्र राहत है।
  लगता है इंसानों को बदलने वाली पाइपलाइन तो खोज ली गई है, लेकिन शिक्षा के लिए अभी उसका समाधान नहीं मिला। LLM एक शानदार शिक्षक हो सकता है, लेकिन “मेरी जगह कर दो” कहने के प्रलोभन का विरोध करना लगभग असंभव है।

  • पिछले 10 सालों में मैंने जो कुछ सीखा है, वह यही दिखाता है कि कंप्यूटर मानव शिक्षा में लगभग कोई मदद नहीं करते। हम पेन और कागज़ से लिखते समय चीज़ें बेहतर याद रखते हैं, और व्हाइटबोर्ड व कागज़ की किताबों से बेहतर सीखते हैं।
    सीधा समाधान यह है कि शिक्षा से अधिकांश computing को पूरी तरह बाहर कर दिया जाए। नीली composition book, पेंसिल और व्हाइटबोर्ड ही इंसानों को प्रशिक्षित करते हैं। calculator मददगार हो सकता है, लेकिन शायद abacus उससे बेहतर हो। AI द्वारा पैदा की जा रही recycled information का सामना करने के लिए हमें ऐसे इंसानों की ज़रूरत है जो first principles से critically सोच सकें।
  • मैं इस समय software developers के hiring interviews ले रहा हूँ, और cheating रोकने के लिए पहला चरण in-person interview कर दिया है। AI से पहले सीखने वालों और उसके बाद सीखने वालों के बीच का अंतर बहुत बड़ा है।
    3 साल के अनुभव और software degree वाला एक developer AI के बिना fizzbuzz तक नहीं लिख पाया।
  • क्या इसका मतलब यह हुआ कि “Frontier AI ने ‘हाई स्कूल’ या ‘यूनिवर्सिटी’ फ़ॉर्मैट को बर्बाद कर दिया”?
    AI को लेकर जो hype है, वह कुल मिलाकर थका देने वाली है। एक तरफ लोग ऐसे बोलते हैं जैसे मानवता का नया युग शुरू हो गया हो और हम जल्द ही पूरे ब्रह्मांड पर क़ब्ज़ा कर लेंगे, दूसरी तरफ लोग कह रहे हैं कि पूरा समाज टूट रहा है।
    खासकर शिक्षा में तो ऐसा लगता है जैसे सबने हाथ खड़े कर दिए हों और कह रहे हों कि कुछ किया ही नहीं जा सकता। समाधान सरल है। छात्रों का मूल्यांकन सामने कराए गए प्रदर्शन से कीजिए। बस। इसके अलावा जो भी “शिक्षा का पतन” है, वह AI की वजह से नहीं बल्कि किसी और कारण से है।
  • मतलब ऐसा शानदार शिक्षक जो पूरे आत्मविश्वास से अविश्वसनीय जानकारी देता हो?
  • Oxide & Friends podcast पर CS education में AI पर यह इंटरव्यू [0] काफ़ी प्रभावशाली लगा।
    बेशक Brown University CS पूरी शिक्षा व्यवस्था का प्रतिनिधित्व नहीं करता, फिर भी यह एक दिलचस्प नज़रिया है।
    [0] Episode webpage: https://share.transistor.fm/s/31855e83

• मैं इस लेख की मूल बात से सहमत हूँ, लेकिन एक चीज़ बार-बार नज़र आती रही।
  यह कहता है, “समस्या कभी यह नहीं थी कि AI मदद कर सकती है,” और फिर अगले ही तीन वाक्यों में असली समस्या AI की मदद ही बताई जाती है।
  “जो टीमें AI का इस्तेमाल नहीं कर रही थीं, वे सिर्फ़ सुविधा नहीं खो रही थीं, वे प्रतिस्पर्धा का एक धीमा संस्करण खेल रही थीं।”
  “CTF सिर्फ़ puzzles का बंडल नहीं था। वह एक सीढ़ी था।”
  “यह दावा नहीं है कि हर challenge solve हो गया। दावा यह है...”
  “जो खोया वह सिर्फ़ scoreboard नहीं है। वह ... तक जाने वाली सीढ़ी है”
  माफ़ कीजिए, लेकिन यह बात बार-बार खटकती रही। क्या सिर्फ़ मुझे ऐसा लगा?

• हाल ही में मैं एक obfuscation tool बना रहा था। मैंने model से code को deobfuscate करके उसके मूल रूप में optimize करवाया, और फिर जब तक वह ऐसा न कर सके, obfuscation tool को लगातार बेहतर करता रहा। मज़ेदार बात यह है कि इस प्रक्रिया के बाद मेरे पास एक deobfuscation-और-optimization tool भी बन गया, जो शायद ज़्यादातर commercial tools से ज़्यादा शक्तिशाली होगा।
  समाधान सिर्फ़ CTF को और कठिन बनाना है, लेकिन CTF कब इतना कठिन हो जाता है कि बहुत ज़्यादा कठिन कहलाए? शायद ‘कठिन’ CTF भी मूल रूप से इतने ‘सरल’ होते हैं कि आख़िरकार वे reasoning chain और solution की ओर brute force पर उतर आते हैं। आखिर सामने रखे हुए समाधान को छिपाने के तरीक़े भी सीमित ही होते हैं।
  या फिर शायद मानव रचनात्मकता पहले ही बहुत हद तक खर्च हो चुकी है, और वह उतनी अनंत नहीं जितनी हमने सोची थी। यह समय ही बताएगा।
  एक और विचार आया: दो flags छिपाए जाएँ, जिनमें से एक सिर्फ़ AI agent ही ढूँढ सके, और इंसान या इंसान के बनाए tools उसे न ढूँढ पाएँ।

  • दिलचस्प है। हाल ही में मैंने भी लगभग यही किया। JS obfuscation tool की सीमाओं को जितना हो सके उतना आगे धकेलने के लिए, मैंने gpt/claude से final output को बार-बार deobfuscate करवाया, और फिर gpt से ही उस deobfuscation tool को तोड़ने के लिए अपना tool बेहतर करवाया।
    क्या आपने इसे कहीं publish किया है? मेरे JS obfuscation tool के output का sample यहाँ है: https://gist.github.com/Trung0246/c8f30f1b3bb6a9f57b0d9be94d...
  • कुछ हिस्सों में बस शरीर से बाहर निकलने जैसा अनुभव माँग लीजिए, कंप्यूटर वह नहीं कर सकते। या फिर 90s की कल्पनाओं की तरह बस VR minigame डाल दीजिए।

• मैं इस लेख की भावना समझता हूँ। मेरे लिए AI ने CTF खेलना भी खराब कर दिया है और CTF challenges बनाना भी।
  सबसे ज़्यादा चिढ़ाने वाली बात यह रवैया है: “मुझे ठीक से नहीं पता, लेकिन flag यह रहा।”
  पहले जब मैं दोस्तों के साथ CTF करता था, तो हम एक challenge पर घंटों अटकते रहते थे, फिर कोई और दोस्त आकर साथ में देखता था और 30 मिनट में उसे solve कर देता था, और वही सबसे संतोषजनक learning experience होता था। आजकल दोस्त आता है, उसे clanker के पास फेंकता है, और 5 मिनट में solve हो जाता है। जब पूछो कि यह काम कैसे किया, तो हमेशा जवाब मिलता है, “पता नहीं इसने क्या किया, पर किसे फ़र्क पड़ता है? flag तो मिल गया।”
  challenges बनाते समय भी यही होता है। जब मैं write-up माँगता हूँ या पूछता हूँ कि किसी ने इसे अलग तरीके से solve किया या नहीं, तो आमतौर पर जवाब मिलता है, “पता नहीं, clanker ने solve कर दिया,” और सारा मज़ा ख़त्म हो जाता है।
  इसलिए मुझे लगता है कि यह CTF फ़ॉर्मैट सचमुच मर चुका है। मुख्य वजह इसकी तीव्र प्रतिस्पर्धात्मकता और prize money है। इस ढाँचे ने लोगों को challenges को जुगाड़ से solve करने के लिए प्रोत्साहित किया, और पहले अलग तरीके से solve करना भी creative spark का क्षण होता था, इसलिए ठीक था। लेकिन अब AI की वजह से न दिमाग चाहिए, न जुगाड़, न इंसान। जैसा कहा गया, यह pay-to-win structure बन गया है।
  मेरे हिसाब से 24/7 CTF को अब ज़्यादा ध्यान मिलेगा, क्योंकि वहाँ scoreboard उतना अहम नहीं होता और prize भी नहीं होते।

• मेटा बात है, लेकिन यह लेख मूल रूप से “The CTF scene is dead” शीर्षक से submit हुआ था और बहुत आसानी से समझ में आ रहा था। फिर अभी इसे subtitle के पहले वाक्य “Frontier AI has broken the open CTF format” में बदल दिया गया, और अब इसे समझना काफ़ी मुश्किल हो गया है। यह लगभग garden-path sentence की तरह पढ़ा जाता है।
  पहले मुझे लगा “Frontier” किसी कंपनी का नाम है और CTF कोई file format है। अगर आप Capture The Flag प्रतियोगिताओं को नहीं जानते, तो यह बदलाव मददगार नहीं है। और अगर जानते हैं, तो मुझे लगता है यह और भी खराब हो गया है।

  • मदद करे या न करे, लेकिन मुझे दूसरा शीर्षक काफ़ी ज़्यादा समझने योग्य, कम clickbait जैसा, और अधिक जानकारी वाला लगता है। भ्रम वाली बात से सहमत हूँ, लेकिन frontier इस क्षेत्र में बहुत प्रचलित शब्द है, इसलिए “frontier AI models have” लिखने से शायद समस्या हल हो जाती।
  • सहमत। समझने में एक पल लगा। शायद इसलिए कि मैंने पहली बार “frontier models” को Frontier AI के रूप में लिखा हुआ देखा। खासकर बड़े F की वजह से यह कंपनी के नाम जैसा लगता है।
  • “Frontier Model” में Frontier, 2026 तक शायद ऐसा वैध शब्द होगा जिसे जानना चाहिए। यह लेखक का बनाया हुआ या मनमाना चुना गया शब्द नहीं, बल्कि इस क्षेत्र में आम तौर पर इस्तेमाल होने वाला शब्द है।
  • लेख में कहीं भी CTF की परिभाषा नहीं दी गई, और यहाँ ऊपर के कमेंट्स में भी नहीं। इसलिए मैंने छोड़ दिया।
    बुनियादी नियम यही है कि किसी भी संक्षिप्त रूप को पहली बार इस्तेमाल करते समय परिभाषित किया जाए।
  • लोग हमेशा thread को hijack करके शीर्षक की बात क्यों करने लगते हैं? ज़्यादातर लेखों के शीर्षक खराब होते हैं। बस downvote कीजिए और आगे बढ़िए।

• ऐसी चीज़ें competitive programming के दूसरे रूपों में भी हो रही हैं। आधुनिक AI के पास शीर्ष स्तर के इंसानों के बराबर problem-solving क्षमता है, और अगर AI को आसानी से ban नहीं किया जा सकता, तो प्रतियोगिताएँ AI agents के नियंत्रण में चली जाएँगी।
  code golf में training data बहुत कम है, इसलिए मुझे लगा था वहाँ ज़्यादा समय लगेगा, क्योंकि वह और niche क्षेत्र है। लेकिन वहाँ भी AI विशेषज्ञ इंसानों की बराबरी करने लगी है। golf मेरा सबसे पसंदीदा programming puzzle type है, इसलिए यह दुखद है।
  AI की problem-solving क्षमता कितनी आगे आ गई है, यह सचमुच चौंकाने वाला है।

• https://en.wikipedia.org/wiki/Capture_the_flag_(cybersecurit...
  अभी इसमें AI का ज़िक्र नहीं है, लेकिन अगर AI प्रतियोगिताओं पर बढ़ते हुए वर्चस्व जमाती रही, तो शायद यह जल्द बदल जाएगा।

  • CTF में AI का इस्तेमाल करना, 100-yard dash में अच्छा करने के लिए कार इस्तेमाल करने जैसा है।

• यह सिर्फ़ CTF की बात नहीं है। मुझे पूरा यक़ीन है कि Ludum Dare जैसे game jams या hackathons में programmer की भूमिका अब व्यावहारिक रूप से समाप्त हो चुकी है।

• competitive programming की दुनिया में हमेशा offline contests रहे हैं, और AI के बाद उनकी अहमियत और बढ़ गई है। वैसे भी वे पहले से अधिक निष्पक्ष हुआ करते थे। अगर CTF को बचना है, तो शायद उसे यही रणनीति अपनानी होगी।
  इससे आगे बढ़कर, ऐसा भी किया जा सकता है कि कंप्यूटर में पहले से मौजूद चीज़ों की अनुमति हो, लेकिन उसके आगे कुछ नहीं। उदाहरण के लिए, कुछ competitive programming contests कागज़ी reference material की असीमित अनुमति देते हैं। CTF में उससे कहीं अधिक चीज़ों की ज़रूरत होगी, इसलिए electronic material की आवश्यकता पड़ेगी।