换新东家已经快 8 年了，公司给我们做的网安培训也花了快小十万了吧。但直到今年才略微开窍，一方面可能是因为每年就突击一两周，训练密度太低；一方面也是因为这个行业的培训老师都是野路子，凝练总结能力太差——这么说太刻薄了些，可事实就是他们连文档都写不明白，能指望他们清晰地阐述方法论？！🤣🤣🤣。
0. 入门
网安的竞赛一般分为几大方向：
- web，网站漏洞利用、网络流量解析；
- re，reverse，逆向；
- crypto，加解密；
- pwn，系统漏洞利用；
- misc，杂项（如隐写、取证等）；
今年来还有 mobile、AI 等方向。
错错错❌❌❌。虽然每个 CTF 老师都是这么带入门的，但这种分类之后让菜鸟感到割裂、困惑。这些方向只是表象，也是人为的复杂化，对把握网安的核心逻辑毫无帮助。理解网安的核心逻辑，需要我们从时间 & 空间两个维度上「双管齐下」。
1. 杀伤链（Cyber Kill Chain）——理解攻击时序的重要
这是 Lockheed Martin 公司提出来的一套方法论，但原理论有点像 OSI 七层模型，我想把它简化为 TCP/IP 那样的四层模型：
对于初学者来说，没必要区分得这么精细，重要的就三步：
- 踩点，即通过搜索🔍 & 锁定🔒（Find & Fix），识别系统最脆弱的突破口——攻击面；
- 突防，即突破边界（break boundary），拿下立足点（foothold）/ 突破口（initial access）；
- 接管，即实现持续地控制；
当然，也可以稍微细分一下：
| no. | 攻击阶段 | Attack Phase | 目标 |
|---|---|---|---|
| 1⃣️ | 踩点 | 通过搜索🔍 & 锁定🔒（Find & Fix），识别系统最脆弱的突破口——攻击面； | |
| 1.1 | 侦查 | Reconnaissance | 搜集可访问的攻击入口； |
| 1.2 | 组装武器 | Weaponization Build | |
| 2⃣️ | 突防 | 突破边界（break boundary），拿下立足点（foothold）/ 突破口（initial access）； | |
| 2.1 | 投掷攻击载荷 | Delivery | |
| 2.2 | 击发 / 漏洞利用 | Exploitation | |
| 3⃣️ | 接管 | 实现持续控制； | |
| 3.1 | 植入 / 驻留 | Installation | 提升权限（Privilege Escalation），以接触到更多系统。 |
| 3.2 | 回连 / 建立 C2 channel | Command & Control | |
| 3.3 | 收割 | Actions on Objectives |
这里面有一个重要且极容易被忽视的点是——时序。为什么在攻防中时序异常重要？我们可以把它视作攻防这个战场上的「红绿灯」。红绿灯是用来精密调控交通流量，而攻击时序信息可以精准分割攻击 / 排查区域，让我们迅速收缩主攻方向。
2. 漏斗模型——搜索空间的通用策略
其实攻防的每个阶段，都存在一个相同的套路，即一个不断缩小攻击 / 排查范围的过程。我们可以称之为「漏斗模型」。
具体怎么筛选呢？基于「攻击时点」是一个常见的方法。这也是为什么「找出第一次攻击得手的时点」这么重要。
当然，现在的我们依然是「做过的题目才有可能复现，没做过的那是一定不会」，尚不具备泛化 / 迁移能力。我们还需要一些具体的、术层面的微观通用技巧。
这样的技巧存在吗？存在的，因为所有攻防技巧只有一个核心问题——加解密。
3. 翻箱倒柜找钥匙🔑——通用微观策略
我们以 web 流量解析为例，Alice 想把东西悄默默给到 Bob ：
- 商定私有加密协议🔐（一定要赶在流量加密前解密，这是我们破解加密流量的唯一机会）；
- 加密通讯；
同样，这个思路也适用于 re ——找到套壳代码在内存展开的那一瞬，剩下的迎刃而解。
回过头再看 web、re、crypto、pwn、misc 是否更清晰了一些呢？当然，强化不同的方向也还是要抓住起核心模型的，比如 Linux 文件的三种权限。
4. α & β——宏观之上，已知 🆚 未知
其实，我们还可以进一步抽象：网络攻防的手法无外乎两种—— α & β 。
- β，就是建立基线；
- α，就是 0 day ；
但还不够，现在我们依然面临和加解密相同的难题——时间不够。
5. 如何系统化训练？
5.1.训练方法上—— 一个靶机🎯做三遍
既然知道了一个完整的攻击流程，那么练习——也就是做靶机🎯——时也应该遵循这个完整套路才能习得网络攻击的核心逻辑。即需要把每一个靶机🎯做上三遍——渗透（即以攻击者视角）做上一遍 ➡️ 应急响应（即以防守者视角）做上一遍 ➡️ 最后做一遍加固，看之前的攻击方法还好不好使（也可以理解为做数学题时的验算）。
这样做上几个靶机，也就建立起攻击链条的宏观视野。但这时还是感到很零碎，为什么要选择这个攻击点，而非那些攻击点？……
为什么强调「一个靶机🎯做三遍」？是为了从不同角度观察同一事物！比如：不要看到别人的 writeup 上写的用 A 工具，就只知道用 A 工具复现一下。要问「为什么不用 B 工具？」。更重要的是，A、B、C……工具按照「操控粒度」如何排序？哪些能够提供原子级的操控？哪些只能提供「捆」的操作（自动化程度越高，依赖的假设也越多，可泛化适配的场景越少）？……当我们遇到一个问题，手里有一整个武器库，还能知道首选 A，不行换 B，再不行换 C……，这才算是「吃透了这个问题场景」。
只有以体系才能对抗体系。我们需要做好两方面准备：脚本上的准备 & 知识上的储备（即 tools & ideas 的两手准备）。
5.2. 框架脚本🤖️ / workflow
为什么不借用别人的攻防框架，有必要非要建立自己的框架脚本（或是形成自己的 workflow ）吗？「心灯不借他人火，自照乾坤步步明」，集成一定要由自己来搭建，以后再逐步替换为成熟组件。
同时，强调「脚本化」，是为了更快的「复用」。「操作」是不能复用的，能复用的是「脚本」。更有利的是，在 LLM 的助力下，可以更简单、更省力地让 LLM 帮我们填充攻防框架的「血肉」。可以说，以前需要长期积累 & 海量精力投入的事情，今天都有了实现的可能，实现难度、实现成本陡然下降。
同时，脚本化还能「并行」＋「减少攻击痕迹」。总之，好处多多。
5.3. 笔记📝
5.3.1. 检验笔记做得好不好的标准——可复现
做笔记的标准就是「可复现」——可人工复现 & 能让机器复现（即纳入框架脚本）。
5.3.2. 做笔记 = 记录 + 索引
不管何种形式的笔记，本质上就是我们的「第二大脑🧠」。∴它也有着「记忆 + 回忆 / 提取」这个过程。重点是「提取」，记录也必须围绕「便于提取」这个目标服务。
也许用「播种」来形容「记录」更贴切，我们记录的目的不是单单记录下来，而是建立一个主题，以便今后和这个主题相关的信息、知识、智慧能够得以附着。既然是播种，那么就得经常「浇水」——围绕这个讨论的主题相互勾连，也可以理解为「将未知问题规约 / 转化为已知解决方案」。
其实，目标也不是做笔记或是搭建 workflow，而是形成 context ——译作「环境」？读书的时候，学校往往强调学习对象的定义是什么，这是从内部结构去定义；但往往忽略了从外部（与其他概念的交互、所处的结构洞……）去定义。而将一个事物从内、外两个方面都定义清楚了，这才是真正学明白了。
∴我们可以把培养学习习惯看做「三步走」——学会做笔记 → 形成 workflow（即教会机器如何应对）→ 搭建 context 。
6. 如何提高泛化 / 迁移能力？
……
