Interroger le mentor local
L’application FastAPI se connecte à Ollama pour la local inference et les indices guidés.
CyberGuide-AI
Mieux questionner. Mieux comprendre.
Une plateforme CTF qui réunit pratique guidée et mentor IA local.
QuestionnerPratiquerComprendre
ÉTUDE D’ARCHITECTURE · ILLUSTRATION
Un indice est une étape, pas l’arrivée.
Parcours illustratif composé à partir des fonctionnalités documentées. Ce n’est ni une capture d’écran ni une conversation générée.
Explorer le challenge
L’apprenant analyse un challenge CTF et soumet un flag. Aucun résultat ni taux de réussite n’est inventé ici.
Garder une trace du parcours
Le suivi persistant et les writeups permettent de revenir sur le travail ; les mises à jour WebSocket alimentent le leaderboard.
L’IA accompagne l’apprentissage. Le guidage, les soumissions et la progression restent des fonctions distinctes.
Lire la source ↗01 / La question
Apprendre la sécurité demande de pouvoir chercher, pas seulement recevoir une réponse. Comment un assistant local peut-il accompagner l’apprenant dans une expérience réunissant défis et progression ?
02 / Contribution au projet
Un projet scolaire associant challenges CTF et mentor Ollama à un backend FastAPI. Le dépôt décrit des rôles frontend, backend et IA sans attribution individuelle vérifiée ; cette étude présente l’implémentation du projet.
03 / Dans l’implémentation01 02 03
Pratiquer en contexte
Comptes, suivi des challenges, soumission de flags et writeups relient les étapes d’apprentissage. SQLite conserve les données des utilisateurs et des défis.
Interroger un mentor local
Ollama fournit la local inference. Des prompts et walkthroughs guident l’assistant ; le modèle est configurable.
Relier la plateforme
JWT authentication et contrôles administrateur accompagnent événements et leaderboard mis à jour via WebSocket. Docker Compose relie application et service de modèle local.
04 / Périmètre & enseignements
Plateforme pédagogique sans deployment en production vérifié. Le premier compte devient administrateur et les sessions de chat restent en mémoire du processus. Le README présente des modèles par défaut différents selon les sections ; aucun modèle fixe n’est donc annoncé ici. Qualité et ressources dépendent du modèle choisi.