Friend or Foe – The Impact of ChatGPT on Capture the Flag Competitions
Notice bibliographique
Résumé
ChatGPT, an artificial intelligence (AI)-based chatbot, has taken the world by storm since the technology’s release to the public in November 2022. The first reactions were awe and amazement as ChatGPT presented the capability to instantly respond to various text-based questions following a conversational approach. However, it is ChatGPT’s ability to complete more advanced tasks, such as supplying source code to programming-related questions or generating complete articles focusing on a specific topic, which has caused eyebrows to be raised. The capabilities offered by ChatGPT, fuelled by popularity and easy accessibility, have introduced several new challenges for the academic sector. One such challenge is the concept of AI-assisted cheating, where students utilise chatbots, such as ChatGPT, to answer specific questions or complete assignments. Although various research studies have explored the impact of ChatGPT on university education, few studies have discussed the influence of ChatGPT on Capture the Flag (CTF) competitions. CTF competitions offer a popular platform to promote cybersecurity education, allowing students to gain hands-on experience solving cybersecurity challenges in a fun but controlled environment. The typical style of CTF challenges usually follows a question-answer format, which offers students the ideal opportunity to enlist the assistance of ChatGPT. This paper investigates the ability of ChatGPT to assist and aid students in solving CTF challenges. The exploratory study involves past CTF challenges across various categories and the questioning of ChatGPT in an attempt to solve the challenges. The outcome of the study reveals that although ChatGPT can assist students with challenges during CTF competitions, the assistance that can be offered is minimal. Instead of producing answers to CTF challenges, ChatGPT can merely offer insight or guidance regarding the questions asked.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».