文章总结： CyberSec是一套面向渗透测试与OSCP备考的Obsidian知识库模板，提供从CTF赛题、证书靶机到工具速查、AI辅助分析等12大目录结构，配套Python脚本实现YAML头批量补全、AI自动标签、耗时计算及大文件拆分，开箱即用并可无缝迁移旧笔记，通过Dataview仪表盘实时追踪学习进度与技能树，显著提升知识沉淀与复盘效率。 综合评分： 88 文章分类： 渗透测试,安全工具,安全建设,AI安全,实战经验
CyberSec：适用于黑阔糕手的Obsidian知识库
原创
泷羽Sec静安
泷羽Sec-静安
2026年1月12日 16:24 云南
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视频详情
📖 CyberSec Knowledge Base 使用手册
1. 📂 知识库结构与配置建议
目录结构概览
CyberSec-Knowledge-Base/
├── 00-Inbox/ # 📥 [收件箱] 临时存放、未分类的笔记
│ └── 待整理笔记.md
│
├── 00-Dashboard/ # 📊 [指挥中心] 你的 Dataview 核心区域
│ ├── 00-Main-Dashboard.md # 全局总览
│ ├── 01-CTF/
│ │ ├── 🚩CTF_学习进度追踪.md # (原 Dashboard 文件)
│ │ └── CTF-技能树评估.md
│ └── 02-Certifications/
│ ├── 🛡️OSCP_备考作战指挥中心.md # (原 备考计划.md，含 Mermaid 图)
│ ├── 📅OSCP_每日学习日志.md # (拆分后的日志)
│ ├── 📚OSCP_教材与课程进度.md # (拆分后的进度)
│ └── 🎯OSCP_靶场练习清单.md # (拆分后的清单)
│
├── 01-CTF/ # 🚩 [竞赛实战]
│ ├── 01-Competitions/ # 真实比赛复盘
│ │ └── 2024-DASCTF/
│ ├── 02-Practice/ # 日常练习 (按题型分类或按照平台分类)
│ │ ├── 01-Web/ # (放入你的 Web 题目 WP)
│ │ ├── 02-Pwn/
│ │ ├── 03-Crypto/
│ │ ├── 04-Reverse/
│ │ └── 05-Misc/
│ └── 03-Resources/ # 字典、比赛网址导航
│
├── 02-Certifications/ # 📜 [证书攻关]
│ └── 01-OSCP/
│ ├── 01-Study-Notes/ # PEN-200 课程笔记
│ └── 02-Practice-Labs/ # 🎯 靶机 WP (自动化脚本扫描的目标目录)
│ ├── 01-Windows-AD/ # AD 域靶场 (Forest, GOAD)
│ ├── 02-PG-Practice/
│ ├── 03-PG-Play/
│ └── 04-OSCP-Like/
│
├── 03-Knowledge/ # 🧠 [核心知识库] (新) 原理与漏洞分析
│ ├── 01-Web-Security/ # SQLi, XSS, SSRF 原理
│ ├── 02-System-Security/ # 提权原理, AD 机制
│ └── 05-CVE-Analysis/ # 历史 CVE 复现归档
│
├── 04-Tools/ # 🛠️ [工具手册] (新) 安装与使用参数
│ ├── 01-Recon/ # Nmap, FFUF, Gobuster 备忘
│ ├── 02-Exploitation/ # Burp, Metasploit, SQLMap
│ └── 03-Post-Exploitation/ # Ligolo, Mimikatz, Chisel
│
├── 05-Scripts/ # 💻 [代码仓库]
│ ├── 00-Maintenance/ # 🔧 [维护脚本] (原迁移脚本存放处)
│ │ ├── add_yaml_header_OSCP.py
│ │ ├── ai_analyze_wp_OSCP.py
│ │ └── auto_time_OSCP.py
│ ├── 01-Recon/ # 自己写的扫描脚本
│ ├── 02-Exploitation/ # 也就是 Exp
│ └── 04-Shells/ # 常用 Webshell/反弹Shell 脚本
│
├── 06-Cheatsheets/ # 📝 [速查表] (高频使用的 One-Liner)
│ ├── Reverse-Shell-大全.md
│ ├── 文件传输命令速查.md
│ ├── Linux提权Checklist.md
│ └── Windows提权Checklist.md
│
├── 07-Methodologies/ # 🗺️ [方法论] SOP 与 攻击链
│ ├── 01-Pentest-Lifecycle/
│ └── 02-OSCP-Workflow/ # OSCP 考试生存指南
│
├── 08-AI-Prompts/ # 🤖 [AI 咒语]
│ ├── CTF-Code-Audit.md
│ └── OSCP-Report-Helper.md
│
├── 09-Resources/ # 📚 [外部资源]
│ └── 02-Target-Platforms.md # 靶场地址整理
│
├── 10-Templates/ # 📄 [模板] (Templater 核心)
│ ├── Template-CTF-Writeup.md
│ ├── Template-OSCP-Machine.md
│ └── Template-Daily-Log.md
│
├── 11-Mind-Maps/ # 🧠 [思维导图] (Canvas)
│
├── 12-Archived/ # 🗄️ [归档]
│
└── 99-Attachments/ # 📎 [附件]
├── Images/ # 截图存放处
└── Files/ # 样本、PDF
⚙️ 关键设置 (必做)
如果你不使用在线图床而使用本地图片的话，为了确保图片和链接不混乱，请在 Obsidian 中进行以下设置：
- 1. 附件位置：
- •
Settings->Files & Links->Default location for new attachments - • 选择：In subfolder under specified folder
- • 路径填写：
99-Attachments/Images
- 2. 模板设置 (如果使用 Templater 插件)：
- •
Settings->Templater->Template folder location - • 路径填写：
10-Templates
2. 🚀 日常使用流程
🚩 记录 CTF 题目
- 1. 进入
01-CTF/01-Competitions/或01-CTF/02-Practice/下的对应分类文件夹（如Web）。 - 2. 新建文件，命名为题目名称（例如
EasySQL）。 - 3. 按下
Alt+E(需配置 Templater 快捷键) 或点击侧边栏模板图标。 - 4. 选择
CTF普通模板模板。 - 5. 在 YAML 区域填写关键信息（如
tech_tags,difficulty），正文记录解题思路。
🎯 记录 OSCP 靶机
- 1. 进入
02-Certifications/OSCP/02-Practice-Labs/下的对应平台文件夹（如ProvingGrounds）。 - 2. 新建文件，命名为靶机名称（例如
HTB-Lame）。 - 3. 插入模板
OSCP官方靶场。 - 4. 关键步骤：
- • 确保 YAML 中的
source: OSCP不被修改（这是 Dashboard 统计的依据）。 - • 打通靶机后，将
status改为已完成。 - • 填写
time_spent(如 “2小时30分钟”) 以激活耗时分析。
📊 查看仪表盘
- • 直接打开
00-Dashboard文件夹下的任意 Dashboard 文件，数据会自动刷新。 - • 如果数据未更新，请检查笔记的 YAML 头部（Frontmatter）格式是否正确。
3. 🛠️ 迁移脚本使用指南
如果你有大量旧的 Markdown 笔记需要迁移到这个新知识库，可以使用 05-Scripts/迁移脚本 中的自动化工具。这些脚本可以自动识别文件内容、添加 YAML 头部、计算耗时，甚至调用 AI 进行自动分类。
准备工作
-
1. 安装 Python 3.x。
-
2. 安装依赖库（如果在脚本开头有 import 非标准库）：
Bash
pip install openai
- 3. (可选) 如果使用 AI 分析功能，请打开对应脚本 (
ai_analyze_wp_*.py) 填入你的 DeepSeek API Key。
脚本清单与用法
1️⃣ add_yaml_header_OSCP.py (OSCP 批量头处理)
功能：批量为 OSCP 靶机笔记添加标准 YAML 头部。
- • 自动识别：平台 (HTB/PG)、系统 (Win/Lin)、创建时间。
- • 耗时计算：自动计算
创建时间到最后修改时间的差值填入time_spent。
使用示例：
Bash
# 预览模式（推荐先试运行，不修改文件）
python add_yaml_header_OSCP.py -d "你的旧笔记目录/OSCP" --dry-run
# 正式执行（处理整个目录）
python add_yaml_header_OSCP.py -d "你的旧笔记目录/OSCP"
# 仅处理单个文件
python add_yaml_header_OSCP.py -f "你的旧笔记目录/OSCP/Legacy.md"
2️⃣ add_yaml_header_CTF.py (CTF 批量头处理)
功能：与 OSCP 脚本类似，但生成的 YAML 字段适配 CTF 模板（包含 tech_category, competition 等）。
使用示例：
Bash
# 批量处理 CTF 目录
python add_yaml_header_CTF.py -d "你的旧笔记目录/CTF/Web"
3️⃣ ai_analyze_wp_OSCP.py (AI 智能填充 – OSCP)
功能：调用 DeepSeek AI 阅读你的 Writeup，自动识别并填充以下字段：
- •
tech_tags: 技术标签（如 SUID提权, SQL注入） - •
vulnerabilities: 具体漏洞 - •
rating: 靶机质量评分 - •
learning_value: 学习价值
使用示例：
Bash
# 需先在脚本内配置 API_KEY
# 智能分析整个目录（会跳过已填充的文件）
python ai_analyze_wp_OSCP.py -d "02-Certifications/OSCP/02-Practice-Labs"
# 强制重新分析指定文件
python ai_analyze_wp_OSCP.py -f "Target-Machine.md" --force
4️⃣ ai_analyze_wp_CTF.py (AI 智能填充 – CTF)
功能：类似 OSCP AI 脚本，但专注于 CTF 题目分析。
- • 自动识别题目类型 (Web/Crypto/Pwn…)
- • 自动评估难度 (简单/中等/困难)
使用示例：
Bash
# 智能分析 CTF 练习目录
python ai_analyze_wp_CTF.py -d "01-CTF/02-Practice"
5️⃣ divis.py (大文件拆分)
功能：如果你以前习惯把所有靶机写在一个大文件里（例如 VulnHub合集.md），这个脚本可以按 ## 二级标题 将其拆分为多个独立文件，并自动复制 YAML 头。
使用示例：
Bash
# 预览拆分结果
python divis.py "VulnHub合集.md"
# 执行拆分到指定目录
python divis.py "VulnHub合集.md" -o "02-Practice-Labs/VulnHub" --no-preview
6️⃣ auto_time_OSCP.py (高级时间计算)
功能：如果你的笔记里没有元数据时间，但包含图片或者 Mermaid 甘特图，这个脚本可以：
- • 从Mermaid 甘特图中提取精确的开始/结束时间。
- • 或者通过扫描文中第一张和最后一张图片的时间戳（支持阿里云OSS链接格式），计算真实的打靶耗时。
使用示例：
Bash
# 自动模式（优先尝试 Mermaid，其次图片，最后文件系统时间）
python auto_time_OSCP.py "Target.md"
# 强制使用 Mermaid 模式
python auto_time_OSCP.py "Target.md" --mode oscp
⚠️ 迁移注意事项
- 1. 备份！备份！备份！ 在运行任何批量修改脚本前，请务必备份你的笔记库。
- 2. 路径格式：Windows 用户在使用路径时，建议使用双引号包裹，或者将反斜杠
\替换为正斜杠/。 - 3. 脚本位置：建议将终端当前目录切换到
05-Scripts/迁移脚本后再运行命令，方便引用。
仓库文件获取方式
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