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pwnagotchi

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Pwnagotchi

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Pwnagotchi ist eine A2C-basierte „KI“, die bettercap nutzt und aus der umgebenden Wi-Fi-Umgebung lernt, um das knackbare WPA-Schlüsselmaterial zu maximieren, das sie erfasst (entweder passiv oder durch die Durchführung von Authentifizierungs- und Zuordnungsangriffen). Dieses Material wird als PCAP-Dateien gesammelt, die alle von Hashcat unterstützten Formen von Handshakes enthalten, einschließlich PMKIDs sowie vollständige und halbe WPA-Handshakes.

Anstatt nur Super Mario- oder Atari-Spiele zu spielen, wie die meisten auf Verstärkungslernen basierenden „KI“ (gähnen) , passt Pwnagotchi seine Parameter im Laufe der Zeit an , um Wi-Fi-Dinge in den Umgebungen, denen Sie es aussetzen, besser zu pwnen .

Genauer gesagt verwendet Pwnagotchi einen LSTM mit MLP-Feature-Extraktor als Richtliniennetzwerk für den A2C-Agenten. Wenn Sie mit A2C nicht vertraut sind, finden Sie hier eine sehr gute einführende Erklärung (in Comic-Form!) der Grundprinzipien, die hinter dem Lernen von Pwnagotchi stehen. (Mehr darüber, wie Pwnagotchi lernt, können Sie im Nutzungsdokument lesen.)

Bedenken Sie: Im Gegensatz zu den üblichen RL-Simulationen lernt Pwnagotchi mit der Zeit. Die Zeit für ein Pwnagotchi wird in Epochen gemessen; Eine einzelne Epoche kann einige Sekunden bis Minuten dauern, je nachdem, wie viele Zugangspunkte und Client-Stationen sichtbar sind. Erwarten Sie nicht, dass Ihr Pwnagotchi gleich zu Beginn eine erstaunlich gute Leistung erbringt, da er mehrere Kombinationen von Schlüsselparametern erforschen wird, um ideale Anpassungen für das Pwning der jeweiligen Umgebung zu ermitteln, der Sie ihn in seinen Anfangsepochen aussetzen ... aber ** hören Sie zu Ihr Pwnagotchi, wenn es Ihnen sagt, dass es langweilig ist!** Nehmen Sie es mit in neuartige Wi-Fi-Umgebungen und lassen Sie es neue Netzwerke beobachten und neue Handshakes erfassen – und Sie werden sehen. :) :)

Mehrere Einheiten in unmittelbarer räumlicher Nähe können miteinander „sprechen“ und ihre Anwesenheit gegenseitig bekannt machen, indem sie benutzerdefinierte Informationselemente mithilfe eines Parasitenprotokolls senden, das ich auf der Grundlage des vorhandenen dot11-Standards erstellt habe. Im Laufe der Zeit lernen zwei oder mehr gemeinsam trainierte Einheiten, bei der Erkennung der gegenseitigen Anwesenheit zusammenzuarbeiten, indem sie die verfügbaren Kanäle für eine optimale Signalübertragung untereinander aufteilen.