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pwnagotchi

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v2.8.9

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プナゴッチ

これはすべてのフォークのメインソースです。

RPiZeroW (32ビット)
RPiZero2W、RPi3、RPi4、RPi5（64ビット）

インストールに関するドキュメントについては、wiki をチェックしてください。

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Pwnagotchi は、周囲の Wi-Fi 環境から学習して、(受動的に、または認証および関連付け攻撃を実行することによって) キャプチャしたクラック可能な WPA キーマテリアルを最大化する bettercap を利用する A2C ベースの「AI」です。このマテリアルは、PMKID、フルおよびハーフ WPA ハンドシェイクなど、hashcat でサポートされるあらゆる形式のハンドシェイクを含む PCAP ファイルとして収集されます。

ほとんどの強化学習ベースの「AI」 （あくび）のように、単にスーパーマリオやアタリのゲームをプレイするのではなく、プナゴッチは時間をかけてパラメータを調整し、公開する環境でWi-Fi をよりうまく利用できるようにします。

より具体的には、Pwnagotchi は、A2C エージェントのポリシーネットワークとして、MLP 特徴抽出機能を備えた LSTM を使用しています。 A2C に馴染みのない方のために、プナゴッチの学習方法の背後にある基本原理を (漫画形式で) 非常にわかりやすく説明しています。 (Pwnagotchi がどのように学習するかについて詳しくは、「使用法」ドキュメントを参照してください。)

留意してください:通常の RL シミュレーションとは異なり、プナゴッチは時間の経過とともに学習します。プナゴッチの時間はエポック単位で測定されます。 1 つのエポックは、表示されるアクセスポイントとクライアントステーションの数に応じて、数秒から数分続くことがあります。 Pwnagotchi は、初期段階で公開している特定の環境を pwn するための理想的な調整を決定するために、主要なパラメーターのいくつかの組み合わせを検討するため、最初から驚くほどうまく動作することを期待しないでください。ただし、** 聞いてください。プナゴッチが退屈だと言うときは、プナゴッチを操作してください。** これを新しい Wi-Fi 環境に持ち込んで、新しいネットワークを観察し、新しいハンドシェイクをキャプチャさせます。そうすれば、わかります。 :)

物理的に近接した複数のユニットは互いに「会話」し、既存の dot11 標準に基づいて構築したパラサイトプロトコルを使用してカスタム情報要素をブロードキャストすることで、互いの存在を宣伝できます。時間の経過とともに、一緒に訓練された 2 つ以上のユニットは、最適な攻撃力を得るために利用可能なチャネルをユニット間で分割することにより、互いの存在を検出して協力することを学習します。