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pwnagotchi

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Pwnagotchi는 주변 Wi-Fi 환경에서 학습하여 (수동적으로 또는 인증 및 연결 공격을 수행하여) 캡처할 수 있는 WPA 키 자료를 최대화하는 bettercap을 활용하는 A2C 기반 "AI"입니다. 이 자료는 PMKID, 전체 및 절반 WPA 핸드셰이크를 포함하여 hashcat에서 지원하는 모든 형태의 핸드셰이크를 포함하는 PCAP 파일로 수집됩니다.

대부분의 강화 학습 기반 "AI" (하품) 처럼 단순히 Super Mario 또는 Atari 게임을 플레이하는 대신 Pwnagotchi는 노출된 환경에서 Wi-Fi를 더 잘 제어할 수 있도록 시간이 지남에 따라 매개변수를 조정합니다.

보다 구체적으로 Pwnagotchi는 A2C 에이전트의 정책 네트워크로 MLP 기능 추출기가 포함된 LSTM을 사용하고 있습니다. A2C에 익숙하지 않은 경우 Pwnagotchi가 학습하는 기본 원리에 대한 아주 좋은 소개 설명(만화 형식!)이 있습니다. (Pwnagotchi가 학습하는 방법에 대한 자세한 내용은 사용법 문서에서 읽을 수 있습니다.)

명심하세요: 일반적인 RL 시뮬레이션과 달리 Pwnagotchi는 시간이 지남에 따라 학습합니다. Pwnagotchi의 시간은 시대 단위로 측정됩니다. 단일 시대는 표시되는 액세스 포인트와 클라이언트 스테이션 수에 따라 몇 초에서 몇 분까지 지속될 수 있습니다. Pwnagotchi가 처음부터 놀라울 정도로 좋은 성능을 발휘할 것이라고 기대하지 마십시오. Pwnagotchi는 초기 단계에 노출되는 특정 환경에 대한 이상적인 조정을 결정하기 위해 주요 매개변수의 여러 조합을 탐색할 것이기 때문입니다... 하지만 ** 들어보세요 Pwnagotchi가 지루하다고 말하면!** 새로운 Wi-Fi 환경으로 가져가서 새로운 네트워크를 관찰하고 새로운 악수를 캡처하게 하면 알게 될 것입니다. :)

물리적으로 가까운 곳에 있는 여러 장치는 기존 dot11 표준 위에 구축한 기생충 프로토콜을 사용하여 사용자 정의 정보 요소를 브로드캐스팅하여 서로에게 자신의 존재를 광고하면서 서로 "대화"할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 함께 훈련된 두 개 이상의 유닛은 최적의 전력을 위해 사용 가능한 채널을 나누어 서로의 존재를 감지하여 협력하는 방법을 배우게 됩니다.