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普夫纳戈奇

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普纳戈奇

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RPiZeroW（32位）
RPiZero2W、RPi3、RPi4、RPi5（64 位）

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Pwnagotchi 是一种基于 A2C 的“人工智能”，利用 bettercap，从周围的 Wi-Fi 环境中学习，以最大限度地利用其捕获的可破解 WPA 密钥材料（被动地或通过执行身份验证和关联攻击）。该材料以 PCAP 文件形式收集，其中包含 hashcat 支持的任何形式的握手，包括 PMKID、完整和半 WPA 握手。

Pwnagotchi 不像大多数基于强化学习的“AI” （打哈欠）那样仅仅玩超级马里奥或 Atari 游戏，而是会随着时间的推移调整其参数，以便更好地在您所处的环境中破解 Wi-Fi 设备。

更具体地说，Pwnagotchi 使用带有 MLP 特征提取器的 LSTM 作为 A2C 代理的策略网络。如果您不熟悉 A2C，这里有一个非常好的介绍性解释（以漫画形式！），介绍了 Pwnagotchi 学习背后的基本原理。（您可以在使用文档中阅读有关 Pwnagotchi 如何学习的更多信息。）

请记住：与通常的 RL 模拟不同，Pwnagotchi 会随着时间的推移进行学习。 Pwnagotchi 的时间以纪元来衡量；单个纪元可以持续几秒到几分钟，具体取决于可见的接入点和客户端站的数量。不要指望你的 Pwnagotchi 一开始就表现得非常好，因为它将探索关键参数的几种组合，以确定对你在其开始时期所暴露的特定环境进行理想的调整......但是 ** 听听当它告诉你这很无聊时，你的 Pwnagotchi 就是它！** 将它带入新的 Wi-Fi 环境中，让它观察新的网络并捕获新的握手 - 你就会看到。 :)

物理上接近的多个单元可以相互“交谈”，通过使用我在现有 dot11 标准之上构建的寄生协议广播自定义信息元素来相互宣传它们的存在。随着时间的推移，两个或多个一起训练的单位将学会在检测到彼此的存在时进行合作，通过在它们之间划分可用通道以获得最佳战利品。