На GitHub опубликовано краткое пособие по взлому сетей Wi-Fi

На GitHub опубликовано краткое пособие по взлому сетей Wi-Fi

На GitHub опубликовано краткое пособие по взлому сетей Wi-Fi

Участник сообщества GitHub brannondorsey опубликовал краткое пособие, в котором рассматривается способ взлома сетей Wi-Fi, которые защищены слабыми паролями. Автор утверждает, что опубликованная информация поможет пользователям проверить безопасность собственных сетей.

Описанная brannondorsey атака полностью пассивна, поэтому невозможно определить, что вы именно взламываете пароль, а не просто используете его для подключения. Также эксперт для ускорения процесса предлагает дополнительную атаку деаутентификации, описанную в конце опубликованного материала.

Специалист призывает использовать его руководство исключительно в ознакомительных целях, либо же ля проверки безопасности собственных сетей. За любое незаконное использование его метода автор не готов отвечать.

Напомним, что в прошлом году стало известно об эксплойте KRACK, который использует уязвимости в безопасности Wi-Fi и может позволить злоумышленникам перехватить трафик между компьютерами и точками доступа.

Эксплойт использует несколько уязвимостей в протоколе безопасности WPA2, являющимся популярной схемой аутентификации, используемой для защиты личных и корпоративных сетей Wi-Fi.

Позже эксперты опубликовали инструмент, осуществляющий проверку, уязвима ли та или иная точка доступа Wi-Fi для эксплойта KRACK.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru