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

ИИ научился восстанавливать увиденные человеком изображения по данным МРТ

Учёные из израильского Института Вейцмана разработали Brain-IT — ИИ, который реконструирует изображения по данным функциональной МРТ. Человек смотрит на картинку, сканер фиксирует активность мозга, а алгоритм пытается восстановить увиденное.

Как рассказывают представители Института Вейцмана, система восстанавливает не только содержание сцены, но и её детали: цвета, расположение объектов и композицию.

Для адаптации к новому человеку, по словам разработчиков, достаточно примерно часа данных сканирования.

Главный трюк — связка двух моделей. Декодер превращает активность мозга в изображение, а энкодер делает обратное: предсказывает активность по картинке.

Их обучают вместе, используя в том числе изображения, которые никому не показывали внутри томографа. Это помогает обойти дефицит реальных снимков мозга.


Дальше команда хочет перейти к звукам и видео. Со снами сложнее: картинки в них меняются быстро, а фМРТ фиксирует данные примерно раз в две секунды. До записи ночных приключений на флешку ещё далеко.

Исследователи надеются, что такие технологии помогут изучать мозг и в перспективе дадут способ общения людям с синдромом «запертого человека». Но вместе с возможностями возникает вопрос конфиденциальности: кто сможет получать доступ к подобным данным и с чьего согласия?

Пока показана реконструкция увиденного в условиях эксперимента. До незаметного чтения чужих мыслей эта работа не добралась, хотя повод обсуждать защиту ментальной информации уже появился.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru