Об этом проекте

Pwnagotchi — это инструмент глубокого обучения с подкреплением, который управляет Bettercap для «pwning» Wi-Fi-сетей. Он использует алгоритм Advantage Actor-Critic (A2C) с политикой на основе LSTM-MLP, обучаясь на своём окружении, чтобы максимизировать захват взламываемого WPA-материала. Захваченные данные сохраняются в виде PCAP-файлов, совместимых с Hashcat, включая PMKID и полные/половинные WPA-рукопожатия. Ключевые особенности: * **Адаптивное обучение** — настраивает свои параметры по эпохам, чтобы лучше справляться с pwning в конкретной наблюдаемой Wi-Fi-среде. * **Фаза исследования** — изначально экспериментирует с различными ключевыми параметрами, прежде чем сойтись на оптимальных стратегиях. * **Кооперативный режим** — несколько устройств могут обмениваться данными через собственный паразитический протокол на основе dot11, распределяя назначения каналов для оптимального покрытия. * **Разработка людьми** — проект на 100 % поддерживается людьми и открыт для вклада сообщества. Документация инструмента доступна на https://www.pwnagotchi.ai, включая руководства по использованию, инструкции по обучению и детали конфигурации. Ресурсы сообщества включают форум, рабочее пространство Slack, сабреддит и аккаунт в Twitter. Весь код лицензирован под GPL3.