14、无线渗透测试全解析

无线渗透测试全解析

1. 无线加密破解基础

1.1 Aircrack 破解 WEP 密钥

Aircrack 可从捕获文件中收集唯一的初始化向量(IVs),并尝试破解密钥。为提高破解的可能性和速度,可调整 FUDGE_FACTOR。其默认值为 2,可在 1 - 4 之间调整。较高的 FUDGE_FACTOR 虽能加快破解速度,但程序会进行更多“猜测”,结果可靠性降低;反之,较低的 FUDGE_FACTOR 可能耗时更久,但结果更可靠。此外,WEP 强度应根据目标接入点设置为 64、128、256 或 512 位。通常,大约需要 500,000 个唯一的 IVs 来破解 WEP 密钥,不过该数量可能在 100,000 到超过 500,000 之间波动。

1.2 CoWPAtty 破解 WPA - PSK 密码

CoWPAtty 由 Joshua Wright 开发,用于对 WPA - PSK 网络进行离线字典攻击。使用它时,需捕获一个完整的四路 EAPOL 握手,并准备包含 WPA - PSK 密码的字典文件。操作步骤如下:
1. 捕获四路 EAPOL 握手后,右键点击桌面,选择 Auditor | Wireless | WPA cracker | Cowpatty (WPA PSK bruteforcer),打开带有 CoWPAtty 选项的终端窗口。
2. 执行命令 cowpatty –f WORDLIST –r DUMPFILE –s SSID ,其中 WORDLIST 为字典文件路径,DUMPFILE 为捕获 EAPOL 握手的 .dump 文件路径,SSID 为目标网络的 SSID。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以面掌握该方法的核心技术要点。
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