evilsocket/pwnagotchi

何を解決するか

Pwnagotchiは、周囲のWiFiオーネットワークからクランカブルなWPAキー素材（PMKIDや完全または半分のWPAハンドシェイクなど）を自動収集するように設計されています。これにより、異なる環境でハンドシェイクの収集を最適化するために手動で攻撃パラメータを調整する必要がなくなります。

動作方法

このプロジェクトは、LSTMとMLP特徴抽出器を備えた方策ネットワークとしてのAdvantage Actor-Critic（A2C）強化学習エージェントを使用しています。bettercapを活用することで、エポック単位でWiFi環境から学習し、自身のパラメータを調整して収集されるキー素材の量を最大化します。また、dot11標準上にカスタムパラサイトプロトコルを構築することで、複数のPwnagotchiユニットがチャネルを分担し、協調して最適な収集効率を実現できます。

対象ユーザー

セキュリティ研究者やWiFiオーネットワークのペネトレーションテストを行う人向けです。WPAハンドシェイクを自動的に収集できる、学習ベースのツールを求める方々に最適です。

特徴

• 自律的なパラメータ調整のためのA2Cベースの強化学習。
• PMKIDおよび完全／半分のWPAハンドシェイクをPCAPファイルとして収集。
• 協調動作：複数ユニットがチャネルを分担して協力可能。
• 方策ネットワークにはLSTMとMLP特徴抽出器を使用。