evilsocket/pwnagotchi

해결하는 문제

Pwnagotchi는 주변 WiFi 오너 네트워크에서 크래킹 가능한 WPA 키 자료(예: PMKID 및 완전 또는 반절 WPA 핸드셰이크)를 자동으로 수집하도록 설계되었습니다. 이로 인해 다양한 환경에서 이러한 핸드셰이크를 최적화하기 위해 공격 파라미터를 수동으로 조정할 필요가 없습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 LSTM과 MLP 특징 추출기를 갖춘 정책 네트워크로 A2C(Advantage Actor-Critic) 강화 학습 에이전트를 사용합니다. bettercap를 활용하여, 에포크 단위로 WiFi 환경에서 학습하며, 자체 파라미터를 조정하여 캡처된 키 자료의 양을 최대화합니다. 또한 dot11 표준 위에 구축된 커스텀 파라사이트 프로토콜을 통해 다른 Pwnagotchi 단위와 통신할 수 있어, 여러 단위가 채널을 분담하여 협력하여 최적의 캡처 효율을 달성할 수 있습니다.

대상 사용자

보안 연구자 및 WiFi 오너 네트워크 침투 테스터로서, WPA 핸드셰이크를 자동으로 캡처할 수 있는 학습 기반 도구를 원하는 사용자에게 적합합니다.

주요 특징

• 자율적인 파라미터 조정을 위한 A2C 기반 강화 학습.
• PMKID 및 완전/반절 WPA 핸드셰이크를 PCAP 파일로 캡처.
• 협업 기능: 여러 단위가 채널을 분담하여 협력 가능.
• 정책 네트워크에 LSTM과 MLP 특징 추출기 사용.