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2024-02-04 16:26:04 +00:00
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演示

BrainSmasher是一个旨在帮助渗透测试人员、研究人员、学生、A.I.网络安全工程师练习和学习**利用商业A.I.**应用程序的所有技术的平台,通过在专门设计的实验室上工作,复制多个系统,如人脸识别、语音识别、集成图像分类、自主驾驶、恶意软件规避、聊天机器人、数据污染等...

每个月将发布一个关于商业A.I.应用程序中各种主题的实验室,包括3个不同难度的挑战,以引导用户理解其背后的所有机制,并练习不同利用方法。

由于A.I.应用程序相对较新,实验室的更难挑战可能没有一些公开已知的利用方式,因此需要您找到正确的解决方案。也许一些挑战可能需要将“标准网络安全技术与机器 学习对抗性攻击相结合 ;)

该平台目前处于beta版本,未来还将推出付费比赛、工作 机会发布、排名系统、关于多个A.I.利用主题的教程,以及通过提出个人实验室或不同挑战来赚取 金钱的可能性用于已存在的A.I.实验室应用程序,供社区使用,并提出修改已存在挑战的建议,以增强其对各种攻击的鲁棒性。

所有关于A.I.利用的材料和技术将在这里发布专门的Hacktricks部分。

我们处于beta版本并完成上述所有功能的实施时,订阅和所有已发布的实验室及其相关挑战是免费的。
因此,趁着可以在 BrA.I.Smasher网站 免费学习如何利用A.I.
享受 ;)

感谢Hacktricks和Carlos Polop给予我们这个机会

来自BrA.I.nsmasher的Walter Miele

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为了在BrA.I.Smasher 注册,您需要解决一个简单的挑战(这里)。
只需考虑如何混淆一个神经网络,同时不混淆另一个,知道其中一个更好地检测到熊猫,而另一个检测效果较差...

{% hint style="info" %} 但是,如果您不知道如何解决挑战,或者即使解决了,也可以在google colab中查看官方解决方案。 {% endhint %}

我必须告诉您,有更简单的方法通过挑战,但这个解决方案,因为您将学会如何通过执行对抗性图像执行快速梯度符号方法FGSM攻击来通过挑战。

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