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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，并练习不同的利用方法。
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。
在我们处于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
注册挑战
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，但这个解决方案很棒，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。
更多教程
{% content-ref url="basic-captcha-breaker.md" %} basic-captcha-breaker.md {% endcontent-ref %}
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