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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、人工智能网络安全工程师 练习和学习 利用商业人工智能应用的所有技术 的平台，通过在特定设计的实验室上工作，复制了几个系统，如人脸识别、语音识别、集成图像分类、自动驾驶、恶意软件逃避、聊天机器人、数据污染等等...
每个月都会发布一个关于商业人工智能应用中各种主题的实验室，包括 3 个不同的难度（称为挑战），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。
由于人工智能应用相对较新，实验室的 更难的挑战可能没有一些公开已知的利用方法，所以你需要找到正确的解决方案。也许有些挑战可能需要将 "标准" 网络安全 技术与 机器学习 对抗攻击相结合 ;)
该平台目前处于 beta 版本，将来还将推出 付费 竞赛、工作 机会发布、排名系统、关于几个人工智能利用主题的教程，通过提出个人实验室或不同的挑战来 赚取 金钱，以供社区使用，并提出修改已存在的挑战，以增加其对各种攻击的鲁棒性。
所有关于利用人工智能的 材料和技术都将在这里发布，在 hacktricks 的专门部分。
在 我们处于 beta 版本 并完成了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的 挑战是免费的。
所以在 BrA.I.Smasher 网站 上免费学习如何利用人工智能吧
享受吧 ;)
感谢 Hacktricks 和 Carlos Polop 给我们这个机会
来自 BrA.I.nsmasher 的 Walter Miele
注册挑战
为了在 BrA.I.Smasher 中注册，你需要解决一个简单的挑战（在这里）。
只需思考如何在不混淆另一个网络的情况下混淆神经网络，知道一个网络更好地检测到熊猫，而另一个网络则更差...
{% hint style="info" %} 然而，如果你在某个时刻 不知道如何解决 这个挑战，或者 即使你解决了，也可以在 google colab 中查看官方解决方案。 {% endhint %}
我必须告诉你，有 更简单的方法 来通过这个挑战，但是这个 解决方案 是 很棒的，因为你将学习如何通过 对图像进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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