Mirrors/hacktricks
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mirror of https://github.com/carlospolop/hacktricks synced 2024-11-23 13:13:41 +00:00
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hacktricks/a.i.-exploiting/bra.i.nsmasher-presentation
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Translator workflow af42105553 Translated to French
2023-06-03 13:10:46 +00:00
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ml-basics Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
basic-bruteforcer.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
basic-captcha-breaker.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
Basic_Bruteforcer.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
bim-bruteforcer.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
BIM_Bruteforcer.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
hybrid-malware-classifier-part-1.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
Hybrid_Malware_Classifier_Part_1.md Translated to French 2023-06-03 13:10:46 +00:00
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Présentation

BrainSmasher est une plateforme conçue dans le but d'aider les testeurs de pénétration, les chercheurs, les étudiants, les ingénieurs en cybersécurité A.I. à pratiquer et à apprendre toutes les techniques d'exploitation des applications commerciales d'A.I., en travaillant sur des laboratoires spécialement conçus qui reproduisent plusieurs systèmes, tels que la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, la classification d'images en ensemble, la conduite autonome, l'évasion de logiciels malveillants, les chatbots, l'empoisonnement de données, etc.

Chaque mois, un laboratoire sur divers sujets trouvés dans les applications commerciales d'A.I. sera publié, avec 3 difficultés différentes (nommées défis), afin de guider l'utilisateur dans la compréhension de toutes les mécaniques derrière cela et de pratiquer différentes façons d'exploitation.

Comme les applications d'A.I. sont relativement nouvelles, il est également possible que les défis de difficulté plus élevée pour les laboratoires n'aient pas de moyens d'exploitation publics connus, il vous appartient donc de trouver la solution correcte. Peut-être que certains défis pourraient nécessiter la combinaison de techniques de cybersécurité "standard" avec des attaques adversaires d'apprentissage automatique ;)

La plateforme, qui est maintenant en version bêta, proposera également dans un proche avenir des compétitions payantes, des offres d'emploi, un système de classement, des tutoriels sur plusieurs sujets d'exploitation d'A.I., la possibilité de gagner de l'argent en proposant des laboratoires personnels ou des défis différents, pour une application de laboratoire A.I. déjà existante, à utiliser par la communauté et proposer également des modifications de défis déjà existants afin d'augmenter leur robustesse contre les différentes attaques.

Tous les matériaux et les techniques pour l'exploitation de l'A.I. seront publiés ici dans une section dédiée de hacktricks.

Pendant que nous sommes en version bêta et que nous complétons la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités décrites ci-dessus, l'abonnement et tous les laboratoires déjà publiés avec leurs défis relatifs sont gratuits.
Alors commencez à apprendre comment exploiter l'A.I. gratuitement tant que vous le pouvez sur le site Web de BrA.I.Smasher
AMUSEZ-VOUS ;)

Un grand merci à Hacktricks et Carlos Polop de nous avoir donné cette opportunité

Walter Miele de BrA.I.nsmasher

Défi d'enregistrement

Pour s'inscrire sur BrA.I.Smasher, vous devez résoudre un défi facile (ici).
Réfléchissez simplement à la façon dont vous pouvez confondre un réseau neuronal sans confondre l'autre sachant que l'un détecte mieux le panda tandis que l'autre est pire...

{% hint style="info" %} Cependant, si à un moment donné vous ne savez pas comment résoudre le défi, ou même si vous le résolvez, consultez la solution officielle dans google colab. {% endhint %}

Je dois vous dire qu'il y a des moyens plus simples de passer le défi, mais cette solution est impressionnante car vous apprendrez comment passer le défi en effectuant une attaque d'image adversaire en utilisant une méthode de gradient rapide signée (FGSM) pour les images.

Plus de tutoriels

{% content-ref url="basic-captcha-breaker.md" %} basic-captcha-breaker.md {% endcontent-ref %}

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