К основному контенту

Как выбрать WIFI адаптер для KALI LINUX

 

Как выбирать адаптер

Списки совместимых с Linux моделей адаптеров быстро устаревают, поэтому напишу общую методику выбора адаптера.
Открываем список драйверов Wi-Fi-адаптеров для Linux. Выбираем из них только поддерживающие мониторинг и инжекты. Открываем описание каждого драйвера и смотрим список поддерживаемых им чипов. Ищем модели на этих чипах по базе и оставляем в сухом остатке только подходящие — по интерфейсу, дате начала производства, мощности и прочим характеристикам. Затем покупаем, вскрываем корпус, проверяем маркировку чипа и тестируем адаптер. Его способность делать инжекты можно проверить так: aireplay-ng -9.

На частоте 2,4 ГГц по стандартам b/g/n работают адаптеры:
  1. Alfa Network TUBE-U (RT3070).
  2. Tenda UH150 (RT3070).
  3. Tenda W311M (RT5370).
  4. Tenda W311MI (RT5370).
  5. Tenda W322UA (RT3072).
  6. Tenda W322U v3 (RT5372).
  7. D-Link DWA-125 rev B1 (RT5370).
  8. D-Link DWA-140 rev B3 (RT5372).
  9. D-Link DWA-140 rev D1 (RT5372).
  10. TP-LINK TL-WN727N v3 (RT5370).
С расширенным набором стандартов a/b/g/n на частоте 2,4 ГГц работают:
  1. ASUS USB-N53 (RT3572).
  2. Tenda W522U (RT3572).
В двухдиапазонном режиме (2,4 и 5 ГГц) по стандартам a/b/g/n или n:
  1. D-Link DWA-160 rev B2 (RT5572).
  2. Netis WF2150 (RT5572).
  3. TP-LINK TL-WDN3200 (RT5572).
В этом списке перечислены только современные USB Wi-Fi адаптеры с полной поддержкой в Kali Linux (режим мониторинга + инжектирование пакетов).

!Важно, список далеко не полный, желающие его дополнить, добро пожаловать в коментарии

Тут можно проверить валидность вашей альфы
https://alfa.com.tw/

 Помните и о дополнительных нюансах расказанных в видео


@black_triangle_tg

Популярное

Пробив информации. Osint-ресурсы.

Думаю что эта подборка будет полезна и вам, список ресурсов не всеобъемлющий по этому всем кому есть что добавить, добро пожаловать в коментарии. Поиск По Фотографиям Поиск по лицу: FindTwin face search demo + @VkUrlBot Face search • PimEyes Betaface free online demo - Face recognition, Face search, Face analysis VK.watch – история профилей ВКонтакте Поиск первоисточника картинки и всех доменов где она хоститься: TinEye Reverse Image Search Reverse image search for images and video - Berify.com Search by image | Reverse Image Search on Google 2019 Reverse Image Search - Search By Image Reverse Image Search - Find Similar Photos Online Karma Decay - Reverse image search of Reddit.com Поиск фото по геометкам в социальных сетях: Поиск фото по геометкам в соц. сетях Поисковик фотографий с привязкой к геолокации Другое: Поиск по фото мошенников и фейков Поисковые Cистемы Людей Мир: Free People Search | PeekYou https://pipl.com/ ...
Подробнее ... >>

Скрытые функции поисковика DuckDuckGo

Если пoисковик DuckDuckGo кому-то и известен, то в первую очередь в связи с повышенной приватностью. В отличие от Google или «Яндекса» он не собирает данные о пользователях, но и результаты у него не такие же хорошие. Однако стоит копнуть глубже, и оказывается, что это мощнейший инструмент, способный значительно облегчить и ускорить извлечение информации из Сети. Начнем с того, что на самом деле DDG — не совсем поисковик. Вернее даже, совсем не поисковик, а этакий агpегатор ответов с разных поисковиков. В своей работе он использует поисковую выдачу Yahoo, Bing, Yummly, «Яндекса», «Википедии» и сотен других «надежных» источников. Такая особенность делает DDG очень точным, если источники содержат информацию именно по этому запросу. Он легко выдает исчерпывающие ответы на запросы типа «linux df», «долгая счастливая жизнь», «Java InterruptedException» или даже «is it raining». Но как только ты введешь что-то более сложное, что-то, чего не окажется в источниках DDG,...
Подробнее ... >>

Пишем бот для рыбалки в игре Albion Online на языке Python (Albion Online Fishing bot)

import numpy as np import cv2 from mss.linux import MSS as mss from PIL import Image import time import pyautogui as pg import imutils import mss import numpy import pyautogui template = cv2.imread("2019-07-02_06-55_1.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) w, h = template.shape[::-1] color_yellow = (0,255,255) mon = {'top': 80, 'left': 350, 'width': 100, 'height': 100} def process_image(original_image):     processed_image = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)     processed_image = cv2.Canny(processed_image, threshold1=200, threshold2=300)     return processed_image def ss():     op = 1     with mss.mss() as sct:         monitor = {"top": 40, "left": 0, "width": 800, "height": 640}         while "Screen capturing":             last_time = time.time()      ...
Подробнее ... >>