К основному контенту

Взломать автомобиль с помощью Raspberry Pi

Картинки по запросу взлом авто
Инструмент для взлома подключенных к сети автомобилей выложен на Github

Производитель сетевого оборудования компания Cisco выпустила инструмент с открытым исходным кодом под названием 4CAN, предназначенный для поиска уязвимостей в системах подключенных к интернету автомобилей. С помощью инструмента исследователи безопасности и производители транспортных средств смогут идентифицировать потенциальные уязвимости в датчиках и системах управления современных автомобилей.

Уязвимости в системах управления представляют серьезную угрозу для авто, так как позволяют злоумышленникам получить контроль над машиной.

Функциональные возможности инструмента 4CAN включают: проверку политик коммуникации внутри сети CANbus; поиск и идентификацию уязвимостей; анализ команд CAN, используемых для управления/взаимодействия с транспортным средством; упрощение организации тестирования.

Решение 4CAN распространяется под лицензией Creative Commons Attribution Share-Alike (CC BY-SA). Инструмент и инструкция по его применению доступны на портале GitHub.
https://github.com/alexdetrano/4CAN

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()             img = numpy.array(sct.grab(monitor))             gray_frame = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)             res = cv2.matchTem
Подробнее ... >>