Ehtools Framework: Herramientas Pentesting para Wi-Fi

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Ehtools Framework (Entynet Hacker Tools) es un conjunto de herramientas de penetración para redes WiFi desarrollado por entynetproject. Se puede usar para todo, desde instalar nuevos complementos hasta hacer contacto WPA en segundos. Ademas, es fácil de instalar, configurar y usar. Como todas las tecnologías, el WiFi también tiene algunos problemas de seguridad, especialmente para las redes publicas WiFi. Cualquier intruso puede atacar nuestros dispositivos accediendo a nuestras redes WiFi (puedes hacer una prueba con Wifiphisher). Entonces, debemos analizar nuestra red inalambrica de vez en cuando para evitar ataques de hackers. Existen muchas herramientas para hacer pruebas de penetración de WiFi, pero la herramienta que discutiremos aquí es un poco diferente a las demás. Sobre Ehtools ¿Que es lo que hace que el marco de trabajo de Ehtools sea diferente de otros? Cuando hacemos pruebas de penetración WiFi, tendemos a usar diferentes herramientas para diferentes tareas.

La inteligencia artificial de Google arreglará tus fotos pixeladas




Las IAs de Google tienen multitud de uso y saben interpretar imágenes para mejorar cómo se ven.

Como una imagen suele valer más que mil palabras, Google quiere que tus fotos tengan unas resolución lo suficientemente alta para que te expreses lo mejor posible. Por esa razón, han desarrollado un sistema que mejora la calidad de una imagen con ayuda de una de sus inteligencias artificiales.

Empleando una tecnología llamada Rapid and Accurate Image Super-Resolution (RAISR por sus siglas en inglés, que se puede traducir como "Superresolución rápida y precisa de imágenes), Google puede enseñar a sus inteligencias artificiales, o redes neuronales, a obtener fotos de mayor resolución a partir de otras con menos calidad de forma.

Lo más importante de este innovación es su eficiencia. Las técnicas para mejorar fotos ya existen, pero exigen ordenadores muy potentes y muchos recursos, por lo que se queda solo en grandes empresas y no se puede usar a nivel usuario.

Mejora de imágenes sin quemar recursos

Con el RAISR, en teoría se podría incluso utilizar esta tecnología en teléfonos móviles, convirtiendo las fotos entre 10 y 100 veces más rápido que otros sistemas parecidos.

Antes de poder hacer nada, la IA tiene que entender lo que se le pide. Para eso, Los investigadores de Google le ponen delante dos versiones de una misma imagen: una de alta calidad y otra de baja calidad mejorada con una técnica de 'upsampling', que es una forma más burda de mejorar la resolución de una imagen que no da tan buenos resultados y la deja algo borrosa.

Al compararlas, la IA aprende las diferencias entre ambas para conseguir su objetivo y mejorar la resolución sabiendo que no puede dejarlas borrosas y qué problemas de la imagen mejorada con 'upsampling' no puede producir.

Haciendo esto miles y miles de veces, la inteligencia tiene un gran registro de imágenes con brillos, colores, contrastes y muchos otros elementos a tener en cuenta cuando se dedica a mejorar archivos.

En agosto, Google ya había puesto a sus redes neuronales a trabajar, pero en el sentido contrario. Con ayuda de su IA, crearon un sistema de compresión que comprime las imágenes de una forma mucho más eficiente, reduciendo mucho el tamaño de las mismas y sin dañar apenas la calidad de las mismas.

Convertir con Photoshop una imagen de verano a primavera.

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