еще по поводу Wi-Fi keylogger как-то говорили/срались. ну типо можно ли считывать удаленно нажатия клавиш на ноутбуке за счет WiFi. зарубежные ученые делали на основе 802.11 CSI замеров и мощного мат аппарата. ML под печатающего требовался. и тем не менее фундаментальный недостаток замеров сигнал/шум в том, что он не так часто меняется, прежде всего на уровне прошивки карты. такие показатели не требуют сверхчастых замеров. потому они чтобы «стабилизировать» 802.11 со стороны печатающего компа запускают ping. ну те impact имхо 0 и шансов на выход из лабораторных условий 0 хрен десятых. теперь о том как все-таки провернуть side channel analysis для получения нажатий на клавиатуре ноутбука через 802.11 и без помощи ping. сделал парочку скринов, пока смотрел материал для ресерча. как я и говорил надо копать в сторону 802.11r 802.11k 802.11v  - там много интересного… например изменение концепции со сбором хэндшейков…. впрочем скриншоты я думаю пояснят как провоцировать и получать выскоточные замеры со всех сторон (клиент, точка, атакующий) имея 3 точки уже можно говорить и о триангуляции и о взаимокорректировке данных.

Отличные новости!

Оригинальный ресерч https://www.sigmobile.org/mobicom/2015/papers/p90-aliA.pdf

более новая версия https://msu.edu/~alikamr3/pdf/jsac2017_doublecolumn.pdf

msu.edu ….ебанный стыд. я думал только у нас такая «наука». CSI меняется с частотой раз в несколько секунд. люди кнопки нажимаю с большей скоростью.

в 2019 уже другие ребята (тоже PHD, что интересно) так же наступают в ту же лужу https://arxiv.org/pdf/1708.07129.pdf и опять пытаются за счет deep learning компенсировать техническую убогость подхода. мне препод с кафедры сказал как-то одну очень грамотную фразу «искусственный интеллект требуется тем, у кого нехватка собственного». вот в последнее время прям массовое явление - вытягивать за счет ML вместо того чтобы изменить подход.

Не совсем согласна

Экономят время.

так с чем не согласны - скажите. у вас мнение более корректное будет. я слишком далек от академических и западных кругов.

Да просто все. В индустрии используется то, что работает. Не всегда понятно как, но работает. И вот deep learning работает

Искусственный интеллект это не панацея. Это просто способ работать с данными, когда их ппц много

Или непонятны взаимосвязи, нет годных моделей.
А релиз уже завтра

я про ресерч. а это все-таки лаборатория, а не продакшн. и я не против использования ML ни в коей мере. просто за счет ML шансов на выход из лабы в прокашн - 0. а так да, применимо. планирую применить для задач фаззинга.

Типа того.  Либо когда связи слабые

так нет у пацанов релиза. ничего не зарелизили. у них задача была дисер защитить я так понимаю.

В любой непонятной ситуации используй ML и blind deconvolution )

если сроки по дисеру горят, то, имхо, лучше не защищаться, чем защищать по херне с умным видом. сам в свое время поступил так же, так что до КТН не дотянул, хоть аспирантуру и отмотал.

Нужно будет - защитишься )