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從實踐中學習Kali Linux無線網路滲透測試

為了解決5ghz的問題，作者大學霸IT達人 這樣論述：

無線網路是現在最常用的網路連接方式。由於其架設容易、實施成本低、連接方便，成為了家庭、中小企業聯網的模式。由於無線網路資料公開傳播，其安全性較差，也成為了駭客關注的重點。滲透測試是通過類比駭客攻擊的方式來檢查和評估網路安全的一種方法。通過滲透測試，可以驗證無線網路的安全性，發現潛在的風險，如資訊洩漏等問題。 《從實踐中學習Kali Linux無線網路滲透測試》共分為11章。內容包括滲透測試基礎知識、搭建滲透測試環境、無線網路監聽模式、掃描無線網路、捕獲資料包、獲取資訊、WPS加密模式、WEP加密模式、WPA/WPA2加密模式、攻擊無線AP和攻擊用戶端。 《從實踐中學習Kali Linux無

線網路滲透測試》適合滲透測試人員、網路維護人員和資訊安全愛好者閱讀。通過《從實踐中學習Kali Linux無線網路滲透測試》，可以幫助讀者瞭解和掌握Kali Linux無線滲透測試的方式，熟悉無線滲透測試的各個要點，並掌握規範的操作流程，從而提高工作效率。   大學霸IT達人   資訊安全技術研究團隊。熟悉Kali Linux、Metasploit、Xamarin等相關技術。長期從事技術研究和推廣工作。專注于網路安全、滲透測試、移動開發和遊戲開發等領域。曾經參與編寫了多本相關技術圖書。 前言 第1章  滲透測試基礎知識 1 1.1  什麼是滲透測試 1

1.1.1  滲透測試的流程 1 1.1.2  無線滲透的特點 1 1.2  Wi-Fi網路構成 2 1.2.1  Wi-Fi網路結構 2 1.2.2  工作原理 2 1.2.3  2.4G/5G標準 5 1.3  Wi-Fi網路通訊協定標準 7 1.3.1  802.11協議 7 1.3.2  802.11ac協議 8 第2章  搭建滲透測試環境 9 2.1  安裝Kali Linux作業系統 9 2.1.1  安裝VMware Workstation虛擬機器 9 2.1.2  安裝Kali Linux系統 13 2.1.3  樹莓派安裝Kali Linux 27 2.2  軟體需求 2

8 2.3  硬體需求 29 2.3.1  支援的無線網卡 29 2.3.2  支援監聽模式的網卡 31 2.4  設置無線網卡 33 2.4.1  在虛擬機器中使用USB無線網卡 33 2.4.2  啟用網卡 37 2.4.3  安裝驅動 41 2.4.4  連接到網路 41 第3章  無線網路監聽模式 45 3.1  網路監聽原理 45 3.1.1  無線網卡的工作模式 45 3.1.2  工作原理 46 3.2  設置監聽模式 46 3.2.1  啟用2.4GHz無線網卡監聽 46 3.2.2  啟用5GHz無線網卡監聽 49 3.2.3  遠程監聽 50 第4章  掃描無線網路 5

2 4.1  掃描方式 52 4.1.1  主動掃描 52 4.1.2  被動掃描 52 4.2  掃描AP 53 4.2.1  掃描所有的AP 53 4.2.2  掃描開啟WPS功能的AP 56 4.2.3  獲取隱藏的ESSID 57 4.2.4  獲取AP漏洞資訊 58 4.3  掃描用戶端 61 4.3.1  掃描記錄所有的用戶端 61 4.3.2  掃描未關聯的用戶端 61 4.3.3  查看AP和用戶端關聯關係 63 4.4  掃描地理位置 65 4.4.1  添加GPS模組 65 4.4.2  使用Airodump-ng記錄GPS資訊 66 4.4.3  使用Kismet記錄GP

S資訊 68 4.4.4  查看GPS信息 72 第5章  捕獲數據包 79 5.1  數據包概述 79 5.1.1  握手包 79 5.1.2  非加密包 80 5.1.3  加密包 81 5.2  802.11幀概述 81 5.2.1  數據幀 81 5.2.2  控制幀 83 5.2.3  管理幀 84 5.3  捕獲數據包 85 5.3.1  設置監聽信道 85 5.3.2  捕獲數據包 86 5.3.3  使用捕獲篩檢程式 88 5.4  分析資料包 91 5.4.1  顯示篩檢程式 91 5.4.2  AP的SSID名稱 93 5.4.3  AP的MAC地址 94 5.4.4  

AP工作的通道 95 5.4.5  AP使用的加密方式 96 5.4.6  用戶端連接的AP 97 5.5  解密數據包 97 5.5.1  解密WEP 98 5.5.2  解密WPA/WPA2 100 5.5.3  永久解密 103 第6章  獲取資訊 106 6.1  用戶端行為 106 6.1.1  請求的網址及網頁內容 106 6.1.2  提交的內容 108 6.1.3  提交的登錄信息 110 6.1.4  請求的圖片 112 6.2  判斷是否有用戶端蹭網 115 6.3  查看用戶端使用的程式 116 6.3.1  通過DNS記錄查看用戶端使用的程式 116 6.3.2  通

過協定查看用戶端使用的程式 119 6.4  資訊快速分析 120 6.4.1  使用EtterCap提取登錄帳戶 120 6.4.2  使用driftnet提取圖片 121 6.4.3  使用httpry提取HTTP訪問記錄 123 6.4.4  使用urlsnarf提取HTTP訪問記錄 124 6.4.5  使用Xplico提取圖片和視頻 125 6.4.6  使用filesnarf提取NFS檔 131 6.4.7  使用mailsnarf提取郵件記錄 132 第7章  WPS加密模式 133 7.1  WPS加密簡介 133 7.1.1  什麼是WPS加密 133 7.1.2  WPS

工作原理 133 7.1.3  WPS的漏洞 149 7.2  設置WPS加密 149 7.2.1  開啟無線路由器的WPS功能 150 7.2.2  使用WPS加密方式連接無線網路 153 7.3  破解WPS加密 159 7.3.1  使用wifite工具 159 7.3.2  使用Reaver工具 160 7.3.3  使用Bully工具 161 7.3.4  使用PixieWPS工具 162 7.4  防止鎖PIN 163 7.4.1  AP洪水攻擊 163 7.4.2  EAPOL-Start洪水攻擊 164 7.4.3  Deauth DDOS攻擊 165 7.5  防護措施 16

5 第8章  WEP加密模式 169 8.1  WEP加密簡介 169 8.1.1  什麼是WEP加密 169 8.1.2  WEP工作原理 169 8.1.3  WEP漏洞分析 170 8.2  設置WEP加密 170 8.2.1  WEP認證方式 170 8.2.2  啟用WEP加密 172 8.3  破解WEP加密 175 8.3.1  使用aircrack-ng工具 175 8.3.2  使用besside-ng自動破解 178 8.3.3  使用Wifite工具 178 8.3.4  使用Fern WiFi Cracker工具 180 8.4  防護措施 183 第9章  WPA

/WPA2加密模式 184 9.1  WPA/WPA2加密簡介 184 9.1.1  什麼是WPA/WPA2加密 184 9.1.2  WPA/WPA2加密工作原理 185 9.1.3  WPA/WPA2漏洞分析 190 9.2  設置WPA/WPA2加密 190 9.2.1  啟用WPA/WPA2加密 190 9.2.2  啟用WPA-PSK/WPA2-PSK加密 191 9.3  創建密碼字典 192 9.3.1  利用萬能鑰匙 192 9.3.2  密碼來源 193 9.3.3  使用Crunch工具 194 9.3.4  使用共用資料夾 196 9.4  使用PMKs資料 199 9.

4.1  生成PMKs資料 199 9.4.2  管理PMKs資料 200 9.5  握手包數據 201 9.5.1  捕獲握手包 202 9.5.2  提取握手包 204 9.5.3  驗證握手包資料 204 9.5.4  合併握手包資料 206 9.6  線上破解 207 9.6.1  使用Aircrack-ng工具 207 9.6.2  使用Wifite工具 208 9.6.3  使用Cowpatty工具 210 9.7  離線破解WPA加密 211 9.7.1  使用pyrit工具 211 9.7.2  使用hashcat工具 211 9.8  使用PIN獲取密碼 214 9.8.1

 使用Reaver獲取 214 9.8.2  使用Bully獲取 215 9.9  防護措施 216 第10章  攻擊無線AP 218 10.1  破解AP的默認帳戶 218 10.1.1  常見AP的預設帳戶和密碼 218 10.1.2  使用Routerhunter工具 220 10.1.3  使用Medusa工具 222 10.2  認證洪水攻擊 223 10.2.1  攻擊原理 224 10.2.2  使用MDK3實施攻擊 225 10.3  取消認證洪水攻擊 226 10.3.1  攻擊原理 227 10.3.2  使用MDK3實施攻擊 227 10.4  假信標（Fake Bea

con）洪水攻擊 228 第11章  攻擊用戶端 231 11.1  使用偽AP 231 11.2  創建偽AP 231 11.2.1  安裝並配置DHCP服務 231 11.2.2  使用Hostapd工具 234 11.2.3  強制用戶端連接到偽AP 239 11.3  劫持會話 240 11.3.1  安裝OWASP Mantra流覽器 241 11.3.2  使用Tamper Data外掛程式 242 11.4  監聽數據 247 11.4.1  實施中間人攻擊 247 11.4.2  監聽HTTP數據 251 11.4.3  監聽HTTPS數據 253 11.5  控制目標主機

254 11.5.1  創建惡意的攻擊載荷 254 11.5.2  使用攻擊載荷 259  

5ghz進入發燒排行的影片

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決5ghz的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

AeroMACS: An IEEE 802.16 Standard-Based Technology for the Next Generation of Air Transportation Systems

為了解決5ghz的問題，作者Kamali, Behnam 這樣論述：

This is a pioneering textbook on the comprehensive description of AeroMACS technology. It also presents the process of developing a new technology based on an established standard, in this case IEEE802.16 standards suite.The text introduces readers to the field of airport surface communications syst

ems and provides them with comprehensive coverage of one the key components of the Next Generation Air Transportation System (NextGen); i.e., AeroMACS. It begins with a critical review of the legacy aeronautical communications system and a discussion of the impetus behind its replacement with networ

k-centric digital technologies. It then describes wireless mobile channel characteristics in general, and focuses on the airport surface channel over the 5GHz band. This is followed by an extensive coverage of major features of IEEE 802.16-2009 Physical Layer (PHY)and Medium Access Control (MAC) Sub

layer. The text then provides a comprehensive coverage of the AeroMACS standardization process, from technology selection to network deployment. AeroMACS is then explored as a short-range high-data-throughput broadband wireless communications system, with concentration on the AeroMACS PHY layer and

MAC sublayer main features, followed by making a strong case in favor of the IEEE 802.16j Amendment as the foundational standard for AeroMACS networks.AeroMACS: An IEEE 802.16 Standard-Based Technology for the Next Generation of Air Transportation Systems covers topics such as Orthogonal Frequency D

ivision Multiple Access (OFDMA), coded OFDMA, scalable OFDMA, Adaptive Modulation-Coding (AMC), Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems, Error Control Coding (ECC) and Automatic Repeat Request (ARQ) techniques, Time Division Duplexing (TDD), Inter-Application Interference (IAI), and so on. It

also looks at future trends and developments of AeroMACS networks as they are deployed across the world, focusing on concepts that may be applied to improve the future capacity. In addition, this text: Discusses the challenges posed by complexities of airport radio channels as well as those pertaini

ng to broadband transmissionsExamines physical layer (PHY) and Media Access Control (MAC) sublayer protocols and signal processing techniques of AeroMACS inherited from IEEE 802.16 standard and WiMAX networksCompares AeroMACS and how it relates to IEEE 802.16 Standard-Based WiMAXAeroMACS: An IEEE 80

2.16 Standard-Based Technology for the Next Generation of Air Transportation Systems will appeal to engineers and technical professionals involved in the research and development of AeroMACS, technical staffers of government agencies in aviation sectors, and graduate students interested in standard-

based wireless networking analysis, design, and development. BEHNAM KAMALI, Ph.D., is Sam Nunn Eminent Scholar of Telecommunications and a Professor of Electrical and Computer Engineering at Mercer University, USA. Dr. Kamali has over 40 years of industry and academic experience in analysis, desi

gn, and implementation of digital communications systems, wireless networks, and digital storage devices. He is a Senior Member of the IEEE.Dr. Kamali has published over 100 journal and magazine papers, conference articles, and research reports, several of them on AeroMACS and WiMAX technologies. He

has taught at, or worked for, 10 major universities across the globe. Dr. Kamali is a seven-time NASA visiting Summer Research Fellow at Glenn Research Center and Jet Propulsion Laboratory.

融合WiFi訊號強度與人體姿態估計進行兩階段定位系統

為了解決5ghz的問題，作者鄭和軒 這樣論述：

由於近年來人們對於定位的重視，全球定位系統（Global Positioning System, GPS）已被廣泛使用於我們生活中的應用，卻礙於建築物的干擾訊號傳播導致GPS在室內定位並不準確，因此如何在室內達到高精度定位成為人們重視的研究議題，傳統的方法是以訊號強度為基礎如：藍牙、Wi-Fi、ZigBee，通過三邊測量估算裝置位置，然而，基於訊號的定位方法容易因為室內環境的多路徑干擾，導致環境中的訊號分佈變動性大，產生高定位誤差，而近年來深度學習的蓬勃發展使研究人員藉由成熟的影像辨識技術對行人進行位置估計與室內定位，卻無法得到設備資訊以識別人員身份，為此我們提出了一種基於Wi-Fi與影像的

高精度人員室內定位方法。室內定位系統分為兩階段定位，第一階段通過使用智慧型手機收集三台Wi-Fi基地台兩個頻段2.4GHz及5GHz的訊號接受強度，並以機器學習方法進行粗精度定位預測，接著在第二階段分析監視攝影機捕捉的人員畫面，並以姿態估計模型提取影像中行人們的腳點座標，再藉由直接線性轉換與線性回歸模型得到影像人員的位置，最後與第一階段的Wi-Fi定位位置進行匹配，完成可識別人員的室內定位系統。本研究採用的實驗場域具備多遮蔽物及訊號干擾，因此我們收集2.4GHz及5GHz兩個頻段的訊號接受強度，減少2.4GHz的訊號干擾以實現更高的Wi-Fi定位精度，Wi-Fi的平均定位誤差達1.4公尺，並分

析兩個頻段的定位表現。在影像定位方面我們則提出兩種用於影像中的行人腳點提取方法，並以機器學習模型減少因為鏡頭扭曲與直接線性轉換造成的誤差，結果表明我們改善後的腳點提取方法能夠降低50%的定位誤差，也指出通過機器學習模型預測的定位結果比僅以2D線性變換的誤差減少約0.4公尺，達到誤差0.4公尺的高精度室內定位。