Salutare. In ultimele 3 luni am lucrat la un proiect un pic mai ambitios de cercetare in care am vrut sa cuprind mai multe sfere de interes - pornind de la IoT (in special camere de supraveghere si SCADA), putin crypto forensics (BTC), firmware extraction (unde m-am rezumat la binwalk, firmadyne, firmwalker ca si 3rd party integration), metadata extraction + hashing si un modul de ML folosind Random Forests pe o baza de date sintetica cu 33 de variable ( vendor, densitate device-uri, bug bounty programs, tech stack, jurisdictia sub care opereaza, IP, ASN, services, port number, organization, packet header, MAC etc). Pentru l33t h@x0rs am inclus si un modul de obfuscation (via pyarmor).
Proiectul vine cu o documentatie completa (R&D journal) ce cuprinde progresul pe care l-am facut in fiecare zi, screenshot-uri, cat si bibliografia completa - 190 titluri, aveti in total 174 de pagini de continut numerotat si formatat. Pe langa tema proiectului am atins si cativa algoritmi gen ssdeep, Rabin Karp, putin reverse engineering, industrial communication protocols, sisteme de operare, fake ID generation, fake news generation, fake facial features generation (via GANs). Abordarea e una relaxata, mai aveti meme-uri din cand in cand, nimic stufos.
In repo am inclus si ToS.pdf ce contine terms of use, va rog sa cititi inainte.
Va recomand sa incepeti cu whitepaper-ul mai intai, acolo e principala sursa de informatie si componenta principala a proiectului. PDF-ul e pe Google Drive. Atasez link-ul:
https://drive.google.com/open?id=1ABSp209AUEKh5DkKqth_HxYidrfMzIA_
Are 167 MB, probabil va dura ceva timp pana il luati, dar, insist, incepeti cu asta, sunt multe resurse acolo, link-uri, repo-uri, carti si studii de caz care va vor ajuta mult mai mult.
Have fun
https://github.com/cionutmihai/Philter