HackerBox 0055: High Roller: 7 etapas

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificação: 2024-01-30 11:35

Saudações aos Hackers HackerBox de todo o mundo! Com o HackerBox 0055, você é o D20 High Roller no jogo de cartas de resposta a incidentes, backdoors e violações. Você também explorará o aprendizado de máquina com TensorFlow, servidores da Web incorporados ESP32, classificação de objetos de visão de máquina e medição e gráfico de biopotencial por eletrocardiograma (ECG).

Este guia contém informações para começar a usar o HackerBox 0055, que pode ser adquirido aqui enquanto durar o estoque. Se você gostaria de receber um HackerBox como este diretamente em sua caixa de correio a cada mês, inscreva-se em HackerBoxes.com e junte-se à revolução!

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Etapa 1: Lista de conteúdo para HackerBox 0055

• Kit de módulo de câmera M5CAM ESP32
• Baralho de cartas de baralho de backdoors e violações
• D20 Matriz de vinte lados
• Cabo USB-C para USB-A
• Grove 4 Pinos para Cabo Breakout DuPont
• Módulo AD8232 ECG
• Derivações de ECG com almofadas adesivas
• Módulo USB Breakout de quatro vias
• Regulador Linear de baixa queda de 3,3 V
• Jumpers DuPont Feminino-Feminino
• Adesivo de Cosmic Scorpion Hacker
• Adesivo Hax0r Life Hacker

Algumas outras coisas que serão úteis:

• Ferro de soldar, solda e ferramentas básicas de solda
• Computador para executar ferramentas de software

Mais importante ainda, você precisará de um senso de aventura, espírito hacker, paciência e curiosidade. Construir e experimentar com eletrônicos, embora muito gratificante, pode ser complicado, desafiador e até mesmo frustrante às vezes. O objetivo é o progresso, não a perfeição. Quando você persiste e aproveita a aventura, uma grande satisfação pode ser derivada deste hobby. Dê cada passo lentamente, preste atenção aos detalhes e não tenha medo de pedir ajuda.

Como sempre, solicitamos que você analise as Perguntas frequentes dos HackerBoxes. Lá, você encontrará uma grande variedade de informações para sócios atuais e potenciais. Quase todos os e-mails de suporte não técnico que recebemos já foram respondidos no FAQ, então realmente agradecemos se você der uma olhada rápida.

Etapa 2: aprendizado de máquina com TensorFlow

TensorFlow é uma biblioteca de software gratuita e de código aberto que pode ser usada para aplicativos de aprendizado de máquina (ML), como redes neurais. O TensorFlow foi desenvolvido pela equipe do Google Brain para uso interno em pesquisa e produção no Google.

O aprendizado de máquina representa um novo paradigma em programação, onde em vez de programar regras explícitas em uma linguagem como Java ou C ++, você constrói um sistema que é treinado em dados para inferir as próprias regras. Mas com o que o ML realmente se parece? Na série de vídeos Machine Learning Zero to Hero, o advogado de IA Laurence Moroney nos leva de um exemplo básico do Hello World de construção de um modelo de ML até um exemplo muito interessante de visão computacional.

• ML Zero to Hero - Parte 1: Introdução ao aprendizado de máquina
• ML Zero to Hero - Parte 2: Visão Computacional Básica com ML
• ML Zero to Hero - Parte 3: Apresentando Redes Neurais Convolucionais
• ML Zero to Hero - Parte 4: Construir um Classificador de Imagens

Material de apoio (conforme apresentado com HackerBox 0053): Esta série de quatro vídeos sobre Redes Neurais e Aprendizado Profundo foi inspirada no livro online gratuito Neural Networks and Deep Learning. O site do livro está vinculado a um repositório de código para os exemplos nos vídeos.

Etapa 3: Módulo M5CAM

O Módulo M5CAM é uma placa de desenvolvimento para processamento e reconhecimento de imagens. Possui um sistema ESP32 no chip com 4M Flash e 520K RAM. Ele também possui uma matriz de sensor de câmera OV2640 de 2 megapixels. O módulo suporta transmissão de imagem via Wi-Fi e pode ser programado e depurado por meio de uma porta USB-C integrada.

O Módulo M5CAM vem pré-carregado com uma imagem de firmware de webcam Wi-Fi simples. Simplesmente, ligue a placa via USB-C ou GROVE. No seu PC ou dispositivo móvel, conecte-se a um ponto de acesso Wi-Fi com um SSID começando com m5stack. Uma vez conectado, abra um navegador da web e navegue até 192.168.4.1, onde você deve encontrar o streaming de vídeo da M5CAM.

Documentação online para M5CAM

Etapa 4: Classificação de objetos TensorFlow com M5CAM

Pegue este esboço do classificador de objetos do Arduino TensorFlow para placas de câmera ESP32.

Instale o ESP32 Filesystem Uploader em seu Arduino IDE. O ESP32 contém um Sistema de Arquivos Flash de Interface Periférica Serial (SPIFFS). SPIFFS é um sistema de arquivos leve criado para microcontroladores com chip flash, que são conectados por barramento SPI, como a memória flash ESP32. Este plugin para o IDE do Arduino suporta facilmente o upload de arquivos para o sistema de arquivos ESP32.

Nas ferramentas do Arduino IDE, selecione:

• Placa> Módulo ESP32 Dev
• Flash> 4 MB
• Esquema de partição> Sem OTA (2 MB APP / 2 MB SPIFFS)
• PSRAM> ativado
• Porta> {porta USB associada a M5CAM}

Faça algumas mudanças no esboço do classificador para suportar o M5CAM

Em ESP32CamClassificationTfjs.ino: Adicione o SSID e a senha de 2,4 GHz de sua rede Wi-Fi

Em camera_wrap.cpp: Find // Select camera modelUncomment the line: CAMERA_MODEL_M5STACK_PSRAM

Em camera_pins.h: Vá para a lista de definição de pinos para CAMERA_MODEL_M5STACK_PSRAMChange Y2_GPIO_NUM de 32 para 17

Compilar e fazer upload para M5CAM

Use ferramentas> ESP32 Sketch Data Upload para fazer upload de arquivos para SPIFF

Abra o Arduino IDE Serial Monitor

Aperte o botão Reset no M5CAM

Copie o endereço IP do Monitor Serial

Use um navegador (na rede sam de 2,4 GHz) para navegar até esse endereço IP

Assim que o modelo for carregado, faça streaming de vídeo e preveja objetos. Conforme observado para melhor desempenho, preveja imagens de objetos como piano, canecas de café, garrafas, etc. Você pode ver uma lista de objetos que foram treinados para o classificador aqui.

Dependendo de como o M5CAM é segurado ou montado, as imagens podem ser invertidas. Em caso afirmativo, experimente comentar o gating "se definido" em torno de: s-> set_vflip (s, 1); s-> set_hmirror (s, 1); no arquivo camera_wrap.cpp

Etapa 5: Backdoors & Breaches Card Game

Backdoors & Breaches é um jogo de cartas de resposta a incidentes da Black Hills Information Security and Active Countermeasures.

Backdoors & Breaches contém 52 cartões exclusivos para ajudá-lo a realizar exercícios de mesa de resposta a incidentes e aprender táticas, ferramentas e métodos de ataque.

Você encontrará as instruções sobre como jogar aqui. No entanto, sabemos que você vai hackear e personalizar o baralho de cartas para atender às suas próprias necessidades para você e sua equipe ou alunos.

Etapa 6: Eletrocardiograma AD8232 (ECG)

O AD8232 (folha de dados) é um bloco de condicionamento de sinal integrado para ECG e outras aplicações de medição biopotencial. Ele é projetado para extrair, amplificar e filtrar pequenos sinais biopotenciais na presença de condições ruidosas, como aquelas criadas por movimento ou colocação remota de eletrodos. Este projeto permite que um conversor analógico-digital (ADC) de potência ultrabaixa ou um microcontrolador incorporado adquira o sinal de saída.

Os módulos AD8232 podem ser adquiridos na Sparkfun. Eles têm um bom guia de conexão para usar o módulo com uma placa Arduino básica, se houver uma disponível.

NOTA: Este dispositivo não se destina a diagnosticar ou tratar quaisquer condições

Se você não tiver uma placa Arduino básica disponível, é possível usar o ECG AD8232 com o módulo M5CAM. Eles podem ser conectados através do conector grove (IO13 ou IO4). Uma vez que o conector grove fornece 5 V e os módulos de ECG requerem 3,3 V, um regulador de tensão deve ser usado para gerar 3,3 V a partir do trilho de 5 V. Os pinos LO- e LO + não são usados.

Etapa 7: HACK LIFE

Esperamos que você esteja aproveitando a aventura HackerBox deste mês em eletrônica e tecnologia de computador. Entre em contato e compartilhe seu sucesso nos comentários abaixo ou no Grupo HackerBox no Facebook. Além disso, lembre-se de que você pode enviar um e-mail para [email protected] a qualquer momento se tiver alguma dúvida ou precisar de ajuda.

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