Etherify:以太网的无线通信新探索
2024-05-20 14:43:39作者:冯爽妲Honey
项目介绍
Etherify是一个创新的开源项目,由SQ5BPF的Jacek Lipkowski开发。该项目利用以太网接口的速度变化来无线传输数据,创造了一种全新的通信方式。通过切换接口速度,设备会产生电磁辐射泄漏,进而传递信息。在一系列实验中,作者展示了如何在没有物理连接的情况下,借助Raspberry Pi和Dell笔记本电脑等设备,实现这种无线传输。
项目技术分析
Etherify包括了几个脚本(如etherify1.sh, etherify2.sh, etherify3.sh, 和 etherify5.sh),它们分别采用了不同的策略:
- etherify1.sh:通过在10Mbps和100Mbps之间切换,改变产生的电磁辐射频率,从而发送摩尔斯码。
- etherify2.sh:通过大量生成网络负载,可能影响电源电压,间接改变了频率,实现了FSK调制。
- etherify3.sh:无物理连接的Raspberry Pi版本,仍然可以通过辐射泄漏通信。
- etherify4.sh 和 etherify5.sh:针对连接更慢的设备,或利用SNMP协议控制交换机速度,扩大了应用范围。
项目及技术应用场景
Etherify的潜在应用广泛,尤其在以下场景:
- 应急通信:在传统通讯方式受限时,如自然灾害或紧急情况,可以提供备选路径。
- 教育研究:为电子通信和网络安全课程提供了生动的示例,帮助学生理解无线信号的产生与检测。
- 业余无线电爱好者:为QRSS CW(慢速莫尔斯码)爱好者提供了新颖的实现方式。
- 物联网安全:揭示了设备可能存在的未预期辐射泄露,提醒开发者关注安全性问题。
项目特点
- 简单易复现:使用的是常见硬件如Raspberry Pi和Dell笔记本,任何人都能尝试复制实验。
- 无需物理连接:在某些情况下,设备即使没有物理连接也能通信,展现了无线通信的潜力。
- 创新性:利用现有的以太网基础设施,创新地实现了无线通信,挑战了传统的认知。
- 可扩展性:不同脚本适应多种环境,甚至可以用SNMP协议控制网络设备,增强了其灵活性。
观看项目演示视频,了解详情,开始你的Etherify之旅吧!更多相关信息,请访问项目作者的网站。这个项目不仅令人印象深刻,而且极具启发性,等待着你的发现和贡献。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
191
210
暂无简介
Dart
631
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
481
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
110
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
858
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
211