开源项目推荐:Wifite 2——无线网络审计利器
2024-08-10 03:23:50作者:傅爽业Veleda
项目介绍
Wifite,一个全面重写的Python脚本,专为无线网络安全审计设计。它简化了无线网络安全测试的复杂流程,让安全研究者和IT专业人员无需深入记忆繁复的命令参数。本项目由derv82维护的新版本(Wifite2),旨在成为你无线审计工具箱中的多功能工具。
项目技术分析
Wifite2采用了多种方法来评估无线接入点的安全性,涵盖从WPS离线"Pixie-Dust"测试到WPA/WPA2的握手捕获及离线分析,再到传统但有效的WEP安全评估技术。其核心在于自动化现有无线审计工具的执行,如Aircrack-ng套件,确保使用最新版本以获得最佳效果。此外,对Python2与Python3的支持,以及与现代Linux发行版(如Kali Linux和ParrotSec)的兼容性,证明了该项目的技术前瞻性和广泛适用性。
项目及技术应用场景
在网络安全测试、渗透测试或教育训练中,Wifite2扮演着不可替代的角色。通过自动识别和尝试上述所有测试方法,它大大提高了评估无线网络安全性的效率。无论是企业安全团队进行定期的安全评估,还是个人学习无线安全机制,Wifite2都是快速定位潜在弱点、了解无线协议漏洞的理想工具。尤其对于隐藏网络的检测和5GHz频道支持,扩展了应用范围,并针对最新的安全测试方式进行了优化。
项目特点
- 全自动化: 自动选择最合适的测试策略,减少人工干预。
- 多测试手段集成: 包含但不限于WPS、WPA/WPA2和WEP的所有主流安全评估技术。
- 智能适应: 动态刷新目标列表,实时显示测试信息,增强用户体验和操作准确性。
- 教育与调试友好:
-verbose选项提供底层命令细节,适合学习和故障排除。 - 现代化升级: 支持Python3,拥有单元测试,易于贡献和维护。
- 灵活安装与管理: 提供简单安装指令,同时也给出了卸载提示,体现开发者对用户的考虑周全。
- 图形展示: 屏幕截图展示了直观的操作界面和测试过程,使用户能够迅速掌握使用要领。
Wifite2是一个面向未来的项目,它的持续开发和改进保证了在不断变化的网络安全环境中始终保持竞争力。对于想要深入了解无线网络安全性,或是需要高效完成无线网络审计任务的你来说,Wifite2无疑是一个强大的伙伴。立即动手,体验无线网络审计领域的革新之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
137
169
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
234
309
暂无简介
Dart
598
130
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++
630
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
681
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
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
197
74
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
680