探索安全边界:Logitech Unifying 技术漏洞揭示库
2024-06-12 03:25:28作者:傅爽业Veleda
本文将引导您走进一个前所未有的开源项目——Logitech Unifying 技术漏洞揭示库。这个项目由安全研究者创建,旨在公开讨论与 Logitech 的无线连接技术相关的安全问题,并分享相关的证明概念代码。让我们深入了解这个项目,了解其技术细节,潜在的应用场景以及独特的特点。
项目介绍
Unifying 技术漏洞揭示库是一个开放的平台,用于披露针对 Logitech Unifying 技术的最新安全漏洞。该项目的核心是分享和探讨可能的安全风险,以便厂商能够及时审查并修复问题。通过 PoC(Proof of Concept)代码,研究者揭示了多个影响设备安全的问题,包括数据泄露、键盘注入等,让用户对无线输入设备的安全性有更深的认识。
项目技术分析
项目中包含了以下几个关键技术部分:
- mjackit: 使用 Go 语言编写,可以从射频端与 Logitech Unifying 设备交互,执行 PoC1 和 PoC2,并展示隐秘通道功能。
- munifying: 也采用 Go 语言,从 USB 端与 Unifying 收发器通信,可执行 PoC3,待 Logitech 发布补丁后加入。
- 原始文档和报告: 包含研究过程中的原始资料,供进一步学习和理解。
项目展示了多种攻击方式,如通过监听配对过程获取加密密钥(PoC1),在不知道密钥的情况下注入按键(PoC2),以及一次物理访问后提取收发器中的AES密钥(PoC3)。
项目及技术应用场景
这个项目对于安全研究人员、开发者和企业安全团队具有重大价值,因为他们可以通过此项目了解潜在的安全威胁。此外,它也为硬件制造商提供了改进产品安全性的参考案例。此外,对于想要深入理解无线设备安全性的普通用户来说,这同样是一个宝贵的资源。
项目特点
- 透明度:与传统负责任的披露方式不同,此项目先在一个封闭社区内公布,然后给厂商提供审查的机会。
- 实时更新:项目维护者会定期添加新的发现和工具,保持信息的时效性。
- 全面性:涵盖了从射频到USB端的多个方面,对Unifying技术进行了全方位的剖析。
- 实际应用示例:提供 PoC 代码,让安全专家可以模拟攻击,验证漏洞。
总的来说,Logitech Unifying 技术漏洞揭示库是一个引人入胜的项目,它为提升物联网安全标准提供了重要参考。无论是为了研究还是保护,都值得您关注和使用。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
最新内容推荐
PCDViewer-4.9.0-Ubuntu20.04:专业点云可视化与编辑工具全面解析 Solidcam后处理文件下载与使用完全指南:提升CNC编程效率的必备资源 Qt控件CSS样式实例大全 - 打造现代化GUI界面的终极指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 2023年最新HTMLCSSJS组件库:提升前端开发效率的必备资源 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
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
255
90
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
475
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++
644
255