探秘EvilCrow-Keylogger:一款基于WiFi的微控制器型键盘记录器
2024-05-31 07:12:02作者:仰钰奇
在网络安全的世界里,有一款名为EvilCrow-Keylogger的独特工具,它将硬件与软件完美融合,提供了一种创新的方式来进行键盘监控和数据收集。由Joel Serna (@JoelSernaMoreno) 和Ernesto Sánchez (@ernesto_xload) 联合开发,这款基于Atmega32U4微控制器和ESP32-PICO模组的设备,不仅具备WiFi功能,还带有Micro SD卡插槽,使得数据存储和检索更为便捷。
项目简介
EvilCrow-Keylogger设计紧凑,内置一个用于Wi-Fi通信的ESP32-PICO模块,以及一个可扩展存储的Micro SD卡插槽。其核心部件是Atmega32U4,具有内置USB接口,可以方便地连接到各种键盘。此外,该设备还配备了一个USB主机MAX3421芯片以及一个霍尔传感器,为设备的复位提供了新颖的方法。
技术分析
- Atmega32U4: 这是一款低功耗、高性能的微控制器,支持多种布局,如EN_US、ES_ES等,适用于不同地区的键盘。
- ESP32-PICO: 集成了强大的Wi-Fi和蓝牙功能,允许远程监测和接收键盘输入信息。
- Micro SD卡插槽: 提供了离线存储大量按键记录的能力,便于后期数据分析。
- 霍尔传感器: 通过磁场触发设备的复位操作,避免了传统按钮可能导致的损坏。
应用场景
- 安全审计: 对企业或个人电脑进行渗透测试,评估键盘输入的安全性。
- 教育研究: 学习与理解键盘记录器的工作原理和技术实现。
- 开发测试: 测试特定键盘布局的功能和兼容性。
项目特点
- 多语言布局: 支持多种国家和地区键盘布局,适应性强。
- 无线功能: 利用Wi-Fi实时传输数据,无需物理接触目标设备。
- 易用性: 自动安装脚本简化了编程过程,降低了使用者的技术门槛。
- 可靠备份: 内置Micro SD卡插槽,即使在无网络的情况下也能保存数据。
- 创新设计: 使用霍尔传感器作为复位机制,提高了硬件的耐用性。
总的来说,EvilCrow-Keylogger是一个极具潜力的开源项目,无论你是安全专家、开发者还是爱好者,都能从中找到有价值的应用。如果你对探索计算机系统的脆弱性和保护措施感兴趣,那么这个项目不容错过。别忘了,你可以通过购买或贡献代码来支持这一创新工作。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219