Привет, Хабр!
Сегодня я расскажу и покажу вам, как можно использовать всю мощность ваших видеокарт для игр перебора паролей к Wi-Fi. Как-то не комильфо в наше время использовать только процессорные мощности под эти задачи (в частности aircrack-ng), когда в 80% компьютеров есть видеокарта. Поэтому разумно использовать всю потенциальную мощность ваших систем. А именно, речь пойдет о замечательной программе pyrit.

Доброго времени суток, уважаемое Хабросообщество!
В данном топике хотелось бы рассмотреть некоторые тонкие вопросы, связанные с атаками на сети Wi-Fi в режиме разделяемого ключа WPA-PSK (если говорить более просто — WPA-PSK — режим без выделенного сервера аутентификации, который используют большинство пользователей Wi-Fi, например, при создании подключения по сети типа компьютер-компьютер).

К чему все это?

На бескрайних просторах интернета можно найти как описание способов такой атаки, так и скачать программы полуавтоматического ее проведения (яркий пример aircrack-ng). Но вот программы эти в большинстве своем представляются пользователю в виде некоего черного ящика, который при этом хорошо если работает в соответствии с руководством по его эксплуатации.

Недавняя статья на Хабре, посвященная одной из таких программ, упоминающая в себе использование радужных таблиц (возможно ли это?) для ускорения атаки, и подтолкнула меня к написанию данного топика. Надеюсь информация окажется полезной, так как аналогов в сети я не встречал ни на отечественном, ни на вражеских языках.

Вчера вечером «Афиша-Мир» открыла публичную бета-версию интернет-сервиса mir.travel. Этот сайт и работающие с ним мобильные приложения для iPhone и Android помогают путешественникам понять, что посмотреть и куда сходить в любом городе мира.

Последние несколько месяцев в тестировании сервиса можно было принять участие, вступив в закрытую группу в Facebook. Теперь сайт mir.travel открыт для всех желающих. Бесплатные приложения можно найти в App Store и в Android Market.

Добрый день, хабрахабр!

В процессе написания одной из своих программ мне понадобилось разобраться с библиотекой шифрование и де-шифрования текста. Я разобрался и теперь хочу поделиться накопленным опытом и знаниями с сообществом.

В данной статье речь пойдет о библиотеке libgcrypt.

Здоровья всем читателям!

Вашему вниманию предлагается описание системных вызовов микроядерной операционной системы Хамелеон aka Xameleon. Мой хамелеончик ещё не вылупился из своего яйца и пока набирается сил в виртуальной машине. Но ему очень одиноко и маленькая ящерица желает поближе познакомиться с жителями Хабра.

Спор «микроядро vs монолит» ведётся много лет, но представляют ли обе спорящие стороны об архитектуре системы, построенной на микроядре? Возможно, этот топик немного прольёт свет на архитектуру микроядерных систем.

Аннотация

Это третья статья, просвещенная порождающим шаблонам проектирования и связанным с ними вопросами. Здесь мы рассмотрим излюбленные приемы при создании объектов: фабрики, заводы, абстрактные фабрики, строители, прототипы, мультитоны, отложенные инициализации, а также немного коснемся pimpl идиомы или шаблона “мост”. Использование синглтонов было подробно рассмотрено в первой [1] и второй [2] статьях, однако, как вы увидите в дальнейшем, синглтоны часто используются совместно с другими шаблонами проектирования.

В разработке банковского ПО данному аспекту системы уделяется наибольшее внимание. Часто, описывая отказоустойчивую систему, используют слова: Fault Tolerance, Resilience, Reliability, Stability, DR (disaster recovery). Данная характеристика — суть способность системы продолжать корректно работать при падении одной или нескольких подсистем, от которых она зависит. Я кратко опишу какие подходы могут применяться в данной области и приведу пару примеров.

Задача выделения из потока символов определенных лексем является весьма распространенной. Часто ее решают с помощью лексических анализаторов, конфигурируемых регулярными выражениями. Многие анализаторы построены по принципу генерации программного кода, который в свою очередь реализует логику регулярных выражений. Фактически, это компиляция языка регулярных выражений в код языка программирования.

Например, flex — это один из таких анализаторов. Старый, но проверенный годами.

Я много пользовался flex'ом, он имеет и плохие и хорошие стороны, но по большому счету, жаловаться не приходилось.

Но вчера наткнулся на интересный проект — re2c. По сути, на этой штуке можно писать лексические анализаторы прямо на коленке за несколько минут.

В последнее время небывалую популярность сыскали видеоролики о летающих роботах или как их еще называют – дронах, коптерах, беспилотниках. Эти шустрые квадролеты под управлением компьютера выполняют акробатические трюки, играют в пинг-понг, могут летать по GPS-координатам и вести аэрофотосъемку.

Введение

Добрый день.
Не нашел простого и внятного описания данного алгоритма на русском языке. Решил восполнить сей пробел. Прежде всего что это такое? LR(0)-анализатор в первую очередь это синтаксический анализатор. Цель синтаксического анализатора обработать входной поток лексем(базовые элементы языка, которые производит лексический анализатор на основе входного потока символов, примеры лексем — число, запятая, символ) и сопоставить его с описанием языка заданного в определенном формате. Сопоставление заключается в построении определенной структуры данных, чаще всего — дерева. Дальше эта структура пойдет на следующий этап — семантический анализ, где уже компилятор пытается понять смысл, заключенный в дереве.

Существует 2 класса синтаксических анализаторов — восходящие анализаторы и нисходящие. Первые строят дерево начиная с листьев, которые являются входными лексемами, вторые соответственно наоборот начинают с корня дерева. Собственно LR и значит то, что анализатор будет читать поток слева направо (L — 'Left') и строить дерево снизу вверх (пусть не смущает буква R, которая значит Right, объяснения даны чуть ниже). Индекс 0 обозначает то что мы не предпросматриваем следующие лексемы, а работаем только с текущей. Какие же плюсы даёт нам выбор этого типа анализаторов?

• Он быстр.
• Покрывает множество языков. То есть если вы придумали язык и описали его, то с большой долей вероятности LR-анализатор его сможет обработать.
• Синтаксические ошибки обнаруживаются так быстро как это возможно. Сразу же как встречается символ, который не соответствует предыдущему входному потоку, мы можем вывести ошибку об этом.

Есть и недостатки:

• Относительная сложность построения.
• Можно вогнать анализатор в ступор неоднозначностью описания языка.

Хочу поділитися досвідом по темі звуку в Windows 7.
Насправді все не так погано, як спочатку здається, і я вам зараз це продемонструю.

Добрый день, уважаемые хабражители. Я давно хотел опубликовать под GPL-лицензией свой «Текстовый анализатор» ([1]). Наконец, дошли руки. «Текстовый анализатор» — это исследовательский проект, который я разрабатывал три года на 3, 4 и 5-м курсах университета. Главная цель была: создать алгоритм распознавания авторства текста, используя нейросети Хэмминга или Хопфилда. Идея была такова: эти нейросистемы распознают образы, а к задаче распознавания образов можно свести задачу выявления авторства. Для этого необходимо по каждому тексту собрать статистику, и чем больше разных критериев, тем лучше: частотный анализ букв, анализ длин слов/предложений/абзацев, частотный анализ двухбуквенных сочетаний, и так далее. Нейросистема могла бы выявить, характеристики каких текстов наиболее сходны. Работы было — вал. Много кода, хитрые алгоритмы, ООП, паттерны проектирования. Помимо основной задачи я так же реализовал ещё одно ноу-хау: «Карту благозвучия». По задумке, такая карта должна показывать все плохо и хорошо звучащие места, выделяя их цветом. Критерии оценки благозвучия должны задаваться каким-то универсальным образом, например, правилами. Для этой цели я даже разработал специальный графический язык, RRL (Resounding Rules Language). Работы было — вал. Много кода, хитрые алгоритмы, ООП, паттерны проектирования. В итоге получилась большая и сложная программа, правда, с неприглядным интерфейсом. С этим проектом я даже выиграл в конкурсе дипломных работ, получил 1 и 3 места на университетских конференциях, а так же 2 место на международной научно-практической.

Прошло более двух лет, и я с трудом вспоминаю, как оно работает. Давайте вместе попробуем разобраться, что там под катом капотом алгоритма, который распознаёт авторство. Ну а карту благозвучия оставим на следующую статью.

(У статьи есть продолжение и окончание.)

Структура статьи:

1. Анализ авторства
2. Знакомство с кодом
3. Внутренности TAuthoringAnalyser и хранение текстов
4. Разбиение на уровни конечным автоматом на стратегиях
5. Сбор частотных характеристик
6. Нейросеть Хэмминга и анализ авторства

Дополнительные материалы:

• Исходники проекта «Текстовый анализатор» (Borland C++ Builder 6.0)
• Тестирование нейросистемы Хэмминга в Excel'е ([xls])
• Таблица переходов для КА, разбивающего текст на уровни ([xls])
• Расчет благозвучия отдельных букв ([xls])
• Презентация дипломного проекта «Текстовый анализатор» ([ppt])
• Презентация проекта «Карта благозвучия» ([ppt])
• Все эти материалы в сжатом виде ([zip], [7z], [rar])

В далекие времена, для IT-индустрии это 70-е годы прошлого века, ученые-математики (так раньше назывались программисты) сражались как Дон-Кихоты в неравном бою с компьютерами, которые тогда были размером с маленькие ветряные мельницы. Задачи ставились серьезные: поиск вражеских подлодок в океане по снимкам с орбиты, расчет баллистики ракет дальнего действия, и прочее. Для их решения компьютер должен оперировать действительными числами, которых, как известно, континуум, тогда как память конечна. Поэтому приходится отображать этот континуум на конечное множество нулей и единиц. В поисках компромисса между скоростью, размером и точностью представления ученые предложили числа с плавающей запятой (или плавающей точкой, если по-буржуйски).

Арифметика с плавающей запятой почему-то считается экзотической областью компьютерных наук, учитывая, что соответствующие типы данных присутствуют в каждом языке программирования. Я сам, если честно, никогда не придавал особого значения компьютерной арифметике, пока решая одну и ту же задачу на CPU и GPU получил разный результат. Оказалось, что в потайных углах этой области скрываются очень любопытные и странные явления: некоммутативность и неассоциативность арифметических операций, ноль со знаком, разность неравных чисел дает ноль, и прочее. Корни этого айсберга уходят глубоко в математику, а я под катом постараюсь обрисовать лишь то, что лежит на поверхности.

Это моя очередная заметка о том, как PVS-Studio делает программы более надёжными. То есть где, и какие ошибки он обнаруживает. На этот раз под молоток попали примеры, демонстрирующие работу с библиотекой IPP 7.0 (Intel Performance Primitives Library). Хотел, вначале, этот пост поместить в блог Intel, но потом решил, что это будет совсем уже...

Введение

Статья посвящена работе с MVVM и WPF. В ней описывается процесс разработки twitter client. Процесс разработки разбит на шаги. В конце каждого шага читатель параллельно пишущий приложение должен иметь работающее приложение. Каждый последующий шаг добавляет какую-то функциональность к написанному на предыдущем шаге. Используется thirdparty библиотека TweetSharp. Ссылку на исходный код, а так же оригинал статьи, написанный мной на английском, можно найти тут.
Статья рассчитана на новичков в WPF разработке. Но предполагается, что читатель имеет некоторый начальный опыт работы с WPF, в частности освоил data binding.
Я не буду писать зачем нужно использовать MVVM – считаю, что об этом хорошо написано в статье “Приложения WPF с шаблоном проектирования модель-представление-модель представления” от Джоша Смита. Если вы не хотите читать эту статью – просто поверьте мне – неверное спроектированное GUI в случае с WPF превращается в большую головную боль.

В топике блиц-обзор книг, которые будут полезны IT-специалистам, бизнесменам и тем, кто собирается открыть своё дело. Рядом с каждой — короткие пояснения, почему и зачем стоит прочесть.

Отобраны лучшие 10% из примерно 200 прочитанных книг о маркетинге, продажах и всем связанном — самые «пробивные» вещи, которые помогут вам не тратить время на всякий шлак, а сразу начать с главного.

В конце — суммация книг, которые хабровчане рекомендуют в комментариях помимо основного списка.

PMP традиционно входит в десятку самых востребованных IT сертификаций на западе. Эта мода потихоньку перебирается и в страны СНГ, некоторые компании уже начинают робко писать в вакансиях «PMP credential is a plus». Помимо повышения ценности ПМа на рынке труда, подготовка и сдача PMP сами по себе дают полезные знания и опыт.

Под катом — пошаговая инструкция получения PMP на базе PMBOK4.

Дисклаймер: описываю только свой личный опыт и мнения автора могут не совпадать с мнением автора. Статья огромная, читать много.

Пишу эту статью, и представляю себе тебя, читателя Хабра, которой в обеденный перерыв залез почитать что-нибудь для развития. А этот читатель, т.е. ты (да, не отворачивай глаза от букв, именно ты) давно наслышан, что своё дело – это круто. И, может быть, как раз не хватало лёгкого пинка, чтобы выйти из зоны будничного комфорта и что-нибудь, да предпринять.

Эта статья адресована тем, кто уже «на грани». Она почти лишена философии и туманных ссылок, просто тупо туду-лист. Бери и делай. Намеренно избавляю тебя от объяснений, зачем молодому проекту нужна госрегистрация, такая ли уж это свобода – быть собственником и от куда взять деньги на госпошлину. Статья адресована московским стартаперам, гео-патчи от других городов приветствуются в комментариях.
Будем считать, что с формой собственности определились — это ООО и упрощенка 6%. Если кому нужно ИП – там проще, справишься и без этой статьи.

Для создания фирмы необходимо:

Продолжая статью “Использование Hadoop для решения реальных задач”, хочу напомнить, что в прошлой статье мы остановились на том, что посчитали такую характеристику как tf(t,d), и сказали, что в следующем посте мы будем считать idf(t) и завершим процесс вычисления значения TF-IDF для данного документа и термина. Поэтому предлагаю долго не откладывать и переходить к этой задаче.

Важно заметить, что idf(t) не зависит от документа, потому как считается на всем корпусе. Это нетрудно увидеть, посмотрев на формулу:



Вероятно, она нуждается в некоторых пояснениях. Итак, |D| это мощность корпуса документов — иными словами, просто количество документов. Мы знаем его, поэтому считать ничего не надо. Знаменатель же логарифма — это количество таких документов d которые содержат интересующий нас токен t_i.

Чтобы не откладывать в долгий ящик сразу порассказываю несколько других примеров для MapReduce, обещанные в топике "MapReduce без зауми". (Если не понимаете полностью что такое MapReduce — прочитайте тот топик сначала! Без него не разберетесь)

Поговорим тут о подсчетах национальностей в городах, средних оценках и приводах учеников, ТИЦ, PageRank, входящих ссылках, нишевых ключевых словах, словах-синонимах, социальных сетях и общих друзьях. Постараемся обойтись без математических знаков и зауми.

Однако тема сама по себе сложная и все же напрячь мозги придется. Когда поймете — будет очень просто.

Входящие ссылки

Допустим у нас есть Интернет. В Интернете есть исходящие ссылки.

Допустим на входе у нас есть такие данные об ИСХОДЯЩИХ ссылках, собранные нашим паучком:

habrahabr.ru -> thematicmedia.ru, apple.ru, microsoft.com, ubuntu.com, yandex.ru
thematicmedia.ru -> habrahabr.ru, autokadabra.ru
autokadabra.ru -> habrahabr.ru, yandex.ru

Т.е. мы знаем, что Хабр ссылается на Apple, MS, Ubuntu и Яндекс но кто ссылается на Хабр? Да, вопрос примитивный, но все же разложим на MapReduce. Дальше будет интереснее и этот пример понадобится.