HackerBox 0055: High Roller: 7 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:41

¡Saludos a HackerBox Hackers de todo el mundo! Con HackerBox 0055, eres el D20 High Roller en el juego de cartas de respuesta a incidentes, puertas traseras y brechas. También explorará el aprendizaje automático con TensorFlow, servidores web integrados ESP32, clasificación de objetos de visión artificial y medición y gráficos de biopotencial de electrocardiograma (ECG).

Esta guía contiene información para comenzar con HackerBox 0055, que se puede comprar aquí hasta agotar existencias. Si desea recibir un HackerBox como este en su buzón cada mes, suscríbase en HackerBoxes.com y únase a la revolución.

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Paso 1: Lista de contenido para HackerBox 0055

• Kit de módulo de cámara M5CAM ESP32
• Baraja de naipes de puertas traseras y brechas
• Troquel de veinte caras D20
• Cable USB-C a USB-A
• Cable de conexión Grove de 4 pines a DuPont
• Módulo de ECG AD8232
• Cables de ECG con almohadillas adhesivas
• Módulo de conexión USB de cuatro vías
• Regulador lineal 3.3V de baja caída
• Jerséis DuPont mujer-mujer
• Pegatina Hacker de escorpión cósmico
• Pegatina Hax0r Life Hacker

Algunas otras cosas que serán útiles:

• Soldador, soldadura y herramientas de soldadura básicas
• Computadora para ejecutar herramientas de software

Lo más importante es que necesitará sentido de la aventura, espíritu hacker, paciencia y curiosidad. Construir y experimentar con la electrónica, aunque es muy gratificante, puede ser complicado, desafiante e incluso frustrante en ocasiones. El objetivo es el progreso, no la perfección. Cuando persiste y disfruta de la aventura, se puede derivar una gran satisfacción de este pasatiempo. Dé cada paso lentamente, preste atención a los detalles y no tema pedir ayuda.

Como siempre, le solicitamos que revise las preguntas frecuentes de HackerBoxes. Allí, encontrará una gran cantidad de información para miembros actuales y potenciales. Casi todos los correos electrónicos de soporte no técnico que recibimos ya están respondidos en las Preguntas frecuentes, por lo que realmente apreciamos que eche un vistazo rápido.

Paso 2: aprendizaje automático con TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de software gratuita y de código abierto que se puede utilizar para aplicaciones de aprendizaje automático (ML) como las redes neuronales. TensorFlow fue desarrollado por el equipo de Google Brain para uso interno tanto en investigación como en producción en Google.

El aprendizaje automático representa un nuevo paradigma en la programación, donde en lugar de programar reglas explícitas en un lenguaje como Java o C ++, se construye un sistema que se entrena con datos para inferir las reglas en sí. Pero, ¿cómo se ve realmente ML? En la serie de videos Machine Learning Zero to Hero, el defensor de la inteligencia artificial Laurence Moroney nos lleva desde un ejemplo básico de Hello World de cómo construir un modelo ML hasta un ejemplo muy interesante de visión por computadora.

• ML Zero to Hero - Parte 1: Introducción al aprendizaje automático
• ML Zero to Hero - Parte 2: Visión por computadora básica con ML
• ML Zero to Hero - Parte 3: Introducción a las redes neuronales convolucionales
• ML Zero to Hero - Parte 4: Construya un clasificador de imágenes

Material de antecedentes (presentado con HackerBox 0053): esta serie de cuatro videos sobre redes neuronales y aprendizaje profundo se inspiró en el libro en línea gratuito, redes neuronales y aprendizaje profundo. El sitio web del libro tiene enlaces a un repositorio de código para los ejemplos de los videos.

Paso 3: Módulo M5CAM

El módulo M5CAM es una placa de desarrollo para el procesamiento y el reconocimiento de imágenes. Cuenta con un sistema ESP32 en chip con 4M Flash y 520K RAM. También cuenta con un conjunto de sensores de cámara OV2640 de 2 megapíxeles. El módulo admite la transmisión de imágenes a través de Wi-Fi y se puede programar y depurar a través de un puerto USB-C incorporado.

El módulo M5CAM viene precargado con una imagen de firmware de cámara web Wi-Fi simple. Simplemente, encienda la placa a través de USB-C o GROVE. En su PC o dispositivo móvil, conéctese a un punto de acceso Wi-Fi que tenga un SSID que comience con m5stack. Una vez conectado, abra un navegador web y navegue hasta 192.168.4.1 donde debería encontrar la transmisión de video desde la M5CAM.

Documentación en línea para M5CAM

Paso 4: Clasificación de objetos de TensorFlow con M5CAM

Tome este boceto del clasificador de objetos Arduino TensorFlow para placas de cámara ESP32.

Instale el cargador del sistema de archivos ESP32 en su IDE de Arduino. El ESP32 contiene un sistema de archivos flash de interfaz periférica en serie (SPIFFS). SPIFFS es un sistema de archivos liviano creado para microcontroladores con un chip flash, que están conectados por bus SPI, como la memoria flash ESP32. Este complemento para Arduino IDE admite la carga fácil de archivos en el sistema de archivos ESP32.

Dentro de las herramientas IDE de Arduino, seleccione:

• Placa> Módulo de desarrollo ESP32
• Flash> 4 MB
• Esquema de partición> Sin OTA (2MB APP / 2MB SPIFFS)
• PSRAM> Habilitado
• Puerto> {puerto USB asociado con M5CAM}

Realice algunos cambios en el esquema del clasificador para admitir la M5CAM

En ESP32CamClassificationTfjs.ino: agregue el SSID y la contraseña de 2.4GHz de su red Wi-Fi

En camera_wrap.cpp: Buscar // Seleccionar modelo de cámara Descomentar la línea: CAMERA_MODEL_M5STACK_PSRAM

En camera_pins.h: Vaya a la lista de definición de pines para CAMERA_MODEL_M5STACK_PSRAM Cambie Y2_GPIO_NUM de 32 a 17

Compilar y cargar a M5CAM

Use herramientas> Carga de datos de Sketch de ESP32 para cargar archivos a SPIFF

Abra el monitor serial IDE de Arduino

Presione el botón de reinicio en la M5CAM

Copie la dirección IP del Serial Monitor

Utilice un navegador (en la red sam de 2,4 GHz) para navegar a esa dirección IP

Una vez que se cargue el modelo, transmita video y prediga objetos. Como se indica para el mejor rendimiento, predice imágenes de objetos como piano, tazas de café, botellas, etc. Aquí puede ver una lista de objetos que han sido entrenados en el clasificador.

Dependiendo de cómo se sostenga o monte la M5CAM, las imágenes pueden invertirse. Si es así, experimente comentando la puerta "si está definida": s-> set_vflip (s, 1); s-> set_hmirror (s, 1); en el archivo camera_wrap.cpp

Paso 5: Juego de cartas de puertas traseras e infracciones

Backdoors & Breaches es un juego de cartas de respuesta a incidentes de Black Hills Information Security and Active Countermeasures.

Backdoors & Breaches contiene 52 tarjetas únicas para ayudarlo a realizar ejercicios de mesa de respuesta a incidentes y aprender tácticas, herramientas y métodos de ataque.

Encontrarás las instrucciones sobre cómo jugar aquí. Sin embargo, sabemos que hackeará y personalizará la baraja de cartas para que se adapte a sus propias necesidades para usted y su equipo o estudiantes.

Paso 6: Electrocardiograma (ECG) AD8232

El AD8232 (hoja de datos) es un bloque de acondicionamiento de señal integrado para ECG y otras aplicaciones de medición de biopotencial. Está diseñado para extraer, amplificar y filtrar pequeñas señales de biopotencial en presencia de condiciones ruidosas, como las creadas por el movimiento o la colocación remota de electrodos. Este diseño permite que un convertidor de analógico a digital (ADC) de potencia ultrabaja o un microcontrolador integrado adquiera la señal de salida.

Los módulos AD8232 se pueden comprar en Sparkfun. Tienen una buena guía de conexión para usar el módulo con una placa Arduino básica si tiene una disponible.

NOTA: Este dispositivo no está diseñado para diagnosticar ni tratar ninguna afección

Si no tiene una placa Arduino básica disponible, es posible utilizar el ECG AD8232 con el módulo M5CAM. Se pueden conectar a través del conector grove (IO13 o IO4). Dado que el conector grove proporciona 5 V y los módulos de ECG requieren 3,3 V, se debe usar un regulador de voltaje para generar los 3,3 V desde el riel de 5 V. Los pines LO- y LO + no se utilizan.

Paso 7: HACK LIFE

Esperamos que esté disfrutando de la aventura de HackerBox de este mes en la electrónica y la tecnología informática. Comuníquese y comparta su éxito en los comentarios a continuación o en el grupo de Facebook de HackerBox. Además, recuerde que puede enviar un correo electrónico a [email protected] en cualquier momento si tiene una pregunta o necesita ayuda.

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