Projeler
Nerve
Nerve, C ve C++ programlarında kullanılmak üzere tasarlanmış temel bir sinir ağı uygulamasıdır. Basit bir sinir ağına ihtiyaç duyan ve gereksiz yere karmaşık sinir ağı kütüphanelerini kullanmak istemeyen uygulamalar için uygundur.
Özellikler
- Çok katmanlı algılayıcı sinir ağı.
- Geri yayılım eğitimi.
- Eğitilebilir bias.
- Küçük boyutlu.
- Hızlı.
- Kendi uygulamanızda kolayca entegre edilebilir.
- Genişletilebilir.
- MIT lisansı altında lisanslanmıştır.
- El yazısı rakamları tanıyan bir ağı eğitmek için örnek uygulama içerir.
Projede, ayarlanabilir momentum ve öğrenme oranına sahip çok katmanlı geri yayılım sinir ağı özelliği bulunmaktadır. Kolay taşınabilirliği ve küçük boyutu ile dikkat çekmektedir.
iNeural
iNeural, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme algoritmalarında kullanılmak üzere tasarlanmış bir yapay sinir ağları kütüphanesidir. Açık kaynak kodlu olan iNeural, çok az bağımlılığa sahip olmasıyla öne çıkar. Yalnızca birkaç harici kütüphane ve araca ihtiyaç duyar. Bunun dışında ihtiyacı olan her şey zaten kodlanmıştır.
GPU'larla tam performansta çalışmak için hazırlanmamış olsa da, düşük sistem gereksinimleri ile harika bir şekilde çalışabilen bir kütüphanedir. Örneğin, proje tamamlandığında, robotik platformlarda yüksek performansla çalıştırabileceksiniz.
iNeural Kimler için Uygundur?
- Problemleri çözmek için açık kaynaklı bir sinir ağı kullanmak isteyenler için,
- Projelerine yeni teknolojiler entegre etmek isteyenler için,
- Yapay sinir ağları için gerekli püf noktalarını anlamak isteyen öğrenciler için,
- Araştırmacılar, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme meraklıları için.
iNeural, FANN, pylearn2, EBLearn, Torch7 gibi kütüphanelerden ilham alınarak geliştirilmiştir. Çoğunlukla C++'da yazılmış olan iNeural, Python'un gücünden de faydalanmaktadır. Geliştirilmesinin en büyük nedeni çok az bağımlılığa ihtiyaç duymasıdır. Bu sebeple, sınırlı sistem gereksinimlerine sahip sistemlerde çalışmaya uygun olması beklenmektedir.
Reconic
Reconic, siber güvenlik profesyonellerini ve hata avcılarını dijital altyapıları haritalamak, analiz etmek ve güvence altına almak amacıyla güçlendirmek için tasarlanmış bir ağ tarama ve keşif aracıdır.
Özellikler
- WHOIS Sorgulama: Hedef alan adının sahiplik ve yönetim iletişim bilgilerine dair içgörüler sağlayarak, alan adı kayıt detaylarının otomatik olarak alınmasını sağlar.
- DNS Çözünürlüğü: DNS kayıtlarını çözümlemek için taramalar gerçekleştirir, ilişkili alan adlarını, alt alan adlarını ve kritik DNS yapılandırmalarını ortaya çıkarır.
- SSL/TLS Sertifika İncelemesi: SSL/TLS sertifikalarını geçerlilik, sona erme ve yapılandırma detayları açısından inceler.
- HTTP Başlık Analizi: HTTP başlıklarını yakalar.
- Port Taraması: Açık portları tarar, maruz kalan hizmetleri ve yetkisiz erişim için potansiyel giriş noktalarını belirler.
- Alt Alan Adı Keşfi: Hedefin alt alan adlarının kapsamlı bir listesini haritalamak için çeşitli tekniklerden yararlanarak alt alan adlarını numaralandırır. (Alt alan adı sorgularını hızlandırma ve DNS çözünürlüğünü asenkron hale getirme konusunda güncelleme gelecektir.)
- Dizin Gezintisi: Erişilebilir dizinleri arar, potansiyel olarak hassas bilgileri veya yanlış yapılandırılmış erişim kontrollerini belirler.
- JavaScript Dosya Enumerasyonu: Daha fazla analiz için JavaScript dosyalarını tanımlar ve listeler, potansiyel zafiyetleri veya hassas bilgileri ortaya çıkarabilecek istemci tarafı koduna odaklanır.
Bu özelliklerin her biri, siber güvenlik profesyonellerine kapsamlı ve etkili keşif operasyonları yapabilmeleri için gerekli araçları sağlama konusunda hassasiyetle tasarlanmıştır. Reconic'i kullanarak, güvenlik ekipleri hedeflerinin ağ mimarileri hakkında paha biçilmez içgörüler elde edebilir ve dijital ortamlarını ortaya çıkan tehditlere karşı güvence altına alabilirler.