Bu teknik analizimizde, gömülü sistemlerin ve USB protokollerinin suistimal edilmesine dayanan BadUSB / Rubber Ducky saldırı modeli ile wifi şifresi hackleme örneğini inceliyoruz. Düşük maliyetli ATtiny85 mikrodenetleyicisi üzerinden donanımsal ve protokolsel düzeyde inceleyecek ve kurumsal ağları bu tür donanımsal sızma girişimlerine karşı koruma yöntemlerini ele alacağız. Bilgi güvenliği ve uç nokta (endpoint) savunma mimarilerinde, fiziksel […]
ATtiny85 ile 20 saniyede WiFi Şifresi Hackle
RTC Modülü Kıyaslaması
Bu yazımızda RTC Modülü Nedir? Sorusuna cevap arıyoruz. RTC Modülü, saat işlemi gereken projelerde sıklıkla kullandığımız RTC modülü’nü diğer alternatif modüller ile kıyaslayacağız. Öncelikle belirtmek isteriz ki, bu tabloda olan RTC modülleri, piyasada en çok bulunan ve sıklıkla kullanılan modüllerdir, farklı ve bu tabloda olmayan RTC modülleri mevcuttur. Mikrodenetleyicilerde zamanı ölçmek söz konusu olduğunda, bir […]
RC522 RFID Okuyucu Çalışmıyor mu?
Elektronik piyasasında oldukça ucuz ve yaygın olarak satılan RC522 RFID (Radyo Frekansı ile Tanımlama) okuyucu modüllerinde sıklıkla karşılaşılan okuma mesafesi yetersizliği, seçici kart okuma veya belirli bir süre sonra kilitlenme gibi kronik kararsızlık sorunlarının ardında donanımsal ve fiziksel RF uyumsuzlukları yatmaktadır. Hücresel, kablosuz ve RF (Radyo Frekansı) teknolojilerinin mikrodenetleyici tabanlı sistemlere entegrasyonunda, anten tasarımı ve […]
USBasp ile ATtiny Programlama
USBasp ile ATtiny serisini değil, Atmel AVR ailesine mensup tüm 8-bit mikroişlemcileri doğrudan devre içi seri programlama (ICSP) protokolü üzerinden programlayabilen endüstri standardı bir donanımdır. Gömülü sistemler ve mikrodenetleyici programlamada, kodların entegreye kararlı bir biçimde yüklenmesi donanım geliştirme sürecinin en temel aşamasıdır. ATtiny serisi (ATtiny85/45/25) mikrodenetleyicileri programlarken doğrudan USB arabirimi veya Arduino UNO kartlarını ISP […]
Arduino Makine Öğrenimi ile Hareket Tanımlama
Bu Arduino makine öğrenimi projesinde, yaptığınız hareketleri tanımlamak için bir ivmeölçer sensör kullanacağız. İçerik, TensorFlow blogundaki bir çalışmanın yeniden uygulanmış hâlidir. Orijinal projede Arduino Nano 33 BLE kullanılırken, burada daha sınırlı kaynaklara sahip klasik Arduino Nano ile ilerleyeceğiz. Arduino Nano, 32KB flash ve 2KB RAM sunan bir geliştirme kartıdır. Özelliklerin Tanımı Hangi hareketi yaptığımızı anlamak için bir IMU’dan yani ivme […]
Arduino ve Diğer Mikroişlemciler İçin Makine Öğrenimi
Bu içeriğimizde mikroişlemciler için makine öğrenimini inceliyoruz. Birçok yabancı forumda ve geliştirici platformunda Arduino ve makine öğrenimi hakkında yüzlerce başlık bulunuyor. Bir kesim, Arduino’nun kaynaklarının makine öğrenimi için yetersiz olduğunu savunuyor. Başka bir kesim ise Multi Layer Perceptron gibi yaklaşımların uygun ölçekle Arduino kartlarında kullanılabileceğini belirtiyor. Ayrıca mikroişlemciler için geliştirilen TensorFlow Lite Micro hakkında da […]
Arduino Makine Öğrenimi Sınıflandırıcı Eğitimi
Bu içeriğimizde, Arduino makine öğrenimini inceliyoruz. Arduino geliştirme kartlarında ve benzer mikrodenetleyicilerde makine öğrenimine mi başlıyorsunuz? Python’da eğittiğiniz modeli Arduino, STM32, ESP32 gibi herhangi bir C++ projesinde çalıştırmak ister misiniz? Arduino Makine Öğrenimi Mikroişlemciler ve mikrodenetleyiciler, “uç yapay zeka” (TinyML) sayesinde düşük güç tüketimiyle cihaz üzerinde makine öğrenimi modellerini çalıştırır. Sensör füzyonu, anahtar kelime tespiti […]
Decision Tree, Random Forest ve XGBoost Sınıflarını Arduino ile Kullanmak
Yalnızca birkaç kilobaytlık kaynakla ne kadar doğruluk elde edebileceğinize şaşıracaksınız: Karar Ağacı(Decision Tree), Random Forest ve XGBoost (Aşırı Gradyan Artırma) mikrodenetleyicilerinizde artık kullanılabilir: gömülü cihazlarda süper hızlı sınıflandırma için son derece RAM optimize edilmiş uygulamalar geliştirebilirsiniz. Karar Ağacı Karar Ağacı, şüphesiz en iyi bilinen sınıflandırma algoritmalarından biridir. Muhtemelen herhangi bir Makine Öğrenimi eğiticisinde karşılaştığınız ilk sınıflandırıcı olduğunu anlamak çok kolaydır. […]
Gauss NB Arduino ile Kullanmak
Ayarlamak için minimum miktarda parametreye sahip en iyi performans gösteren sınıflandırıcılar mı arıyorsunuz? Başka yere bakmayın: Aradığınız şey Gauss Naive Bayes, ayrıca microML sayesinde artık onu mikrodenetleyicinize kolaylıkla taşıyabilirsiniz. Gaussian Naive Bayes Naive Bayes sınıflandırıcıları, sınıflandırma için kullanılabilecek olasılık teorisine dayalı basit modellerdir. Girdi değişkenleri arasındaki bağımsızlık varsayımından kaynaklanırlar. Bu varsayım, vakaların büyük çoğunluğunda doğru olmasa da, çoğu […]
SEFR: Ultra Düşük Güçlü Cihazlar için Hızlı Doğrusal Zamanlı Sınıflandırıcı
Gömülü sistemler için geliştirilen makine öğrenmesi çözümlerinde model boyutu, hız ve bellek kullanımı belirleyici faktörlerdir. SEFR, bu ihtiyaca cevap vermeyi hedefleyen, ikili sınıflandırma problemleri için oldukça hafif bir yaklaşım sunan bir yöntemdir. Düşük kaynak tüketimi ile yüksek doğruluk arasında dengeli bir sonuç üretebilmesi, onu mikrodenetleyici tabanlı uygulamalar için dikkat çekici hale getirir. SEFR, Hamidreza Keshavarz, […]