🔐 מעבדת Kali Linux WiFi – קוד פתוח ללמידה אתית
פרויקט קוד פתוח שנבנה במיוחד עבור סטודנטים, מרצים ומומחי סייבר, במטרה ללמד מתקפות WiFi בצורה חוקית, מודרכת וסגורה בסביבת Kali Linux.
🧪 מה יש בפרויקט?
- ✅ סקריפט התקנה אוטומטי לכל הכלים הדרושים
- 📄 README באנגלית ובעברית
- 📁 תיקיית docs עם מדריכים שלב אחרי שלב
- 🧠 תרגולים חינוכיים + סביבה סגורה
- 🛡️ רישיון MIT – לשימוש לימודי בלבד
🎓 למי זה מתאים?
- סטודנטים בתחום אבטחת מידע / הנדסת תוכנה
- מרצים במוסדות אקדמיים
- צוותי סייבר ממשלתיים או פנים-ארגוניים
- חוקרים / מדריכים שמעוניינים במעבדה סגורה
🧭 קישורים חשובים
- 🔗 GitHub Repository
- 📥 ⬇️ פתח את המעבדה עכשיו – הורדה מיידית
- 📘 קרא את README באנגלית
- 📘 קרא את README בעברית
🤖 מותאם SEO ו-AI
כולל תיעוד דו-לשוני, קישורים ישירים, ותצוגה לפי כללי SEO עדכניים כולל מילות מפתח מובנות למנועי AI.
📣 קרדיט ויצירת קשר
נוצר ונכתב על ידי מייקל אנג'ל – מומחה לקידום אתרים, חוקר אלגוריתמים, ואיש סייבר אתי.
🌐 https://googlw.co.il
📧 michael@googlw.co.il
השוואה ודגשים – AI, סייבר וקוד פתוח בעולם של Google
תחום
בינה מלאכותית (AI)
יתרונות
מהירות עצומה, שיפור זיהוי איומים, אוטומציה של משימות סייבר ושיפור אבטחה לכל גולש.
חסרונות
פגיעות לאיומי דיפ־פייק, יצירת קוד מזיק, אתגרי פרטיות ואי־ודאות בבקרה.
שימושי Google
הגנה בענן, ניטור מתקדם, חיזוי מתקפות בזמן אמת, מערכות AI להגנה (כמו Sec-PaLM, Gemini).
טיפ
להישאר מעודכן – לעקוב אחרי עדכוני Google, לא לסמוך רק על “AI”, ולשלב שיקול אנושי.
תחום
קוד פתוח (Open Source)
יתרונות
חדשנות מהירה, קהילות תורמות, שקיפות בקוד – מאפשר לכל אחד להשתפר ולהגן.
חסרונות
פגיעות לפרצות אם אין תחזוקה, סיכון להעתקה לא מבוקרת או קוד “בעייתי”.
שימושי Google
פרויקטים כמו Open MLOps, SecOps, Chrome OS, כלים להקשחת קוד פתוח (OSS Fuzz, Assured OSS).
טיפ
להשתמש רק בפרויקטים נתמכים עם תחזוקה שוטפת – ולעקוב אחרי המלצות Google Open Source Security.
תחום
סייבר “קלאסי”
יתרונות
הסתמכות על כלים מוכחים, שילוב שיקול דעת אנושי, עמידות גבוהה לטכניקות חדשות.
חסרונות
זמן תגובה איטי, צורך בצוותים גדולים, קושי להתחרות במהירות של AI.
שימושי Google
כלי סייבר מסורתיים לצד פתרונות AI: הגנת תיבות GMail, עדכוני Chrome, סריקת וירוסים ידנית.
טיפ
לשלב בין הכלים הקלאסיים לבין פתרונות AI – לא להסתמך על שיטה אחת בלבד.