Hausbesitzer, die ihre Privatsphäre schützen möchtenSicherheitsexperten, die nach einer verschlüsselten Lösung suchenTechnikbegeisterte, die Rust-basierte Projekte unterstützenEntwickler, die an Open-Source-Sicherheitsprojekten arbeitenBenutzer, die bestehende IP-Kameras integrieren möchten
Privastead ist eine Lösung für den Schutz der Privatsphäre bei Sicherheitskameras, die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung nutzt. Es bietet drei Hauptvorteile:
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung mithilfe der OpenMLS-Implementierung des Messaging Layer Security (MLS)-Protokolls.
Software-basierte Lösung, die mit bestehenden IP-Kameras funktioniert und minimale Vertrauensannahmen über die IP-Kamera trifft.
Rust-Implementierung (Kamera-Hub, MLS-Code für die mobile App und nicht vertrauenswürdiger Server).
Die Privastead-Kameralösung besteht aus drei Komponenten:
Einem Kamera-Hub, der auf einem lokalen Computer läuft und direkt mit IP-Kamera(s) interagiert.
Einer mobilen App, die es ermöglicht, Ereignisbenachrichtigungen (z.B. Bewegung) zu erhalten sowie die Kamera remote zu streamen.
Einem nicht vertrauenswürdigen Server, der verschlüsselte Nachrichten zwischen dem Hub und der App weiterleitet. Zusätzlich nutzt Privastead Google Firebase Cloud Messaging (FCM) für Benachrichtigungen.
Der Hauptvorteil der Privastead-Kameralösung gegenüber bestehenden Lösungen für den Schutz der Privatsphäre ist die Bereitstellung starker Privatsphäre-Garantien durch Ende-zu-Ende-Verschlüsselung. Es trifft die folgenden Annahmen:
Es wird angenommen, dass der lokale Computer, auf dem der Hub läuft, und das Smartphone, auf dem die mobile App läuft, sicher und nicht kompromittiert sind.
Es wird angenommen, dass der Server vollständig nicht vertrauenswürdig und unter der Kontrolle des Gegners ist.
Es werden minimale Vertrauensannahmen über die IP-Kamera getroffen. Das heißt, es wird angenommen, dass die Kamera keine verdeckte, unveröffentlichte Netzwerkschnittstelle (z.B. Mobilfunk) hat, um sich selbstständig mit dem Internet zu verbinden (daher ist es am besten, dies explizit vom Benutzer überprüft und verifiziert zu werden). Abgesehen davon ist die IP-Kamera nicht vertrauenswürdig, und daher verbindet Privastead die Kamera nicht direkt mit dem Internet; vielmehr ist die Kamera direkt mit dem Hub verbunden.
Es bietet dann die folgenden Garantien:
Es garantiert, dass nur der Hub und die mobile App Zugriff auf unverschlüsselte Videos haben.
Es garantiert, dass der Server die Videos nicht entschlüsseln kann.
Es bietet Forward Secrecy und Post-Compromise Security durch MLS (siehe Definitionen unten).
Es verbirgt derzeit nicht die Zeitpunkte von Ereignissen und Livestreams vor dem Gegner (der wir annehmen, dass er den Server und/oder den FCM-Kanal kontrolliert).
Definitionen: Laut MLS:
Forward Secrecy bedeutet, dass Nachrichten, die zu einem bestimmten Zeitpunkt gesendet werden, vor der späteren Kompromittierung eines Gruppenmitglieds sicher sind.
Post-Compromise Security bedeutet, dass Nachrichten auch dann sicher sind, wenn ein Gruppenmitglied zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit kompromittiert war.
In Privastead sind der Kamera-Hub und die mobile App die einzigen Mitglieder einer MLS-Gruppe, die für den Transfer von Videos verwendet wird. Das bedeutet, dass, wenn der Schlüssel, der zum Verschlüsseln eines Videos zwischen dem Hub und der App verwendet wird, kompromittiert ist, dieser Schlüssel nicht verwendet werden kann, um irgendwelche der Videos zu entschlüsseln, die vor und nach dem kompromittierten Video gesendet wurden.
Privastead kann theoretisch jede IP-Kamera (oder jede andere Kamera, die eine offene Schnittstelle hat) unterstützen. Der aktuelle Prototyp basiert auf RTSP und ONVIF-Unterstützung durch die Kamera. Der erstere wird für das Streaming von Videos von der Kamera und der letztere für das Abfragen von Ereignissen verwendet. Bisher wurden die folgenden Kameras getestet:
Amcrest, Modell: IP4M-1041W (Link auf Amazon)
Die unterstützten mobilen Betriebssysteme sind:
Android
Getestete Smartphones (Betriebssystemversion):
Google Pixel 8 Pro (Android 14)
Getestete Ausführungsumgebung für den Hub:
Ubuntu (ffmpeg erforderlich)
Haupteinschränkungen (aktuell):
Die App kann nur mit einer Kamera gekoppelt werden.
Der Kamera-Hub unterstützt nur eine Kamera.
Der Kamera-Hub koppelt sich nur mit einer App-Instanz.
Die Leistung kann ein Engpass für hohe Kamerarauflösungen und Bildraten werden.
Anweisungen:
Siehe hier für Anweisungen zum Einrichten von Privastead.
Mailingliste:
Wenn Sie Interesse haben, E-Mail-Updates über den Fortschritt von Privastead zu erhalten, melden Sie sich hier an.
Beiträge:
Wir begrüßen Beiträge zum Projekt. Bevor Sie an einem Beitrag arbeiten, überprüfen Sie bitte mit uns per E-Mail: [email protected]
Projektmitglieder:
Projektgründer: Ardalan Amiri Sani (Ph.D., Informatikprofessor an der UC Irvine mit Expertise in Computernetzwerk-Sicherheit und -Privatsphäre)
Hinweis: Dies ist ein Nebenprojekt von Ardalan Amiri Sani, der daran in seiner Freizeit arbeitet.
Haftungsausschlüsse:
Dieses Projekt verwendet Kryptographie-Bibliotheken/Software. Überprüfen Sie vor der Verwendung die Gesetze und Vorschriften Ihres Landes.
Über:
Keine Beschreibung, Website oder Themen angegeben.
Top Features
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung mit OpenMLS
Software-basierte Lösung für bestehende IP-Kameras
Rust-Implementierung für Kamera-Hub, MLS-Code und Server
Unterstützung für RTSP und ONVIF
Google Firebase Cloud Messaging (FCM) für Benachrichtigungen
Simple Definition of Usecases
Ein Hausbesitzer möchte seine IP-Kamera sicher einrichten, um sein Zuhause zu überwachen, ohne die Privatsphäre zu gefährden. Er verwendet Privastead, um die Kamera mit Ende-zu-Ende-Verschlüsselung zu konfigurieren und sicherzustellen, dass nur er und seine Familie Zugriff auf die Videos haben.
Ein Sicherheitsexperte sucht nach einer Lösung, die die Daten seiner Kunden vor unbefugtem Zugriff schützt. Er implementiert Privastead, um sicherzustellen, dass die Videos nur von autorisierten Geräten entschlüsselt werden können.
Ein Technikbegeisterter möchte ein Rust-basiertes Projekt unterstützen und seine Fähigkeiten in der Kryptographie verbessern. Er trägt zu Privastead bei, indem er den MLS-Code für die mobile App optimiert.
Ein Entwickler arbeitet an einem Open-Source-Sicherheitsprojekt und sucht nach einer Lösung, die einfach in bestehende Systeme integriert werden kann. Er integriert Privastead in sein Projekt, um die Sicherheit der Kameras zu erhöhen.
Ein Benutzer möchte seine bestehende IP-Kamera in ein sicheres System integrieren, ohne neue Hardware kaufen zu müssen. Er verwendet Privastead, um seine Kamera sicher zu konfigurieren und zu überwachen.
Frequently Asked Questions
Q:
Wie funktioniert die Ende-zu-Ende-Verschlüsselung in Privastead?
A:
Privastead verwendet die OpenMLS-Implementierung des Messaging Layer Security (MLS)-Protokolls, um Videos zwischen dem Kamera-Hub und der mobilen App zu verschlüsseln. Dies stellt sicher, dass nur der Hub und die App Zugriff auf die unverschlüsselten Videos haben.
Q:
Welche Vertrauensannahmen trifft Privastead über die IP-Kamera?
A:
Privastead trifft minimale Vertrauensannahmen über die IP-Kamera. Es wird angenommen, dass die Kamera keine verdeckte, unveröffentlichte Netzwerkschnittstelle (z.B. Mobilfunk) hat, um sich selbstständig mit dem Internet zu verbinden. Abgesehen davon ist die IP-Kamera nicht vertrauenswürdig.
Q:
Welche Garantien bietet Privastead in Bezug auf die Sicherheit der Videos?
A:
Privastead garantiert, dass nur der Hub und die mobile App Zugriff auf unverschlüsselte Videos haben. Es garantiert auch, dass der Server die Videos nicht entschlüsseln kann. Zusätzlich bietet es Forward Secrecy und Post-Compromise Security durch MLS.
Q:
Welche Kameras werden von Privastead unterstützt?
A:
Privastead kann theoretisch jede IP-Kamera unterstützen, die RTSP und ONVIF unterstützt. Derzeit wurde die Amcrest IP4M-1041W getestet.
Q:
Welche Einschränkungen hat Privastead derzeit?
A:
Privastead unterstützt derzeit nur eine Kamera pro Hub und eine App-Instanz pro Hub. Zusätzlich kann die Leistung ein Engpass für hohe Kamerarauflösungen und Bildraten werden.
Cline, ehemals bekannt als Claude Dev, ist ein fortschrittlicher KI-Assistent, der direkt in Ihrer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) arbeitet. Mit der Fähigkeit, komplexe Softwareentwicklungsaufgaben schrittweise zu bewältigen, bietet Cline eine breite Palette von Funktionen, die über einfache Code-Vervollständigung oder technischen Support hinausgehen. Dank der agentenbasierten Codierfähigkeiten von Claude 3.5 Sonnet kann Cline Dateien erstellen und bearbeiten, große Projekte erkunden, den Browser nutzen und Terminalbefehle ausführen – alles mit Ihrer Genehmigung in jedem Schritt. Cline kann sogar das Model Context Protocol (MCP) verwenden, um neue Tools zu erstellen und seine eigenen Fähigkeiten zu erweitern. Diese Erweiterung bietet eine GUI mit menschlicher Kontrolle, um jede Dateiänderung und jeden Terminalbefehl zu genehmigen, was eine sichere und zugängliche Möglichkeit bietet, das Potenzial von agentenbasierter KI zu erkunden. Cline unterstützt eine Vielzahl von API-Anbietern wie OpenRouter, Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure und GCP Vertex. Sie können auch jede OpenAI-kompatible API konfigurieren oder ein lokales Modell über LM Studio/Ollama verwenden. Die Erweiterung verfolgt die Gesamtzahl der Token und die API-Nutzungskosten für den gesamten Aufgabenzyklus und einzelne Anfragen, sodass Sie über die Ausgaben in jedem Schritt informiert bleiben. Cline kann Befehle direkt in Ihrem Terminal ausführen und die Ausgabe empfangen, was ihm ermöglicht, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, von der Installation von Paketen und der Ausführung von Build-Skripten bis zur Bereitstellung von Anwendungen, der Verwaltung von Datenbanken und der Ausführung von Tests. Für lang laufende Prozesse wie Entwicklungsserver können Sie die Schaltfläche 'Weiter während des Betriebs' verwenden, um Cline fortzufahren, während der Befehl im Hintergrund läuft. Cline kann Dateien direkt in Ihrem Editor erstellen und bearbeiten und präsentiert Ihnen eine Diff-Ansicht der Änderungen. Sie können Cline's Änderungen direkt in der Diff-Ansicht bearbeiten oder rückgängig machen oder Feedback im Chat geben, bis Sie mit dem Ergebnis zufrieden sind. Cline überwacht auch Linter/Compiler-Fehler (fehlende Importe, Syntaxfehler usw.), sodass er Probleme, die unterwegs auftreten, selbst beheben kann. Mit der neuen Computer-Use-Fähigkeit von Claude 3.5 Sonnet kann Cline einen Browser starten, Elemente anklicken, Text eingeben und scrollen, Screenshots und Konsolenprotokolle in jedem Schritt erfassen. Dies ermöglicht interaktives Debugging, End-to-End-Tests und sogar allgemeine Webnutzung! Dank des Model Context Protocol kann Cline seine Fähigkeiten durch benutzerdefinierte Tools erweitern. Sie können Community-gemachte Server verwenden, aber Cline kann stattdessen Tools erstellen und installieren, die auf Ihren spezifischen Workflow zugeschnitten sind. Bitten Sie Cline einfach, 'ein Tool hinzuzufügen', und er wird alles erledigen, von der Erstellung eines neuen MCP-Servers bis zur Installation in die Erweiterung. Diese benutzerdefinierten Tools werden dann Teil von Cline's Toolkit und sind bereit, in zukünftigen Aufgaben verwendet zu werden. Cline ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Entwickler, die ihre Produktivität steigern und komplexe Aufgaben effizienter bewältigen möchten. Mit seiner Fähigkeit, direkt in Ihrer IDE zu arbeiten und eine breite Palette von Funktionen zu bieten, ist Cline ein unverzichtbarer Assistent für moderne Softwareentwicklung.
Shap10r ist ein lebendiges und herausforderndes Spiel, das die besten Elemente von Wordle™ und Mastermind® kombiniert! Lösen Sie das Puzzle mit Logik, Deduktion und ein wenig Glück. Das Spiel verwendet 24 einzigartige Form-Farb-Kombinationen, die Shaplors genannt werden, und Ihr Ziel ist es, den Antwortschlüssel zu bestimmen, indem Sie fünf Shaplors aus dem Raster auswählen. Beginnen Sie mit der Suche nach Shaplors, die sich an der richtigen Position befinden. Shaplors, die in grün umrandet sind, befinden sich an der richtigen Position. Shaplors, die in gelb umrandet sind, sind im Antwortschlüssel enthalten, aber an der falschen Position. Verwenden Sie die Werte der Shaplors, um den Antwortschlüssel einzugrenzen. Behalten Sie die Shaplors, die Sie bereits geraten haben, im Auge, um Wiederholungen zu vermeiden. Nutzen Sie den Ausschlussprozess, um falsche Shaplors auszuschließen. Wenn ein neues Spiel gestartet wird, werden 5 Shaplors zufällig ausgewählt, um den Antwortschlüssel zu erstellen. Ein Spieler hat 10 Chancen, den Antwortschlüssel zu bestimmen. Das Spiel generiert einen Wert für jedes Shaplor, indem es den Formwert und den Farbwert addiert. Die Werte für jedes Shaplor im Antwortschlüssel werden summiert. Im Normalmodus werden die Shaplors auch nach Wert von links nach rechts, vom niedrigsten zum höchsten, sortiert. Es gibt keine Sortierung im Hard Mode. Es gibt 3 Formen und 8 Farben, die die 24 Shaplors bilden. Im Normalmodus werden die 3 Formen zufällig einer der folgenden Zahlen zugewiesen: 10, 50 oder 100. Im Hard Mode werden die Formen einer 10-fachen Zahl von 10-100 zugewiesen. Die 8 Farben werden zufällig den Zahlen 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 oder 8 zugewiesen. Der Shaplor-Wert wird bestimmt, indem der Formwert und der Farbwert addiert werden. Sie erhalten Punkte für jedes Shaplor, das Sie korrekt im Antwortschlüssel platzieren. Die Punktzahl basiert auf der Reihe, in der ein Shaplor gefunden wird, wobei höhere Reihen mehr Punkte bringen. Darüber hinaus erhalten Sie einen Bonus, wenn Sie den Antwortschlüssel korrekt erraten.
Wan 2.1 ist eine fortschrittliche Open-Source-Plattform für die Videogenerierung, die neue Maßstäbe in der Branche setzt. Mit einer innovativen 3D-VAE-Architektur und einem fortschrittlichen Diffusionstransformer bietet Wan 2.1 eine überlegene Leistung, die sowohl für professionelle als auch für private Nutzer zugänglich ist. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Text-zu-Video und Bild-zu-Video, und ist mit Consumer-GPUs kompatibel. Wan 2.1 ist die erste Videomodelle, das sowohl chinesische als auch englische Texte in Videos generieren kann. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Funktionen ist Wan 2.1 die ideale Lösung für alle, die hochwertige Videos erstellen möchten.
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PocketPal AI ist eine kompakte AI-Assistentin, die kleine Sprachmodelle (SLMs) direkt auf Ihrem Smartphone ausführt. Entwickelt für iOS und Android ermöglicht PocketPal AI die Interaktion mit verschiedenen SLMs ohne Internetverbindung. Diese Anwendung bringt die Leistung von künstlicher Intelligenz direkt in Ihre Hosentasche und bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Ihre täglichen Aufgaben erleichtern. Ob Sie eine schnelle Antwort benötigen, eine Information recherchieren oder einfach nur mit einem virtuellen Assistenten sprechen möchten, PocketPal AI ist da, um Ihnen zu helfen. Die App ist benutzerfreundlich gestaltet und bietet eine intuitive Oberfläche, die es jedem ermöglicht, die Vorteile von AI zu nutzen, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund. Mit fortschrittlichen Einstellungen zur Anpassung der Modellparameter wie Systemprompt, Temperatur, BOS-Token und Chat-Vorlagen, bietet PocketPal AI eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Darüber hinaus zeigt die App in Echtzeit Leistungsmetriken wie Tokens pro Sekunde und Millisekunden pro Token an, was für technisch versierte Benutzer von großem Wert sein kann. PocketPal AI ist nicht nur eine technologische Innovation, sondern auch ein Werkzeug, das das Leben einfacher und effizienter macht. Mit der Unterstützung für mehrere SLMs und der Möglichkeit, Modelle direkt von der Hugging Face Hub herunterzuladen, bietet PocketPal AI eine breite Palette an Möglichkeiten für jeden, der die Welt der künstlichen Intelligenz erkunden möchte.
Wan 2.1 ist das führende KI-Modell zur Videogenerierung, das Texte und Bilder in hochwertige Videos verwandelt. Mit Funktionen wie komplexen Bewegungen, realistischer physikalischer Simulation und kinematografischer Qualität bietet Wan 2.1 eine benutzerfreundliche Plattform für die Erstellung ansprechender Videoinhalte. Die Integration von Soundeffekten und Musik sowie spezialisierte LoRA-Effekte wie Squish, Muscle, Inflate und Crush ermöglichen es Nutzern, ihre Kreativität ohne Grenzen auszuleben. Wan 2.1 ist ein Open-Source-Modell, das von Alibaba entwickelt wurde und sowohl Text-zu-Video (T2V) als auch Bild-zu-Video (I2V) unterstützt. Egal, ob Sie ein erfahrener Videoeditor oder ein Neuling sind, Wan 2.1 bietet die Werkzeuge, um Ihre Ideen in beeindruckende Videos zu verwandeln.
Veo 2 von Google DeepMind ist ein bahnbrechendes KI-Modell zur Erstellung hochwertiger Videos. Mit seiner Fähigkeit, realistische Bewegungen und visuelle Stile zu simulieren, setzt Veo 2 neue Maßstäbe in der Videogenerierung. Das Modell bietet umfangreiche Kamerasteuerungen und kann sowohl einfache als auch komplexe Anweisungen präzise umsetzen. Veo 2 ist in der Lage, Videos in bis zu 4K-Qualität zu erzeugen und überzeugt durch seine Detailtreue und Realismus. Es eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen, von kreativen Projekten bis hin zu professionellen Videoerstellungen. Mit Veo 2 können Benutzer ihre Visionen in beeindruckende visuelle Inhalte umsetzen und dabei von der fortschrittlichen Technologie von Google DeepMind profitieren.
Smolagents ist ein minimalistisches KI-Agenten-Framework, entwickelt vom Hugging Face-Team, das es Entwicklern ermöglicht, leistungsstarke KI-Agenten mit minimalem Aufwand zu erstellen. Mit einem Fokus auf Einfachheit und Effizienz ermöglicht Smolagents großen Sprachmodellen (LLMs), nahtlos mit der realen Welt zu interagieren. Das Framework bietet eine kompakte Codebasis von etwa 1.000 Zeilen, die Abstraktionen auf ein Minimum reduziert, um eine einfache Entwicklung zu gewährleisten. Smolagents unterstützt Code-Agenten, bei denen KI-Agenten Python-Code-Snippets schreiben und ausführen, um Aktionen durchzuführen, anstatt Aktionen als JSON oder Textblöcke zu generieren. Dies führt zu einer höheren Effizienz und Genauigkeit, reduziert die Anzahl der Schritte und LLM-Aufrufe um etwa 30 % und bietet eine überlegene Leistung bei komplexen Benchmarks. Smolagents integriert sich nahtlos mit verschiedenen großen Sprachmodellen, einschließlich solcher, die auf dem Hugging Face Hub gehostet werden, sowie mit Modellen von OpenAI, Anthropic und anderen über LiteLLM-Integration. Das Framework bietet auch eine sichere Code-Ausführung durch die Unterstützung von Sandbox-Umgebungen wie E2B, die einen geschützten und isolierten Ausführungsraum bieten. Mit seiner tiefen Integration in den Hugging Face Hub ermöglicht Smolagents Entwicklern, Tools einfach zu teilen und zu importieren, was die Zusammenarbeit und das Teilen innerhalb der Community fördert. Smolagents unterstützt auch traditionelle Tool-Calling-Agenten, bei denen Aktionen als JSON oder Textblöcke geschrieben werden, was für bestimmte Szenarien und Anforderungen geeignet ist. Das Framework bietet eine überlegene Komposition, effiziente Objektverwaltung, ultimative Flexibilität und nutzt die umfangreichen Trainingsdaten von LLMs, um komplexe Logik auszudrücken. In verschiedenen Benchmarks haben Smolagents, die Open-Source-Modelle verwenden, die Leistung von Agenten, die proprietäre Modelle verwenden, erreicht. Dank der Effizienz von Code-Agenten und den kontinuierlichen Fortschritten von Open-Source-Modellen können Entwickler leistungsstarke Agentensysteme erstellen, ohne sich auf geschlossene Dienste verlassen zu müssen.
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