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Enregistrement W6931870305 · doi:10.5446/36300

Hacking Next Gen ATMs: From Capture to Cashout

2016· other· en· W6931870305 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTIB KMO / FLOWWORKS GmbH · 2016
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésATM cardDebit cardCredit cardHackerCard readerCashSmart cardImplementation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MV (Chip & Pin) card ATM's are taking over the industry with the deadlines passed and approaching the industry rushes ATM's to the market. Are they more secure and hack proof? Over the past year I have worked at understanding and breaking the new methods that ATM manufactures have implemented on production ‘Next Generation’ Secure ATM systems. This includes bypassing Anti-skimming/Anti-Shimming methods introduced to the latest generation ATM's. along with NFC long range attack that allows real-time card communication over 400 miles away. This talk will demonstrate how a $2000-dollar investment criminals can do unattended ‘cash outs’ touching also on failures of the past with EMV implementations and how credit card data of the future will most likely be sold with the new EMV data having such a short life span. With a rise of the machines theme demonstration of ‘La-Cara’ and automated Cash out machine that works on Current EMV and NFC ATM's it is an entire fascia Placed on the machine to hide the auto PIN keyboard and flash-able EMV card system that is silently withdrawing money from harvested card data. This demonstration of the system can cash out around $20,000/$50,000 in 15 min. Bio: 11 Years Pen-testing, 12 years’ security research and programming experience. Working for a security Company in the Midwest Weston has recently Spoken at DEF CON 22 & 23, Black Hat USA 2016, Enterprise Connect 2016 ISC2-Security Congress, SC-Congress Toronto, HOPE11, BSIDES Boston and over 50 other speaking engagements from telecom Regional events to University’s on security subject matter. Working with A Major University’s research project with Department of Homeland Security on 911 emergency systems and attack mitigation. Attended school in Minneapolis Minnesota. Computer Science and Geophysics. Found several vulnerabilities’ in very popular software and firmware. Including Microsoft, Qualcomm, Samsung, HTC, Verizon.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1800,041

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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