По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В том случае, если на вашем предприятии организован мощный отдел продаж и ежедневно вы обрабатываете большое количество вызовов, то база данных, в которую складываются записи CDR (Call Detail Record) начинается переполняться и наращивать объем. Со временем, это может негативно сказаться на производительности сервера, приводя к замедлению обработки процессов резервного копирования и обновления системы.
Если вы не хотите удалять старые записи в базе данных, то элегантным решением данной проблемы будет перемещение базы данных для CDR на отдельный сервер. О том, как это осуществить мы расскажем в этой статье.
Рабочие условия
Предположим, что в нашем корпоративном контуре имеются следующие виртуальные машины:
192.168.1.2 - сервер IP – АТС Asterisk с графической оболочкой FreePBX;
192.168.1.3 - сервер, на котором развернута база данных MySQL;
Поддерживаемые типы баз данных это MySQL (MariaDB) и PostgreSQL;
Предварительно, настройте разрешения на подключения с IP – адреса АТС (файл pg_hba.conf в PostgreSQL и командно через консоль в случае MySQL) и создайте пользователя freepbxuser. Произведем тест на связность. Дадим команду с консоли сервера Asterisk:
mysql --host=192.168.1.3 -ufreepbxuser -p asteriskcdrdb
Введите пароль для подключения. Если все ОК, переходим к настройке FreePBX.
Настройка FreePBX
Переходим в раздел Settings → Advanced Settings. Убеждаемся, что параметры Display Readonly Settings и Override Readonly Settings установлены в значение Yes.
Remote CDR DB Host - IP – адрес хоста, на котором развернута база данных. В нашем примере это 192.168.1.3;
Remote CDR DB Name - имя базы данных. Укажите здесь asteriskcdrdb;
Remote CDR DB Password - пароль для подключения к MySQL от пользователя freepbxuser;
Remote CDR DB Port - порт, на котором база данных на удаленном хосте слушает запросы;
Remote CDR DB Table - таблица, внутри БД, с которой мы будет работать. Указываем здесь cdr;
Remote CDR DB Type - тип базы данных. Мы указываем MySQL;
Remote CDR DB User - имя пользователя, под которым мы производим подключение;
Более подробно почитать про базу данных asteriskcdrdb вы можете почитать в этой статье;
Сохраняем изменения и переходим в консоль сервер АТС. Останавливаем FreePBX:
fwconsole stop
Редактируем файл odbc.ini. Там, в параметре server, нам необходимо указать IP – адрес хоста, на котором у нас развернута внешняя БД:
vim /etc/odbc.ini
[MySQL-asteriskcdrdb]
Description=MySQL connection to 'asteriskcdrdb' database
driver=MySQL
server=192.168.1.3 //замену производим вот тут
database=asteriskcdrdb
Port=3306
Socket=/var/lib/mysql/mysql.sock
option=3
Charset=utf8
Сохраняем изменения в файле и запускаем FreePBX:
fwconsole start
Теперь остается только проверить функционал. Сделайте пару тестовых звонков и проверьте их наличие в БД на удаленном хосте.
Глубокое обучение меняет подход к обработке данных. Эта технология основана на искусственном интеллекте (AI) и машинном обучении (ML). Помогает бизнесу, организациям и университетам эффективно использовать данные для прогнозирования и анализа. В этой статье мы подробнее рассмотрим, что такое глубокое обучение, и подберем для него актуальные инструменты.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это современная концепция, которая пытается имитировать работу человеческого мозга, чтобы позволить системам агрегировать данные и прогнозировать результаты с большей точностью и скоростью.
Это подмножество искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Здесь есть многослойные нейронные сети, которые пытаются имитировать поведение человеческого мозга, хотя до достижения этой цели еще далеко.
Глубокое обучение используется исследователями, инженерами, разработчиками и учреждениями для «обучения» на больших объемах данных. Хотя однослойная нейронная сеть все еще может предсказывать, добавление дополнительных слоев повышает точность и улучшает результаты.
В настоящее время глубокое обучение поддерживает многие сервисы и приложения на основе ИИ и Ml, позволяющие повысить уровень автоматизации и выполнять физические и аналитические задачи без участия человека.
Как работает глубокое обучение?
Глубокое обучение использует нейронные сети или ANN (искусственные нейронные сети) и пытается имитировать поведение мозга, используя комбинацию данных и предубеждений для точного описания, распознавания и классификации объектов.
Нейронные сети состоят из различных слоев взаимосвязанных узлов, расположенных один над другим для оптимизации и уточнения классификации или предсказания. Этот тип вычислений в сети известен как прямое распространение.
Здесь слои на выходе и входе известны как видимые слои. Модели глубокого обучения принимают данные для обработки на входе, а окончательную классификацию или предсказание делают на выходе. Кроме того, обратное распространение – это еще один метод, использующий такие алгоритмы, как градиентный спуск, для вычисления всех ошибок в своих предсказаниях. Затем он корректирует смещения и веса функций, двигаясь назад по слоям, чтобы обучить и оптимизировать модель.
Когда используется прямое и обратное распространение, это позволяет нейронным сетям делать высокоточные классификации и предсказания. Кроме того, с течением времени нейронные сети продолжают обучение для повышения точности.
Типы нейронных сетей, используемых в глубоком обучении, — это сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие.
Примеры использования программного обеспечения для глубокого обучения в бизнесе
Обслуживание клиентов
. Организации используют глубокое обучение в сфере обслуживания с помощью сложных чат-ботов. Они определяют ответы и отвечают на вопросы, направляют разговоры к пользователям и т. д. А также сервисов для прогнозирования уровня оттока клиентов, понимания их поведения и т. д.
Виртуальные помощники
. Компании и частные лица используют виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa, Google Assistant и т. д., для упрощения своих задач.
Финансовые услуги
. Финансовые учреждения используют предиктивную аналитику для торговли акциями, выявления мошенничества, оценки бизнес-рисков, управления портфелями клиентов и т. д.
Юриспруденция
. Правоохранительные органы могут использовать алгоритмы глубокого обучения для анализа транзакционных данных и выявления на их основе критических моделей мошенничества или преступлений.
Разработка программного обеспечения
. Например, распознавание речи и компьютерное зрение для создания замечательных приложений и повышения эффективности их развертывания путем извлечения закономерностей из видео- и звукозаписей, документов и изображений.
Промышленная автоматизация
. Глубокое обучение в промышленности обеспечивает безопасность работников с помощью сервисов, позволяющих обнаружить их движение до того, как они могут столкнуться с опасным объектом.
Помимо этого, оно используется в продуктах и услугах для аэрокосмической и военной промышленности, генерации текстов, здравоохранения, восстановления изображений, пультов с голосовым управлением, самоуправляемых автомобилей, машинного перевода, разработки лекарств, биоинформатики, климатологии, анализа медицинских изображений и т. д.
Теперь давайте поговорим о некоторых из лучших платформ глубокого обучения на рынке.
Caffe
Разработанный Berkeley AI Research (BAIR),
Caffe
– это отличный фреймворк глубокого обучения, который отличается скоростью, модульностью и экспрессией. Он имеет лицензию BSD 2-Clause.
Его выразительная архитектура способствует инновациям и применению, а оптимизация не требует жесткого кодирования и легко настраивается. Вы можете переключаться между GPU и CPU, установив всего один флаг для обучения на GPU-системе. Затем вы можете без труда развернуть его на мобильных устройствах.
Код Caffe позволяет активно развиваться. В первый год существования Caffe его форкнули более 1000 разработчиков, которые внесли в него множество важных изменений, сделав его самым современным с точки зрения моделей и кода. Кроме того, Caffe обладает высокой скоростью, что делает его оптимальным для развертывания в промышленности и проведения исследовательских экспериментов. С помощью графического процессора NVIDIA K40 он может обрабатывать более 60 миллионов изображений в день.
Это означает, что он может обрабатывать 1 изображение в миллисекунду для выводов и 4 изображения в миллисекунду для обучения. Аппаратное обеспечение и последние библиотеки также стали быстрее, что делает его одной из самых быстрых утилит convnet. Caffe используется в прототипах стартапов, академических исследовательских проектах и крупных промышленных приложениях в области речи, зрения и мультимедиа. У него большое сообщество на GitHub и группа Caffe-users.
Neural Designer
Если вы хотите создавать приложения для ИИ без создания блок-схем и кодирования,
Neural Designer
поможет вам. Это понятная и удобная платформа для ИИ, машинного обучения и глубокого обучения.
Эта платформа ИИ специализируется на мощной технологии нейронных сетей ML, которую можно использовать для распознавания закономерностей, обнаружения взаимосвязей и прогнозирования тенденций на основе анализа данных. Ее модели выполняют аппроксимацию выходных данных в качестве входных функций и присваивают шаблонам категории, помогая вам извлечь из данных всю их ценность. Neural Designer - одна из самых быстрых ML-платформ, позволяющая экономить время на обучение моделей, а ее высокопроизводительные вычисления повышают вашу производительность. Она используется в различных отраслях промышленности, таких как машиностроение, энергетика, экология, банковское дело, розничная торговля, медицина и т. д.
Например, он используется для моделирования гидродинамики яхт и прогнозирования их характеристик на основе скорости и итсионов. Он также используется при проектировании бетона с высочайшими свойствами и их точной оценке. Более 20 тысяч государственных учреждений, университетов и инновационных компаний используют Neural Designer для поддержки своих усилий в области искусственного интеллекта, включая Intel, Сиднейский университет, Gentera, Golomt Bank и другие.
Keras
Используйте простую, но надежную и гибкую платформу глубокого обучения
Keras
для создания приложений искусственного интеллекта. Этот API предназначен для использования людьми, а не машинами. Он использует лучшие практики для снижения когнитивной нагрузки и предлагает простые и последовательные API.
Keras предоставляет понятные сообщения об ошибках, чтобы вы могли вовремя принять меры, а также снижает частоту действий пользователя, необходимых для типичных случаев использования. Кроме того, она предлагает обширные руководства для разработчиков и документацию.
Keras входит в пятерку лучших команд-победителей на Kaggle и является одним из самых используемых фреймворков для глубокого обучения. Его используют такие организации, как NASA, NIH, CERN и другие научные учреждения по всему миру.
Более того, Keras может облегчить процесс проведения новых экспериментов и дать вам уверенность в том, что вы сможете опробовать все новые и новые идеи, чтобы выиграть гонку у своих конкурентов. Он предлагает высокоуровневые удобства для ускорения циклов экспериментов.
Keras построен на базе знаменитого фреймворка TensorFlow 2 и является промышленным фреймворком, способным с легкостью масштабироваться на большие кластеры GPU или полноценные TPU. Вы можете использовать всю мощь TensorFlow с Keras и экспортировать модели:
в JavaScript и запускать их прямо в браузере;
в TF Lite и запускать их на Android, iOS и других встроенных устройствах.
Вы также можете предоставлять свои модели Keras через веб-интерфейс. В курсе рассматриваются все этапы рабочего процесса ML: от управления данными и обучения гиперпараметров до развертывания решения Поскольку эта платформа глубокого обучения проста в использовании, она используется во многих университетах и широко рекомендуется студентам, изучающим глубокое обучение.
H2O.ai
Ускоряйте и масштабируйте результаты ИИ с большей уверенностью, если у вас есть мощь
H2O.ai
. Облако H2O AI Cloud обладает потенциалом для решения сложных бизнес-задач и открытия новых идей H20.ai.
Комплексная платформа автоматизированного искусственного интеллекта (auML) H2O.ai призвана изменить подход к созданию и использованию ИИ. Она позволяет легко использовать ИИ, сохраняя при этом точность, прозрачность и скорость.
Эта платформа позволяет создавать приложения и модели искусственного интеллекта, упрощать процесс мониторинга производительности и быстрее адаптироваться к меняющимся сценариям. Кроме того, она позволяет внедрять инновации, предлагая выдающиеся решения своим клиентам с помощью интуитивно понятного AppStore, основанного на искусственном интеллекте.
H2O.ai доверяют более 20 тысяч организаций по всему миру, включая ADP, AT&T, Walgreens, Equifax, UCSF Health и другие. Он обслуживает многие отрасли, такие как финансы, страхование, маркетинг, здравоохранение, телекоммуникации, розничная торговля, производство и т. д.
Вы получаете практический опыт работы с H2O.AI Cloud БЕСПЛАТНО в течение 90 дней.
Gensim
Gensim
— отличная, но БЕСПЛАТНАЯ библиотека на Python, которая предлагает тематическое моделирование для людей. Она может обучать большие семантические модели NLP, находить связанные документы и представлять текст в виде семантического вектора.
Причина, по которой выбор Gensim может стать хорошим выбором, кроется в его возможностях, таких как невероятная скорость, независимость от платформы, потоковая обработка больших данных, открытый исходный код, готовые модели и доказанная производительность.
Gensim - одна из самых быстрых библиотек, которые можно использовать для обучения векторных вкраплений, как на Python, так и на других языках. Ее основные алгоритмы используют прочные, распараллеленные и оптимизированные процедуры на языке C. Кроме того, она может обрабатывать большие массивы данных с помощью алгоритмов data-steamed без ограничений по объему оперативной памяти.
Более того, Gensim может работать на Windows, macOS X, Linux и других платформах, поддерживающих NumPy и Python. Это зрелая ML-библиотека с 1М+ скачиваний в неделю и 2600+ академических цитирований, которую используют тысячи университетов и компаний. Вы можете найти ее исходный код на сайте Giit, где она размещена под лицензией GNU LGPL и поддерживается сообществом разработчиков с открытым исходным кодом.
Сообщество Gensim публикует готовые к использованию модели для таких отраслей, как здравоохранение, юриспруденция и т. д., в рамках проекта Gensim-data. Вы можете быстро приступить к работе с этой системой глубокого обучения, так как она быстро устанавливается.
Apache SINGA
Apache SINGA
— это библиотека для распределенного обучения ML-моделей и моделей глубокого обучения. Apache'sis Apache'sis - проект верхнего уровня, обладающий множеством удивительных функций и возможностей.
Это программное обеспечение для глубокого обучения легко устанавливается с помощью Docker, Conda, Pip и из исходного кода. Она предоставляет различные примеры моделей глубокого обучения в своем репозитории на Google Colab и GitHub. Она также поддерживает параллельное обучение данных на разных GPU на одном узле или на разных узлах.
SINGA записывает графы вычислений и автоматически реализует обратное распространение после завершения прямого распространения. Она также применяет оптимизацию памяти в классе устройств. Кроме того, SINGA поддерживает множество популярных оптимизаторов, таких как стохастический градиентный спуск, Adam, AdaGrad, RMSProp и другие.
Кроме того, SINGA позволяет разработчикам ИИ использовать модели из разных инструментов и библиотек, позволяя загружать модели в формате ONNX, а также сохранять модели, заданные через API SINGA, в формате ONNX. Кроме того, она позволяет профилировать каждый оператор, буферизованный в вычислительном графе. Программа поддерживает полуточность, что позволяет использовать меньшее количество памяти GPU, ускорить обучение, использовать более крупные сети и т. д.
SINGA обладает удобным интерфейсом и хорошо продуманным технологическим стеком, что повышает ее функциональность. Его используют многие компании и организации по всему миру, включая Secureage Technology, NetEase, SGH SG, NUH SG, yzBigData и другие.
PyTorch
PyTorch
— это ML-фреймворк с открытым исходным кодом, который может ускорить ваши процессы, начиная с создания прототипа исследования и заканчивая развертыванием на производстве. Он готов к производству, используя TorchScript для создания моделей, основанных на желании и графах.
Распределенный бэкенд Torch обеспечивает масштабируемую оптимизацию производительности и распределенное обучение в исследованиях и на производстве. Вы получите богатый набор библиотек и инструментов, таких как Captum, skorch, PyTorch Geometric и т. д., для поддержки вашего процесса разработки в области НЛП, компьютерного зрения и т. д.
Кроме того, PyTorch совместим с основными облачными сервисами, такими как AWS, GCP, Alibaba Cloud, Azure и т. д., что обеспечивает легкое масштабирование и удобство разработки. Вы можете легко начать работу с PyTorch, выбрав поддерживаемый менеджер пакетов, например Anaconda, выбрав свои предпочтения и выполнив команду install.
Этот популярный фреймворк используется университетами и компаниями по всему миру, включая Salesforce, Стэнфордский университет, Amazon Advertising и другие.
MATLAB
Еще одна отличная платформа —
MATLAB
от MathWorks. Миллионы ученых, инженеров и студентов используют эту платформу для анализа данных, создания моделей и разработки алгоритмов.
MATLAB представляет собой среду рабочего стола, оптимизированную для итеративных процессов проектирования и анализа, с языком программирования, непосредственно выражающим математику массивов и матриц. Кроме того, в нее входит редактор Live Editor для создания сценариев, объединяющих код, форматированный текст и вывод в виде исполняемого блокнота.
Кроме того, инструментарий MATLAB полностью документирован, профессионально создан и тщательно протестирован. Его приложения позволяют визуализировать работу различных алгоритмов с данными и выполнять итерации до получения желаемых результатов. Затем автоматически генерируется программа MATLAB для автоматизации или создания вашей работы.
Вы можете масштабировать проанализированную работу с помощью нескольких незначительных модификаций кода, не переписывая его и не изучая программирование больших данных. Возможности MATLAB включают:
Анализ данных: моделирование, изучение и анализ данных.
Графика: исследование и визуализация данных
Программирование: создание скриптов, классов и функций
Создание приложений: создание веб-приложений и приложений для настольных компьютеров
Интерфейсы внешних языков: использование MATLAB с Java, Python, Fortran, C/C++ и т.д.
Аппаратное обеспечение: подключите его к любому оборудованию и работайте
Параллельные вычисления: выполняйте крупномасштабные вычисления и моделирование параллельно с многоядерными настольными компьютерами, облаками, графическими процессорами и кластерами.
Развертывание: развертывайте свои сборки в Интернете и на рабочем столе и делитесь своими программами.
Облако: запуск MATLAB в облаке: от MathWorks Cloud до различных публичных облаков, таких как Azure и AWS.
Кроме того, вы можете автоматически конвертировать алгоритмы MATLAB в HDL, CUDA и C/C++ и запускать их на встраиваемых процессах или ASIC/FPGA. Вы также можете интегрировать его с Simulink, поддерживающим проектирование на основе моделей, и затем использовать MATLAB в обработке изображений, компьютерном зрении, системах управления, предиктивном обслуживании, робототехнике, обработке сигналов, беспроводной связи, тестировании, измерениях и т. д.
TensorFlow
TensorFlow
— это комплексная платформа для машинного обучения с открытым исходным кодом. Она предлагает обширную и гибкую коллекцию инструментов, ресурсов сообщества и библиотек, чтобы помочь исследователям и разработчикам легко создавать и развертывать приложения на базе ML.
Вы можете использовать интуитивно понятные и высокоуровневые API, такие как Keras, с возможностью быстрого внедрения для разработки и обучения ML-моделей, а также их простой итерации и отладки. Вы можете развертывать ML-модели в локальной сети, в браузере, на устройстве или в облаке, не заботясь об используемом языке программирования. TensorFlow имеет простую архитектуру, позволяющую превращать ваши идеи в полноценные модели и быстро публиковать их. Он предлагает простые инструкции, которые помогут вам решить типичные проблемы ML.
Это программное обеспечение для глубокого обучения используется предприятиями и разработчиками для решения реальных сложных задач, таких как выявление респираторных заболеваний, доступ к информации о правах человека и т. д. Такие компании, как Airbnb, Coca-Cola, Google, Intel, Twitter, GE Healthcare и другие, используют TensorFlow для создания инноваций.
Chainer
Следующий интуитивно понятный, мощный и гибкий фреймворк
Chainer
для нейронных сетей позволяет преодолеть разрыв между реализациями и алгоритмами глубокого обучения. Он поддерживает вычисления на CUDA и требует совсем немного кода для использования GPU, а также позволяет легко работать на разных GPU.
Chainer поддерживает несколько сетевых архитектур, таких как feed-forward nets, recursive nets, convnets и recurrent nets, наряду с per-batch архитектурой. Его прямые вычисления включают операторы потока управления Python с возможностью обратного распространения, что делает код легким для отладки и интуитивно понятным.
Mipar
Mipar
также является хорошим программным обеспечением для глубокого обучения. Она позволяет отслеживать особенности на новых изображениях и использовать сохраненные трассировки для распознавания закономерностей и получения глубоких знаний. Вы также можете запускать свои модели на новых изображениях, чтобы обнаружить сложные особенности. Некоторые из примеров использования - обнаружение зерен, глубокое обучение, обнаружение клеток стомы и многое другое. Mipar предлагает БЕСПЛАТНУЮ пробную версию, чтобы понять, как она работает.
В итоге
Глубокое обучение способно быстро и точно удовлетворить потребности нынешнего технологически подкованного поколения, предлагая такие решения, как распознавание речи, предиктивная аналитика, анализ данных и т. д.
Поэтому используйте программное обеспечение для глубокого обучения, как описано выше, и используйте его преимущества и возможности для внедрения инноваций.
Стандарт 802.11 поддерживал только один способ защиты данных, передаваемых по WI-FI, от перехвата- это WEP. В прошлых статьях мы узнали, что WEP является устаревшим средством защиты данных и его использование не рекомендовано. Какие же еще существуют способы шифрования и защиты данных при передаче по Wi-Fi?
TKIP
В свое время WEP применялся на беспроводном оборудовании клиента и точки доступа, но он был сильно уязвим. На смену WEP пришел протокол целостности временного ключа (Temporal Key Integrity Protocol (TKIP).
TKIP добавляет следующие функции безопасности на устаревшем оборудовании и при использовании базового шифрования WEP:
MIC: этот эффективный алгоритм шифрования добавляет хэш-значение к каждому кадру в качестве проверки целостности сообщения, чтобы предотвратить подделку.
Time stamp: метка времени добавляется в MIC, чтобы предотвратить атаки, которые пытаются повторно использовать или заменить кадры, которые уже были отправлены.
MAC-адрес отправителя: MIC также включает MAC-адрес отправителя в качестве доказательства источника кадра.
Счетчик последовательностей TKIP: эта функция обеспечивает запись кадров, отправленных по уникальному MAC-адресу, чтобы предотвратить использование повторение кадров в качестве атаки.
Алгоритм смешивания ключей: этот алгоритм вычисляет уникальный 128-битный WEP-ключ для каждого кадра.
Более длинный вектор инициализации (IV): размер IV удваивается с 24 до 48 бит, что делает практически невозможным перебор всех ключей WEP путем использования метода вычисления brute-force.
До 2012 года протокол шифрования TKIP был достаточно безопасным методом защиты данных. Он применялся до тех пор, пока не появился стандарт 802.11i. Злоумышленники не оставили в стороне протокол TKIP. Было создано много алгоритмов атак против TKIP, поэтому его тоже следует избегать, если есть более лучший метод защиты данных в беспроводных сетях.
CCMP
Протокол Counter/CBC-MAC (CCMP) считается более безопасным, чем TKIP. CCMP состоит из двух алгоритмов:
AES шифрование в режиме счетчика
Cipher Block Chaining Message Authentication Code (CBC-MAC) используется в качестве проверки целостности сообщения (MIC)
Расширенный стандарт шифрования (AES)- это текущий алгоритм шифрования, принятый Национальным институтом стандартов и технологий США (NIST) и правительством США и широко используемый во всем мире. Другими словами, AES является открытым, общедоступным и представляет собой самый безопасный метод шифрования на данный момент времени.
Для использования протокола защиты CCMP, необходимо убедиться, что устройства и точки доступа поддерживают режим счетчика AES и CBC-MAC на аппаратном уровне. CCMP нельзя использовать на устаревших устройствах, поддерживающих только WEP или TKIP. Как определить, что устройство поддерживает CCMP? Ищите обозначение WPA2.
GCMP
Протокол Galois/Counter Mode Protocol (GCMP)- это надежный набор шифрования, который является более безопасным и эффективным, чем CCMP. GCMP состоит из двух алгоритмов:
AES шифрование в режиме счетчика
Galois Message Authentication Code (GMAC) используется в качестве проверки целостности сообщения (MIC)
GCMP используется в WPA3.
WPA, WPA2 и WPA3
На сегодняшний день существует три метода шифрования WPA: WPA, WPA2 и WPA3. Беспроводные технологии тестируются в официальных испытательных лабораториях в соответствии со строгими критериями.
Альянс Wi-Fi представил первое поколение сертифицированную WPA (известную просто как WPA, а не WPA1), в то время как поправка IEEE 802.11i для совершенных методов обеспечения безопасности все еще разрабатывалась. WPA была основана на части стандарта 802.11i и включала аутентификацию 802.1x, TKIP и метод динамического управления ключами шифрования.
Как только 802.11i был ратифицирован и опубликован, WiFi Alliance включил его в полном объеме в свою сертификацию WPA Version 2 (WPA2). WPA2 основан на превосходных алгоритмах AES CCMP, а не на устаревшем TKIP от WPA. Очевидно, что WPA2 был разработан взамен WPA.
В 2018 году Альянс Wi-Fi представил версию WPA3 в качестве замены WPA2, добавив несколько важных и превосходных механизмов безопасности. WPA3 использует более сильное шифрование AES с помощью протокола Galois/Counter Mode Protocol (GCMP). Он также использует защищенные кадры управления (PMF) для защиты кадров управления 802.11 между точкой доступа и клиентами, чтобы предотвратить несанкционированный доступ и нарушение нормальной работы BSS.
Обратите внимание, что все три версии WPA поддерживают два режима проверки подлинности клиента: предварительный общий ключ (PSK) или 802.1x, в зависимости от масштаба развертывания. Они также известны как личный режим и режим предприятия, соответственно.