LE CODE SUIVANT EST À DES FINS ÉDUCATIVES, NE PAS L'IMPLEMENTER DANS DES SYSTÈMES RÉELS, NE PAS LE METTRE EN ŒUVRE CONTRE DES NORMES, NE PAS LE PUBLIER SUR GITHUB CAR JE NE TRAVAILLE PAS SUR DES NORMES IMPOSEES.
SI VOUS TRAVAILLEZ DANS DES SYSTÈMES, VOUS DEVEZ CRÉER LA PROTECTION QUE AION9 A OBTENUE DANS SON PROPRE STANDARD PRIMO.
VOUS POUVEZ COPIER ET COLLER LE CODE SUIVANT POUR DES ESSAIS EN LABORATOIRE.
[ il est recommandé de ne pas utiliser haslib, sha3-512, sha256 comme système unique de sécurité] j'ai trouvé des faiblesses structurelles face à l'informatique classique se brisant en 2¹⁴ temps avec une attaque structurelle de bits répétés.
#python3 sécurité ELDIOSCRIPTO attaque d'intelligence artificielle de prochaine génération
"AION RÉSISTANCE POST - CRYPTO"
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import hashlib
import secrets
from collections import Counter
import matplotlib.pyplot as plt
class AION9_IA_Attaque:
"""IA pour trouver des motifs dans AION9"""
def __init__(self):
self.modele_entropie = None
self.modele_prédiction = None
self.données_entraînement = []
self.escalador = StandardScaler()
def aion9_reel(self, data, séquence="512,3017,2048,4k"):
"""Simule AION9 réel avec votre logique"""
# SEQUENCE BRUTALE ALTERNÉE
étapes = []
if "512" in séquence: étapes.append(("512", 512))
if "3017" in séquence: étapes.append(("3017", 3017))
if "2048" in séquence: étapes.append(("2048", 2048))
if "4k" in séquence: étapes.append(("4k", 4096))
résultat = b""
noms_etapes = []
for i, (nom, bits) in enumerate(etapes):
# Graine unique par étape + résultat précédent
graine = data + f"étape_{nom}_{i}".encode()
if résultat:
graine += résultat[-64:] # Retour magique
if bits == 512:
hash_out = hashlib.sha512(graine).digest()
elif bits == 2048:
hash_out = hashlib.sha512(graine + b"2048").digest() * 4
elif bits == 3017:
# 3017 bits exacts - 377 octets + 1 bit
hash_out = hashlib.sha512(graine + b"3017").digest() * 6 # 384 octets
hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE]) # ¡1 bit exacto!
elif bits == 4096:
hash_out = hashlib.sha512(graine + b"4k").digest() * 8
résultat += hash_out
noms_etapes.append(nom)
return résultat, noms_etapes
def générer_dataset_attaque(self, échantillons=100000):
"""Génère dataset massif pour IA"""
print(f"🧠 Générant {échantillons} échantillons pour l'IA...")
dataset = []
for i in range(échantillons):
# Input avec motifs cachés
base = b"AION9_SOBERAIN_"
# Motifs que l'IA essaiera de trouver
if i % 7 == 0:
base += b"patron_7"
if i % 13 == 0:
base += b"patron_13"
if i % 17 == 0:
base += b"patron_17"
# Ajoute variation contrôlée
variation = secrets.token_bytes(8)
input_data = base + variation
# Génère output AION9
output, étapes = self.aion9_reel(input_data)
# Extrait les caractéristiques pour l'IA
features = self.extraire_features(input_data, output, étapes)
dataset.append({
'input': input_data,
'output': output,
'features': features,
'étapes': étapes,
'prédiction_target': output[:32] # Premiers 32 octets à prédire
})
if i % 10000 == 0:
print(f" Progrès: {i}/{échantillons}")
return dataset
def extraire_features(self, input_data, output, étapes):
"""Extrait des caractéristiques sophistiquées pour l'IA"""
# Caractéristiques d'entrée
input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
features = {
# Statistiques de base
'input_len': len(input_data),
'input_sum': np.sum(input_array),
'input_std': np.std(input_array),
'input_entropie': self.calculer_entropie(input_data),
# Caractéristiques des étapes
'num_etapes': len(etapes),
'a_3017': '3017' in étapes,
'ordre_3017': étapes.index('3017') if '3017' in étapes else -1,
# Caractéristiques de sortie
'output_len': len(output),
'output_entropie': self.calculer_entropie(output),
# Caractéristiques de corrélation
'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
}
# Ajoute la distribution des octets
input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)
input_dist = input_dist / len(input_data)
for i, freq in enumerate(input_dist[:64]): # Seulement les 64 premiers octets
features[f'octet_dist_{i}'] = freq
return features
def calculer_entropie(self, data):
"""Calcule l'entropie de Shannon"""
if not data:
return 0
compteur = Counter(data)
length = len(data)
entropie = 0
for count in compteur.values():
probabilité = count / length
if probabilité > 0:
entropie -= probabilité * np.log2(probabilité)
return entropie
def entraîner_ia_attaque(self, dataset):
"""Entraîne l'IA pour trouver des modèles"""
print("🎯 Entraînant IA d'attaque...")
# Prépare les données
X = []
y_entropie = []
y_prédiction = []
for data in dataset:
features = list(data['features'].values())
X.append(features)
y_entropie.append(data['features']['entropie_output'])
y_prédiction.append(np.frombuffer(data['prédiction_target'][:16], dtype=np.uint16))
X = np.array(X)
y_entropie = np.array(y_entropia)
y_prédiction = np.array(y_prediccion)
# Normalise
X_scaled = self.escalador.fit_transform(X)
# Modèle 1: Prédiction d'entropie
self.modele_entropie = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
activation='tanh',
solver='adam',
max_iter=1000,
random_state=42
)
# Modèle 2: Prédiction d'octets
self.modele_prédiction = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
activation='relu',
solver='adam',
max_iter=2000,
random_state=42
)
# Entraîne
self.modele_entropie.fit(X_scaled, y_entropie)
self.modele_prédiction.fit(X_scaled, y_prédiction)
print(f" Score d'entropie: {self.modele_entropie.score(X_scaled, y_entropie):.4f}")
print(f" Score de prédiction: {self.modele_prédiction.score(X_scaled, y_prédiction):.4f}")
def attaque_predictive_ia(self, input_nouveau):
"""IA essaie de prédire output d'AION9"""
# Génère output réel
output_reel, étapes = self.aion9_reel(input_nouveau)
# Extrait les caractéristiques
features = self.extraire_features(input_nouveau, output_reel, étapes)
X = np.array([list(features.values())])
X_scaled = self.escalador.transform(X)
# Prédictions IA
entropie_prévue = self.modele_entropie.predict(X_scaled)[0]
octets_prédits = self.modele_prédiction.predict(X_scaled)[0]
# Convertit la prédiction en octets
prédiction_octets = bytes(np.array(octets_prédits, dtype=np.uint16).tobytes())
# Compare avec le réel
output_premiers_16 = output_reel[:16]
succès = 0
for i in range(min(16, len(prédiction_octets))):
if i < len(output_premiers_16) and i < len(prédiction_octets):
if output_premiers_16[i] == prédiction_octets[i]:
succès += 1
taux_succès = succès / 16
return {
'input': input_nouveau,
'output_reel': output_reel,
'entropie_reelle': features['output_entropie'],
'entropie_prévue': entropie_prévue,
'prédiction_octets': prédiction_octets,
'output_premiers_16': output_premiers_16,
'taux_succès': taux_succès,
'étapes': étapes
}
def attaque_statistique_avancée(self, dataset):
"""Analyse statistique d'élite"""
print("📊 Analyse statistique avancée...")
# Collecte tous les outputs
outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
# Analyse de fréquence par position
fréquence_posicionnelle = np.zeros((256, 64)) # Valeurs d'octets × Positions
for output in outputs:
for pos in range(min(64, len(output))):
byte_val = output[pos]
fréquence_posicionnelle[byte_val, pos] += 1
# Normalise
fréquence_posicionnelle /= len(outputs)
# Calcule les écarts du uniforme
uniforme = 1.0 / 256
écarts = np.abs(frequence_posicionnelle - uniforme)
# Analyse de corrélation entre positions
corrélations = np.corrcoef(frequence_posicionnelle)
# Recherche de motifs cycliques
motifs_cycliques = []
for periode in range(2, 33):
correlation_cyclique = 0
for i in range(64 - periode):
correlation_cyclique += np.corrcoef(
fréquence_posicionnelle[:, i],
fréquence_posicionnelle[:, i + période]
)[0, 1]
correlation_cyclique /= (64 - periode)
motifs_cycliques.append((periode, correlation_cyclique))
# Trie par corrélation
motifs_cycliques.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)
return {
'ecart_maximal': np.max(ecarts),
'écart_moyen': np.mean(ecarts),
'periode_plus_corrélée': motifs_cycliques[0] if motifs_cycliques else None,
'fréquence_posicionnelle': fréquence_posicionnelle
}
# EXÉCUTION DE L'ATTAQUE IA
print("🚀 DÉMARRAGE DE L'ATTAQUE IA CONTRE AION9")
print("=" * 60)
# Crée l'attaquant
attaquant = AION9_IA_Attaque()
# Génère dataset massif
dataset = attaquant.générer_dataset_attaque(échantillons=50000)
# Entraîne IA
attaquant.entraîner_ia_attaque(dataset)
# Analyse statistique
statistiques = attaquant.attaque_statistique_avancée(dataset)
print(f"\n📈 RÉSULTATS DE L'ATTAQUE IA:")
print(f" Écart maximal du uniforme: {statistiques['ecart_maximal']:.6f}")
print(f" Écart moyen: {statistiques['ecart_moyen']:.6f}")
if statistiques['periode_plus_corrélée']:
periode, corr = statistiques['periode_plus_corrélée']
print(f" Période la plus corrélée: {periode} (correlation: {corr:.6f})")
# Test de prédiction
print(f"\n🎯 TEST DE PRÉDICTION IA:")
test_input = b"TEST_AION9_SECURITE"
résultat_attaque = attaquant.attaque_predictive_ia(test_input)
print(f" Taux de succès IA: {résultat_attaque['taux_succès']*100:.2f}%")
print(f" Erreur d'entropie: {abs(résultat_attaque['entropie_reelle'] - résultat_attaque['entropie_prévue']):.4f}")