NASTĘPNY KOD JEST PRZEZNACZONY DO CELÓW EDUKACYJNYCH, NIE WDRAŻAJ GO W SYSTEMACH RZECZYWISTYCH, NIE REALIZUJ GO W ZGODZIE Z NORMAMI, NIE JEST PUBLIKOWANY NA GITHUBIE, PONIEWAŻ NIE PRACUJĘ NAD NORMAMI NARZUCONYMI.

JEŚLI PRACUJESZ W SYSTEMACH, MUSISZ STWORZYĆ OCHRONĘ, KTÓRĄ AION9 UZYSKAŁ W SWOIM WŁASNYM STANDARDZIE PRIMO.

MOŻESZ SKOPIOWAĆ I WKLEIĆ NASTĘPUJĄCY KOD DO TESTÓW LABORATORYJNYCH.

[ zaleca się nie używać haslib, sha3-512, sha256 jako jedynego systemu bezpieczeństwa] znalazłem słabości strukturalne w stosunku do obliczeń klasycznych łamiących się w 2¹⁴ czasu z atakiem strukturalnym powtarzających się bitów.

#python3 seguridad ELDIOSCRIPTO atak inteligencji sztucznej nowej generacji

"AION RESISTENCJA 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_Ataque:

"""IA do znajdowania wzorców w AION9"""

def __init__(self):

self.modelo_entropia = None

self.modelo_prediccion = None

self.datos_entrenamiento = []

self.escalador = StandardScaler()

def aion9_real(self, data, secuencia="512,3017,2048,4k"):

"""Symuluj AION9 rzeczywistą logiką"""

# SEKWENCJA BRUTALNA ALTERNOWANA

etapas = []

if "512" in secuencia: etapas.append(("512", 512))

if "3017" in secuencia: etapas.append(("3017", 3017))

if "2048" in secuencia: etapas.append(("2048", 2048))

if "4k" in secuencia: etapas.append(("4k", 4096))

resultado = b""

nombres_etapas = []

for i, (nombre, bits) in enumerate(etapas):

# Unikalne ziarno na etap + poprzedni wynik

semilla = data + f"etapa_{nombre}_{i}".encode()

if resultado:

semilla += resultado[-64:] # Magiczna informacja zwrotna

if bits == 512:

hash_out = hashlib.sha512(semilla).digest()

elif bits == 2048:

hash_out = hashlib.sha512(semilla + b"2048").digest() * 4

elif bits == 3017:

# 3017 dokładnych bitów - 377 bajtów + 1 bit

hash_out = hashlib.sha512(semilla + b"3017").digest() * 6 # 384 bajty

hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE]) # ¡1 bit dokładny!

elif bits == 4096:

hash_out = hashlib.sha512(semilla + b"4k").digest() * 8

resultado += hash_out

nombres_etapas.append(nombre)

return resultado, nombres_etapas

def generar_dataset_ataque(self, muestras=100000):

"""Generuje masywny zbiór danych dla IA"""

print(f"🧠 Generując {muestras} próbek dla IA...")

dataset = []

for i in range(muestras):

# Wejście z ukrytymi wzorcami

base = b"AION9_SOBERANO_"

# Wzorce, które IA spróbuje znaleźć

if i % 7 == 0:

base += b"patron_7"

if i % 13 == 0:

base += b"patron_13"

if i % 17 == 0:

base += b"patron_17"

# Dodaje kontrolowaną wariację

variacion = secrets.token_bytes(8)

input_data = base + variacion

# Generuje wyjście AION9

output, etapas = self.aion9_real(input_data)

# Ekstrahuje cechy dla IA

features = self.extraer_features(input_data, output, etapas)

dataset.append({

'input': input_data,

'output': output,

'features': features,

'etapas': etapas,

'prediccion_target': output[:32] # Pierwsze 32 bajty do przewidzenia

})

if i % 10000 == 0:

print(f" Postęp: {i}/{muestras}")

return dataset

def extraer_features(self, input_data, output, etapas):

"""Ekstrahuje zaawansowane cechy dla IA"""

# Cechy wejścia

input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)

features = {

# Podstawowe statystyki

'input_len': len(input_data),

'input_sum': np.sum(input_array),

'input_std': np.std(input_array),

'input_entropy': self.calcular_entropia(input_data),

# Cechy etapów

'num_etapas': len(etapas),

'tiene_3017': '3017' in etapas,

'orden_3017': etapas.index('3017') if '3017' in etapas else -1,

# Cechy wyjścia

'output_len': len(output),

'output_entropy': self.calcular_entropia(output),

# Cechy korelacji

'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),

}

# Dodaj rozkład bajtów

input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)

input_dist = input_dist / len(input_data)

for i, freq in enumerate(input_dist[:64]): # Tylko pierwsze 64 bajty

features[f'byte_dist_{i}'] = freq

return features

def calcular_entropia(self, data):

"""Oblicza entropię Shannona"""

if not data:

return 0

counter = Counter(data)

length = len(data)

entropy = 0

for count in counter.values():

probability = count / length

if probability > 0:

entropy -= probability * np.log2(probability)

return entropy

def entrenar_ia_ataque(self, dataset):

"""Trenuje IA, aby znaleźć wzorce"""

print("🎯 Trenując IA ataku...")

# Przygotuj dane

X = []

y_entropia = []

y_prediccion = []

for data in dataset:

features = list(data['features'].values())

X.append(features)

y_entropia.append(data['features']['output_entropy'])

y_prediccion.append(np.frombuffer(data['prediccion_target'][:16], dtype=np.uint16))

X = np.array(X)

y_entropia = np.array(y_entropia)

y_prediccion = np.array(y_prediccion)

# Normalizuje

X_scaled = self.escalador.fit_transform(X)

# Model 1: Przewidywanie entropii

self.modelo_entropia = MLPRegressor(

hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),

activation='tanh',

solver='adam',

max_iter=1000,

random_state=42

)

# Model 2: Przewidywanie bajtów

self.modelo_prediccion = MLPRegressor(

hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),

activation='relu',

solver='adam',

max_iter=2000,

random_state=42

)

# Trenuje

self.modelo_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)

self.modelo_prediccion.fit(X_scaled, y_prediccion)

print(f" Wynik entropii: {self.modelo_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")

print(f" Wynik przewidywania: {self.modelo_prediccion.score(X_scaled, y_prediccion):.4f}")

def ataque_predictivo_ia(self, input_nuevo):

"""IA próbuje przewidzieć wyjście AION9"""

# Generuje rzeczywiste wyjście

output_real, etapas = self.aion9_real(input_nuevo)

# Ekstrahuje cechy

features = self.extraer_features(input_nuevo, output_real, etapas)

X = np.array([list(features.values())])

X_scaled = self.escalador.transform(X)

# Przewidywania IA

entropia_predicha = self.modelo_entropia.predict(X_scaled)[0]

bytes_predichos = self.modelo_prediccion.predict(X_scaled)[0]

# Konwertuje przewidywanie na bajty

prediccion_bytes = bytes(np.array(bytes_predichos, dtype=np.uint16).tobytes())

# Porównaj z rzeczywistym

output_primeros_16 = output_real[:16]

acierto = 0

for i in range(min(16, len(prediccion_bytes))):

if i < len(output_primeros_16) and i < len(prediccion_bytes):

if output_primeros_16[i] == prediccion_bytes[i]:

acierto += 1

tasa_acierto = acierto / 16

return {

'input': input_nuevo,

'output_real': output_real,

'entropia_real': features['output_entropy'],

'entropia_predicha': entropia_predicha,

'prediccion_bytes': prediccion_bytes,

'output_primeros_16': output_primeros_16,

'tasa_acierto': tasa_acierto,

'etapas': etapas

}

def ataque_estadistico_avanzado(self, dataset):

"""Zaawansowana analiza statystyczna"""

print("📊 Zaawansowana analiza statystyczna...")

# Zbiera wszystkie wyjścia

outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]

# Analiza częstotliwości według pozycji

frecuencia_posicional = np.zeros((256, 64)) # Wartości bajtów × Pozycje

for output in outputs:

for pos in range(min(64, len(output))):

byte_val = output[pos]

frecuencia_posicional[byte_val, pos] += 1

# Normalizuje

frecuencia_posicional /= len(outputs)

# Oblicza odchylenia od rozkładu jednostajnego

uniforme = 1.0 / 256

desviaciones = np.abs(frecuencia_posicional - uniforme)

# Analiza korelacji między pozycjami

korelacje = np.corrcoef(frecuencia_posicional)

# Szuka wzorców cyklicznych

patrones_ciclicos = []

for periodo in range(2, 33):

correlacion_ciclica = 0

for i in range(64 - periodo):

correlacion_ciclica += np.corrcoef(

frecuencia_posicional[:, i],

frecuencia_posicional[:, i + periodo]

)[0, 1]

correlacion_ciclica /= (64 - periodo)

patrones_ciclicos.append((periodo, correlacion_ciclica))

# Sortuje według korelacji

patrones_ciclicos.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)

return {

'desviacion_maxima': np.max(desviaciones),

'desviacion_promedio': np.mean(desviaciones),

'periodo_mas_correlacionado': patrones_ciclicos[0] if patrones_ciclicos else None,

'frecuencia_posicional': frecuencia_posicional

}

# WYKONANIE ATAKU IA

print("🚀 ROZPOCZYNANIE ATAKU IA PRZECIW AION9")

print("=" * 60)

# Tworzy atakującego

atacante = AION9_IA_Ataque()

# Generuje masywny zbiór danych

dataset = atacante.generar_dataset_ataque(muestras=50000)

# Trenuje IA

atacante.entrenar_ia_ataque(dataset)

# Analiza statystyczna

estadisticas = atacante.ataque_estadistico_avanzado(dataset)

print(f"\n📈 WYNIKI ATAKU IA:")

print(f" Maksymalne odchylenie od rozkładu jednostajnego: {estadisticas['desviacion_maxima']:.6f}")

print(f" Średnie odchylenie: {estadisticas['desviacion_promedio']:.6f}")

if estadisticas['periodo_mas_correlacionado']:

periodo, corr = estadisticas['periodo_mas_correlacionado']

print(f" Najbardziej skorelowany okres: {periodo} (korelacja: {corr:.6f})")

# Test przewidywania

print(f"\n🎯 TEST PRZEWIDYWANIA IA:")

test_input = b"TEST_AION9_BEZPIECZEŃSTWO"

resultado_ataque = atacante.ataque_predictivo_ia(test_input)

print(f" Wskaźnik trafień IA: {resultado_ataque['tasa_acierto']*100:.2f}%")

print(f" Błąd entropii: {abs(resultado_ataque['entropia_real'] - resultado_ataque['entropia_predicha']):.4f}")