O CÓDIGO SEGUINTE É PARA FINS EDUCATIVOS, NÃO O IMPLANTAR EM SISTEMAS REAIS, NÃO O REALIZAR CONTRA PADRÕES, NÃO É PUBLICADO NO GITHUB PORQUE NÃO TRABALHO SOBRE PADRÕES IMPOSTOS.
SE VOCÊ TRABALHA EM SISTEMAS, DEVE CRIAR A PROTEÇÃO QUE AION9 CONSEGUIU EM SEU PRÓPRIO PADRÃO PRIMO.
VOCÊ PODE COPIAR E COLAR O CÓDIGO SEGUINTE PARA TESTES DE LABORATÓRIO.
[ recomenda-se não usar haslib, sha3-512, sha256 como sistema único de segurança] encontrei fraquezas estruturais frente à computação clássica, quebrando-se em 2¹⁴ tempo com ataque estrutural de bites repetidos.
#python3 seguranca ELDIOSCRIPTO ataque de inteligência artificial de próxima geração
"AION RESISTÊNCIA 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 para encontrar padrões no AION9"""
def __init__(self):
self.modelo_entropia = None
self.modelo_predicao = None
self.dados_treinamento = []
self.escalador = StandardScaler()
def aion9_real(self, data, secuencia="512,3017,2048,4k"):
"""Simula AION9 real com sua lógica"""
# SEQUÊNCIA BRUTAL ALTERNADA
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""
nomes_etapas = []
for i, (nome, bits) in enumerate(etapas):
# Semente única por etapa + resultado anterior
semilla = data + f"etapa_{nome}_{i}".encode()
if resultado:
semilla += resultado[-64:] # Feedback mágico
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 bits exatos - 377 bytes + 1 bit
hash_out = hashlib.sha512(semilla + b"3017").digest() * 6 # 384 bytes
hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE]) # ¡1 bit exato!
elif bits == 4096:
hash_out = hashlib.sha512(semilla + b"4k").digest() * 8
resultado += hash_out
nomes_etapas.append(nome)
return resultado, nomes_etapas
def gerar_dataset_ataque(self, amostras=100000):
"""Gera dataset massivo para IA"""
print(f"🧠 Gerando {muestras} amostras para IA...")
dataset = []
for i in range(amostras):
# Input com padrões ocultos
base = b"AION9_SOBERANO_"
# Padrões que a IA tentará encontrar
if i % 7 == 0:
base += b"patron_7"
if i % 13 == 0:
base += b"patron_13"
if i % 17 == 0:
base += b"patron_17"
# Adiciona variação controlada
variacion = secrets.token_bytes(8)
input_data = base + variacao
# Gera output AION9
output, etapas = self.aion9_real(input_data)
# Extrai recursos para IA
features = self.extraer_features(input_data, output, etapas)
dataset.append({
'input': input_data,
'output': output,
'features': features,
'etapas': etapas,
'predicao_target': output[:32] # Primeiros 32 bytes a prever
})
if i % 10000 == 0:
print(f" Progresso: {i}/{amostras}")
return dataset
def extraer_features(self, input_data, output, etapas):
"""Extrai recursos sofisticados para IA"""
# Recursos de input
input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
features = {
# Estatísticas básicas
'input_len': len(input_data),
'input_sum': np.sum(input_array),
'input_std': np.std(input_array),
'input_entropy': self.calcular_entropia(input_data),
# Recursos de etapas
'num_etapas': len(etapas),
'tem_3017': '3017' in etapas,
'orden_3017': etapas.index('3017') if '3017' in etapas else -1,
# Recursos de saída
'output_len': len(output),
'output_entropy': self.calcular_entropia(output),
# Recursos de correlação
'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
}
# Adiciona distribuição de bytes
input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)
input_dist = input_dist / len(input_data)
for i, freq in enumerate(input_dist[:64]): # Apenas os primeiros 64 bytes
features[f'byte_dist_{i}'] = freq
return features
def calcular_entropia(self, data):
"""Calcula entropia de Shannon"""
if not data:
return 0
contador = Counter(data)
length = len(data)
entropia = 0
for count in contador.values():
probabilidade = count / length
if probabilidade > 0:
entropia -= probabilidade * np.log2(probabilidade)
return entropia
def entrenar_ia_ataque(self, dataset):
"""Treina a IA para encontrar padrões"""
print("🎯 Treinando IA de ataque...")
# Prepara dados
X = []
y_entropia = []
y_predicao = []
for data in dataset:
features = list(data['features'].values())
X.append(features)
y_entropia.append(data['features']['output_entropy'])
y_predicao.append(np.frombuffer(data['prediccion_target'][:16], dtype=np.uint16))
X = np.array(X)
y_entropia = np.array(y_entropia)
y_predicao = np.array(y_predicao)
# Normaliza
X_scaled = self.escalador.fit_transform(X)
# Modelo 1: Predição de entropia
self.modelo_entropia = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
ativação='tanh',
solver='adam',
max_iter=1000,
estado_randomico=42
)
# Modelo 2: Predição de bytes
self.modelo_predicao = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
ativação='relu',
solver='adam',
max_iter=2000,
estado_randomico=42
)
# Treina
self.modelo_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
self.modelo_predicao.fit(X_scaled, y_predicao)
print(f" Score entropia: {self.modelo_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
print(f" Score predição: {self.modelo_predicao.score(X_scaled, y_predicao):.4f}")
def ataque_predictivo_ia(self, input_novo):
"""IA tenta prever output de AION9"""
# Gera output real
output_real, etapas = self.aion9_real(input_novo)
# Extrai recursos
features = self.extraer_features(input_novo, output_real, etapas)
X = np.array([list(features.values())])
X_scaled = self.escalador.transform(X)
# Previsões IA
entropia_predita = self.modelo_entropia.predict(X_scaled)[0]
bytes_preditos = self.modelo_predicao.predict(X_scaled)[0]
# Converte predição em bytes
predicao_bytes = bytes(np.array(bytes_preditos, dtype=np.uint16).tobytes())
# Compara com real
output_primeiros_16 = output_real[:16]
acerto = 0
for i in range(min(16, len(predicao_bytes))):
if i < len(output_primeiros_16) and i < len(predicao_bytes):
if output_primeiros_16[i] == predicao_bytes[i]:
acerto += 1
taxa_acerto = acerto / 16
return {
'input': input_novo,
'output_real': output_real,
'entropia_real': features['output_entropy'],
'entropia_predita': entropia_predita,
'predicao_bytes': predicao_bytes,
'output_primeiros_16': output_primeiros_16,
'taxa_acerto': taxa_acerto,
'etapas': etapas
}
def ataque_estatistico_avançado(self, dataset):
"""Análise estatística de elite"""
print("📊 Análise estatística avançada...")
# Coleta todos os outputs
outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
# Análise de frequência por posição
frequência_posicional = np.zeros((256, 64)) # Valores de bytes × Posições
for output in outputs:
for pos in range(min(64, len(output))):
byte_val = output[pos]
frequência_posicional[byte_val, pos] += 1
# Normaliza
frequência_posicional /= len(outputs)
# Calcula desvios do uniforme
uniforme = 1.0 / 256
desvios = np.abs(frequencia_posicional - uniforme)
# Análise de correlação entre posições
correlações = np.corrcoef(frequencia_posicional)
# Busca padrões cíclicos
padrões_cíclicos = []
for periodo in range(2, 33):
correlacao_ciclica = 0
for i in range(64 - periodo):
correlacao_ciclica += np.corrcoef(
frequência_posicional[:, i],
frequência_posicional[:, i + periodo]
)[0, 1]
correlacao_ciclica /= (64 - periodo)
padrões_cíclicos.append((periodo, correlacao_ciclica))
# Ordena por correlação
padrões_cíclicos.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)
return {
'desvio_maximo': np.max(desviacoes),
'desvio_medio': np.mean(desvios),
'periodo_mais_correlacionado': padrões_cíclicos[0] if padrões_cíclicos else None,
'frequencia_posicional': frequencia_posicional
}
# EXECUÇÃO DO ATAQUE IA
print("🚀 INICIANDO ATAQUE IA CONTRA AION9")
print("=" * 60)
# Cria o atacante
atacante = AION9_IA_Ataque()
# Gera dataset massivo
dataset = atacante.gerar_dataset_ataque(amostras=50000)
# Treina IA
atacante.entrenar_ia_ataque(dataset)
# Análise estatística
estadisticas = atacante.ataque_estadistico_avanzado(dataset)
print(f"\n📈 RESULTADOS DO ATAQUE IA:")
print(f" Desvio máximo do uniforme: {estatisticas['desviacao_maxima']:.6f}")
print(f" Desvio médio: {estatisticas['desviacao_promedio']:.6f}")
if estatisticas['periodo_mais_correlacionado']:
periodo, corr = estatisticas['periodo_mais_correlacionado']
print(f" Período mais correlacionado: {periodo} (correlação: {corr:.6f})")
# Teste de predição
print(f"\n🎯 TESTE DE PREDIÇÃO IA:")
test_input = b"TEST_AION9_SEGURANÇA"
resultado_ataque = atacante.ataque_predictivo_ia(test_input)
print(f" Taxa de acerto IA: {resultado_ataque['taxa_acerto']*100:.2f}%")
print(f" Erro entropia: {abs(resultado_ataque['entropia_real'] - resultado_ataque['entropia_predita']):.4f}")