URMĂTORUL COD ESTE PENTRU SCOPURI EDUCAȚIONALE, NU ÎL IMPLEMENTA ÎN SISTEME REALE, NU ÎL REALIZA CONTRA STANDARDIZĂRILOR, NU SE PUBLICĂ PE GITHUB PENTRU CĂ NU LUCREZ PE STANDARDIZĂRI IMPUSE.
DACA LUCREZI ÎN SISTEME, TREBUIE SĂ CREAȚI PROTECȚIA PE CARE AION9 A OBȚINUT-O ÎN PROPRIUL SĂU STANDARD PRIMO.
POȚI COPIA ȘI PASTEAZĂ URMĂTORUL COD PENTRU TESTE DE LABORATOR.
[ se recomandă să nu folosești haslib, sha3-512, sha256 ca sistem unic de securitate] am găsit slăbiciuni structurale în fața calculului clasic, rupându-se în 2¹⁴ timp cu atac structural de biți repetati.
#python3 securitate ELDIOSCRIPTO atac de inteligență artificială de generație următoare
"AION REZISTENȚĂ 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_Atac:
"""IA pentru a găsi modele în AION9"""
def __init__(self):
self.model_entropia = None
self.model_predicție = None
self.datele_antrenament = []
self.scaler = StandardScaler()
def aion9_real(self, data, secvență="512,3017,2048,4k"):
"""Simulează AION9 real cu logica ta"""
# SECVENȚĂ BRUTALĂ ALTERNATĂ
etape = []
if "512" in secvență: etape.append(("512", 512))
if "3017" in secvență: etape.append(("3017", 3017))
if "2048" in secvență: etape.append(("2048", 2048))
if "4k" in secvență: etape.append(("4k", 4096))
rezultat = b""
nume_etape = []
for i, (nume, bits) in enumerate(etape):
# Sămânță unică pe etapă + rezultat anterior
sămânță = data + f"etapa_{nume}_{i}".encode()
if rezultat:
sămânță += rezultat[-64:] # Feedback magic
if bits == 512:
hash_out = hashlib.sha512(sămânță).digest()
elif bits == 2048:
hash_out = hashlib.sha512(sămânță + b"2048").digest() * 4
elif bits == 3017:
# 3017 bits exacți - 377 bytes + 1 bit
hash_out = hashlib.sha512(sămânță + b"3017").digest() * 6 # 384 bytes
hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE]) # ¡1 bit exact!
elif bits == 4096:
hash_out = hashlib.sha512(sămânță + b"4k").digest() * 8
rezultat += hash_out
nume_etape.append(nume)
return rezultat, nume_etape
def generează_dataset_atac(self, mostre=100000):
"""Generează dataset masiv pentru IA"""
print(f"🧠 Generând {mostre} mostre pentru IA...")
dataset = []
for i in range(mostre):
# Input cu modele ascunse
baza = b"AION9_SOBERAN_"
# Modele pe care IA va încerca să le găsească
if i % 7 == 0:
baza += b"patron_7"
if i % 13 == 0:
baza += b"patron_13"
if i % 17 == 0:
baza += b"patron_17"
# Adaugă variație controlată
variacion = secrets.token_bytes(8)
input_data = baza + variacion
# Generează output AION9
output, etape = self.aion9_real(input_data)
# Extrage caracteristici pentru IA
caracteristici = self.extraer_features(input_data, output, etape)
dataset.append({
'input': input_data,
'output': output,
'features': caracteristici,
'etape': etape,
'predicție_target': output[:32] # Primele 32 de bytes de prezis
})
if i % 10000 == 0:
print(f" Progres: {i}/{mostre}")
return dataset
def extraer_features(self, input_data, output, etape):
"""Extrage caracteristici sofisticate pentru IA"""
# Caracteristici de input
input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
caracteristici = {
# Statistici de bază
'input_len': len(input_data),
'input_sum': np.sum(input_array),
'input_std': np.std(input_array),
'input_entropy': self.calcula_entropia(input_data),
# Caracteristici de etape
'num_etape': len(etape),
'are_3017': '3017' in etape,
'ordon_3017': etape.index('3017') if '3017' in etape else -1,
# Caracteristici de output
'output_len': len(output),
'output_entropy': self.calcula_entropia(output),
# Caracteristici de corelație
'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
}
# Adaugă distribuția 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]): # Doar primele 64 de bytes
caracteristici[f'byte_dist_{i}'] = freq
return caracteristici
def calcula_entropia(self, data):
"""Calculează entropia lui Shannon"""
if not data:
return 0
counter = Counter(data)
lungime = len(data)
entropie = 0
for count in counter.values():
probabilitate = count / lungime
if probabilitate > 0:
entropie -= probabilitate * np.log2(probabilitate)
return entropie
def antrena_ia_atac(self, dataset):
"""Antrenează IA pentru a găsi modele"""
print("🎯 Antrenând IA de atac...")
# Pregătește datele
X = []
y_entropia = []
y_prediccion = []
for data in dataset:
caracteristici = list(data['features'].values())
X.append(caracteristici)
y_entropia.append(data['features']['output_entropy'])
y_prediccion.append(np.frombuffer(data['predicție_target'][:16], dtype=np.uint16))
X = np.array(X)
y_entropia = np.array(y_entropia)
y_prediccion = np.array(y_prediccion)
# Normalizează
X_scaled = self.scaler.fit_transform(X)
# Model 1: Predicția entropiei
self.model_entropia = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
activare='tanh',
solver='adam',
max_iter=1000,
starea_random=42
)
# Model 2: Predicția de bytes
self.model_predicție = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
activare='relu',
solver='adam',
max_iter=2000,
starea_random=42
)
# Antrenează
self.model_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
self.model_predicție.fit(X_scaled, y_prediccion)
print(f" Scor entropie: {self.model_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
print(f" Scor predicție: {self.model_predicție.score(X_scaled, y_prediccion):.4f}")
def atac_predictiv_ia(self, input_nou):
"""IA încearcă să prezică output-ul AION9"""
# Generează output real
output_real, etape = self.aion9_real(input_nou)
# Extrage caracteristici
caracteristici = self.extraer_features(input_nou, output_real, etape)
X = np.array([list(caracteristici.values())])
X_scaled = self.scaler.transform(X)
# Predicții IA
entropia_predicată = self.model_entropia.predict(X_scaled)[0]
bytes_predicte = self.model_predicție.predict(X_scaled)[0]
# Convertește predicția în bytes
predicție_bytes = bytes(np.array(bytes_predichos, dtype=np.uint16).tobytes())
# Compară cu real
output_premiere_16 = output_real[:16]
corect = 0
for i in range(min(16, len(predicție_bytes))):
if i < len(output_premiere_16) and i < len(predicție_bytes):
if output_premiere_16[i] == predicție_bytes[i]:
corect += 1
rata_acuratete = corect / 16
return {
'input': input_nou,
'output_real': output_real,
'entropia_real': caracteristici['output_entropy'],
'entropia_predicată': entropia_predicată,
'predicție_bytes': predicție_bytes,
'output_premiere_16': output_premiere_16,
'tasa_acierto': tasa_acierto,
'etape': etape
}
def atac_statistic_avansat(self, dataset):
"""Analiză statistică de elită"""
print("📊 Analiză statistică avansată...")
# Colectează toate output-urile
output-uri = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
# Analiză de frecvență pe poziție
frecventa_positional = np.zeros((256, 64)) # Valori byte × Poziții
for output in outputs:
for pos in range(min(64, len(output))):
byte_val = output[pos]
frecventa_positional[byte_val, pos] += 1
# Normalizează
frecventa_positional /= len(outputs)
# Calculează abaterile de la uniform
uniform = 1.0 / 256
abateri = np.abs(frecventa_positional - uniform)
# Analiză de corelație între poziții
corelații = np.corrcoef(frecventa_positional)
# Caută modele ciclice
modele_ciclice = []
for perioada in range(2, 33):
corelatie_ciclica = 0
for i in range(64 - perioada):
corelatie_ciclica += np.corrcoef(
frecventa_positional[:, i],
frecventa_positional[:, i + perioada]
)[0, 1]
corelatie_ciclica /= (64 - perioada)
modele_ciclice.append((perioada, corelatie_ciclica))
# Sortează după corelație
modele_ciclice.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)
return {
'abatere_maxima': np.max(abateri),
'abatere_medie': np.mean(abateri),
'perioada_cea_mai_corelata': modele_ciclice[0] if modele_ciclice else None,
'frecventa_positional': frecventa_positional
}
# EXECUȚIA ATACULUI IA
print("🚀 ÎNCEPEREA ATACULUI IA ÎMPOTRIVA AION9")
print("=" * 60)
# Creează atacatorul
atacant = AION9_IA_Atac()
# Generează dataset masiv
dataset = atacant.generează_dataset_atac(mostre=50000)
# Antrenează IA
atacant.antrena_ia_atac(dataset)
# Analiză statistică
estadisticas = atacant.ataque_estadistic_avansat(dataset)
print(f"\n📈 REZULTATELE ATACULUI IA:")
print(f" Abaterea maximă a uniformului: {statistici['abatere_maxima']:.6f}")
print(f" Abaterea medie: {statistici['abatere_medie']:.6f}")
if statistici['perioada_cea_mai_corelata']:
perioada, corel = statistici['perioada_cea_mai_corelata']
print(f" Perioada cea mai corelată: {perioada} (corelație: {corel:.6f})")
# Test de predicție
print(f"\n🎯 TESTUL DE PREDICȚIE IA:")
test_input = b"TEST_AION9_SECURITATE"
rezultat_atac = atacant.atac_predictiv_ia(test_input)
print(f" Rata de acuratețe IA: {rezultat_atac['tasa_acierto']*100:.2f}%")
print(f" Eroare entropie: {abs(rezultat_atac['entropia_real'] - rezultat_atac['entropia_predicată']):.4f}")