python3

EL SIGUIENTE CODIGO ES CON FINES EDUCATIVOS, NO IMPLEMENTARLO EN SISTEMAS REALES, NO REALIZARLO CONTRA ESTANDARES, NO SE PUBLICA EN GITHUB PORQUE NO TRABAJO SOBRE ESTANDARES IMPUESTOS.
SI TRABAJAS EN SISTEMAS, DEBES CREAR LA PROTECCIÓN QUE AION9 CONSIGUIO EN SU PROPIO ESTANDAR PRIMO.
PODES COPIAR Y PEGAR EL SIGUIENTE CODIGO PARA PRUEBAS DE LABORATORIO.
[ se recomienda no usar haslib, sha3-512, sha256 como sistema unico de seguridad] eh encontrado debilidades estructurales frente a computacion clasica rompiendose en 2¹⁴ time con ataque estructural de bites repetidos.

#python3 seguridad ELDIOSCRIPTO ataque de inteligencia artificial de proxima generacion
"AION RESISTENCIA 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 patrones en 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"):
"""Simula AION9 real con tu lógica"""
# SECUENCIA 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""
nombres_etapas = []

for i, (nombre, bits) in enumerate(etapas):
# Semilla única por etapa + resultado anterior
semilla = data + f"etapa_{nombre}_{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 exactos - 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 exacto!
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):
"""Genera dataset masivo para IA"""
print(f"🧠 Generando {muestras} muestras para IA...")

dataset = []

for i in range(muestras):
# Input con patrones ocultos
base = b"AION9_SOBERANO_"

# Patrones que la IA intentará 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"

# Añade variación controlada
variacion = secrets.token_bytes(8)
input_data = base + variacion

# Genera output AION9
output, etapas = self.aion9_real(input_data)

# Extrae features para IA
features = self.extraer_features(input_data, output, etapas)

dataset.append({
'input': input_data,
'output': output,
'features': features,
'etapas': etapas,
'prediccion_target': output[:32] # Primeros 32 bytes a predecir
})

if i % 10000 == 0:
print(f" Progreso: {i}/{muestras}")

return dataset

def extraer_features(self, input_data, output, etapas):
"""Extrae features sofisticados para IA"""

# Features de input
input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)

features = {
# Estadísticas 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),

# Features de etapas
'num_etapas': len(etapas),
'tiene_3017': '3017' in etapas,
'orden_3017': etapas.index('3017') if '3017' in etapas else -1,

# Features de output
'output_len': len(output),
'output_entropy': self.calcular_entropia(output),

# Features de correlación
'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
}

# Añade distribución 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]): # Solo primeros 64 bytes
features[f'byte_dist_{i}'] = freq

return features

def calcular_entropia(self, data):
"""Calcula entropía de Shannon"""
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):
"""Entrena la IA para encontrar patrones"""
print("🎯 Entrenando IA de ataque...")

# Prepara datos
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)

# Normaliza
X_scaled = self.escalador.fit_transform(X)

# Modelo 1: Predicción de entropía
self.modelo_entropia = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
activation='tanh',
solver='adam',
max_iter=1000,
random_state=42
)

# Modelo 2: Predicción de bytes
self.modelo_prediccion = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
activation='relu',
solver='adam',
max_iter=2000,
random_state=42
)

# Entrena
self.modelo_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
self.modelo_prediccion.fit(X_scaled, y_prediccion)

print(f" Score entropía: {self.modelo_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
print(f" Score predicción: {self.modelo_prediccion.score(X_scaled, y_prediccion):.4f}")

def ataque_predictivo_ia(self, input_nuevo):
"""IA intenta predecir output de AION9"""

# Genera output real
output_real, etapas = self.aion9_real(input_nuevo)

# Extrae features
features = self.extraer_features(input_nuevo, output_real, etapas)
X = np.array([list(features.values())])
X_scaled = self.escalador.transform(X)

# Predicciones IA
entropia_predicha = self.modelo_entropia.predict(X_scaled)[0]
bytes_predichos = self.modelo_prediccion.predict(X_scaled)[0]

# Convierte predicción a bytes
prediccion_bytes = bytes(np.array(bytes_predichos, dtype=np.uint16).tobytes())

# Compara con real
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):
"""Análisis estadístico de élite"""

print("📊 Análisis estadístico avanzado...")

# Colecta todos los outputs
outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]

# Análisis de frecuencia por posición
frecuencia_posicional = np.zeros((256, 64)) # Byte values × Posiciones

for output in outputs:
for pos in range(min(64, len(output))):
byte_val = output[pos]
frecuencia_posicional[byte_val, pos] += 1

# Normaliza
frecuencia_posicional /= len(outputs)

# Calcula desviaciones del uniforme
uniforme = 1.0 / 256
desviaciones = np.abs(frecuencia_posicional - uniforme)

# Análisis de correlación entre posiciones
correlaciones = np.corrcoef(frecuencia_posicional)

# Busca patrones cíclicos
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))

# Ordena por correlación
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
}

# EJECUCIÓN DEL ATAQUE IA
print("🚀 INICIANDO ATAQUE IA CONTRA AION9")
print("=" * 60)

# Crea el atacante
atacante = AION9_IA_Ataque()

# Genera dataset masivo
dataset = atacante.generar_dataset_ataque(muestras=50000)

# Entrena IA
atacante.entrenar_ia_ataque(dataset)

# Análisis estadístico
estadisticas = atacante.ataque_estadistico_avanzado(dataset)

print(f"\n📈 RESULTADOS DEL ATAQUE IA:")
print(f" Desviación máxima del uniforme: {estadisticas['desviacion_maxima']:.6f}")
print(f" Desviación promedio: {estadisticas['desviacion_promedio']:.6f}")

if estadisticas['periodo_mas_correlacionado']:
periodo, corr = estadisticas['periodo_mas_correlacionado']
print(f" Período más correlacionado: {periodo} (correlación: {corr:.6f})")

# Test de predicción
print(f"\n🎯 TEST DE PREDICCIÓN IA:")
test_input = b"TEST_AION9_SEGURIDAD"
resultado_ataque = atacante.ataque_predictivo_ia(test_input)

print(f" Tasa de acierto IA: {resultado_ataque['tasa_acierto']*100:.2f}%")
print(f" Error entropía: {abs(resultado_ataque['entropia_real'] - resultado_ataque['entropia_predicha']):.4f}")