⚛️ ÚTOK S OBECNOU UMĚLOU INTELIGENCÍ (IAG) - ÚROVEŇ BOHA SUPRÉMA

TENTO KÓD JE URČEN PRO VZDĚLÁVACÍ ÚČELY, NEIMPLEMENTUJTE HO V REÁLNÝCH SYSTÉMECH, NEPROVÁDĚJTE HO PROTI STANDARDŮM, NEBUDE ZVEŘEJNĚN NA GITHUBU, PROTOŽE NEPRACUJI NA NUCENÝCH STANDARDECH.
 POKUD PRACUJETE V SYSTÉMECH, MUSÍTE VYTVOŘIT OCHRANU, KTEROU AION9 DOSÁHL VE SVÉM VLASTNÍM PRIMÁRNÍM STANDARDU.
MŮŽETE KOPÍROVAT A VLOŽIT NÁSLEDUJÍCÍ KÓD PRO LABORATORNÍ TESTY.
 [ nedoporučuje se používat haslib, sha3-512, sha256 jako jediný bezpečnostní systém] našel jsem strukturální slabiny vůči klasickému počítačovému výpočtu, při útoku strukturálních opakovaných bitů se lámou za 2¹⁴ času.
#python3 seguridad ELDIOSCRIPTO útok umělé inteligence nové generace
"AION RESISTANCE 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 k nalezení vzorců v 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"):
        """Simuluje AION9 reálné s vaší logikou"""
        # SEKVENCE BRUTÁLNÍ ALTERNOVANÁ
        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):
            # Jedinečné semeno pro fázi + předchozí výsledek
            semilla = data + f"etapa_{nombre}_{i}".encode()
            if resultado:
                semilla += resultado[-64:]  # Magická zpětná vazba
            
            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 bitů přesně - 377 bytů + 1 bit
                hash_out = hashlib.sha512(semilla + b"3017").digest() * 6  # 384 bytů
                hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE])  # 1 bit přesně!
            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 masivní dataset pro IA"""
        print(f"🧠 Generování {muestras} vzorků pro IA...")
        
        dataset = []
        
        for i in range(muestras):
            # Vstup s skrytými vzory
            base = b"AION9_SOBERANO_"
            
            # Vzory, které se IA pokusí najít
            if i % 7 == 0:
                base += b"patron_7"
            if i % 13 == 0:
                base += b"patron_13"
            if i % 17 == 0:
                base += b"patron_17"
                
            # Přidá kontrolovanou variaci
            variacion = secrets.token_bytes(8)
            input_data = base + variacion
            
            # Generuje výstup AION9
            output, etapas = self.aion9_real(input_data)
            
            # Extrahuje funkce pro IA
            features = self.extraer_features(input_data, output, etapas)
            
            dataset.append({
                'input': input_data,
                'output': output,
                'features': features,
                'etapas': etapas,
                'prediccion_target': output[:32]  # Prvních 32 bytů k předpovědi
            })
            
            if i % 10000 == 0:
                print(f"   Pokrok: {i}/{muestras}")
                
        return dataset
    
    def extraer_features(self, input_data, output, etapas):
        """Extrahuje sofistikované funkce pro IA"""
        
        # Funkce vstupu
        input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
        
        features = {
            # Základní statistiky
            'input_len': len(input_data),
            'input_sum': np.sum(input_array),
            'input_std': np.std(input_array),
            'input_entropy': self.calcular_entropia(input_data),
            
            # Funkce fází
            'num_etapas': len(etapas),
            'tiene_3017': '3017' in etapas,
            'orden_3017': etapas.index('3017') if '3017' in etapas else -1,
            
            # Výstupní funkce
            'output_len': len(output),
            'output_entropy': self.calcular_entropia(output),
            
            # Funkce korelace
            'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
        }
        
        # Přidá distribuci bytů
        input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)
        input_dist = input_dist / len(input_data)
        
        for i, freq in enumerate(input_dist[:64]):  # Jen prvních 64 bytů
            features[f'byte_dist_{i}'] = freq
            
        return features
    
    def calcular_entropia(self, data):
        """Vypočítá entropii 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):
        """Trénuje IA k nalezení vzorců"""
        print("🎯 Trénink IA útoku...")
        
        # Připrav data
        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: Predikce entropie
        self.modelo_entropia = MLPRegressor(
            hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
            activation='tanh',
            solver='adam',
            max_iter=1000,
            random_state=42
        )
        
        # Model 2: Predikce bytů
        self.modelo_prediccion = MLPRegressor(
            hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
            activation='relu',
            solver='adam',
            max_iter=2000,
            random_state=42
        )
        
        # Trénuje
        self.modelo_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
        self.modelo_prediccion.fit(X_scaled, y_prediccion)
        
        print(f"   Skóre entropie: {self.modelo_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
        print(f"   Skóre predikce: {self.modelo_prediccion.score(X_scaled, y_prediccion):.4f}")
        
    def ataque_predictivo_ia(self, input_nuevo):
        """IA se pokouší předpovědět výstup AION9"""
        
        # Generuje skutečný výstup
        output_real, etapas = self.aion9_real(input_nuevo)
        
        # Extrahuje funkce
        features = self.extraer_features(input_nuevo, output_real, etapas)
        X = np.array([list(features.values())])
        X_scaled = self.escalador.transform(X)
        
        # Predikce IA
        entropia_predicha = self.modelo_entropia.predict(X_scaled)[0]
        bytes_predichos = self.modelo_prediccion.predict(X_scaled)[0]
        
        # Převádí predikci na byty
        prediccion_bytes = bytes(np.array(bytes_predichos, dtype=np.uint16).tobytes())
        
        # Porovnej s reálným
        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):
        """Pokročilá statistická analýza"""
        
        print("📊 Pokročilá statistická analýza...")
        
        # Shromažďuje všechny výstupy
        outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
        
        # Analýza frekvence podle pozice
        frecuencia_posicional = np.zeros((256, 64))  # Byte hodnoty × Pozice
        
        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)
        
        # Vypočítá odchylky od uniformy
        uniforme = 1.0 / 256
        desviaciones = np.abs(frecuencia_posicional - uniforme)
        
        # Analýza korelace mezi pozicemi
        korelace = np.corrcoef(frecuencia_posicional)
        
        # Hledá cyklické vzory
        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))
            
        # Řadí podle korelace
        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
        }
# VYKONÁNÍ ÚTOKU IA
print("🚀 ZAČÍNÁ ÚTOK IA PROTI AION9")
print("=" * 60)
# Vytvoří útočníka
atacante = AION9_IA_Ataque()
# Generuje masivní dataset
dataset = atacante.generar_dataset_ataque(muestras=50000)
# Trénuje IA
atacante.entrenar_ia_ataque(dataset)
# Statistická analýza
estadisticas = atacante.ataque_estadistico_avanzado(dataset)
print(f"\n📈 VÝSLEDKY ÚTOKU IA:")
print(f"   Maximální odchylka od uniformy: {estadisticas['desviacion_maxima']:.6f}")
print(f"   Průměrná odchylka: {estadisticas['desviacion_promedio']:.6f}")
if estadisticas['periodo_mas_correlacionado']:
    periodo, corr = estadisticas['periodo_mas_correlacionado']
    print(f"   Nejvíce korelovaný období: {periodo} (korelace: {corr:.6f})")
# Test predikce
print(f"\n🎯 TEST PREDIKCE IA:")
test_input = b"TEST_AION9_BEZPEČNOST"
resultado_ataque = atacante.ataque_predictivo_ia(test_input)
print(f"   Úspěšnost IA: {resultado_ataque['tasa_acierto']*100:.2f}%")
print(f"   Chyba entropie: {abs(resultado_ataque['entropia_real'] - resultado_ataque['entropia_predicha']):.4f}")
⚛️ ÚTOK S OBECNOU UMĚLOU INTELIGENCÍ (IAG) - ÚROVEŇ BOHA SUPRÉMA

Nejnovější zprávy
