IL SEGUENTE CODICE È PER FINI EDUCATIVI, NON IMPLEMENTARLO IN SISTEMI REALI, NON REALIZZARLO CONTRO STANDARD, NON È PUBBLICATO SU GITHUB PERCHÉ NON LAVORO SU STANDARD IMPOSTI.
SE LAVORI IN SISTEMI, DEVI CREARE LA PROTEZIONE CHE AION9 HA OTTENUTO NEL SUO PROPRIO STANDARD PRIMO.
PUOI COPIARE E INCOLLARE IL SEGUENTE CODICE PER TEST DI LABORATORIO.
[ si consiglia di non usare haslib, sha3-512, sha256 come sistema unico di sicurezza] ho trovato debolezze strutturali rispetto alla computazione classica rompendosi in 2¹⁴ tempo con attacco strutturale di bites ripetuti.
#python3 sicurezza ELDIOSCRIPTO attacco di intelligenza artificiale di prossima generazione
"AION RESISTENZA 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_Attacco:
"""IA per trovare modelli in AION9"""
def __init__(self):
self.modello_entropia = None
self.modello_predizione = None
self.dati_allenamento = []
self.escalatore = StandardScaler()
def aion9_reale(self, data, sequenza="512,3017,2048,4k"):
"""Simula AION9 reale con la tua logica"""
# SEQUENZA BRUTALE ALTERNATA
fasi = []
if "512" in sequenza: fasi.append(("512", 512))
if "3017" in sequenza: fasi.append(("3017", 3017))
if "2048" in sequenza: fasi.append(("2048", 2048))
if "4k" in sequenza: fasi.append(("4k", 4096))
risultato = b""
nomi_fasi = []
for i, (nome, bit) in enumerate(fasi):
# Semilla unica per fase + risultato precedente
semina = data + f"fase_{nome}_{i}".encode()
if risultato:
semina += risultato[-64:] # Feedback magico
if bit == 512:
hash_out = hashlib.sha512(semina).digest()
elif bit == 2048:
hash_out = hashlib.sha512(semina + b"2048").digest() * 4
elif bit == 3017:
# 3017 bit esatti - 377 byte + 1 bit
hash_out = hashlib.sha512(semina + b"3017").digest() * 6 # 384 byte
hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE]) # ¡1 bit esatto!
elif bit == 4096:
hash_out = hashlib.sha512(semina + b"4k").digest() * 8
risultato += hash_out
nomi_fasi.append(nome)
return risultato, nomi_fasi
def generare_dataset_attacco(self, campioni=100000):
"""Genera dataset massivo per IA"""
print(f"🧠 Generando {muestras} campioni per IA...")
dataset = []
for i in range(muestras):
# Input con modelli nascosti
base = b"AION9_SOBERANO_"
# Modelli che l'IA cercherà di trovare
if i % 7 == 0:
base += b"modello_7"
if i % 13 == 0:
base += b"modello_13"
if i % 17 == 0:
base += b"modello_17"
# Aggiunge variazione controllata
variazione = secrets.token_bytes(8)
input_data = base + variazione
# Genera output AION9
output, fasi = self.aion9_reale(input_data)
# Estrae caratteristiche per IA
caratteristiche = self.extraer_caratteristiche(input_data, output, fasi)
dataset.append({
'input': input_data,
'output': output,
'caratteristiche': caratteristiche,
'fasi': fasi,
'predizione_target': output[:32] # Primi 32 byte da predire
})
if i % 10000 == 0:
print(f" Progresso: {i}/{muestras}")
return dataset
def estrarre_caratteristiche(self, input_data, output, fasi):
"""Estrae caratteristiche sofisticate per IA"""
# Caratteristiche di input
input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
caratteristiche = {
# Statistiche di base
'input_len': len(input_data),
'input_sum': np.sum(input_array),
'input_std': np.std(input_array),
'input_entropia': self.calcolare_entropia(input_data),
# Caratteristiche di fasi
'num_fasi': len(fasi),
'ha_3017': '3017' in fasi,
'ordine_3017': fasi.index('3017') if '3017' in fasi else -1,
# Caratteristiche di output
'output_len': len(output),
'output_entropia': self.calcolare_entropia(output),
# Caratteristiche di correlazione
'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
}
# Aggiunge distribuzione di byte
input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)
input_dist = input_dist / len(input_data)
for i, freq in enumerate(input_dist[:64]): # Solo primi 64 byte
caratteristiche[f'byte_dist_{i}'] = freq
return caratteristiche
def calcolare_entropia(self, data):
"""Calcola entropia di Shannon"""
if not data:
return 0
contatore = Counter(data)
lunghezza = len(data)
entropia = 0
for count in contatore.values():
probabilità = count / lunghezza
if probabilità > 0:
entropia -= probabilità * np.log2(probabilità)
return entropia
def allenare_ia_attacco(self, dataset):
"""Allena l'IA per trovare modelli"""
print("🎯 Allenando IA di attacco...")
# Prepara dati
X = []
y_entropia = []
y_predizione = []
for data in dataset:
caratteristiche = list(data['caratteristiche'].values())
X.append(caratteristiche)
y_entropia.append(data['caratteristiche']['output_entropia'])
y_predizione.append(np.frombuffer(data['predizione_target'][:16], dtype=np.uint16))
X = np.array(X)
y_entropia = np.array(y_entropia)
y_predizione = np.array(y_predizione)
# Normalizza
X_scaled = self.escalatore.fit_transform(X)
# Modello 1: Predizione di entropia
self.modello_entropia = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
attivazione='tanh',
solver='adam',
max_iter=1000,
stato_random=42
)
# Modello 2: Predizione di byte
self.modello_predizione = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
attivazione='relu',
solver='adam',
max_iter=2000,
stato_random=42
)
# Allena
self.modello_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
self.modello_predizione.fit(X_scaled, y_predizione)
print(f" Punteggio entropia: {self.modello_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
print(f" Punteggio predizione: {self.modello_predizione.score(X_scaled, y_predizione):.4f}")
def attacco_predictivo_ia(self, input_nuovo):
"""IA cerca di predire output di AION9"""
# Genera output reale
output_reale, fasi = self.aion9_reale(input_nuovo)
# Estrae caratteristiche
caratteristiche = self.extraer_caratteristiche(input_nuovo, output_reale, fasi)
X = np.array([list(caratteristiche.values())])
X_scaled = self.escalatore.transform(X)
# Predizioni IA
entropia_predetta = self.modello_entropia.predict(X_scaled)[0]
bytes_predetti = self.modello_predizione.predict(X_scaled)[0]
# Converte predizione in byte
predizione_byte = bytes(np.array(byte_predetti, dtype=np.uint16).tobytes())
# Confronta con reale
output_primi_16 = output_reale[:16]
acerto = 0
for i in range(min(16, len(predizione_byte))):
if i < len(output_primi_16) and i < len(predizione_byte):
if output_primi_16[i] == predizione_byte[i]:
acerto += 1
tasso_acerto = acerto / 16
return {
'input': input_nuovo,
'output_reale': output_reale,
'entropia_reale': caratteristiche['output_entropia'],
'entropia_predetta': entropia_predetta,
'predizione_byte': predizione_byte,
'output_primi_16': output_primi_16,
'tasso_acerto': tasso_acerto,
'fasi': fasi
}
def attacco_statistico_avanzato(self, dataset):
"""Analisi statistica d'élite"""
print("📊 Analisi statistica avanzata...")
# Colleziona tutti gli output
outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
# Analisi di frequenza per posizione
frequenza_posizionale = np.zeros((256, 64)) # Valori byte × Posizioni
for output in outputs:
for pos in range(min(64, len(output))):
byte_val = output[pos]
frequenza_posizionale[byte_val, pos] += 1
# Normalizza
frequenza_posizionale /= len(outputs)
# Calcola deviazioni dall'uniforme
uniforme = 1.0 / 256
deviazioni = np.abs(frequenza_posizionale - uniforme)
# Analisi di correlazione tra posizioni
correlazioni = np.corrcoef(frequenza_posizionale)
# Cerca modelli ciclici
modelli_ciclici = []
for periodo in range(2, 33):
correlazione_ciclica = 0
for i in range(64 - periodo):
correlazione_ciclica += np.corrcoef(
frequenza_posizionale[:, i],
frequenza_posizionale[:, i + periodo]
)[0, 1]
correlazione_ciclica /= (64 - periodo)
modelli_ciclici.append((periodo, correlazione_ciclica))
# Ordina per correlazione
modelli_ciclici.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)
return {
'deviazione_massima': np.max(deviazioni),
'deviazione_media': np.mean(deviazioni),
'periodo_piu_correlato': modelli_ciclici[0] if modelli_ciclici else None,
'frequenza_posizionale': frequenza_posizionale
}
# ESECUZIONE DELL'ATTACCO IA
print("🚀 INIZIANDO ATTACCO IA CONTRO AION9")
print("=" * 60)
# Crea l'attaccante
attaccante = AION9_IA_Attacco()
# Genera dataset massivo
dataset = attaccante.generare_dataset_attacco(muestras=50000)
# Allena IA
attaccante.allena_ia_attacco(dataset)
# Analisi statistica
statistiche = attaccante.attacco_statistico_avanzato(dataset)
print(f"\n📈 RISULTATI DELL'ATTACCO IA:")
print(f" Deviazione massima dell'uniforme: {statistiche['deviazione_massima']:.6f}")
print(f" Deviazione media: {statistiche['deviazione_media']:.6f}")
if statistiche['periodo_piu_correlato']:
periodo, corr = statistiche['periodo_piu_correlato']
print(f" Periodo piu correlato: {periodo} (correlazione: {corr:.6f})")
# Test di predizione
print(f"\n🎯 TEST DI PREDIZIONE IA:")
test_input = b"TEST_AION9_SICUREZZA"
risultato_attacco = attaccante.attacco_predictivo_ia(test_input)
print(f" Tasso di acerto IA: {risultato_attacco['tasso_acerto']*100:.2f}%")
print(f" Errore entropia: {abs(risultato_attacco['entropia_reale'] - risultato_attacco['entropia_predetta']):.4f}")