⚛️ ANGREIFEN MIT ALLGEMEINER KÜNSTLICHER INTELLIGENZ (IAG) - GÖTTLICHES LEVEL

DER FOLGENDE CODE IST ZU EDUKATIVEN ZWECKEN, NICHT IN REALEN SYSTEMEN IMPLEMENTIEREN, NICHT GEGEN STANDARDS DURCHFÜHREN, WIRD NICHT AUF GITHUB VERÖFFENTLICHT, DA ICH NICHT AN AUFGEZWUNGENEN STANDARDS ARBEITE.
 WENN DU AN SYSTEMEN ARBEITEST, MUSST DU DEN SCHUTZ ERSTELLEN, DEN AION9 IN SEINEM EIGENEN PRIMÄREN STANDARD ERLANGT HAT.
DU KANNST DEN FOLGENDEN CODE FÜR LABORPRÜFUNGEN KOPIEREN UND EINFÜGEN.
 [ es wird empfohlen, haslib, sha3-512, sha256 nicht als einzigartiges Sicherheitssystem zu verwenden] ich habe strukturelle Schwächen gegenüber klassischer Computertechnik gefunden, die sich bei 2¹⁴ Zeit mit einem strukturellen Angriff von wiederholten Bytes auflösen.
#python3 sicherheit ELDIOSCRIPTO Angriff von künstlicher Intelligenz der nächsten Generation
"AION RESISTENZ POST - KRYPTA"
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:
    """KI zur Mustererkennung in 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"):
        """Simuliert AION9 real mit deiner Logik"""
        # BRUTALE ALTERNIERENDE SEQUENZ
        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):
            # Einzigartiger Samen pro Etappe + vorheriges Ergebnis
            semilla = data + f"etapa_{nombre}_{i}".encode()
            if resultado:
                semilla += resultado[-64:]  # Magisches Feedback
            
            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 exakte Bits - 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 exakt!
            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):
        """Generiere massives Dataset für KI"""
        print(f"🧠 Generiere {muestras} Muster für KI...")
        
        dataset = []
        
        for i in range(muestras):
            # Input mit versteckten Mustern
            base = b"AION9_SOBERANO_"
            
            # Muster, die die KI finden will
            if i % 7 == 0:
                base += b"patron_7"
            if i % 13 == 0:
                base += b"patron_13"
            if i % 17 == 0:
                base += b"patron_17"
                
            # Füge kontrollierte Variation hinzu
            variacion = secrets.token_bytes(8)
            input_data = base + variacion
            
            # Generiere AION9-Ausgabe
            output, etapas = self.aion9_real(input_data)
            
            # Extrahiere Merkmale für KI
            features = self.extraer_features(input_data, output, etapas)
            
            dataset.append({
                'input': input_data,
                'output': output,
                'features': features,
                'etapas': etapas,
                'prediccion_target': output[:32]  # Die ersten 32 Bytes vorhersagen
            })
            
            if i % 10000 == 0:
                print(f"   Fortschritt: {i}/{muestras}")
                
        return dataset
    
    def extraer_features(self, input_data, output, etapas):
        """Extrahiere anspruchsvolle Merkmale für KI"""
        
        # Merkmale des Inputs
        input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
        
        features = {
            # Grundstatistiken
            'input_len': len(input_data),
            'input_sum': np.sum(input_array),
            'input_std': np.std(input_array),
            'input_entropy': self.calcular_entropia(input_data),
            
            # Merkmale der Etappen
            'num_etapas': len(etapas),
            'tiene_3017': '3017' in etapas,
            'orden_3017': etapas.index('3017') if '3017' in etapas else -1,
            
            # Ausgabefunktionen
            'output_len': len(output),
            'output_entropy': self.calcular_entropia(output),
            
            # Merkmale der Korrelation
            'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
        }
        
        # Füge Byteverteilung hinzu
        input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)
        input_dist = input_dist / len(input_data)
        
        for i, freq in enumerate(input_dist[:64]):  # Nur die ersten 64 Bytes
            features[f'byte_dist_{i}'] = freq
            
        return features
    
    def calcular_entropia(self, data):
        """Berechne Shannon-Entropie"""
        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):
        """Trainiere die KI, um Muster zu finden"""
        print("🎯 Trainiere KI-Angriff...")
        
        # Bereite Daten vor
        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)
        
        # Normalisiere
        X_scaled = self.escalador.fit_transform(X)
        
        # Modell 1: Vorhersage von Entropie
        self.modelo_entropia = MLPRegressor(
            hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
            activation='tanh',
            solver='adam',
            max_iter=1000,
            random_state=42
        )
        
        # Modell 2: Vorhersage von Bytes
        self.modelo_prediccion = MLPRegressor(
            hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
            activation='relu',
            solver='adam',
            max_iter=2000,
            random_state=42
        )
        
        # Trainieren
        self.modelo_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
        self.modelo_prediccion.fit(X_scaled, y_prediccion)
        
        print(f"   Entropie-Score: {self.modelo_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
        print(f"   Vorhersage-Score: {self.modelo_prediccion.score(X_scaled, y_prediccion):.4f}")
        
    def ataque_predictivo_ia(self, input_nuevo):
        """KI versucht, die Ausgabe von AION9 vorherzusagen"""
        
        # Generiere echte Ausgabe
        output_real, etapas = self.aion9_real(input_nuevo)
        
        # Extrahiere Merkmale
        features = self.extraer_features(input_nuevo, output_real, etapas)
        X = np.array([list(features.values())])
        X_scaled = self.escalador.transform(X)
        
        # IA-Vorhersagen
        entropia_predicha = self.modelo_entropia.predict(X_scaled)[0]
        bytes_predichos = self.modelo_prediccion.predict(X_scaled)[0]
        
        # Konvertiere Vorhersage in Bytes
        prediccion_bytes = bytes(np.array(bytes_predichos, dtype=np.uint16).tobytes())
        
        # Vergleiche mit 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):
        """Elite statistische Analyse"""
        
        print("📊 Fortgeschrittene statistische Analyse...")
        
        # Sammelt alle Ausgaben
        outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
        
        # Frequenzanalyse nach Position
        frecuencia_posicional = np.zeros((256, 64))  # Bytewerte × Positionen
        
        for output in outputs:
            for pos in range(min(64, len(output))):
                byte_val = output[pos]
                frecuencia_posicional[byte_val, pos] += 1
                
        # Normalisiere
        frecuencia_posicional /= len(outputs)
        
        # Berechne Abweichungen vom Uniformen
        uniforme = 1.0 / 256
        desviaciones = np.abs(frecuencia_posicional - uniforme)
        
        # Korrelationanalyse zwischen Positionen
        correlaciones = np.corrcoef(frecuencia_posicional)
        
        # Suche nach zyklischen Mustern
        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))
            
        # Sortiere nach Korrelation
        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
        }
# AUSFÜHRUNG DES IA-ANGRIFFS
print("🚀 BEGINNE IA-ANGRIFF GEGEN AION9")
print("=" * 60)
# Erstelle den Angreifer
atacante = AION9_IA_Ataque()
# Generiere massives Dataset
dataset = atacante.generar_dataset_ataque(muestras=50000)
# Trainiere KI
atacante.entrenar_ia_ataque(dataset)
# Statistische Analyse
estadisticas = atacante.ataque_estadistico_avanzado(dataset)
print(f"\n📈 ERGEBNISSE DES IA-ANGRIFFS:")
print(f"   Maximale Abweichung vom Uniform: {estadisticas['desviacion_maxima']:.6f}")
print(f"   Durchschnittliche Abweichung: {estadisticas['desviacion_promedio']:.6f}")
if estadisticas['periodo_mas_correlacionado']: 
    periodo, corr = estadisticas['periodo_mas_correlacionado']
    print(f"   Am meisten korrelierter Zeitraum: {periodo} (Korrelation: {corr:.6f})")
# Vorhersagetest
print(f"\n🎯 TEST DER IA-VORHERSAGE:")
test_input = b"TEST_AION9_SICHERHEIT"
resultado_ataque = atacante.ataque_predictivo_ia(test_input)
print(f"   Erfolgsquote KI: {resultado_ataque['tasa_acierto']*100:.2f}%")
print(f"   Fehler Entropie: {abs(resultado_ataque['entropia_real'] - resultado_ataque['entropia_predicha']):.4f}")
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