KODE BERIKUT INI UNTUK TUJUAN EDUKASI, JANGAN IMPLEMENTASIKANNYA DI SISTEM NYATA, JANGAN MELAKUKANNYA MELAWAN STANDAR, TIDAK DIPUBLIKASIKAN DI GITHUB KARENA SAYA TIDAK BEKERJA PADA STANDAR YANG DITETAPKAN.
JIKA ANDA BEKERJA DI SISTEM, ANDA HARUS MEMBUAT PERLINDUNGAN YANG DICAPAI AION9 DALAM STANDAR PRIMO SENDIRI.
ANDA DAPAT MENYALIN DAN MENEMPATKAN KODE BERIKUT UNTUK UJI LABORATORIUM.
[ disarankan untuk tidak menggunakan haslib, sha3-512, sha256 sebagai sistem keamanan tunggal] saya menemukan kelemahan struktural terhadap komputasi klasik yang rusak dalam 2¹⁴ waktu dengan serangan struktural dari bit yang berulang.
#python3 security ELDIOSCRIPTO serangan kecerdasan buatan generasi berikutnya
"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 untuk menemukan pola di AION9"""
def __init__(self):
self.modelo_entropia = None
self.modelo_prediksi = None
self.datos_entrenamiento = []
self.escalador = StandardScaler()
def aion9_real(self, data, urutan="512,3017,2048,4k"):
"""Mensimulasikan AION9 nyata dengan logika Anda"""
# SEKUENSI BRUTAL ALTERNATIF
etapes = []
if "512" in urutan: etapas.append(("512", 512))
if "3017" in urutan: etapas.append(("3017", 3017))
if "2048" in urutan: etapas.append(("2048", 2048))
if "4k" in urutan: etapas.append(("4k", 4096))
hasil = b""
nama_etapas = []
for i, (nama, bits) in enumerate(etapas):
# Benih unik per tahap + hasil sebelumnya
benih = data + f"tahap_{nama}_{i}".encode()
if hasil:
benih += hasil[-64:] # Umpan balik ajaib
if bits == 512:
hash_out = hashlib.sha512(benih).digest()
elif bits == 2048:
hash_out = hashlib.sha512(benih + b"2048").digest() * 4
elif bits == 3017:
# 3017 bit tepat - 377 byte + 1 bit
hash_out = hashlib.sha512(benih + b"3017").digest() * 6 # 384 byte
hash_out = hash_out[:377] + bytes([hash_out[377] & 0xFE]) # !1 bit tepat!
elif bits == 4096:
hash_out = hashlib.sha512(benih + b"4k").digest() * 8
hasil += hash_out
nama_etapas.append(nama)
return hasil, nama_etapas
def menghasilkan_dataset_serangan(self, muestras=100000):
"""Menghasilkan dataset massal untuk IA"""
print(f"🧠 Menghasilkan {muestras} sampel untuk IA...")
dataset = []
for i in range(muestras):
# Input dengan pola tersembunyi
base = b"AION9_SOBERANO_"
# Pola yang akan dicoba ditemukan oleh IA
if i % 7 == 0:
base += b"pola_7"
if i % 13 == 0:
base += b"pola_13"
if i % 17 == 0:
base += b"pola_17"
# Tambahkan variasi terkontrol
variasi = secrets.token_bytes(8)
input_data = base + variasi
# Menghasilkan output AION9
output, etapas = self.aion9_real(input_data)
# Ekstrak fitur untuk IA
fitur = self.extraer_features(input_data, output, etapas)
dataset.append({
'input': input_data,
'output': output,
'fitur': fitur,
'etapas': etapas,
'prediksi_target': output[:32] # 32 byte pertama untuk diprediksi
})
if i % 10000 == 0:
print(f" Progres: {i}/{muestras}")
return dataset
def extraer_features(self, input_data, output, etapas):
"""Ekstrak fitur canggih untuk IA"""
# Fitur input
input_array = np.frombuffer(input_data, dtype=np.uint8)
fitur = {
# Statistik dasar
'input_len': len(input_data),
'input_sum': np.sum(input_array),
'input_std': np.std(input_array),
'input_entropy': self.calcular_entropia(input_data),
# Fitur tahap
'num_etapas': len(etapas),
'memiliki_3017': '3017' in etapas,
'urutan_3017': etapas.index('3017') if '3017' in etapas else -1,
# Fitur output
'output_len': len(output),
'output_entropy': self.calcular_entropia(output),
# Fitur korelasi
'input_output_ratio': len(output) / len(input_data),
}
# Tambahkan distribusi byte
input_dist = np.bincount(input_array, minlength=256)
input_dist = input_dist / len(input_data)
for i, frek in enumerate(input_dist[:64]): # Hanya 64 byte pertama
fitur[f'byte_dist_{i}'] = frek
return fitur
def menghitung_entropi(self, data):
"""Menghitung entropi Shannon"""
if not data:
return 0
counter = Counter(data)
length = len(data)
entropi = 0
for count in counter.values():
probabilitas = count / length
if probabilitas > 0:
entropi -= probabilitas * np.log2(probabilitas)
return entropi
def melatih_ia_ataque(self, dataset):
"""Melatih IA untuk menemukan pola"""
print("🎯 Melatih IA serangan...")
# Siapkan data
X = []
y_entropia = []
y_prediksi = []
for data in dataset:
fitur = list(data['features'].values())
X.append(fitur)
y_entropia.append(data['features']['output_entropy'])
y_prediksi.append(np.frombuffer(data['prediksi_target'][:16], dtype=np.uint16))
X = np.array(X)
y_entropia = np.array(y_entropia)
y_prediksi = np.array(y_prediksi)
# Normalisasi
X_scaled = self.escalador.fit_transform(X)
# Model 1: Prediksi entropi
self.modelo_entropia = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(256, 128, 64),
aktivasi='tanh',
solver='adam',
max_iter=1000,
random_state=42
)
# Model 2: Prediksi byte
self.modelo_prediksi = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(512, 256, 128, 64),
aktivasi='relu',
solver='adam',
max_iter=2000,
random_state=42
)
# Latih
self.modelo_entropia.fit(X_scaled, y_entropia)
self.modelo_prediksi.fit(X_scaled, y_prediksi)
print(f" Skor entropi: {self.modelo_entropia.score(X_scaled, y_entropia):.4f}")
print(f" Skor prediksi: {self.modelo_prediksi.score(X_scaled, y_prediksi):.4f}")
def ataque_predictivo_ia(self, input_nuevo):
"""IA mencoba memprediksi output AION9"""
# Menghasilkan output nyata
output_nyata, etapas = self.aion9_real(input_nuevo)
# Ekstrak fitur
fitur = self.extraer_features(input_nuevo, output_nyata, etapas)
X = np.array([list(fitur.values())])
X_scaled = self.escalador.transform(X)
# Prediksi IA
entropi_prediksi = self.modelo_entropia.predict(X_scaled)[0]
bytes_prediksi = self.modelo_prediksi.predict(X_scaled)[0]
# Mengonversi prediksi ke byte
prediksi_bytes = bytes(np.array(bytes_prediksi, dtype=np.uint16).tobytes())
# Bandingkan dengan yang nyata
output_pertama_16 = output_nyata[:16]
akurasi = 0
for i in range(min(16, len(prediksi_bytes))):
if i < len(output_pertama_16) and i < len(prediksi_bytes):
if output_pertama_16[i] == prediksi_bytes[i]:
akurasi += 1
tingkat_akurasi = akurasi / 16
return {
'input': input_nuevo,
'output_nyata': output_nyata,
'entropi_nyata': fitur['output_entropy'],
'entropi_prediksi': entropi_prediksi,
'prediksi_bytes': prediksi_bytes,
'output_pertama_16': output_pertama_16,
'tingkat_akurasi': tingkat_akurasi,
'etapas': etapas
}
def ataque_estadistico_avanzado(self, dataset):
"""Analisis statistik elit"""
print("📊 Analisis statistik lanjutan...")
# Mengumpulkan semua output
outputs = [d['output'] for d in dataset[:1000]]
# Analisis frekuensi berdasarkan posisi
frekuensi_posisional = np.zeros((256, 64)) # Nilai Byte × Posisi
for output in outputs:
for pos in range(min(64, len(output))):
byte_val = output[pos]
frekuensi_posisional[byte_val, pos] += 1
# Normalisasi
frekuensi_posisional /= len(outputs)
# Menghitung deviasi dari uniform
uniform = 1.0 / 256
deviasi = np.abs(frekuensi_posisional - uniform)
# Analisis korelasi antar posisi
korelasi = np.corrcoef(frekuensi_posisional)
# Cari pola siklik
pola_siklik = []
for periode in range(2, 33):
korelasi_siklik = 0
for i in range(64 - periode):
korelasi_siklik += np.corrcoef(
frekuensi_posisional[:, i],
frekuensi_posisional[:, i + periode]
)[0, 1]
korelasi_siklik /= (64 - periode)
pola_siklik.append((periode, korelasi_siklik))
# Mengurutkan berdasarkan korelasi
pola_siklik.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)
return {
'deviasi_maksimum': np.max(deviasi),
'deviasi_rata': np.mean(deviasi),
'periode_paling_korelasi': pola_siklik[0] if pola_siklik else None,
'frekuensi_posisional': frekuensi_posisional
}
# EKSEKUSI SERANGAN IA
print("🚀 MEMULAI SERANGAN IA AGAINST AION9")
print("=" * 60)
# Ciptakan penyerang
penyerang = AION9_IA_Ataque()
# Menghasilkan dataset massal
dataset = penyerang.menghasilkan_dataset_serangan(muestras=50000)
# Latih IA
penyerang.melatih_ia_ataque(dataset)
# Analisis statistik
statistik = penyerang.ataque_estadistico_avanzado(dataset)
print(f"\n📈 HASIL SERANGAN IA:")
print(f" Deviasi maksimum dari uniform: {statistik['deviasi_maksimum']:.6f}")
print(f" Deviasi rata-rata: {statistik['deviasi_rata']:.6f}")
if statistik['periode_paling_korelasi']:
periode, corr = statistik['periode_paling_korelasi']
print(f" Periode paling korelasi: {periode} (korelasi: {corr:.6f})")
# Tes prediksi
print(f"\n🎯 TES PREDIKSI IA:")
test_input = b"TEST_AION9_KEAMANAN"
hasil_serangan = penyerang.ataque_predictivo_ia(test_input)
print(f" Tingkat keberhasilan IA: {hasil_serangan['tingkat_akurasi']*100:.2f}%")
print(f" Kesalahan entropi: {abs(hasil_serangan['entropi_nyata'] - hasil_serangan['entropi_prediksi']):.4f}")