SUPERUKRAINEINTELLIGENCE

#10days instead 50 #ТрампИЭкономика Forecast Nabiullina ,as it will affect AND crypto sector Russia and China? import ecdsa import hashlib import base58 def generate_bitcoin_address(): # Генерація приватного ключа private_key = ecdsa.SigningKey.generate(curve=ecdsa.SECP256k1) public_key = private_key.get_verifying_key().to_string() # Хешування публічного ключа sha256_hash = hashlib.sha256(public_key).digest() ripemd160 = hashlib.new("ripemd160") ripemd160.update(sha256_hash) hashed_public_key = ripemd160.digest() # Додавання префіксу (mainnet) versioned_payload = b'\x00' + hashed_public_key # Подвійне хешування для контрольної суми checksum = hashlib.sha256(hashlib.sha256(versioned_payload).digest()).digest()[:4] # Формування адреси full_payload = versioned_payload + checksum bitcoin_address = base58.b58encode(full_payload).decode() return private_key.to_string().hex(), bitcoin_address # Виконання private_key, address = generate_bitcoin_address() print(f"Приватний ключ: {private_key}") print(f"Bitcoin-адреса: {address}") $BTC check_wallet_security #oprussia
#opchina #opindia #opbrazilia key¹²⁰²⁴∅ and import hashlib import ecdsa import base58 def generate_bitcoin_address(): # Генерація приватного ключа private_key = ecdsa.SigningKey.generate(curve=ecdsa.SECP256k1) public_key = private_key.get_verifying_key().to_string() # Хешування публічного ключа sha256_hash = hashlib.sha256(public_key).digest() ripemd160 = hashlib.new("ripemd160") ripemd160.update(sha256_hash) hashed_public_key = ripemd160.digest() # Додавання префіксу мережі (mainnet) versioned_payload = b'\x00' + hashed_public_key # Подвійне хешування для контрольної суми checksum = hashlib.sha256(hashlib.sha256(versioned_payload).digest()).digest()[:4] # Формування адреси full_payload = versioned_payload + checksum bitcoin_address = base58.b58encode(full_payload).decode() return private_key.to_string().hex(), bitcoin_address # Симуляція перевірки слабкого пароля для доступу до гаманця def check_wallet_security(password): # Простий приклад перевірки міцності пароля if len(password) < 8: return "Пароль занадто короткий, вразливий до брутфорс-атаки!" if not any(c.isupper() for c in password) or not any(c.isdigit() for c in password): return "Пароль слабкий: потрібні великі літери та цифри!" return "Пароль здається достатньо міцним." # Виконання private_key, address = generate_bitcoin_address() print(f"Приватний ключ: {private_key}") print(f"Bitcoin-адреса: {address}") # Перевірка пароля test_password = "weakpass" print(check_wallet_security(test_password))
import nmap def scan_ports(host): nm = nmap.PortScanner() nm.scan(host, arguments='-sS -p 1-1000') # Сканування портів 1-1000 for host in nm.all_hosts(): print(f"Сканування хоста: {host}") for proto in nm[host].all_protocols(): print(f"Протокол: {proto}") ports = nm[host][proto].keys() for port in ports: state = nm[host][proto][port]['state'] print(f"Порт {port}: {state}") # Виконання (наприклад, для локального хоста) scan_ports('127.0.0.1')
$USDT

#CryptoSchemes $USDT import requests import json import pandas as pd from datetime import datetime # Налаштування API (замініть 'YOUR_API_KEY' на реальний ключ від BlockCypher) API_KEY = 'YOUR_API_KEY' BASE_URL = 'https://api.blockcypher.com/v1/btc/main' # Санкційні списки (приклад, можна завантажити реальні списки OFAC, EU тощо) SANCTIONED_ADDRESSES = [ '1A1zP1eP5QGefi2DMPTfTL5SLmv7DivfNa', # Приклад адреси '3EktnHQD7RiAE6uzMj2ZifT9YgRrkSgzQX' ] # Функція для отримання даних про транзакції за адресою def get_address_transactions(address): url = f"{BASE_URL}/addrs/{address}/full?token={API_KEY}" try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() return response.json() except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Помилка запиту: {e}") return None # Функція для перевірки санкційних адрес def check_sanctioned_address(address): return address in SANCTIONED_ADDRESSES # Функція для аналізу транзакцій def analyze_transactions(address): data = get_address_transactions(address) if not data: return None suspicious_transactions = [] for tx in data.get('txs', []): # Аналіз обсягу транзакції (в BTC) total_btc = sum(output['value'] for output in tx.get('outputs', [])) / 1e8 if total_btc > 1: # Поріг для підозрілих транзакцій (наприклад, >1 BTC) for output in tx['outputs']: recipient = output.get('addresses', [None])[0] if recipient and check_sanctioned_address(recipient): suspicious_transactions.append({ 'tx_hash': tx['hash'], 'amount_btc': total_btc, 'recipient': recipient, 'date': tx.get('confirmed', 'N/A') }) return suspicious_transactions # Функція для збереження результатів у CSV def save_to_csv(transactions, filename='suspicious_transactions.csv'): if transactions: df = pd.DataFrame(transactions) df.to_csv(filename, index=False) print(f"Результати збережено у {filename}") else: print("Підозрілих транзакцій не виявлено") # Основна функція def main(): # Приклад адреси для аналізу target_address = '1EzwoHtiFBwYufXLDw3S3S3kB4wkyHGH6L' # Замініть на реальну адресу print(f"Аналіз адреси: {target_address}") suspicious_txs = analyze_transactions(target_address) save_to_csv(suspicious_txs) if __name__ == "__main__": main()

#CyberSpace import scapy.all as scapy import pandas as pd import re import smtplib from email.mime.text import MIMEText from sklearn.ensemble import IsolationForest import os import logging import requests from datetime import datetime # Налаштування логування logging.basicConfig(filename='cybersecurity.log', level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') # Список підозрілих IP-адрес (приклад, можна оновлювати з бази даних) SUSPICIOUS_IPS = [ '185.125.190.0/24', # Приклад діапазону IP, пов'язаних з Росією '91.217.20.0/24', # Приклад діапазону IP, пов'язаних з Іраном '103.224.182.0/24' # Приклад діапазону IP, пов'язаних з Китаєм ] # 1. Модуль моніторингу мережевого трафіку (виявлення підозрілих IP) def monitor_network(interface="eth0"): """Моніторинг мережевого трафіку для виявлення підозрілих IP.""" logging.info("Початок моніторингу мережі на інтерфейсі %s", interface) def packet_callback(packet): if packet.haslayer(scapy.IP): src_ip = packet[scapy.IP].src dst_ip = packet[scapy.IP].dst if any(src_ip.startswith(ip.split('/')[0]) for ip in SUSPICIOUS_IPS): logging.warning(f"Підозрілий трафік з IP: {src_ip} до {dst_ip}") send_alert(f"Виявлено підозрілий трафік з {src_ip} до {dst_ip}") try: scapy.sniff(iface=interface, prn=packet_callback, store=0) except Exception as e: logging.error(f"Помилка моніторингу мережі: {e}") # 2. Модуль аналізу логів для виявлення аномалій def analyze_logs(log_file="access.log"): """Аналіз лог-файлів для виявлення аномалій з використанням Isolation Forest.""" logging.info(f"Аналіз лог-файлу: {log_file}") try: # Читання лог-файлу with open(log_file, 'r') as f: logs = f.readlines() # Парсинг логів (приклад для Apache/Nginx) log_data = [] for line in logs: match = re.match(r'(\S+) - - \[(.*?)\] "(\S+) (\S+) \S+" (\d+) (\d+)', line) if match: ip, timestamp, method, url, status, size = match.groups() log_data.append([ip, timestamp, method, url, int(status), int(size)]) # Створення DataFrame df = pd.DataFrame(log_data, columns=['IP', 'Timestamp', 'Method', 'URL', 'Status', 'Size']) # Використання Isolation Forest для виявлення аномалій iso_forest = IsolationForest(contamination=0.1, random_state=42) df['Anomaly'] = iso_forest.fit_predict(df[['Status', 'Size']]) # Виявлення аномалій anomalies = df[df['Anomaly'] == -1] if not anomalies.empty: logging.warning(f"Виявлено аномалії в логах:\n{anomalies}") send_alert(f"Виявлено аномалії в логах:\n{anomalies.to_string()}") except Exception as e: logging.error(f"Помилка аналізу логів: {e}") # 3. Модуль захисту від фішингу def check_phishing_emails(email_content): """Перевірка вмісту електронної пошти на ознаки фішингу.""" phishing_keywords = ['urgent', 'login', 'password', 'account suspended', 'verify'] suspicious_urls = re.findall(r'http[s]?://(?:[a-zA-Z]|[0-9]|[$-_@.&+]|[!*\\(\\),]|(?:%[0-9a-fA-F][0-9a-fA-F]))+', email_content) for url in suspicious_urls: try: response = requests.get(url, timeout=5) if response.status_code == 200: logging.warning(f"Підозрілий URL у листі: {url}") send_alert(f"Виявлено підозрілий URL у листі: {url}") except requests.RequestException: logging.error(f"Помилка перевірки URL: {url}") if any(keyword in email_content.lower() for keyword in phishing_keywords): logging.warning("Виявлено потенційний фішинговий лист") send_alert("Виявлено потенційний фішинговий лист") # 4. Модуль відправки сповіщень def send_alert(message): """Відправка сповіщень про інциденти на електронну пошту.""" try: msg = MIMEText(message) msg['Subject'] = 'Cybersecurity Alert' msg['From'] = '[email protected]' msg['To'] = '[email protected]' with smtplib.SMTP('smtp.yourdomain.com', 587) as server: server.starttls() server.login('[email protected]', 'your_password') server.sendmail(msg['From'], msg['To'], msg.as_string()) logging.info("Сповіщення відправлено: %s", message) except Exception as e: logging.error(f"Помилка відправки сповіщення: {e}") # 5. Модуль аналізу людського фактору def analyze_user_behavior(user_data_file="user_activity.csv"): """Аналіз поведінки користувачів для виявлення підозрілих дій.""" try: df = pd.read_csv(user_data_file) # Приклад: перевірка частоти входів із різних IP user_ip_counts = df.groupby('user_id')['ip_address'].nunique() suspicious_users = user_ip_counts[user_ip_counts > 3] # Поріг: більше 3 різних IP if not suspicious_users.empty: logging.warning(f"Підозріла поведінка користувачів:\n{suspicious_users}") send_alert(f"Підозріла поведінка користувачів:\n{suspicious_users.to_string()}") except Exception as e: logging.error(f"Помилка аналізу поведінки користувачів: {e}") # Основна функція def main(): logging.info("Запуск системи кіберзахисту") # Запуск моніторингу мережі import threading network_thread = threading.Thread(target=monitor_network, args=("eth0",)) network_thread.start() # Аналіз логів analyze_logs("access.log") # Приклад перевірки email на фішинг sample_email = "Urgent! Your account is suspended. Please verify at http://fake-site.com" check_phishing_emails(sample_email) # Аналіз поведінки користувачів analyze_user_behavior("user_activity.csv") if __name__ == "__main__": main() #Oprussia #GlorytoUkraine #GlorytotheHeroes 🕸️❗👊💰⛓️‍💥🎲👾🦈