[قبل - الاحتيال اليدوي]
1. اختيار الهدف (1 ساعة)
2. بحث OSINT اليدوي (4 ساعات)
3. كتابة بريد إلكتروني مخصص (2 ساعة)
4. إنشاء صفحة احتيالية (3 ساعات)
5. اختبار ونشر (1 ساعة)
الإجمالي: 11 ساعة / 1 ضحية

[الآن - الاحتيال بالذكاء الاصطناعي]
1. إدخال الهدف في FraudGPT (2 دقيقة)
2. توليد تلقائي للملف الشخصي (3 دقائق)
3. بريد إلكتروني سياقي مُولد (1 دقيقة)
4. صفحة احتيالية مستنسخة (2 دقيقة)
5. نشر تلقائي (2 دقيقة)
الإجمالي: 10 دقائق / 100 ضحية

# مثال تعليمي - لا تستخدم لأغراض خبيثة
import openai
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import smtplib

class AIPhishingCampaign:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = openai.Client(api_key=api_key)
    
    def osint_gathering(self, target_email):
        """جمع معلومات تلقائي عن الهدف"""
        domain = target_email.split('@')[1]
        
        # تحليل موقع الشركة
        try:
            response = requests.get(f"https://{domain}")
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            company_info = {
                'name': soup.find('title').text,
                'keywords': [tag.get('content') for tag in soup.find_all('meta', {'name': 'keywords'})],
                'description': soup.find('meta', {'name': 'description'}).get('content') if soup.find('meta', {'name': 'description'}) else ""
            }
        except:
            company_info = {'name': domain, 'keywords': [], 'description': ''}
            
        return company_info
    
    def generate_phishing_email(self, target_info):
        """توليد بريد إلكتروني احتيالي سياقي"""
        prompt = f"""
        أنشئ بريدًا إلكترونيًا احتياليًا احترافيًا يستهدف {target_info['name']}.
        سياق الشركة: {target_info['description']}
        الأسلوب: عاجل ولكن موثوق
        العذر: تحديث أمني إلزامي
        تجنب الكلمات الرئيسية التي تكشفها مرشحات مكافحة البريد العشوائي
        """
        
        response = self.client.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo-instruct",
            prompt=prompt,
            max_tokens=300
        )
        
        return response.choices[0].text.strip()

# مثال مفاهيمي لبرمجية خبيثة ذاتية التكيف
class SelfLearningMalware:
    def __init__(self):
        self.behavior_patterns = {}
        self.evasion_techniques = []
        self.success_rate = 0.0
    
    def analyze_environment(self):
        """تحليل البيئة المستهدفة"""
        detections = self.scan_security_tools()
        network_topology = self.map_network()
        user_patterns = self.profile_user_behavior()
        
        return {
            'av_products': detections,
            'network': network_topology,
            'users': user_patterns
        }
    
    def adapt_payload(self, environment):
        """تكييف الحمولة وفقًا للبيئة"""
        if 'Windows Defender' in environment['av_products']:
            self.apply_technique('process_hollowing')
        
        if 'EDR' in environment['av_products']:
            self.apply_technique('living_off_land')
        
        # التعلم المعزز
        if self.success_rate < 0.7:
            self.mutate_code()
            self.update_behavior_patterns()
    
    def propagate_intelligently(self):
        """انتشار مدفوع بالذكاء الاصطناعي"""
        high_value_targets = self.identify_critical_systems()
        optimal_path = self.calculate_stealth_path()
        
        for target in high_value_targets:
            success = self.attempt_infection(target, optimal_path)
            self.learn_from_attempt(success)

# مثال على سير عمل تلقائي للتعرف
#!/bin/bash

TARGET_DOMAIN="example.com"
AI_API_KEY="your_api_key"

# المرحلة 1: جمع تلقائي
echo "=== المرحلة 1: جمع OSINT تلقائي ==="

# النطاقات الفرعية
subfinder -d $TARGET_DOMAIN | tee subdomains.txt
amass enum -d $TARGET_DOMAIN | tee -a subdomains.txt

# رسائل البريد الإلكتروني والأشخاص
theHarvester -d $TARGET_DOMAIN -l 100 -b all | tee contacts.txt

# التقنيات المستخدمة
whatweb $TARGET_DOMAIN | tee technologies.txt

# الشبكات الاجتماعية
python3 social_analyzer.py --username $TARGET_DOMAIN --websites "all"

# المرحلة 2: تحليل البيانات بالذكاء الاصطناعي
echo "=== المرحلة 2: تحليل مدعوم بالذكاء الاصطناعي ==="

python3 << EOF
import openai
import json

# تحليل ذكي للبيانات المجمعة
def analyze_osint_data():
    with open('contacts.txt', 'r') as f:
        contacts = f.read()
    
    with open('technologies.txt', 'r') as f:
        tech_stack = f.read()
    
    # طلب للتحليل الاستراتيجي
    analysis_prompt = f"""
    حلل هذه البيانات OSINT وحدد:
    1. الثغرات المحتملة
    2. طرق الهجوم ذات الأولوية
    3. الشخصيات الرئيسية المستهدفة
    4. السطح الأمثل للهجوم
    
    جهات الاتصال: {contacts}
    التقنيات: {tech_stack}
    """
    
    client = openai.Client(api_key="$AI_API_KEY")
    response = client.completions.create(
        model="gpt-4",
        prompt=analysis_prompt,
        max_tokens=500
    )
    
    return response.choices[0].text

attack_plan = analyze_osint_data()
print("تحليل طرق الهجوم:")
print(attack_plan)
EOF

# سير عمل إنشاء deepfake صوتي
class AudioDeepfakeGenerator:
    def __init__(self):
        self.voice_model = None
        self.content_generator = None
    
    def train_voice_model(self, target_audio_samples):
        """تدريب على 5-10 دقائق من الصوت المستهدف"""
        # استخراج الخصائص الصوتية
        voice_features = self.extract_vocal_characteristics(target_audio_samples)
        
        # تدريب نموذج توليد الصوت
        self.voice_model = self.train_synthesis_model(voice_features)
        
        return self.voice_model
    
    def generate_malicious_content(self, scandal_context):
        """توليد المحتوى المساوم"""
        prompt = f"""
        أنشئ حوارًا صوتيًا موثوقًا بين سياسي وصحفي
        السياق: {scandal_context}
        الأسلوب: محادثة خاصة، غير رسمية
        المحتوى: كشف معلومات محرجة ولكن معقولة
        المدة: 2-3 دقائق كحد أقصى
        """
        
        dialogue = self.ai_content_generator.generate(prompt)
        return dialogue
    
    def synthesize_fake_audio(self, dialogue_text):
        """التوليف الصوتي النهائي"""
        fake_audio = self.voice_model.synthesize(
            text=dialogue_text,
            emotion="confident",
            background_noise="office_environment"
        )
        
        return fake_audio

# مثال على تحليل التلاعب المعرفي
class CognitiveManipulationDetector:
    def analyze_content(self, message):
        """كشف أنماط التلاعب بالذكاء الاصطناعي"""
        indicators = {
            'emotional_triggers': self.detect_emotional_manipulation(message),
            'logical_fallacies': self.identify_fallacies(message),
            'social_proof': self.check_fake_testimonials(message),
            'urgency_patterns': self.analyze_urgency_cues(message),
            'ai_generation_markers': self.detect_ai_signatures(message)
        }
        
        manipulation_score = self.calculate_risk_score(indicators)
        return manipulation_score
    
    def detect_ai_signatures(self, text):
        """كشف علامات التوليد بالذكاء الاصطناعي"""
        ai_markers = [
            'perfect_grammar_unusual_context',
            'repetitive_sentence_structures',
            'generic_but_specific_examples',
            'emotional_escalation_patterns',
            'statistical_precision_without_sources'
        ]
        
        detected_markers = []
        for marker in ai_markers:
            if self.check_marker(text, marker):
                detected_markers.append(marker)
        
        return detected_markers

# مجموعة أمان ضد الذكاء الاصطناعي
defense_layers:
  email_security:
    - ai_content_detection: "كشف رسائل البريد الإلكتروني المولدة بالذكاء الاصطناعي"
    - behavioral_analysis: "تحليل أنماط الإرسال التلقائية"
    - deepfake_detection: "فحص المرفقات متعددة الوسائط"
    
  network_security:
    - traffic_analysis: "كشف التعرف التلقائي"
    - behavioral_clustering: "تحديد الروبوتات المتقدمة"
    - ai_anomaly_detection: "كشف الأنشطة غير البشرية"
    
  endpoint_protection:
    - dynamic_analysis: "Sandbox مع كشف برمجيات خبيثة قابلة للتكيف"
    - behavioral_monitoring: "مراقبة العمليات ذاتية التعديل"
    - ai_signature_detection: "كشف أنماط الذكاء الاصطناعي الضارة"
    
  user_protection:
    - deepfake_alerts: "التحقق من الأصالة متعددة الوسائط"
    - social_engineering_detection: "تحليل التلاعب المعرفي"
    - ai_literacy_training: "تدريب على كشف المحتوى بالذكاء الاصطناعي"

#!/bin/bash
# سكريبت التحقيق في حادثة الذكاء الاصطناعي

echo "=== دليل استجابة حادثة الذكاء الاصطناعي ==="

# 1. جمع الآثار
collect_ai_artifacts() {
    echo "[1] جمع آثار هجوم الذكاء الاصطناعي..."
    
    # رسائل البريد المشبوهة
    grep -r "ChatGPT\|GPT\|الذكاء الاصطناعي" /var/log/mail.log
    
    # الملفات التي تم إنشاؤها مؤخرًا مع أنماط الذكاء الاصطناعي
    find /tmp -name "*.py" -newer /tmp/incident_start -exec grep -l "openai\|anthropic\|ai\|gpt" {} \;
    
    # اتصالات الشبكة المشبوهة نحو واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي
    netstat -an | grep -E "(openai\.com|anthropic\.com|huggingface\.co)"
    
    # العمليات التي تستخدم نماذج التعلم الآلي
    ps aux | grep -E "(python.*model|torch|tensorflow|transformers)"
}

# 2. تحليل سلوكي
analyze_ai_behavior() {
    echo "[2] تحليل السلوك المدفوع بالذكاء الاصطناعي..."
    
    # أنماط الطلبات التلقائية
    awk '{print $1}' /var/log/apache2/access.log | sort | uniq -c | sort -rn | head -20
    
    # كشف النشاط المكتوب
    grep -E "User-Agent.*bot|python|curl" /var/log/apache2/access.log
    
    # تحليل زمني للطلبات (أنماط غير بشرية)
    cat /var/log/apache2/access.log | awk '{print $4}' | cut -d: -f2-4 | sort | uniq -c
}

# 3. التحقق من سلامة المحتويات
verify_content_integrity() {
    echo "[3] التحقق من سلامة المحتويات..."
    
    # البحث عن deepfakes في التحميلات الأخيرة
    find /var/uploads -type f \( -name "*.mp4" -o -name "*.wav" -o -name "*.jpg" \) -newer /tmp/incident_start
    
    # تحليل رسائل البريد الإلكتروني لمحتوى مولد بالذكاء الاصطناعي
    python3 detect_ai_content.py /var/spool/mail/suspicious/
    
    # التحقق من الوثائق المعدلة
    find /documents -type f -name "*.docx" -o -name "*.pdf" -newer /tmp/incident_start
}

# تنفيذ الدليل
collect_ai_artifacts
analyze_ai_behavior  
verify_content_integrity