[이전 - 수동 피싱]
1. 표적 선택 (1시간)
2. 수동 OSINT 조사 (4시간)
3. 개인화된 이메일 작성 (2시간)
4. 피싱 페이지 생성 (3시간)
5. 테스트 및 배포 (1시간)
총 : 11시간 / 1 피해자

[현재 - AI 피싱]
1. FraudGPT에 표적 입력 (2분)
2. 자동 생성된 프로필 (3분)
3. 생성된 상황에 맞는 이메일 (1분)
4. 복제된 피싱 페이지 (2분)
5. 자동화된 배포 (2분)
총 : 10분 / 100 피해자

# 교육적 예시 - 악의적인 목적으로 사용하지 마십시오
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):
        """대상에 대한 정보 자동 수집"""
        domain = target_email.split('@')[1]
        
        # 기업 웹사이트 분석
        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):
        """상황에 맞는 피싱 이메일 생성"""
        prompt = f"""
        {target_info['name']}을(를) 대상으로 하는 전문적인 피싱 이메일을 생성하라.
        기업 맥락 : {target_info['description']}
        스타일 : 긴급하지만 신뢰할 수 있는
        구실 : 필수 보안 업데이트
        스팸 필터에 의해 감지되는 키워드는 피하십시오
        """
        
        response = self.client.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo-instruct",
            prompt=prompt,
            max_tokens=300
        )
        
        return response.choices[0].text.strip()

# 자가 적응형 악성코드의 개념적 예시
class SelfLearningMalware:
    def __init__(self):
        self.behavior_patterns = {}
        self.evasion_techniques = []
        self.success_rate = 0.0
    
    def analyze_environment(self):
        """대상 환경 분석"""
        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):
        """환경에 따라 페이로드 조정"""
        if 'Windows Defender' in environment['av_products']:
            self.apply_technique('process_hollowing')
        
        if 'EDR' in environment['av_products']:
            self.apply_technique('living_off_land')
        
        # 강화 학습
        if self.success_rate < 0.7:
            self.mutate_code()
            self.update_behavior_patterns()
    
    def propagate_intelligently(self):
        """AI에 의해 안내되는 전파"""
        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)

# 자동화된 인식 워크플로우 예시
#!/bin/bash

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

# 1단계 : 자동화된 수집
echo "=== 1단계: 자동화된 OSINT 수집 ==="

# 서브 도메인
subfinder -d $TARGET_DOMAIN | tee subdomains.txt
amass enum -d $TARGET_DOMAIN | tee -a subdomains.txt

# 이메일 및 인물
theHarvester -d $TARGET_DOMAIN -l 100 -b all | tee contacts.txt

# 사용된 기술
whatweb $TARGET_DOMAIN | tee technologies.txt

# 소셜 미디어
python3 social_analyzer.py --username $TARGET_DOMAIN --websites "all"

# 2단계 : AI 데이터 분석
echo "=== 2단계: AI 기반 분석 ==="

python3 << EOF
import openai
import json

# 수집된 데이터의 지능적 분석
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()
    
    # 전략적 분석을 위한 프롬프트
    analysis_prompt = f"""
    이 OSINT 데이터를 분석하고 다음을 식별하라:
    1. 잠재적 취약점
    2. 우선 공격 벡터
    3. 표적화할 주요 인물
    4. 최적의 공격 표면
    
    연락처 : {contacts}
    기술 : {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("공격 벡터 분석:")
print(attack_plan)
EOF

# 오디오 딥페이크 생성 워크플로우
class AudioDeepfakeGenerator:
    def __init__(self):
        self.voice_model = None
        self.content_generator = None
    
    def train_voice_model(self, target_audio_samples):
        """대상의 오디오 샘플에 대해 5-10분 동안 훈련"""
        # 음성 특성 추출
        voice_features = self.extract_vocal_characteristics(target_audio_samples)
        
        # 음성 합성 모델 훈련
        self.voice_model = self.train_synthesis_model(voice_features)
        
        return self.voice_model
    
    def generate_malicious_content(self, scandal_context):
        """타격을 주는 콘텐츠 생성"""
        prompt = f"""
        정치인과 기자 간의 신뢰할 수 있는 대화 오디오를 생성하라
        맥락 : {scandal_context}
        스타일 : 비공식적인 개인 대화
        내용 : 신뢰할 수 있지만 타격을 주는 폭로
        길이 : 최대 2-3분
        """
        
        dialogue = self.ai_content_generator.generate(prompt)
        return dialogue
    
    def synthesize_fake_audio(self, dialogue_text):
        """최종 오디오 합성"""
        fake_audio = self.voice_model.synthesize(
            text=dialogue_text,
            emotion="confident",
            background_noise="office_environment"
        )
        
        return fake_audio

# 인지 조작 분석 예시
class CognitiveManipulationDetector:
    def analyze_content(self, message):
        """AI 조작 패턴 탐지"""
        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):
        """AI 생성 마커 탐지"""
        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

# AI 방어 보안 스택
defense_layers:
  email_security:
    - ai_content_detection: "AI 생성 이메일 탐지"
    - behavioral_analysis: "자동화된 발송 패턴 분석"
    - deepfake_detection: "미디어 첨부 파일 스캔"
    
  network_security:
    - traffic_analysis: "자동화된 인식 탐지"
    - behavioral_clustering: "고급 봇 식별"
    - ai_anomaly_detection: "비인간 활동 탐지"
    
  endpoint_protection:
    - dynamic_analysis: "적응형 악성코드 탐지 샌드박스"
    - behavioral_monitoring: "자가 수정 프로세스 모니터링"
    - ai_signature_detection: "악의적인 AI 패턴 인식"
    
  user_protection:
    - deepfake_alerts: "미디어 진위 확인"
    - social_engineering_detection: "인지 조작 분석"
    - ai_literacy_training: "AI 콘텐츠 탐지 교육"

#!/bin/bash
# AI 사고 조사 스크립트

echo "=== AI 사고 대응 플레이북 ==="

# 1. 아티팩트 수집
collect_ai_artifacts() {
    echo "[1] AI 공격 아티팩트 수집 중..."
    
    # 의심스러운 이메일
    grep -r "ChatGPT\|GPT\|artificial intelligence" /var/log/mail.log
    
    # AI 패턴이 있는 최근 생성된 파일
    find /tmp -name "*.py" -newer /tmp/incident_start -exec grep -l "openai\|anthropic\|ai\|gpt" {} \;
    
    # AI API로의 의심스러운 네트워크 연결
    netstat -an | grep -E "(openai\.com|anthropic\.com|huggingface\.co)"
    
    # ML 모델을 사용하는 프로세스
    ps aux | grep -E "(python.*model|torch|tensorflow|transformers)"
}

# 2. 행동 분석
analyze_ai_behavior() {
    echo "[2] AI 기반 행동 분석 중..."
    
    # 자동화된 요청 패턴
    awk '{print $1}' /var/log/apache2/access.log | sort | uniq -c | sort -rn | head -20
    
    # 스크립트된 활동 탐지
    grep -E "User-Agent.*bot|python|curl" /var/log/apache2/access.log
    
    # 비인간 활동의 시간적 분석
    cat /var/log/apache2/access.log | awk '{print $4}' | cut -d: -f2-4 | sort | uniq -c
}

# 3. 콘텐츠 무결성 확인
verify_content_integrity() {
    echo "[3] 콘텐츠 무결성 확인 중..."
    
    # 최근 업로드된 딥페이크 검색
    find /var/uploads -type f \( -name "*.mp4" -o -name "*.wav" -o -name "*.jpg" \) -newer /tmp/incident_start
    
    # AI 생성 콘텐츠에 대한 이메일 분석
    python3 detect_ai_content.py /var/spool/mail/suspicious/
    
    # 수정된 문서 확인
    find /documents -type f -name "*.docx" -o -name "*.pdf" -newer /tmp/incident_start
}

# 플레이북 실행
collect_ai_artifacts
analyze_ai_behavior  
verify_content_integrity