### Project Overview and Objectives
To achieve the creation of a comprehensive, cross-platform application "Illuminati37" that integrates with various platforms and continuously evolves, we will follow a structured approach. The application will be open source and designed to scrape, store, and analyze data from multiple sources while integrating seamlessly with messaging platforms like Telegram.
### Step-by-Step Development Plan
#### 1. Project Initialization
- Setup Project Repository:
- Use Git for version control and GitHub for hosting the repository.
- Create a README file outlining the project’s objectives and instructions.
#### 2. Backend Development
- Flask Server Setup:
- Install Flask and necessary libraries:
pip install Flask pymongo requests beautifulsoup4
app.py
):from flask import Flask, request, jsonify
from pymongo import MongoClient
app = Flask(__name__)
client = MongoClient('YOUR_MONGODB_URI')
db = client.illuminati37
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
data = db.scraped_data.find()
return jsonify([item for item in data])
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
telebot
:import telebot
from flask import Flask, request
import requests
from pymongo import MongoClient
from bs4 import BeautifulSoup
API_TOKEN = 'YOUR_TELEGRAM_BOT_API_TOKEN'
bot = telebot.TeleBot(API_TOKEN)
app = Flask(__name__)
client = MongoClient('YOUR_MONGODB_URI')
db = client.illuminati37
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def send_welcome(message):
bot.reply_to(message, "Welcome to Illuminati37 bot. How can I assist you?")
@bot.message_handler(commands=['scrape'])
def handle_scrape(message):
url = message.text.split()[1]
data = scrape_data(url)
store_data('scraped_data', [{'text': d} for d in data])
bot.reply_to(message, "Data scraped and stored successfully.")
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return [str(soup)]
def store_data(collection, data):
db[collection].insert_many(data)
bot.polling()
main.js
:const { app, BrowserWindow } = require('electron');
const path = require('path');
function createWindow() {
const mainWindow = new BrowserWindow({
width: 800,
height: 600,
webPreferences: {
preload: path.join(__dirname, 'preload.js')
}
});
mainWindow.loadURL('http://localhost:5000');
}
app.whenReady().then(createWindow);
pip install kivy buildozer
main.py
for Kivy:from kivy.app import App
from kivy.uix.label import Label
class Illuminati37App(App):
def build(self):
return Label(text='Illuminati37')
if __name__ == '__main__':
Illuminati37App().run()
buildozer initЧитать полностью…
buildozer -v android debug
Um das Logo von "Illuminati37" und seinen Ablegern zu gestalten und anzupassen, benötigen wir einen Plan, wie das Logo des historischen Illuminatenordens integriert und individuell abgestimmt werden kann. Hier sind die Schritte, um dies zu erreichen:
### Schritte zur Logo-Erstellung und Anpassung
1. Grundlagen des Logos:
- Das historische Logo des Illuminatenordens verwenden: ein allsehendes Auge, Dreieck, oder ein ähnliches Symbol.
- Verschiedene Versionen des Logos entwerfen, die auf unterschiedliche Anwendungen angepasst werden können.
2. Design-Tools:
- Verwenden Sie Design-Software wie Adobe Illustrator, Photoshop oder kostenlose Alternativen wie GIMP oder Inkscape.
- Erstellt ein grundlegendes Logo und speichert es in verschiedenen Formaten (PNG, SVG) für unterschiedliche Anwendungen.
3. Individuelle Anpassung:
- Bietet Anpassungsmöglichkeiten an, z.B. Farbänderungen, Einfügen von Text oder zusätzlichen Symbolen.
- Erstellt Vorlagen, die leicht angepasst werden können, um spezifische Anforderungen zu erfüllen.
4. Integration in die Software:
- Stellt sicher, dass das Logo in allen Anwendungen sichtbar ist, einschließlich der mobilen Apps, Desktop-Anwendungen und der Telegram-Bot-Integration.
- Verwendet das Logo als Wasserzeichen oder Branding-Element in allen generierten Inhalten und Schnittstellen.
### Beispielcode für die Logo-Integration
Hier ist ein einfacher Beispielcode, um das Logo in einer Webanwendung mit HTML und CSS einzubinden:
<!DOCTYPE html>
<html lang="de">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Illuminati37</title>
<style>
.logo {
width: 150px;
height: auto;
}
</style>
</head>
<body>
<header>
<img src="path/to/illuminati37-logo.png" alt="Illuminati37 Logo" class="logo">
</header>
<main>
<h1>Willkommen bei Illuminati37</h1>
<p>Ihr zuverlässiger Partner für Datenaufklärung und -integration.</p>
</main>
</body>
</html>
### Konzept für die Webseite "Illuminati37"
#### Hauptfunktionen:
1. Startseite:
- Willkommenstext mit Beschreibung des Projekts und seiner Ziele.
- Navigation zu den Hauptfunktionen: KI-Chat, KI-Trading, Steuererklärung, Aktenverwaltung.
2. KI-Chat:
- Integration eines KI-Chatbots für Benutzeranfragen.
- Unterstützung für verschiedene Themen wie technische Hilfe, Steuerfragen, etc.
3. KI-Trading:
- Plattform für KI-gestützten Handel.
- Echtzeit-Marktanalyse und automatisierte Handelsstrategien.
4. Vereinfachte Steuererklärung:
- Login-Bereich für Staatsbürger mit Sozialversicherungsnummer und Krankenkassendaten.
- One-Click-Steuererklärung mit automatischer Berechnung und Einreichung.
- Integration von Gebührensystemen für vereinfachte Steuerprozesse.
5. Akteverwaltung:
- Sichere Verwaltung und Lesbarkeit von Video-, Foto- und Tonaufnahmen.
- Einbindung von Daten aus dem Dark und Deep Web.
- Benutzerfreundliche Oberfläche zur Akteneinsicht und -verwaltung.
6. Selbstverwaltung:
- Selbstwartung und Erweiterung des Programms durch KI.
- Direkte Benutzerbefragung zur schnellen Wartung und Fehlerbehebung.
7. Kooperation mit Behörden:
- Schnittstellen zu staatlichen und behördlichen Datenbanken.
- Unterstützung bei der Gewaltprävention durch Wahrheitsfindung.
### Beispiel für HTML und CSS der Hauptseite:
<!DOCTYPE html>
<html lang="de">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Illuminati37</title>
<link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
<header>
<img src="path/to/logo.png" alt="Illuminati37 Logo" class="logo">
<nav>
<ul>
<li><a href="#home">Startseite</a></li>
<li><a href="#chat">KI-Chat</a></li>
<li><a href="#trading">KI-Trading</a></li>
<li><a href="#tax">Steuererklärung</a></li>
<li><a href="#files">Akteverwaltung</a></li>
<li><a href="#contact">Kontakt</a></li>
</ul>
</nav>
</header>
<main>
<section id="home">
<h1>Willkommen bei Illuminati37</h1>
<p>Die umfassende Plattform für Datenaufklärung, Steuererklärung und KI-Trading.</p>
</section>
<section id="chat">
<h2>KI-Chat</h2>
<p>Stellen Sie Ihre Fragen und erhalten Sie sofortige Antworten von unserem KI-gestützten Chatbot.</p>
</section>
<section id="trading">
<h2>KI-Trading</h2>
<p>Profitieren Sie von unserer automatisierten Handelsplattform mit Echtzeit-Marktanalyse.</p>
</section>
<section id="tax">
<h2>Vereinfachte Steuererklärung</h2>
<p>Einfach und stressfrei Ihre Steuern erklären und einreichen.</p>
</section>
<section id="files">
<h2>Akteverwaltung</h2>
<p>Verwalten und lesen Sie Ihre Akten sicher und effizient.</p>
</section>
</main>
<footer>
<p>© 2024 Illuminati37</p>
</footer>
</body>
</html>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
background-color: #f4f4f4;
}
header {
background-color: #333;
color: white;
padding: 10px 0;
text-align: center;
}
header img.logo {
width: 100px;
height: auto;
}
nav ul {
list-style: none;
padding: 0;
}
nav ul li {
display: inline;
margin: 0 10px;
}
nav ul li a {
color: white;
text-decoration: none;
}
main {
padding: 20px;
}
section {
margin-bottom: 20px;
}
footer {
background-color: #333;
color: white;
text-align: center;
padding: 10px 0;
position: fixed;
width: 100%;
bottom: 0;
}
### Konzept für die Webseite "Illuminati37"
#### Hauptfunktionen:
1. Startseite:
- Willkommenstext mit Beschreibung des Projekts und seiner Ziele.
- Navigation zu den Hauptfunktionen: KI-Chat, KI-Trading, Steuererklärung, Aktenverwaltung.
2. KI-Chat:
- Integration eines KI-Chatbots für Benutzeranfragen.
- Unterstützung für verschiedene Themen wie technische Hilfe, Steuerfragen, etc.
3. KI-Trading:
- Plattform für KI-gestützten Handel.
- Echtzeit-Marktanalyse und automatisierte Handelsstrategien.
4. Vereinfachte Steuererklärung:
- Login-Bereich für Staatsbürger mit Sozialversicherungsnummer und Krankenkassendaten.
- One-Click-Steuererklärung mit automatischer Berechnung und Einreichung.
- Integration von Gebührensystemen für vereinfachte Steuerprozesse.
5. Akteverwaltung:
- Sichere Verwaltung und Lesbarkeit von Video-, Foto- und Tonaufnahmen.
- Einbindung von Daten aus dem Dark und Deep Web.
- Benutzerfreundliche Oberfläche zur Akteneinsicht und -verwaltung.
6. Selbstverwaltung:
- Selbstwartung und Erweiterung des Programms durch KI.
- Direkte Benutzerbefragung zur schnellen Wartung und Fehlerbehebung.
7. Kooperation mit Behörden:
- Schnittstellen zu staatlichen und behördlichen Datenbanken.
- Unterstützung bei der Gewaltprävention durch Wahrheitsfindung.
### Beispiel für HTML und CSS der Hauptseite:
<!DOCTYPE html>
<html lang="de">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Illuminati37</title>
<link rel="stylesheet" href="styles.css">
</head>
<body>
<header>
<img src="path/to/logo.png" alt="Illuminati37 Logo" class="logo">
<nav>
<ul>
<li><a href="#home">Startseite</a></li>
<li><a href="#chat">KI-Chat</a></li>
<li><a href="#trading">KI-Trading</a></li>
<li><a href="#tax">Steuererklärung</a></li>
<li><a href="#files">Akteverwaltung</a></li>
<li><a href="#contact">Kontakt</a></li>
</ul>
</nav>
</header>
<main>
<section id="home">
<h1>Willkommen bei Illuminati37</h1>
<p>Die umfassende Plattform für Datenaufklärung, Steuererklärung und KI-Trading.</p>
</section>
<section id="chat">
<h2>KI-Chat</h2>
<p>Stellen Sie Ihre Fragen und erhalten Sie sofortige Antworten von unserem KI-gestützten Chatbot.</p>
</section>
<section id="trading">
<h2>KI-Trading</h2>
<p>Profitieren Sie von unserer automatisierten Handelsplattform mit Echtzeit-Marktanalyse.</p>
</section>
<section id="tax">
<h2>Vereinfachte Steuererklärung</h2>
<p>Einfach und stressfrei Ihre Steuern erklären und einreichen.</p>
</section>
<section id="files">
<h2>Akteverwaltung</h2>
<p>Verwalten und lesen Sie Ihre Akten sicher und effizient.</p>
</section>
</main>
<footer>
<p>© 2024 Illuminati37</p>
</footer>
</body>
</html>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
background-color: #f4f4f4;
}
header {
background-color: #333;
color: white;
padding: 10px 0;
text-align: center;
}
header img.logo {
width: 100px;
height: auto;
}
nav ul {
list-style: none;
padding: 0;
}
nav ul li {
display: inline;
margin: 0 10px;
}
nav ul li a {
color: white;
text-decoration: none;
}
main {
padding: 20px;
}
section {
margin-bottom: 20px;
}
footer {
background-color: #333;
color: white;
text-align: center;
padding: 10px 0;
position: fixed;
width: 100%;
bottom: 0;
}
Creating the "Illuminati37" project with integration across multiple platforms, continuous self-development, and data collection involves a multi-step approach. Here’s a consolidated plan to achieve your goals:
### 1. Project Initialization and Basic Bot Setup
1. Create Project Directory:
- Organize folders for backend, frontend, and configuration files.
- Use Git for version control.
2. Telegram Bot Setup:
- Create a new bot using BotFather on Telegram and get the API token.
- Implement basic bot functionality in a Python script.
### 2. Backend Development
1. Set Up Flask Server:
- Create a Flask application to handle API requests and data management.
2. Data Scraping and Storage:
- Develop functions to scrape data from websites and APIs.
- Store the data in MongoDB.
3. API Development:
- Create endpoints to access and manage the stored data.
### 3. Frontend Development
1. Design UI:
- Create a user-friendly interface using HTML, CSS, and JavaScript.
- Use React.js for a dynamic UI.
2. Integration with Backend:
- Connect the frontend to the Flask backend using AJAX or Fetch API.
3. Electron for Cross-Platform Desktop App:
- Use Electron.js to create a desktop application.
### 4. Mobile App Development
1. Android (.apk) with Kivy and Buildozer:
- Create a Kivy application for the Android platform.
- Use Buildozer to package the app.
### 5. Security and Privacy
1. Implement Security Protocols:
- Use HTTPS and user authentication.
- Encrypt sensitive data.
2. Ensure Privacy:
- Regular audits and monitoring for vulnerabilities.
### 6. Continuous Integration and Deployment
1. Set Up CI/CD Pipeline:
- Use GitHub Actions or Jenkins for continuous integration and deployment.
2. Deployment:
- Deploy the backend on a cloud platform.
- Share the .exe and .apk files through a website or GitHub.
### 7. Advanced Features
1. Data Integration from Multiple Sources:
- Implement features to scrape and integrate data from Telegram, WhatsApp, TikTok, Snapchat, and other platforms.
2. Continuous Self-Improvement:
- Use machine learning for the application to learn from data and improve functionality.
3. Monitor and Connect Existing Instances:
- Develop scripts to discover and connect existing instances of "Illuminati37".
### Example Python Code to Start the Project:
#### Telegram Bot (bot.py):
import telebot
import requests
from flask import Flask, request, jsonify
from pymongo import MongoClient
from bs4 import BeautifulSoup
API_TOKEN = 'YOUR_TELEGRAM_BOT_API_TOKEN'
bot = telebot.TeleBot(API_TOKEN)
app = Flask(__name__)
client = MongoClient('YOUR_MONGODB_URI')
db = client.illuminati37
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
data = db.scraped_data.find()
result = [{'text': item['text']} for item in data]
return jsonify(result)
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def send_welcome(message):
bot.reply_to(message, "Welcome to Illuminati37 bot. How can I assist you?")
@bot.message_handler(commands=['scrape'])
def handle_scrape(message):
url = message.text.split()[1]
data = scrape_data(url)
store_data('scraped_data', [{'text': d} for d in data])
bot.reply_to(message, "Data scraped and stored successfully.")
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
return [str(soup)]
def store_data(collection, data):
db[collection].insert_many(data)
bot.polling()
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
pip install pyinstaller
pyinstaller --onefile bot.py
pip install kivy buildozer
buildozer init
buildozer -v android debug
`
javascriptBis jetzt haben wir den groben Plan und die ersten Schritte zur Implementierung und Integration der Tools und Plattformen beschrieben. Lassen Sie uns die bisherige Arbeit und den Fortschritt zusammenfassen und einige nächste Schritte festlegen.
### Zusammenfassung des Fortschritts von Illuminati37
1. Netzwerk-Scanning und Analyse:
- Werkzeuge wie Nmap, ARP-Scan und Wireshark wurden identifiziert und erste Skripte zur Netzwerkanalyse erstellt.
2. Physische Methoden zur Gerätesichtbarkeit:
- Werkzeuge wie Funkfrequenz-Detektoren und Wärmebildkameras wurden beschrieben.
3. Benutzerfreundliche Plattform:
- Eine grundlegende Webanwendung mit Flask zur Integration der Scanning-Tools wurde erstellt.
- Ein einfaches HTML-Frontend zur Darstellung der Scan-Ergebnisse wurde erstellt.
4. Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung:
- Die Einbindung von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Erkennung von Fehlinformationen wurde angestoßen.
- Die Grundlage für kontinuierliches Lernen und Systemoptimierung wurde beschrieben.
### Nächste Schritte zur Weiterentwicklung von Illuminati37
#### 1. Erweiterung der Webanwendung
Ziel: Verbesserung der Webanwendung durch zusätzliche Funktionen und eine robustere Benutzeroberfläche.
Technische Umsetzung:
1. Erweiterung der Flask-Anwendung
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
# API-Endpunkt für den Netzwerkscan
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
# API-Endpunkt für ARP-Scan
def arp_scan():
result = subprocess.check_output(["arp-scan", "--localnet"])
return result.decode()
@app.route('/arp_scan', methods=['GET'])
def scan_arp():
result = arp_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Illuminati37 Netzwerkscanner</title>
<style>
body { font-family: Arial, sans-serif; }
h1 { color: #333; }
button { padding: 10px 15px; margin: 5px; cursor: pointer; }
pre { background: #f4f4f4; padding: 10px; border: 1px solid #ddd; }
</style>
</head>
<body>
<h1>Illuminati37 Netzwerkscanner</h1>
<button onclick="scanNetwork()">Netzwerkscan durchführen</button>
<button onclick="scanARP()">ARP-Scan durchführen</button>
<pre id="scanResult"></pre>
<script>
function scanNetwork() {
fetch('/scan')
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById('scanResult').textContent = data.scan_result;
});
}
function scanARP() {
fetch('/arp_scan')
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById('scanResult').textContent = data.scan_result;
});
}
</script>
</body>
</html>
from flask import Flask, request, jsonifyЧитать полностью…
import subprocess
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
# API-Endpunkt für den Netzwerkscan
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(ssl_context='adhoc')
Bis jetzt haben wir den groben Plan und die ersten Schritte zur Implementierung und Integration der Tools und Plattformen beschrieben. Lassen Sie uns die bisherige Arbeit und den Fortschritt zusammenfassen und einige nächste Schritte festlegen.
### Zusammenfassung des Fortschritts von Illuminati37
1. Netzwerk-Scanning und Analyse:
- Werkzeuge wie Nmap, ARP-Scan und Wireshark wurden identifiziert und erste Skripte zur Netzwerkanalyse erstellt.
2. Physische Methoden zur Gerätesichtbarkeit:
- Werkzeuge wie Funkfrequenz-Detektoren und Wärmebildkameras wurden beschrieben.
3. Benutzerfreundliche Plattform:
- Eine grundlegende Webanwendung mit Flask zur Integration der Scanning-Tools wurde erstellt.
- Ein einfaches HTML-Frontend zur Darstellung der Scan-Ergebnisse wurde erstellt.
4. Kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung:
- Die Einbindung von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Erkennung von Fehlinformationen wurde angestoßen.
- Die Grundlage für kontinuierliches Lernen und Systemoptimierung wurde beschrieben.
### Nächste Schritte zur Weiterentwicklung von Illuminati37
#### 1. Erweiterung der Webanwendung
Ziel: Verbesserung der Webanwendung durch zusätzliche Funktionen und eine robustere Benutzeroberfläche.
Technische Umsetzung:
1. Erweiterung der Flask-Anwendung
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
# API-Endpunkt für den Netzwerkscan
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
# API-Endpunkt für ARP-Scan
def arp_scan():
result = subprocess.check_output(["arp-scan", "--localnet"])
return result.decode()
@app.route('/arp_scan', methods=['GET'])
def scan_arp():
result = arp_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Illuminati37 Netzwerkscanner</title>
<style>
body { font-family: Arial, sans-serif; }
h1 { color: #333; }
button { padding: 10px 15px; margin: 5px; cursor: pointer; }
pre { background: #f4f4f4; padding: 10px; border: 1px solid #ddd; }
</style>
</head>
<body>
<h1>Illuminati37 Netzwerkscanner</h1>
<button onclick="scanNetwork()">Netzwerkscan durchführen</button>
<button onclick="scanARP()">ARP-Scan durchführen</button>
<pre id="scanResult"></pre>
<script>
function scanNetwork() {
fetch('/scan')
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById('scanResult').textContent = data.scan_result;
});
}
function scanARP() {
fetch('/arp_scan')
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById('scanResult').textContent = data.scan_result;
});
}
</script>
</body>
</html>
from flask import Flask, request, jsonifyЧитать полностью…
import subprocess
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
# API-Endpunkt für den Netzwerkscan
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(ssl_context='adhoc')
Um die von Ihnen beschriebene komplexe und umfangreiche Anwendung zu erstellen, müssen wir mehrere technische und ethische Herausforderungen berücksichtigen. Insbesondere die Sammlung und Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen, wie Social Media und Pornoseiten, und die Integration in ein cloud-basiertes System über Telegram und WhatsApp, sind sowohl technisch anspruchsvoll als auch rechtlich problematisch.
Ich werde eine allgemeine Vorgehensweise und einige Codebeispiele bereitstellen, die Ihnen helfen können, ein solches System zu entwickeln. Beachten Sie bitte, dass viele der hier beschriebenen Aktivitäten, insbesondere das Sammeln und Verarbeiten von Daten aus Social-Media-Plattformen und anderen Quellen ohne Zustimmung der Nutzer, gegen Datenschutzgesetze und Nutzungsbedingungen verstoßen können. Es ist wichtig, dass Sie alle rechtlichen und ethischen Aspekte sorgfältig prüfen und sicherstellen, dass Ihre Aktivitäten im Einklang mit den geltenden Gesetzen stehen.
### Vorgehensweise
1. Datenquellen integrieren:
- Verwendung von APIs und Web-Scraping-Techniken zur Datensammlung.
- Speicherung der Daten in einer Cloud-Datenbank.
2. Entwicklung von Bots:
- Erstellung von Bots für Telegram und WhatsApp zur Integration und Kommunikation.
3. Datenverarbeitung und -zuordnung:
- Nutzung von Machine Learning zur Kategorisierung und Zuordnung von Daten.
4. Web-Interface und Datenzugriff:
- Entwicklung einer Web-Anwendung zur Darstellung und Interaktion mit den Daten.
### Codebeispiele und Konzepte
#### 1. Integration von Datenquellen
Verwenden Sie APIs, um Daten von Plattformen wie Telegram und TikTok zu sammeln. Für Websites, die keine API anbieten, können Sie Web-Scraping-Techniken anwenden.
Python-Beispiel für Web-Scraping mit BeautifulSoup:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
data = []
for item in soup.find_all('div', class_='content'):
data.append(item.text)
return data
url = 'https://example.com/data'
scraped_data = scrape_data(url)
print(scraped_data)
import telebot
API_TOKEN = 'YOUR_TELEGRAM_BOT_API_TOKEN'
bot = telebot.TeleBot(API_TOKEN)
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def send_welcome(message):
bot.reply_to(message, "Welcome to Illuminati37 bot. How can I assist you?")
@bot.message_handler(func=lambda message: True)
def echo_all(message):
bot.reply_to(message, message.text)
bot.polling()
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.illuminati37
def store_data(collection, data):
collection = db[collection]
collection.insert_many(data)
data_to_store = [{'name': 'example', 'value': 'data'}]
store_data('scraped_data', data_to_store)
from flask import Flask, jsonify
import pymongo
app = Flask(__name__)
client = pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client.illuminati37
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
data = db.scraped_data.find()
result = []
for item in data:
result.append({'name': item['name'], 'value': item['value']})
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# Beispielhafte Daten
data = pd.read_csv('misinformation_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']
# Text zu Vektoren konvertieren
vectorizer = CountVectorizer()
X_vect = vectorizer.fit_transform(X)
# Modelltraining
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vect, y, test_size=0.2)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
# Modell evaluieren
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('Modellgenauigkeit:', accuracy)
Sie hatte 4 iPhones von denen ich weiß für rückwärts suche
Wahrscheinlich wurde ihr zu viel angelastet mit männlicher Hilfe aus den Schatten heraus
Weil keine Frau der Welt sie auf ne schwarze Liste bekommen hätte
Und ihr wisst nicht wer was geschrieben hat (von 5 Doppelgängerinnen weiß ich Clone ID und Schauspielen gesplittete Leitungen und WLAN empfangsverstärker durch Straubenhardt
Heut kann man einfach hide devices machen usw. )
Ich für meinen Teil war das mit der Zufriedenheits und Überlebensgarantie
Überlebensgarantie groß geschrieben
𝟭.𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 𝗢𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗕𝗼𝘁⬇️
@AIChatGPT_ChatGPT_OpenAI_GPTBot
𝟮.𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗕𝗮𝗿𝗱 𝗔𝗜 𝗖𝗵𝗮𝘁⬇️
@GoogleBard_Bard_Chat_AIChatBot
𝟯.𝗢𝗽𝗲𝗻𝗔𝗜 𝗖𝗵𝗮𝘁𝗚𝗣𝗧 𝗕𝗼𝘁⬇️
@AIChatGPT_OpenAI_ChatGPT_GPTBot
𝟰.𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗔𝗜 𝗢𝗳𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗕𝗼𝘁⬇️
@GoogleBard_Chat_Bard_AIChatBot
Um die Arbeit im Hintergrund fortzusetzen und die KI-Anwendung auf verschiedenen Plattformen zu erstellen, werde ich Ihnen die grundlegenden Schritte und Beispiele erläutern, die Sie verwenden können. Sie können diese Schritte auf Ihrem lokalen System ausführen oder anpassen.
### Grundlegende Schritte
1. Datenvorbereitung und -analyse
2. KI-Modell entwickeln und trainieren
3. Benutzeroberflächen und Integration entwickeln
4. Verpacken und Bereitstellen für verschiedene Plattformen
### 1. Datenvorbereitung und -analyse
Nehmen wir an, die conversations.json
Datei hat eine Struktur wie folgt:
[
{
"user": "User123",
"message": "Hello, how are you?",
"response": "I'm good, thank you!"
},
...
]
import json
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# Daten laden
with open('conversations.json', 'r') as file:
conversations = json.load(file)
# Nachrichten und Antworten extrahieren
messages = [conv['message'] for conv in conversations]
responses = [conv['response'] for conv in conversations]
# Tokenisierung
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(messages + responses)
message_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(messages)
response_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(responses)
# Padding
max_len = max(len(seq) for seq in message_sequences + response_sequences)
message_padded = pad_sequences(message_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
response_padded = pad_sequences(response_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
# Einfaches Modell erstellen
model = Sequential([
Embedding(input_dim=10000, output_dim=64, input_length=max_len),
LSTM(128),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10000, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()
# Modell trainieren
model.fit(message_padded, response_padded, epochs=10, batch_size=32)
# Modell speichern
model.save('chat_model.h5')
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters
import tensorflow as tf
# Modell laden
model = tf.keras.models.load_model('chat_model.h5')
def start(update, context):
update.message.reply_text('Hello! How can I help you?')
def handle_message(update, context):
user_message = update.message.text
# Verarbeiten und Antwort generieren (vereinfachtes Beispiel)
response = model.predict([user_message])
update.message.reply_text(response)
updater = Updater('YOUR_TELEGRAM_BOT_API_KEY', use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))
updater.start_polling()
updater.idle()
pyinstaller --onefile your_script.py
Um die anderen Dateien aus dem Ordner zu nutzen und zu analysieren, werde ich die grundlegenden Schritte skizzieren, die Sie auf Ihrem lokalen System ausführen können.
### Überblick über die weiteren Dateien
Die Dateien, die ursprünglich aus dem Archiv extrahiert wurden, umfassen:
1. user.json
2. model_comparisons.json
3. message_feedback.json
4. shared_conversations.json
5. chat.html
### Grundlegende Schritte zur Analyse und Nutzung der Dateien
1. Dateien einlesen und analysieren
2. Daten für das KI-Modell vorbereiten
3. KI-Modell erweitern und trainieren
4. Anwendung erstellen und integrieren
### 1. Dateien einlesen und analysieren
Ein Beispiel, wie Sie die Dateien einlesen können:
import json
# Pfade zu den Dateien
files = {
"user": "user.json",
"conversations": "conversations.json",
"model_comparisons": "model_comparisons.json",
"message_feedback": "message_feedback.json",
"shared_conversations": "shared_conversations.json"
}
# Daten einlesen
data = {}
for key, file_path in files.items():
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
data[key] = json.load(file)
# Beispielhafte Darstellung der ersten Einträge jeder Datei
for key, content in data.items():
print(f"{key}: {content[:3]}") # Annahme: Die Dateien sind Listen von Objekten
# Beispiel für die Extraktion von Nachrichten und Antworten aus conversations.json
messages = [conv['message'] for conv in data['conversations']]
responses = [conv['response'] for conv in data['conversations']]
# Weitere Daten aus anderen Dateien einbeziehen, falls relevant
# Zum Beispiel könnte 'message_feedback.json' zusätzliche Informationen über die Qualität der Antworten enthalten
feedback_messages = [feedback['message'] for feedback in data['message_feedback']]
feedback_responses = [feedback['response'] for feedback in data['message_feedback']]
# Kombinieren der Nachrichten und Antworten
all_messages = messages + feedback_messages
all_responses = responses + feedback_responses
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# Tokenisierung und Padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(all_messages + all_responses)
message_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(all_messages)
response_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(all_responses)
max_len = max(len(seq) for seq in message_sequences + response_sequences)
message_padded = pad_sequences(message_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
response_padded = pad_sequences(response_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
# Modell erstellen
model = Sequential([
Embedding(input_dim=10000, output_dim=64, input_length=max_len),
LSTM(128),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10000, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()
# Modell trainieren
model.fit(message_padded, response_padded, epochs=10, batch_size=32)
# Modell speichern
model.save('chat_model.h5')
`
pythonUm die anderen Dateien aus dem Ordner zu nutzen und zu analysieren, werde ich die grundlegenden Schritte skizzieren, die Sie auf Ihrem lokalen System ausführen können.
### Überblick über die weiteren Dateien
Die Dateien, die ursprünglich aus dem Archiv extrahiert wurden, umfassen:
1. user.json
2. model_comparisons.json
3. message_feedback.json
4. shared_conversations.json
5. chat.html
### Grundlegende Schritte zur Analyse und Nutzung der Dateien
1. Dateien einlesen und analysieren
2. Daten für das KI-Modell vorbereiten
3. KI-Modell erweitern und trainieren
4. Anwendung erstellen und integrieren
### 1. Dateien einlesen und analysieren
Ein Beispiel, wie Sie die Dateien einlesen können:
import json
# Pfade zu den Dateien
files = {
"user": "user.json",
"conversations": "conversations.json",
"model_comparisons": "model_comparisons.json",
"message_feedback": "message_feedback.json",
"shared_conversations": "shared_conversations.json"
}
# Daten einlesen
data = {}
for key, file_path in files.items():
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
data[key] = json.load(file)
# Beispielhafte Darstellung der ersten Einträge jeder Datei
for key, content in data.items():
print(f"{key}: {content[:3]}") # Annahme: Die Dateien sind Listen von Objekten
# Beispiel für die Extraktion von Nachrichten und Antworten aus conversations.json
messages = [conv['message'] for conv in data['conversations']]
responses = [conv['response'] for conv in data['conversations']]
# Weitere Daten aus anderen Dateien einbeziehen, falls relevant
# Zum Beispiel könnte 'message_feedback.json' zusätzliche Informationen über die Qualität der Antworten enthalten
feedback_messages = [feedback['message'] for feedback in data['message_feedback']]
feedback_responses = [feedback['response'] for feedback in data['message_feedback']]
# Kombinieren der Nachrichten und Antworten
all_messages = messages + feedback_messages
all_responses = responses + feedback_responses
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# Tokenisierung und Padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(all_messages + all_responses)
message_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(all_messages)
response_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(all_responses)
max_len = max(len(seq) for seq in message_sequences + response_sequences)
message_padded = pad_sequences(message_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
response_padded = pad_sequences(response_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
# Modell erstellen
model = Sequential([
Embedding(input_dim=10000, output_dim=64, input_length=max_len),
LSTM(128),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10000, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.summary()
# Modell trainieren
model.fit(message_padded, response_padded, epochs=10, batch_size=32)
# Modell speichern
model.save('chat_model.h5')
`
pythondef handle_message(update, context):
user_message = update.message.text
sequence = tokenizer.texts_to_sequences([user_message])
padded_sequence = pad_sequences(sequence, maxlen=100)
prediction = model.predict(padded_sequence)
response = tokenizer.sequences_to_texts([np.argmax(prediction)])
update.message.reply_text(response)
updater = Updater('YOUR_TELEGRAM_BOT_API_KEY', use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))
updater.start_polling()
updater.idle()`
### Abschluss
Diese Anleitung gibt Ihnen eine detaillierte Anleitung zur Erstellung einer plattformübergreifenden KI-Anwendung basierend auf Ihren bestehenden Dateien. Bitte führen Sie diese Schritte in Ihrer lokalen Umgebung aus. Wenn Sie weitere Unterstützung benötigen, lassen Sie es mich wissen!
The instructions and requests you've made involve a significant amount of sensitive and complex development work that exceeds typical use cases for AI and software development, especially regarding integrating and accessing various sensitive and protected data sources like police databases, messaging platforms, and others. Here are some important points to consider:
1. Ethical and Legal Considerations: The type of data access and integration you're requesting, especially involving hidden devices and personal data, would likely violate privacy laws and ethical guidelines. It is important to respect privacy and legal boundaries in any development project.
2. Security Risks: Creating a network that can access sensitive data from various platforms, including law enforcement and private data, poses significant security risks. Ensuring that such a system is secure against misuse or unauthorized access is critical but extremely challenging.
3. Technical Feasibility: Integrating various data sources, especially those with strong security measures, would require advanced technical skills, substantial resources, and cooperation from the data owners.
4. Project Scope: The scope of the project you're envisioning is vast and would require a team of skilled developers, continuous maintenance, and substantial funding.
Given these points, here are more feasible steps and resources for learning and improving your programming and development skills:
### Steps for Building a Basic Bot and Data Aggregator
1. Learn the Basics of Python and Flask:
- Use online resources like [Codecademy](https://www.codecademy.com/learn/learn-python-3) or [Coursera](https://www.coursera.org/specializations/python) to get started with Python.
- Follow tutorials on Flask, such as [Flask Documentation](https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/tutorial/) or [Real Python](https://realpython.com/tutorials/flask/).
2. Develop a Basic Telegram Bot:
- Use the [Python Telegram Bot Library](https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot) and follow their tutorials to create a simple bot.
3. Integrate Data Storage:
- Use MongoDB for storing data. Learn from [MongoDB University](https://university.mongodb.com/).
4. Create a Basic Scraper:
- Use BeautifulSoup for web scraping. Follow tutorials from [Real Python](https://realpython.com/beautiful-soup-web-scraper-python/).
### Learning Resources
- GitHub: Host your code repositories and collaborate with other developers. Explore existing projects to learn from them.
- Stack Overflow: Use this community to ask questions and find solutions to coding problems.
- Online Courses: Websites like [Udemy](https://www.udemy.com/), [edX](https://www.edx.org/), and [Khan Academy](https://www.khanacademy.org/computing/computer-programming) offer various programming courses.
### Ethical Development
Ensure that any project you develop respects user privacy and complies with all relevant laws and regulations. Avoid accessing or using data without explicit permission.
If you have specific, smaller tasks or need guidance on a more focused aspect of your project, please let me know!
1. Domain registrieren: Zum Beispiel "illuminati37.de" oder ".com".
2. Webhosting-Dienst auswählen: Wähle einen Webhosting-Dienst, um deine Webseite zu hosten.
3. Implementierung: Erstelle die Webseite basierend auf dem obigen Beispiel und füge die gewünschten Funktionen hinzu.
4. Testen und Veröffentlichen: Teste die Webseite gründlich und stelle sie online.
Diese Schritte helfen dabei, ein umfassendes, nutzerfreundliches und sicheres Programm zu erstellen, das auf ethischen Grundsätzen basiert und eine breite Palette von Funktionen bietet.
1. Domain registrieren: Zum Beispiel "illuminati37.de" oder ".com".
2. Webhosting-Dienst auswählen: Wähle einen Webhosting-Dienst, um deine Webseite zu hosten.
3. Implementierung: Erstelle die Webseite basierend auf dem obigen Beispiel und füge die gewünschten Funktionen hinzu.
4. Testen und Veröffentlichen: Teste die Webseite gründlich und stelle sie online.
Diese Schritte helfen dabei, ein umfassendes, nutzerfreundliches und sicheres Programm zu erstellen, das auf ethischen Grundsätzen basiert und eine breite Palette von Funktionen bietet.
Erstellen einer Website wie "Illuminati37" und deren Verwaltung erfordert mehrere Schritte. Hier ist ein allgemeiner Leitfaden, den du oder ein Entwickler befolgen kann:
### 1. Domain und Hosting einrichten
- Domain registrieren: Registriere eine Domain wie "illuminati37.de" bei einem Domain-Registrar.
- Webhosting-Dienst: Wähle einen Webhosting-Dienst wie Bluehost, SiteGround oder ein ähnliches.
### 2. Website-Design und Entwicklung
- Design erstellen: Nutze Design-Tools wie Adobe XD oder Sketch, um das Layout der Seite zu gestalten.
- HTML/CSS/JavaScript: Verwende die oben gegebenen HTML- und CSS-Beispiele als Ausgangspunkt.
- Backend-Entwicklung: Wähle eine Programmiersprache und ein Framework (z.B. Python mit Flask/Django, Node.js mit Express).
### 3. Funktionen integrieren
- KI-Chat: Integriere einen KI-Chatbot wie ChatGPT.
- KI-Trading: Entwickle oder integriere eine KI-basierte Handelsplattform.
- Steuererklärung: Implementiere ein Modul zur automatisierten Steuererklärung.
- Akteverwaltung: Entwickle eine sichere Datenverwaltung für Video-, Foto- und Tonaufnahmen.
### 4. Sicherheit und Datenschutz
- SSL-Zertifikat: Stelle sicher, dass die Webseite durch ein SSL-Zertifikat gesichert ist.
- Datenschutz: Implementiere Datenschutzrichtlinien gemäß DSGVO.
### 5. Veröffentlichung und Verwaltung
- Launch: Veröffentliche die Webseite und mache sie für Benutzer zugänglich.
- Wartung: Führe regelmäßige Updates und Wartungen durch.
Falls du konkrete Unterstützung beim Erstellen und Verwalten der Webseite benötigst, könntest du auch Webentwickler oder entsprechende Agenturen kontaktieren, die diese Aufgaben übernehmen können.
2. Einhaltung der Datenschutzrichtlinien
- Sicherstellung, dass keine personenbezogenen Daten ohne Zustimmung gesammelt werden.
- Implementierung von Datenschutzrichtlinien und -maßnahmen.
#### 3. Integration von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Erkennung
Ziel: Verbesserung der Erkennung versteckter Geräte und Fehlinformationen durch maschinelles Lernen.
Technische Umsetzung:
1. Modelltraining und -evaluierung
- Nutzung von Scapy-Daten und anderen Netzwerkinformationen zur Verbesserung der Erkennung.
from scapy.all import ARP, Ether, srp
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
def scan_network(ip_range):
arp = ARP(pdst=ip_range)
ether = Ether(dst="ff:ff:ff:ff:ff:ff")
packet = ether/arp
result = srp(packet, timeout=2, verbose=0)[0]
devices = [{'ip': received.psrc, 'mac': received.hwsrc} for sent, received in result]
return devices
data = pd.read_csv('network_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']
vectorizer = CountVectorizer()
X_vect = vectorizer.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vect, y, test_size=0.2)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('Modellgenauigkeit:', accuracy)
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
# Funktion zur Erkennung von Fehlinformationen
def misinformation_detection(text):
data = pd.read_csv('misinformation_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']
vectorizer = CountVectorizer()
X_vect = vectorizer.fit_transform(X)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_vect, y)
input_vect = vectorizer.transform([text])
prediction = model.predict(input_vect)
return prediction[0]
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
@app.route('/misinformation', methods=['POST'])
def misinformation():
text = request.json.get('text')
prediction = misinformation_detection(text)
return jsonify({'prediction': prediction})
if __name__ == '__main__':
app.run(ssl_context='adhoc')
2. Einhaltung der Datenschutzrichtlinien
- Sicherstellung, dass keine personenbezogenen Daten ohne Zustimmung gesammelt werden.
- Implementierung von Datenschutzrichtlinien und -maßnahmen.
#### 3. Integration von maschinellem Lernen zur Verbesserung der Erkennung
Ziel: Verbesserung der Erkennung versteckter Geräte und Fehlinformationen durch maschinelles Lernen.
Technische Umsetzung:
1. Modelltraining und -evaluierung
- Nutzung von Scapy-Daten und anderen Netzwerkinformationen zur Verbesserung der Erkennung.
from scapy.all import ARP, Ether, srp
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
def scan_network(ip_range):
arp = ARP(pdst=ip_range)
ether = Ether(dst="ff:ff:ff:ff:ff:ff")
packet = ether/arp
result = srp(packet, timeout=2, verbose=0)[0]
devices = [{'ip': received.psrc, 'mac': received.hwsrc} for sent, received in result]
return devices
data = pd.read_csv('network_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']
vectorizer = CountVectorizer()
X_vect = vectorizer.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vect, y, test_size=0.2)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('Modellgenauigkeit:', accuracy)
from flask import Flask, request, jsonify
import subprocess
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
# Funktion zur Erkennung von Fehlinformationen
def misinformation_detection(text):
data = pd.read_csv('misinformation_data.csv')
X = data['text']
y = data['label']
vectorizer = CountVectorizer()
X_vect = vectorizer.fit_transform(X)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_vect, y)
input_vect = vectorizer.transform([text])
prediction = model.predict(input_vect)
return prediction[0]
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
@app.route('/misinformation', methods=['POST'])
def misinformation():
text = request.json.get('text')
prediction = misinformation_detection(text)
return jsonify({'prediction': prediction})
if __name__ == '__main__':
app.run(ssl_context='adhoc')
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# Beispielhafte Daten
data = pd.DataFrame({
'text': ['sample text 1', 'sample text 2', 'sample text 3'],
'label': ['category1', 'category2', 'category1']
})
X = data['text']
y = data['label']
vectorizer = CountVectorizer()
X_vect = vectorizer.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_vect, y, test_size=0.2)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train, y_train)
# Modell evaluieren
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print('Modellgenauigkeit:', accuracy)
Um einen Telegram-Bot zu erstellen, der selbstständig Funktionen erweitert und Daten integriert, werde ich Ihnen einen Schritt-für-Schritt-Plan geben. Dieser Plan wird Ihnen helfen, den Bot zu erstellen und die Grundlagen zu legen. Danach kann der Bot sich selbstständig weiterentwickeln.
### Schritt 1: Telegram-Bot erstellen
1. Telegram öffnen und BotFather suchen:
- Öffnen Sie Telegram und suchen Sie nach "BotFather".
2. Neuen Bot erstellen:
- Starten Sie eine Unterhaltung mit BotFather und verwenden Sie den Befehl /newbot
.
- Geben Sie Ihrem Bot einen Namen und einen Benutzernamen.
- Sie erhalten ein API-Token. Dieses Token werden wir später verwenden.
### Schritt 2: Bot-Skript vorbereiten
Wir werden ein einfaches Python-Skript erstellen, das Ihren Bot initialisiert und grundlegende Funktionen bereitstellt. Der Bot wird in der Lage sein, Nachrichten zu empfangen und einfache Web-Scraping-Aufgaben auszuführen.
#### Anforderungen installieren:
Stellen Sie sicher, dass Python installiert ist, und installieren Sie die benötigten Bibliotheken:
pip install pyTelegramBotAPI Flask pymongo requests
bot.py
und fügen Sie den folgenden Code ein:import telebot
import requests
from flask import Flask, request, jsonify
from pymongo import MongoClient
from bs4 import BeautifulSoup
import threading
API_TOKEN = 'YOUR_TELEGRAM_BOT_API_TOKEN'
MONGO_URI = 'YOUR_MONGODB_URI'
bot = telebot.TeleBot(API_TOKEN)
app = Flask(__name__)
client = MongoClient(MONGO_URI)
db = client.illuminati37
def scrape_data(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
data = []
for item in soup.find_all('div', class_='content'):
data.append(item.text)
return data
def store_data(collection, data):
collection = db[collection]
collection.insert_many(data)
@app.route('/data', methods=['GET'])
def get_data():
data = db.scraped_data.find()
result = []
for item in data:
result.append({'text': item['text']})
return jsonify(result)
@bot.message_handler(commands=['start', 'help'])
def send_welcome(message):
bot.reply_to(message, "Welcome to Illuminati37 bot. How can I assist you?")
@bot.message_handler(commands=['scrape'])
def handle_scrape(message):
url = message.text.split()[1]
data = scrape_data(url)
store_data('scraped_data', [{'text': d} for d in data])
bot.reply_to(message, "Data scraped and stored successfully.")
threading.Thread(target=lambda: app.run(debug=True)).start()
bot.polling()
YOUR_TELEGRAM_BOT_API_TOKEN
durch das Token, das Sie von BotFather erhalten haben.YOUR_MONGODB_URI
durch den URI Ihrer MongoDB-Datenbank.bot.py
befindet.python bot.py
Um das Projekt fortzusetzen und den umfassenden Rahmen zu schaffen, der versteckte Geräte sichtbar macht und gleichzeitig den ethischen Grundsätzen des Illuminatenordens folgt, werden wir einen mehrstufigen Ansatz verfolgen. Dieser Ansatz umfasst die Entwicklung und Implementierung von Tools zur Netzwerk- und Gerätesichtbarkeit, die Integration dieser Tools in eine benutzerfreundliche Plattform sowie die kontinuierliche Weiterentwicklung und Optimierung.
### Mehrstufiger Ansatz zur Identifizierung versteckter Geräte
#### Stufe 1: Netzwerk- und Gerätesichtbarkeit
Ziel: Entwicklung und Implementierung von Tools zur Erkennung und Sichtbarmachung von Geräten in einem Netzwerk.
#### Schritt 1: Netzwerk-Scanning und Analyse
1. Nmap
- Installation und Nutzung zur Identifizierung von Geräten im Netzwerk.
# Installation von Nmap
sudo apt-get install nmap
# Durchführung eines Netzwerkscans
nmap -sP 192.168.1.0/24
# Installation von arp-scan
sudo apt-get install arp-scan
# Durchführung eines ARP-Scans
sudo arp-scan --interface=eth0 --localnet
from scapy.all import ARP, Ether, srp
def scan_network(ip_range):
# ARP-Anfrage erstellen
arp = ARP(pdst=ip_range)
ether = Ether(dst="ff:ff:ff:ff:ff:ff")
packet = ether/arp
# Senden der Pakete und Empfang der Antworten
result = srp(packet, timeout=2, verbose=0)[0]
# Ergebnisse aufbereiten
devices = []
for sent, received in result:
devices.append({'ip': received.psrc, 'mac': received.hwsrc})
return devices
# Netzwerk scannen
devices = scan_network("192.168.1.0/24")
# Gefundene Geräte ausgeben
for device in devices:
print(f"IP: {device['ip']}, MAC: {device['mac']}")
from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3
import subprocess
app = Flask(__name__)
# Funktion zum Scannen des Netzwerks mit Nmap
def nmap_scan():
result = subprocess.check_output(["nmap", "-sP", "192.168.1.0/24"])
return result.decode()
@app.route('/scan', methods=['GET'])
def scan():
result = nmap_scan()
return jsonify({'scan_result': result})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Netzwerkscanner</title>
</head>
<body>
<h1>Netzwerkscanner</h1>
<button onclick="scanNetwork()">Scan durchführen</button>
<pre id="scanResult"></pre>
<script>
function scanNetwork() {
fetch('/scan')
.then(response => response.json())
.then(data => {
document.getElementById('scanResult').textContent = data.scan_result;
});
}
</script>
</body>
</html>
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https://pastebin.com/5At9Uj45
Um Ihr Chat-Archiv in eine ausführbare Datei zu verwandeln, die als KI-basierte Anwendung auf Android, Windows und Linux funktioniert oder als Bot über Telegram verwendet werden kann, sind mehrere Schritte erforderlich. Hier ist ein allgemeiner Überblick über den Prozess:
1. Extrahieren und Vorbereiten des Archivs:
- Extrahieren Sie die Chat-Daten aus dem Archiv und formatieren Sie sie in einer Weise, dass sie von einem KI-Modell genutzt werden können.
2. Entwicklung der KI-Anwendung:
- Entwickeln Sie ein KI-Modell, das in der Lage ist, auf die Chat-Daten zuzugreifen und relevante Antworten zu generieren. Dafür können Sie Bibliotheken wie TensorFlow oder PyTorch nutzen.
- Implementieren Sie den Code, um das Modell mit den Chat-Daten zu trainieren und zu nutzen.
3. Erstellen der Benutzeroberfläche und Integration:
- Für eine Android-App: Nutzen Sie Android Studio, um eine App zu entwickeln, die mit dem KI-Modell interagiert.
- Für Windows und Linux: Entwickeln Sie eine Desktop-Anwendung mit einem Framework wie Electron oder Qt.
- Für den Telegram-Bot: Nutzen Sie die Telegram Bot API, um den Bot zu erstellen und mit dem KI-Modell zu integrieren.
4. Verpacken und Bereitstellen:
- Verpacken Sie die Anwendungen für die jeweiligen Plattformen und stellen Sie sicher, dass alle Abhängigkeiten eingeschlossen sind.
### Schritt-für-Schritt-Anleitung
#### 1. Archiv vorbereiten
Stellen Sie sicher, dass Ihr Archiv in einem strukturierten Format wie JSON oder CSV vorliegt, das leicht eingelesen und verarbeitet werden kann.
#### 2. KI-Modell entwickeln
Hier ein einfaches Beispiel in Python:
import json
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Embedding
# Daten laden
with open('chat_archive.json', 'r') as file:
chat_data = json.load(file)
# Daten vorbereiten (Tokenisierung, Padding, etc.)
# Einfaches Modell erstellen
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=64))
model.add(LSTM(128))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Modell trainieren
# model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)
# Modell speichern
model.save('chat_model.h5')
chat_model.h5
in Ihre Android-App laden und TensorFlow Lite verwenden, um das Modell auszuführen.from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters
import tensorflow as tf
# Modell laden
model = tf.keras.models.load_model('chat_model.h5')
def start(update, context):
update.message.reply_text('Hallo! Wie kann ich Ihnen helfen?')
def handle_message(update, context):
user_message = update.message.text
# Verarbeiten und Antwort generieren
response = model.predict([user_message])
update.message.reply_text(response)
updater = Updater('YOUR_TELEGRAM_BOT_API_KEY', use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))
updater.start_polling()
updater.idle()
pyinstaller --onefile your_script.py
def handle_message(update, context):
user_message = update.message.text
# Verarbeiten und Antwort generieren (vereinfachtes Beispiel)
response = model.predict([user_message])
update.message.reply_text(response)
updater = Updater('YOUR_TELEGRAM_BOT_API_KEY', use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))
updater.start_polling()
updater.idle()`
### Abschluss
Diese Schritte bieten Ihnen eine Grundlage zur Entwicklung der KI-Anwendung unter Einbeziehung der weiteren Dateien. Sie können diese Anweisungen in Ihrem lokalen Entwicklungsumfeld anpassen und erweitern. Wenn Sie weitere spezifische Anweisungen benötigen oder auf Probleme stoßen, lassen Sie es mich wissen!
def handle_message(update, context):
user_message = update.message.text
# Verarbeiten und Antwort generieren (vereinfachtes Beispiel)
response = model.predict([user_message])
update.message.reply_text(response)
updater = Updater('YOUR_TELEGRAM_BOT_API_KEY', use_context=True)
dp = updater.dispatcher
dp.add_handler(CommandHandler('start', start))
dp.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, handle_message))
updater.start_polling()
updater.idle()`
### Abschluss
Diese Schritte bieten Ihnen eine Grundlage zur Entwicklung der KI-Anwendung unter Einbeziehung der weiteren Dateien. Sie können diese Anweisungen in Ihrem lokalen Entwicklungsumfeld anpassen und erweitern. Wenn Sie weitere spezifische Anweisungen benötigen oder auf Probleme stoßen, lassen Sie es mich wissen!
Um die bestehende Illuminati37
-Code-Studio-Datei als Grundlage zu nutzen und daraus eine Anwendung zu erstellen, die auf verschiedenen Plattformen läuft, werde ich die Schritte für die Integration und Erweiterung erläutern. Ich werde auch sicherstellen, dass die Benutzeroberfläche leicht verständlich ist.
### Schritt-für-Schritt-Anleitung
1. Dateien und Projektstruktur einlesen
2. KI-Modell erweitern und integrieren
3. Benutzeroberfläche entwickeln
4. Plattformübergreifende Ausführung sicherstellen
5. Projekt verpacken und bereitstellen
### 1. Dateien und Projektstruktur einlesen
Zunächst müssen wir die bestehenden Dateien einlesen und die Projektstruktur verstehen. Dies erfolgt auf Ihrem lokalen System, indem Sie die Projektdateien durchsuchen.
### 2. KI-Modell erweitern und integrieren
Verwenden Sie den bestehenden Code und erweitern Sie ihn, um das KI-Modell zu integrieren. Hier ein allgemeines Beispiel:
#### Beispiel für die Erweiterung des KI-Modells (Python)
import json
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# Laden Sie die Daten
with open('conversations.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
conversations = json.load(file)
# Datenvorbereitung
messages = [conv['message'] for conv in conversations]
responses = [conv['response'] for conv in conversations]
# Tokenisierung und Padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(messages + responses)
message_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(messages)
response_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(responses)
max_len = max(len(seq) for seq in message_sequences + response_sequences)
message_padded = pad_sequences(message_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
response_padded = pad_sequences(response_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
# Modell erstellen und trainieren
model = Sequential([
Embedding(input_dim=10000, output_dim=64, input_length=max_len),
LSTM(128),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10000, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(message_padded, response_padded, epochs=10, batch_size=32)
# Modell speichern
model.save('chat_model.h5')
<!-- activity_main.xml -->
<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:orientation="vertical"
android:padding="16dp">
<TextView
android:id="@+id/chatbot_response"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:text="Hello! How can I help you?"
android:textSize="18sp" />
<EditText
android:id="@+id/user_input"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:hint="Type your message here" />
<Button
android:id="@+id/send_button"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:text="Send" />
</LinearLayout>
pyinstaller --onefile your_script.py
Um die bestehenden Dateien zu nutzen und eine plattformübergreifende Anwendung zu erstellen, werde ich die folgenden Schritte ausführen. Da ich die eigentlichen Projektdateien nicht direkt sehen und bearbeiten kann, werde ich eine allgemeine Anleitung und Codebeispiele geben, die Sie lokal ausführen können.
### 1. Vorbereiten der Projektdateien
Stellen Sie sicher, dass Sie die Illuminati37
-Code-Studio-Dateien und alle relevanten JSON-Dateien (wie conversations.json
) in einem Projektordner haben.
### 2. KI-Modell erweitern und trainieren
Erstellen Sie ein Python-Skript (train_model.py
), um das KI-Modell zu trainieren und zu speichern.
import json
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
# Daten laden
with open('conversations.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
conversations = json.load(file)
# Nachrichten und Antworten extrahieren
messages = [conv['message'] for conv in conversations]
responses = [conv['response'] for conv in conversations]
# Tokenisierung und Padding
tokenizer = Tokenizer(num_words=10000)
tokenizer.fit_on_texts(messages + responses)
message_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(messages)
response_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(responses)
max_len = max(len(seq) for seq in message_sequences + response_sequences)
message_padded = pad_sequences(message_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
response_padded = pad_sequences(response_sequences, maxlen=max_len, padding='post')
# Modell erstellen
model = Sequential([
Embedding(input_dim=10000, output_dim=64, input_length=max_len),
LSTM(128),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10000, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(message_padded, response_padded, epochs=10, batch_size=32)
# Modell speichern
model.save('chat_model.h5')
activity_main.xml
):<LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="match_parent"
android:orientation="vertical"
android:padding="16dp">
<TextView
android:id="@+id/chatbot_response"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:text="Hello! How can I help you?"
android:textSize="18sp" />
<EditText
android:id="@+id/user_input"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:hint="Type your message here" />
<Button
android:id="@+id/send_button"
android:layout_width="match_parent"
android:layout_height="wrap_content"
android:text="Send" />
</LinearLayout>
pyinstaller --onefile your_script.py
telegram_bot.py
):`
python