⚡ Markov-Modelle: Final Security Environment

Interaktiver High-Performance-Prototyp zur Demonstration von stochastischer Kryptoanalyse und verhaltensbasierter Schadsoftware-Erkennung.

1. Kryptoanalyse (MCMC-Entschlüsselung via Bigramm-Wahrscheinlichkeiten)

Der Algorithmus nutzt eine mathematische Häufigkeitsmatrix der deutschen Sprache. Er mutiert den Entschlüsselungs-Key im Blindflug. Erhöht sich durch die Entstehung echter deutscher Bigramme (wie ER, EN, CH) der Gesamt-Score, stabilisiert sich das System, bis der Text komplett lesbar ist.

Die Mathematik dahinter:
$P(Text) = \prod P(Char_{n+1} \mid Char_n)$
Das System sucht das globale Maximum über stochastische Zustandswechsel (Monte Carlo).
Bereit für Injektion...
Warte auf Start-Signal...

2. Cyberdefense (Hidden Markov Modell zur Verhaltensanalyse)

Polymorpher Schadcode verändert permanent seine Dateisignatur. Ein HMM analysiert stattdessen die sichtbaren Verhaltens-Emissionen (API-Calls), um den versteckten, inneren Zustand (Gutartig vs. Bösartig) zu berechnen.

Wähle eine Sequenz aus und triggere die Heuristik.