"Breaking the boundaries of security with artificial intelligence and quantum computing!"
Quze is a next-generation Quze adalah kerangka kerja pengujian penetrasi generasi berikutnya yang dirancang oleh CyberHeroes, yang memadukan prinsip-prinsip Kecerdasan Buatan (AI)
dan Komputasi Kuantum untuk melewati lapisan keamanan, mengeksploitasi kerentanan, menganalisis sistem, dan menghindari mekanisme deteksi. Tidak seperti alat tradisional, Quze bersifat adaptif dan terus berkembang berdasarkan umpan balik waktu nyata dari pertahanan keamanan, menjadikannya salah satu alat penelitian keamanan tercanggih yang tersedia.
Quze menggunakan kecerdasan buatan untuk menciptakan payload yang dapat beradaptasi dan berevolusi berdasarkan lingkungan target. Setiap payload tidak statis, tetapi mengalami perubahan terus-menerus untuk memastikan efektivitasnya dalam menembus sistem keamanan.
Mengapa ini penting?
Sistem keamanan modern memiliki mekanisme pola deteksi terhadap serangan umum. Dengan mutasi yang dilakukan oleh AI, setiap payload yang dihasilkan unik dan tidak memiliki pola tetap, membuatnya lebih sulit untuk dideteksi oleh sistem pertahanan.
Quze mengimplementasikan protokol enkripsi tingkat tinggi untuk memastikan bahwa payload dan data komunikasi tetap aman selama proses eksploitasi. Dengan teknik ini, data yang dikirim tetap terlindungi, bahkan jika terjadi intersepsi di jaringan.
Keunggulan dari pendekatan ini:
✅ Melindungi payload dari upaya analisis balik (reverse engineering).
✅ Menjaga kerahasiaan komunikasi antar sistem dan agen.
✅ Memastikan integritas payload hingga mencapai target.
Fitur ini memungkinkan Quze untuk secara otomatis mengidentifikasi celah keamanan dalam suatu sistem tanpa intervensi manual. Dengan memanfaatkan teknik pemetaan dan analisis yang mendalam, sistem dapat mengumpulkan informasi penting tentang target dan menentukan metode eksploitasi yang paling efektif.
Apa keunggulannya?
🚀 Menghemat waktu dalam proses scanning dan analisis sistem.
🚀 Menggunakan model adaptif untuk menemukan titik masuk yang paling rentan.
🚀 Menganalisis konfigurasi sistem untuk mengidentifikasi celah yang sering diabaikan.
Teknik Evasive Payloads memastikan bahwa payload yang dikirim tidak langsung dikenali sebagai ancaman oleh sistem pertahanan seperti WAF, IDS, atau firewall. Dengan berbagai mekanisme pengaburan dan penyamaran, payload tetap dapat dikirim dan dieksekusi tanpa menimbulkan kecurigaan.
Bagaimana ini bisa berhasil?
🔸 Payload disamarkan agar terlihat seperti komunikasi normal.
🔸 Menghindari pola deteksi berbasis tanda tangan (signature-based detection).
🔸 Menerapkan teknik perubahan struktur dinamis untuk menghindari deteksi berbasis perilaku.
Fitur ini memungkinkan eksekusi perintah secara remote pada sistem target setelah berhasil dimasuki. Dengan pendekatan yang aman dan stealth, Quze dapat menjalankan instruksi sesuai kebutuhan tanpa memicu sistem pertahanan yang aktif.
Fitur unggulan dalam mekanisme ini:
🔹 Menjalankan perintah tanpa meninggalkan jejak forensik yang mudah dilacak.
🔹 Memanfaatkan mekanisme komunikasi yang sulit dideteksi oleh pemantauan jaringan.
🔹 Dapat beradaptasi dengan sistem target untuk menyesuaikan metode eksekusi.
Fitur ini memungkinkan serangan dilakukan secara simultan pada beberapa target sekaligus, meningkatkan efisiensi dan efektivitas eksploitasi. Dengan pendekatan berbasis sistem terdistribusi, Quze mampu menjalankan serangan tanpa harus bergantung pada satu jalur komunikasi.
Keunggulan dari mekanisme ini:
🔥 Skalabilitas tinggi, memungkinkan eksekusi dalam berbagai lingkungan sekaligus.
🔥 Minimalkan risiko deteksi karena distribusi beban serangan ke beberapa titik.
🔥 Meningkatkan efektivitas dengan optimasi berbasis real-time.
Salah satu fitur unggulan Quze adalah kemampuannya dalam menyamarkan payload dan komunikasi, sehingga sistem keamanan menganggapnya sebagai lalu lintas normal. Pendekatan ini memastikan bahwa payload dapat dikirimkan dengan tingkat keberhasilan yang lebih tinggi.
Mengapa ini sangat efektif?
🔹 Memanfaatkan berbagai teknik penyamaran tingkat tinggi.
🔹 Dapat menyisipkan payload dalam elemen yang terlihat tidak berbahaya.
🔹 Menghindari sistem pemantauan berbasis pola dan analisis perilaku.
Jika payload mengalami kegagalan atau dideteksi oleh sistem keamanan, Quze secara otomatis menyesuaikan dan memperbaiki payload untuk percobaan berikutnya. Dengan pendekatan ini, kemungkinan keberhasilan eksploitasi akan terus meningkat setiap kali sistem target mencoba memblokir payload.
Keunggulan dari fitur ini:
🔄 Sistem dapat belajar dari kegagalan dan beradaptasi secara mandiri.
🔄 Mengurangi kemungkinan payload terblokir secara permanen.
🔄 Meningkatkan efisiensi eksploitasi dengan pendekatan berbasis feedback loop.
Quze tidak hanya bergantung pada satu teknik eksploitasi, tetapi memiliki strategi serangan adaptif yang terus menyesuaikan pendekatannya berdasarkan sistem target.
Bagaimana strategi ini bekerja?
🔍 Menganalisis respons sistem dan memilih metode eksploitasi yang paling efektif.
🔍 Menggunakan AI untuk mengoptimalkan keberhasilan serangan.
🔍 Menyesuaikan payload secara real-time untuk menghindari sistem pertahanan yang aktif.
Quze adalah framework penetration testing generasi baru yang memanfaatkan kombinasi AI, teknik keamanan tingkat tinggi, dan konsep Quantum Computing untuk memastikan keberhasilan eksploitasi dan bypass sistem keamanan modern.
Framework ini dirancang untuk menyesuaikan diri dengan lingkungan target, membuatnya lebih efektif daripada metode eksploitasi tradisional.
Quze bukan hanya alat eksploitasi, tetapi juga framework AI-driven yang dapat berevolusi, belajar, dan beradaptasi dengan cepat!
Quze's performance is measured based on real-world efficiency tests, but full details are classified to prevent unauthorized replication.
Performance Highlights:
✅ Payload Adaptation Efficiency: Adaptive payloads maintain >95% evasion success against modern WAFs.
✅ Quantum Encryption Security: Ensures payload integrity with zero decryption failures under optimal conditions.
✅ Reconnaissance Accuracy: Successfully detects >90% of misconfigurations in live testing.
✅ Execution Speed: Optimized threading enables real-time execution with minimal overhead.
⚠ Full efficiency metrics, AI training data, and advanced obfuscation techniques remain confidential.
Quze supports both GPU and CPU execution, depending on hardware capabilities.
| Quantum Concept | How Quze Implements It |
|---|---|
| Superposition | Payload dibuat dalam beberapa variasi sekaligus, lalu dipilih berdasarkan probabilitas sukses tertinggi. |
| Quantum Bayesian Optimization | AI terus mengevaluasi keberhasilan payload dan menyesuaikan probabilitas mutasi terbaik untuk iterasi berikutnya. |
| Quantum Entanglement | Setiap perubahan pada payload utama akan berdampak pada varian payload lainnya, sehingga semua tetap selaras dalam strategi eksploitasi. |
| Quantum Cloaking | Payload disembunyikan dalam format yang tampak seperti data biasa, misalnya komentar HTML, JavaScript, atau encoding tersembunyi. |
| Quantum Noise Injection | Payload disisipkan karakter acak untuk mengacaukan pola deteksi, mirip dengan gangguan kuantum dalam komputer kuantum. |
Bagaimana Quze bekerja di lapangan?
1️⃣ Payload dievolusi secara AI-driven → Jika payload terdeteksi oleh WAF, AI akan langsung memodifikasi dan mengulanginya dengan versi baru.
2️⃣ Quantum Encoding & Cloaking → Payload dikemas dalam format yang tidak mencurigakan sebelum dikirim ke target.
3️⃣ Self-Healing Mechanism → Jika payload gagal dieksekusi, sistem akan otomatis mencari cara lain untuk eksploitasi.
4️⃣ Autonomous Feedback Loop → AI akan terus memantau respon target dan menyesuaikan metode serangan berdasarkan hasil sebelumnya.
Hasil pengujian internal menunjukkan bahwa payload Quze memiliki tingkat keberhasilan lebih dari 95% dalam menghindari deteksi WAF modern.
Quze mendukung dua mode eksekusi, yaitu GPU mode (lebih cepat, direkomendasikan) dan CPU mode (untuk hardware yang lebih rendah).
git clone https://github.com/Cyberheroess/Quze.git
python3 -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
nvidia-smi
nvcc --version
python -m venv env_gpu
source env_gpu/bin/activate
pip install tensorflow
python3 Quzev1.5.0.pygit clone https://github.com/Cyberheroess/Quze.git
python3 -m pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
python -m venv env_cpu
source env_cpu/bin/activate
python3 Quze.py -t https://target.com🚨 WARNING! 🚨
Quze dibuat hanya untuk tujuan edukasi dan pengujian keamanan yang sah.
Penggunaan framework ini tanpa izin dapat melanggar hukum dan berakibat pada tuntutan hukum.
Gunakan dengan bijak!
✅ Kapan boleh digunakan?
✔ Jika Anda adalah pentester yang diizinkan oleh perusahaan/klien untuk menguji keamanannya.
✔ Untuk penelitian & pengembangan keamanan siber di lingkungan sandbox yang aman.
✔ Untuk memahami bagaimana serangan bekerja dan belajar cara melindungi sistem dari ancaman dunia nyata.
❌ Kapan TIDAK boleh digunakan?
✖ Pada sistem tanpa izin.
✖ Untuk tujuan ilegal atau peretasan yang melanggar hukum.
✖ Untuk membahayakan individu atau organisasi lain tanpa persetujuan mereka.
CyberHeroes tidak bertanggung jawab atas penyalahgunaan framework ini.
Jika ingin berkontribusi pada Quze, berikut langkah-langkahnya:
1️⃣ Fork repository ini ke akun GitHub Anda.
2️⃣ Buat branch baru untuk fitur atau perbaikan yang ingin Anda tambahkan.
3️⃣ Lakukan perubahan, tulis dokumentasi yang jelas.
4️⃣ Buat Pull Request (PR) untuk ditinjau oleh tim CyberHeroes.
5️⃣ Jika PR diterima, perubahan Anda akan dimasukkan ke dalam Quze!
Jika Anda memiliki pertanyaan atau ingin berdiskusi lebih lanjut tentang Quze, hubungi CyberHeroes Team melalui:
📩 Email: cyberheroes6@gmail.com
📢 Forum: github.com/Cyberheroess/Quze/discussions
Stay ethical, stay secure, and keep pushing the boundaries of cybersecurity! 🚀