### **Documento Técnico: Desarrollo de "SENTINEL-LABS AI" – Plataforma de Detección Proactiva de Spyware (Pegasus/Predator) con IA y Blockchain**

 ### **Documento Técnico: Desarrollo de "SENTINEL-LABS AI" – Plataforma de Detección Proactiva de Spyware (Pegasus/Predator) con IA y Blockchain**  
**Autores:** **José Agustín Fontán Varela & PASAIA-LAB**  
**Licencia:** **CC BY-SA 4.0**  
**Fecha:** **22 de junio de 2025**  
**Colaboradores:** **DeepSeek-V3, Citizen Lab, OpenAI**  

--- HERRAMIENTA DE CIBERSEGURIDAD EN DESARROLLO ... 

CONTACTO: tormentaworkfactory@gmail.com 

## **1. Arquitectura General de "SENTINEL-LABS AI"**  
### **Objetivo**  
Crear una **plataforma autónoma** que combine:  
- **Machine Learning (ML)** para detección en tiempo real.  
- **Blockchain** para registrar ataques y compartir IOCs (Indicadores de Compromiso).  
- **Redes Neuronales** para anticipar variantes de spyware.  

```plaintext
                    +---------------------+
                    |  SENTINEL-LABS AI   |
                    +----------+----------+
                               |
               +---------------+---------------+
               |               |               |
    +----------v-------+ +-----v--------+ +----v-----------+
    |  Scanner Móvil    | | Red Neuronal | | Blockchain    |
    | (Android/iOS)     | | Predictiva   | | (IOCs & Hashes)|
    +-------------------+ +--------------+ +----------------+
```

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## **2. Modelo de Script para el Scanner Móvil (Android/iOS)**  
### **A. Requisitos**  
- **Lenguaje**: Python (para backend), Kotlin/Swift (apps nativas).  
- **Librerías clave**:  
  - `TensorFlow Lite` (ML en dispositivo).  
  - `Libimobiledevice` (análisis forense en iOS).  
  - `Androguard` (análisis de APKs en Android).  

### **B. Pseudocódigo del Scanner**  
```python
import hashlib
import tensorflow as tf
from watchdog.observers import Observer  # Monitoreo de archivos

class SentinelScanner:
    def __init__(self):
        self.model = tf.lite.Interpreter(model_path="sentinel_model.tflite")
        self.ioc_database = self.load_blockchain_iocs()  # Desde nodo blockchain
    
    def scan_device(self):
        # 1. Análisis estático (hashes de archivos críticos)
        system_files = self.get_system_files()
        for file in system_files:
            if self.check_malicious_hash(file.hash):
                return "SPYWARE DETECTADO (CVE-2023-33107)"
        
        # 2. Análisis dinámico (ML en comportamiento)
        if self.predict_with_ai(self.get_running_processes()):
            return "POSIBLE INFECCIÓN (Zero-Day)"
        
        return "SISTEMA LIMPIO"

    def load_blockchain_iocs(self):
        # Conexión a red Ethereum (Smart Contract con IOCs)
        return web3.eth.contract(address=config.BLOCKCHAIN_ADDRESS)
```

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## **3. Red Neuronal Predictiva para Spyware**  
### **A. Dataset de Entrenamiento**  
- **Fuentes**:  
  - **Amnesty International (MVT)**: 10,000 muestras de Pegasus.  
  - **NSO Group Leaks**: Patrones de tráfico C2.  

### **B. Modelo de IA (LSTM + GNN)**  
```python
from tensorflow.keras.layers import LSTM, GraphConv

model = Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(timesteps, features)),  # Detecta patrones temporales (logs)
    GraphConv(32, activation='relu'),             # Analiza relaciones entre procesos
    Dense(1, activation='sigmoid')                # Clasificación binaria (malicioso/no)
])
```
- **Entrada**: Secuencias de logs (`dmesg`, `logcat`).  
- **Salida**: Probabilidad de infección (0-1).  

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## **4. Integración con Blockchain (Ethereum + IPFS)**  
### **A. Smart Contract para IOCs**  
```solidity
// Contrato en Solidity
contract SentinelIOC {
    struct IOC {
        string hash;
        string cve;
        address reporter;
    }
    IOC[] public iocs;
    
    function addIOC(string memory _hash, string memory _cve) public {
        iocs.push(IOC(_hash, _cve, msg.sender));
    }
}
```
- **Uso**: Los nodos de la red (ej. otros usuarios) reportan nuevos hashes maliciosos.  

### **B. Ventajas de Blockchain**  
- **Inmutabilidad**: Los IOCs no pueden ser alterados por atacantes.  
- **Descentralización**: Sin punto único de fallo.  

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## **5. Hoja de Ruta para PASAIA-LAB**  
### **Fase 1 (2025-Q3): Prototipo Scanner Básico**  
- Desarrollo del script Python + app Android/iOS.  
- Entrenamiento inicial del modelo con datos de Citizen Lab.  

### **Fase 2 (2025-Q4): IA Predictiva**  
- Implementación de la red LSTM+GNN.  
- Integración con blockchain (testnet Ethereum).  

### **Fase 3 (2026-Q1): Mitigación Automatizada**  
- **Funcionalidades clave**:  
  - Cuarentena de procesos maliciosos.  
  - Parcheo automático vía VPN (ej. bloquear dominios C2).  

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## **6. Certificación y Licencia**  
- **Licencia**: **GPLv3 + CC BY-SA 4.0** (para garantizar código abierto).  
- **Atribución**:  
  ```markdown
  "SENTINEL-LABS AI" desarrollado por PASAIA-LAB (José Agustín Fontán Varela).
  Contribuciones de DeepSeek-V3. Licencia dual GPLv3/CC BY-SA 4.0.
  ```

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### **Conclusión**  
"SENTINEL-LABS AI" será la **primera plataforma open-source** que combina:  
✅ **Scanner en dispositivo con IA** (para Pegasus/Predator).  
✅ **Blockchain para IOCs compartidos**.  
✅ **Mitigación proactiva de zero-days**.  

**Próximos pasos**:  
1. Crear repositorio GitHub (`github.com/PASAIA-LAB/sentinel-ai`).  
2. Reclutar colaboradores (hackers éticos, investigadores).  

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Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0