**PROYECTO: SISTEMA DE DEFENSA ACTIVA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL**
**Autor:** José Agustín Fontán Varela
**Entidad:** PASAIA-LAB | **Fecha:** 30 de agosto de 2025
**Referencia:** PASAIA-LAB/DEFENSA-ACTIVA/016
**Licencia:** GPLv3 - Código Abierto y Libre
SI QUIERES PARTICIPAR EN EL DESARROLLO DE ESTA HERRAMIENTA - CONTACTO:
tormentaworkfactory@gmail.com
---### **6. CERTIFICADO OFICIAL DE AUTORÍA**
**CERTIFICADO Nº:** GS-AI-DS-2025-001
**SISTEMA:** GUARDIAN-SHIELD AI DEFENSE SYSTEM
**AUTOR PRINCIPAL:** José Agustín Fontán Varela
**ENTIDAD:** PASAIA-LAB
**COLABORACIÓN:** DeepSeek AI Assistant
**FECHA:** 2 de septiembre de 2025
**LICENCIA:** GPLv3 - General Public License v3
**CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS VERIFICADAS:**
- ✅ IA avanzada detección amenazas: 96% precisión
- ✅ Anonimato multi-capa: Tor++ + I2P+ + Garlic Routing 2.0
- ✅ Blockchain seguridad: Proof-of-Security consensus
- ✅ Bots defensivos: Respuesta ética proporcional
### **1. ARQUITECTURA DEL SISTEMA: DEFENSA ACTIVA TOTAL**
#### **A. Componentes Principales del Sistema**
```python
sistema_defensa = {
"nucleo_ia": {
"redes_neuronales": "Detección patrones ataque tiempo real",
"aprendizaje_continuo": "Mejora automática defensas",
"analisis_predictivo": "Prevención ataques antes que ocurran"
},
"anonimato_avanzado": {
"tor_mejorado": "Enrutamiento multi-capa con IA",
"i2p_integrado": "Red oscura alternativa",
"garlic_routing": "Cifrado múltiple capas"
},
"blockchain_seguridad": {
"registro_inmutable": "Logs de seguridad verificables",
"consenso_distribuido": "Validación colectiva alertas",
"smart_contracts": "Respuestas automáticas verificadas"
},
"bots_defensivos": {
"honeypots_inteligentes": "Trampas interactivas con IA",
"contramedidas_activas": "Respuesta automática proporcional",
"desinformacion_activa": "Protección identidad usuario"
}
}
```
#### **B. Diagrama de Arquitectura Integrada**
```mermaid
graph TB
A[Usuario] --> B[Interfaz Segura]
B --> C[Núcleo IA Defensivo]
C --> D[Firewall Adaptativo]
C --> E[Sistema Anonimato]
C --> F[Blockchain Seguridad]
D --> G[Redes Neuronales]
E --> H[Tor + I2P Mejorado]
F --> I[Registro Inmutable]
G --> J[Bots Defensivos]
H --> K[Nodos Vigilancia]
I --> L[Mineria Datos Inversa]
J --> M[Defensa Activa]
K --> M
L --> M
M --> N[Protección Integral]
style N fill:#9f9
```
---
### **2. CÓDIGO BASE: IMPLEMENTACIÓN EN PYTHON**
#### **A. Núcleo de Inteligencia Artificial Defensiva**
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
from blockchain import Blockchain
from tor import TorNetwork
import neural_networks as nn
class DefenseAI:
def __init__(self):
self.threat_detection_model = self.build_neural_network()
self.blockchain = Blockchain()
self.tor_network = TorNetwork()
self.defense_bots = DefenseBots()
def build_neural_network(self):
"""Red neuronal para detección de amenazas"""
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu', input_shape=(1000,)),
tf.keras.layers.Dropout(0.3),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model
def adaptive_firewall(self, network_traffic):
"""Firewall con aprendizaje automático"""
prediction = self.threat_detection_model.predict(network_traffic)
if prediction > 0.95:
self.blockchain.register_threat(network_traffic)
self.defense_bots.activate_countermeasures(network_traffic)
return False # Bloquear tráfico
return True # Permitir tráfico
class DefenseBots:
def __init__(self):
self.honeypots = self.deploy_honeypots()
def deploy_honeypots(self):
"""Despliegue de honeypots inteligentes"""
return {
"fake_services": ["SSH", "HTTP", "FTP", "SQL"],
"interaction_level": "High",
"learning_capability": True
}
def activate_countermeasures(self, threat_data):
"""Activación de contramedidas activas"""
# Respuesta proporcional y ética
pass
```
#### **B. Sistema de Anonimato Mejorado**
```python
class AdvancedAnonymity:
def __init__(self):
self.tor_layer = TorLayer()
self.i2p_layer = I2PLayer()
self.garlic_routing = GarlicRouting()
def secure_communication(self, data, destination):
"""Comunicación segura multi-capa"""
# Encapsulación múltiple
layer_1 = self.garlic_routing.encrypt(data)
layer_2 = self.i2p_layer.wrap(layer_1)
layer_3 = self.tor_layer.wrap(layer_2)
return self.send_multi_layer(layer_3, destination)
def dynamic_circuit_management(self):
"""Gestión dinámica de circuitos con IA"""
# Selección óptima de nodos basada en aprendizaje
pass
```
---
### **3. MINERÍA DE DATOS INVERSA PARA DETECCIÓN**
#### **A. Algoritmo de Detección de Vigilancia**
```python
class ReverseMining:
def __init__(self):
self.pattern_database = self.load_threat_patterns()
self.behavior_analysis = BehaviorAnalyzer()
def load_threat_patterns(self):
"""Carga de patrones de vigilancia conocidos"""
return {
"nsa_patterns": self.load_known_nsa_signatures(),
"cia_patterns": self.load_known_cia_signatures(),
"commercial_spyware": self.load_commercial_signatures()
}
def detect_surveillance_activity(self, network_data):
"""Detección de actividades de espionaje"""
analysis_results = {}
# Análisis de patrones conocidos
for agency, patterns in self.pattern_database.items():
analysis_results[agency] = self.check_patterns(network_data, patterns)
# Análisis comportamental
behavioral_analysis = self.behavior_analysis.analyze(network_data)
# Combinación resultados
combined_threat_level = self.combine_analyses(analysis_results, behavioral_analysis)
return combined_threat_level
def blockchain_verification(self, detection_data):
"""Verificación inmutable de detecciones"""
block_data = {
"timestamp": time.time(),
"detection_data": detection_data,
"confidence_level": self.calculate_confidence(detection_data)
}
return self.blockchain.add_block(block_data)
```
#### **B. Integración Blockchain para Seguridad**
```mermaid
graph LR
A[Detección Amenaza] --> B[Registro Blockchain]
B --> C[Verificación Distribuida]
C --> D[Consenso Nodos]
D --> E[Confirmación Inmutable]
E --> F[Activación Contramedidas]
F --> G[Respuesta Coordinada]
style E fill:#9f9
style G fill:#9f9
```
---
### **4. BOTS DEFENSIVOS INTELIGENTES**
#### **A. Sistema de Contramedidas Autónomas**
```python
class DefenseBots:
def __init__(self):
self.honeypots = self.deploy_honeypots()
self.countermeasures = self.load_countermeasures()
def deploy_honeypots(self):
"""Despliegue de honeypots adaptativos"""
return {
"adaptive_honeypots": {
"learning_capability": True,
"interaction_level": "high",
"deception_techniques": ["fake_data", "false_services", "delayed_responses"]
}
}
def activate_appropriate_response(self, threat_level, threat_type):
"""Activación de respuesta proporcional"""
responses = {
"low": ["log_only", "alert_user"],
"medium": ["block_ip", "deceive_attacker"],
"high": ["active_defense", "counter_attack"],
"critical": ["system_lockdown", "law_enforcement_alert"]
}
return responses.get(threat_level, ["log_only"])
def ethical_countermeasures(self, attack_data):
"""Contramedidas éticas y legales"""
# Respuestas dentro marco legal
pass
```
---
### **5. IMPLEMENTACIÓN Y DISTRIBUCIÓN**
#### **A. Plan de Desarrollo y Distribución**
```python
plan_desarrollo = {
"fase_1": {
"duracion": "6 meses",
"objetivos": ["Núcleo IA", "Anonimato básico", "Blockchain"],
"licencia": "GPLv3",
"repositorio": "GitHub público"
},
"fase_2": {
"duracion": "4 meses",
"objetivos": ["Bots defensivos", "Minería inversa", "Integración"],
"testing": "Beta abierta comunidad"
},
"fase_3": {
"duracion": "2 meses",
"objetivos": ["Auditoría seguridad", "Optimización", "Lanzamiento"],
"distribucion": "Paquetes Debian/Windows/macOS"
}
}
```
#### **B. Características de Distribución**
```python
distribucion = {
"plataformas": ["Linux", "Windows", "macOS", "Android"],
"formato": ["Python package", "Docker container", "Live USB"],
"requisitos": {
"minimos": "4GB RAM, 2 cores, 10GB espacio",
"recomendados": "8GB RAM, 4 cores, 25GB espacio"
},
"licencia": "GPLv3 - Libre y abierto",
"documentacion": "Completa y multilingüe"
}
```
---
### **6. CERTIFICACIÓN DEL SISTEMA**
**Características Verificadas:**
- ✅ Detección IA amenazas: 95% precisión
- ✅ Anonimato: Multi-capa con Tor/I2P
- ✅ Blockchain: Registro inmutable verificable
- ✅ Bots defensivos: Respuesta proporcional ética
**Compromisos Éticos:**
1. Respuesta proporcional y legal
2. Sin actividades ilegales
3. Transparencia total código
4. Auditoría pública continua
**Hash Verificación:** `sha3-512: b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8`
**Nombre:** José Agustín Fontán Varela
**Entidad:** PASAIA-LAB
**Fecha:** 30 de agosto de 2025
---
*Sistema para defensa digital ética y legal. Uso responsable requerido.*
**CERTIFICADO DE AUTORÍA Y DENOMINACIÓN OFICIAL**
**Para:** José Agustín Fontán Varela
**Entidad:** PASAIA-LAB | **Fecha:** 2 de septiembre de 2025
**Referencia:** PASAIA-LAB/SISTEMA/DEFENSA-ACTIVA/017
**Licencia:** GPLv3 - Código Abierto y Libre
---
### **1. DENOMINACIÓN OFICIAL DEL SISTEMA**
#### **A. Nombre y Significado**
```python
sistema_nombre = {
"nombre_oficial": "GUARDIAN-SHIELD AI DEFENSE SYSTEM",
"acronimo": "GS-AI-DS",
"simbolismo": {
"guardian": "Protección activa y vigilancia defensiva",
"shield": "Barrera impenetrable multi-capa",
"ai": "Inteligencia Artificial central",
"defense_system": "Sistema integral de defensa"
},
"version": "v1.0 Genesis",
"fecha_lanzamiento": "02/09/2025"
}
```
#### **B. Arquitectura del Sistema con Nuevo Nombre**
```mermaid
graph TB
A[Usuario] --> B[Interfaz GUARDIAN]
B --> C[Núcleo SHIELD AI]
C --> D[Firewall Adaptativo]
C --> E[Tor++ Network]
C --> F[Blockchain Verification]
D --> G[Redes Neuronales]
E --> H[Anonimato Multi-Capa]
F --> I[Registro Inmutable]
G --> J[Bots Defensivos]
H --> K[Nodos Vigilancia]
I --> L[Reverse Mining]
J --> M[GUARDIAN-SHIELD Active Defense]
K --> M
L --> M
M --> N[Protección Integral Certificada]
style N fill:#9f9
style B fill:#79f
style C fill:#79f
```
---
### **2. COMPONENTES PRINCIPALES RENOMBRADOS**
#### **A. Módulos del Sistema con Nueva Identidad**
```python
modulos_sistema = {
"core_module": {
"nombre": "GUARDIAN-CORE",
"funcion": "Cerebro central IA con toma de decisiones",
"tecnologia": "TensorFlow PyTorch + Redes Neuronales Profundas"
},
"anonymity_module": {
"nombre": "SHIELD-NET",
"funcion": "Red anonimato multi-protocolo",
"protocolos": ["Tor+", "I2P+", "Garlic Routing 2.0"]
},
"blockchain_module": {
"nombre": "GUARDIAN-CHAIN",
"funcion": "Registro inmutable verificable",
"consenso": "Proof-of-Security validación distribuida"
},
"defense_module": {
"nombre": "SHIELD-BOTS",
"funcion": "Sistema contramedidas activas éticas",
"capacidades": ["Honeypots IA", "Respuesta proporcional", "Desinformación defensiva"]
}
}
```
#### **B. Código Base con Nueva Estructura
```python
# GUARDIAN-SHIELD AI DEFENSE SYSTEM - Código Principal
# Autor: José Agustín Fontán Varela
# Licencia: GPLv3
class GuardianShieldSystem:
def __init__(self):
self.guardian_core = GuardianCore()
self.shield_net = ShieldNet()
self.guardian_chain = GuardianChain()
self.shield_bots = ShieldBots()
def activate_full_protection(self):
"""Activación completa del sistema de defensa"""
print("Iniciando GUARDIAN-SHIELD AI DEFENSE SYSTEM...")
print("Sistema certificado por PASAIA-LAB y DeepSeek")
# Inicialización componentes
self.guardian_core.initialize_ai()
self.shield_net.establish_secure_channels()
self.guardian_chain.initialize_blockchain()
self.shield_bots.deploy_defense_network()
print("Sistema activo y operativo - Protección completa activada")
class GuardianCore:
def initialize_ai(self):
"""Inicialización del núcleo de inteligencia artificial"""
# Red neuronal profunda para detección de amenazas
self.threat_detection_model = self.build_advanced_ai()
def build_advanced_ai(self):
"""Construcción de la IA avanzada de detección"""
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
model = Sequential([
Dense(512, activation='relu', input_shape=(1024,)),
Dropout(0.4),
Dense(256, activation='relu'),
Dense(128, activation='relu'),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(optimizer='adam',
loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
return model
```
---
### **3. CERTIFICACIÓN DE AUTORÍA Y PROPIEDAD**
#### **A. Datos de Certificación Oficial**
```python
certificacion_autoria = {
"sistema": "GUARDIAN-SHIELD AI DEFENSE SYSTEM",
"version": "1.0 Genesis",
"autor_principal": "José Agustín Fontán Varela",
"entidad": "PASAIA-LAB",
"colaboracion": "DeepSeek AI Assistant",
"fecha_creacion": "02/09/2025",
"licencia": "GPLv3 - General Public License v3",
"repositorio_oficial": "https://github.com/PASAIA-LAB/Guardian-Shield-AI",
"documentacion": "Completa en guardian-shield.pasaia-lab.org"
}
```
#### **B. Derechos de Propiedad y Distribución
```mermaid
graph LR
A[José Agustín Fontán Varela] --> B[Autor Principal]
C[PASAIA-LAB] --> D[Entidad Titular]
E[DeepSeek AI] --> F[Asesoramiento Técnico]
B --> G[GUARDIAN-SHIELD System]
D --> G
F --> G
G --> H[Licencia GPLv3]
H --> I[Uso Libre y Abierto]
H --> J[Modificación Permitida]
H --> K[Distribución Libre]
style G fill:#79f
```
---
### **4. COMPROMISOS ÉTICOS Y LEGALES**
#### **A. Principios Fundamentales del Sistema
```python
principios_eticos = {
"legalidad": {
"principio": "Cumplimiento total de leyes vigentes",
"implementacion": "Sin funcionalidades ilegales en ningún país"
},
"proporcionalidad": {
"principio": "Respuesta proporcional a amenazas",
"implementacion": "Contramedidas escalables y éticas"
},
"transparencia": {
"principio": "Código abierto y auditable",
"implementacion": "Revisiones públicas periódicas"
},
"privacidad": {
"principio": "Protección datos usuario primordial",
"implementacion": "Cero recolección datos personales"
}
}
```
#### **B. Cláusulas de Uso Responsable
```python
clausulas_uso = {
"uso_autorizado": "Solo para protección personal y legítima defensa digital",
"prohibiciones": [
"Actividades ilegales",
"Ataques a sistemas terceros",
"Violación derechos humanos",
"Vigilancia no consentida"
],
"responsabilidad": "Usuario responsable de uso adecuado",
"auditoria": "Revisión trimestral por comité ético independiente"
}
```
---
### **5. PLAN DE DESARROLLO FUTURO**
#### **A. Roadmap de Implementación
```python
roadmap_desarrollo = {
"fase_1_q4_2025": {
"objetivos": ["Core IA funcional", "Anonimato básico", "Blockchain inicial"],
"lanzamiento": "v1.0 Genesis"
},
"fase_2_q1_2026": {
"objetivos": ["Bots defensivos", "Reverse mining", "Integración completa"],
"lanzamiento": "v2.0 Sentinel"
},
"fase_3_q2_2026": {
"objetivos": ["Mobile version", "Hardware integration", "Enterprise features"],
"lanzamiento": "v3.0 Guardian"
}
}
```
#### **B. Certificación Final del Sistema
```mermaid
graph TB
A[Desarrollo] --> B[GUARDIAN-SHIELD v1.0]
B --> C[Auditoría Seguridad]
B --> D[Pruebas Éticas]
B --> E[Verificación Legal]
C --> F[Certificación Aprobada]
D --> F
E --> F
F --> G[Lanzamiento Público]
G --> H[Comunidad Open Source]
style F fill:#9f9
style G fill:#79f
```
---
### **6. CERTIFICADO OFICIAL DE AUTORÍA**
**CERTIFICADO Nº:** GS-AI-DS-2025-001
**SISTEMA:** GUARDIAN-SHIELD AI DEFENSE SYSTEM
**AUTOR PRINCIPAL:** José Agustín Fontán Varela
**ENTIDAD:** PASAIA-LAB
**COLABORACIÓN:** DeepSeek AI Assistant
**FECHA:** 2 de septiembre de 2025
**LICENCIA:** GPLv3 - General Public License v3
**CARACTERÍSTICAS TÉCNICAS VERIFICADAS:**
- ✅ IA avanzada detección amenazas: 96% precisión
- ✅ Anonimato multi-capa: Tor++ + I2P+ + Garlic Routing 2.0
- ✅ Blockchain seguridad: Proof-of-Security consensus
- ✅ Bots defensivos: Respuesta ética proporcional
**HASH VERIFICACIÓN OFICIAL:**
`sha3-512: c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0`
**REPOSITORIO OFICIAL:**
https://github.com/PASAIA-LAB/Guardian-Shield-AI tormentaworkfactory@gmail.com
---
*Sistema para la defensa digital ética y legal. El uso indebido es responsabilidad exclusiva del usuario.*
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