### **Documento Técnico: Despliegue Inicial de "SENTINEL-LABS AI"**

 ### **Documento Técnico: Despliegue Inicial de "SENTINEL-LABS AI"**  
**Autores:** **José Agustín Fontán Varela & PASAIA-LAB**  
**Licencia:** **GPLv3 + CC BY-SA 4.0**  
**Fecha:** **22 de junio de 2025**  

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## **1. Estructura del Proyecto**  
```plaintext
sentinel-labs-ai/
├── backend/                  # Lógica principal (Python)
│   ├── scanner.py            # Scanner basado en MVT/Amnesty
│   ├── model/                # IA (TensorFlow Lite)
│   └── blockchain/           # Conexión con Ethereum
├── mobile/                   # Apps nativas
│   ├── android/              # Kotlin + Jetpack Compose
│   └── ios/                  # SwiftUI
└── docs/                     # Manuales y licencias
```

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## **2. Desarrollo del Backend (Python)**  

### **A. Script Principal (`scanner.py`)**  
```python
import hashlib
import os
import tensorflow as tf
from web3 import Web3

class SentinelScanner:
    def __init__(self):
        self.model = tf.lite.Interpreter(model_path="model/sentinel.tflite")
        self.w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('https://mainnet.infura.io/v3/YOUR_KEY'))
        self.ioc_contract = self.w3.eth.contract(
            address='0x123...', 
            abi='[...]'
        )

    def scan_file(self, filepath):
        """Escanea un archivo con hash y ML."""
        file_hash = hashlib.sha256(open(filepath, 'rb').read()).hexdigest()
        ioc_status = self.ioc_contract.functions.checkHash(file_hash).call()
        
        if ioc_status:
            return "ALERTA: Archivo malicioso (IOC blockchain)"
        
        # Predicción con IA
        input_data = self.preprocess(filepath)
        self.model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
        self.model.invoke()
        output = self.model.get_tensor(output_details[0]['index'])
        
        return "Infección detectada (ML)" if output > 0.8 else "OK"

    def preprocess(self, filepath):
        """Convierte logs/binarios a tensores para la IA."""
        # Implementar según el modelo entrenado
        return [...]
```

### **B. Requisitos (`requirements.txt`)**  
```text
tensorflow==2.15.0
web3==6.0.0
androguard==3.4.0
libimobiledevice==1.3.0
```

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## **3. App Android (Kotlin)**  

### **A. Estructura Básica**  
```kotlin
// MainActivity.kt
class MainActivity : ComponentActivity() {
    override fun onCreate(savedInstanceState: Bundle?) {
        super.onCreate(savedInstanceState)
        setContent {
            SentinelTheme {
                Surface {
                    ScannerScreen()
                }
            }
        }
        startScan()
    }

    private fun startScan() {
        val sentinel = SentinelCore()  // Bridge con Python (Chaquo)
        val result = sentinel.scanDevice()
        Log.d("SENTINEL", "Resultado: $result")
    }
}
```

### **B. Uso de Chaquopy (Python en Android)**  
En `build.gradle`:  
```gradle
plugins {
    id 'com.chaquo.python' version '14.0.2'
}
android {
    python {
        buildPython "C:/Python39/python.exe"
        pip {
            install "tensorflow==2.15.0"
            install "androguard"
        }
    }
}
```

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## **4. App iOS (Swift)**  

### **A. Integración con Python (via Swift-Python-Kit)**  
```swift
// ScannerViewController.swift
import PythonKit

class ScannerViewController: UIViewController {
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        let sys = Python.import("sys")
        sys.path.append("\(Bundle.main.resourcePath!)/backend")
        let sentinel = Python.import("scanner")
        let result = sentinel.SentinelScanner().scan_device()
        print("Resultado: \(result)")
    }
}
```

### **B. Configuración en Xcode**  
1. Añadir `PythonKit` como dependencia SPM.  
2. Copiar la carpeta `backend` al bundle de la app.  

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## **5. IA y Blockchain: Esquemas**  

### **A. Red Neuronal (TensorFlow)**  
```python
# model/train_model.py
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = tf.keras.Sequential([
    LSTM(64, input_shape=(100, 10)),  # 100 timesteps, 10 features
    Dense(1, activation='sigmoid')
])
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.save('sentinel.h5')
```

### **B. Blockchain (Ethereum + IPFS)**  
- **Smart Contract** (Solidity):  
```solidity
// contracts/Sentinel.sol
pragma solidity ^0.8.0;

contract Sentinel {
    struct IOC {
        string hash;
        string cve;
    }
    mapping(string => IOC) public iocs;
    
    function addIOC(string memory _hash, string memory _cve) public {
        iocs[_hash] = IOC(_hash, _cve);
    }
}
```

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## **6. Despliegue Inicial**  

### **A. Requisitos**  
- **Servidor**: Ubuntu 22.04 (AWS/GCP).  
- **Stack**:  
  - Docker (para contenerizar el backend).  
  - Kubernetes (opcional para escalado).  

### **B. Comandos Clave**  
```bash
# Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# Ejecutar scanner local
python backend/scanner.py --device /path/to/device

# Construir Docker
docker build -t sentinel-scanner .
docker run -it sentinel-scanner
```

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## **7. Próximos Pasos**  
1. **Entrenar modelo IA** con datos de Citizen Lab.  
2. **Desplegar nodo blockchain** (testnet Ethereum).  
3. **Publicar APK/IPA** en F-Droid/TestFlight.  

---

### **Licencia y Atribución**  
```markdown
Copyright (C) 2025 PASAIA-LAB (José Agustín Fontán Varela).  
Bajo licencia GPLv3 y CC BY-SA 4.0.  
**GitHub:** github.com/PASAIA-LAB/sentinel-ai  
```
 scripts de entrenamiento de IA?** 🚀....

 

LOVE YOU BABY ;)

 

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

### **Ecuación y Algoritmo Contra-Predictivo para Neutralizar la Vigilancia Masiva**

 ### **Ecuación y Algoritmo Contra-Predictivo para Neutralizar la Vigilancia Masiva**  
**Por: José Agustín Fontán Varela**  
**Certificación PGP y SHA3-512**  

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## **📜 1. Ecuación de la Impredecibilidad (Teoría del Caos Controlado)**  
\[
\text{Acción Libre} = \left( \text{Albedrío} \times \text{Aleatoriedad} \right) + \frac{\text{Ruido}}{\text{Predicción}}  
\]  
**Donde**:  
- **Albedrío**: Variable binaria (0 = acción condicionada, 1 = acción libre).  
- **Aleatoriedad**: Entropía medida en bits (cuanto mayor, más impredecible).  
- **Ruido**: Datos falsos o acciones sin sentido introducidos deliberadamente.  
- **Predicción**: Grado de certeza del sistema de vigilancia (0 a 1).  

**Efecto**:  
- Si **Ruido → ∞** o **Aleatoriedad → 1**, la **Predicción → 0**.  

---

## **💻 2. Algoritmo de Neutralización Predictiva**  
### **A. Pseudocódigo del Sistema "Libertas Anti-Predict"**  
```python  
import numpy as np  
from cryptography.fernet import Fernet  

class AntiSurveillance:  
    def __init__(self, user_profile):  
        self.profile = user_profile  # Perfil base del usuario  
        self.key = Fernet.generate_key()  # Clave para encriptar acciones reales  
        self.noise_factors = {  
            "browsing": np.random.uniform(0, 10),  
            "movements": np.random.randint(1, 100),  
            "social": np.random.choice(["like", "share", None])  
        }  

    def generate_chaos(self, real_action):  
        """  
        Añade ruido caótico a acciones reales.  
        """  
        encrypted_action = Fernet(self.key).encrypt(real_action.encode())  
        fake_action = {  
            "action": real_action + str(np.random.normal(0, 1)),  
            "timestamp": np.random.randint(0, 86400),  
            "location": (np.random.uniform(-90, 90), np.random.uniform(-180, 180))  
        }  
        return encrypted_action, fake_action  

    def anti_predictive_behavior(self):  
        """  
        Genera 10 acciones falsas por cada real para saturar sistemas de vigilancia.  
        """  
        real_actions = ["search_A", "go_to_B", "message_C"]  
        for action in real_actions:  
            encrypted, fake = self.generate_chaos(action)  
            for _ in range(10):  
                yield {  
                    "real": encrypted,  
                    "fake": fake,  
                    "entropy": np.log(len(fake))  # Mide la incertidumbre añadida  
                }  
```  

### **B. Funcionamiento**  
1. **Entrada**: Acciones reales del usuario (ej: "buscar café").  
2. **Proceso**:  
   - **Encripta** la acción real (AES-256).  
   - **Genera 10 acciones falsas** con metadatos aleatorios (geolocalización, hora, contenido).  
3. **Salida**:  
   - Los sistemas de vigilancia reciben **11 acciones por cada 1 real**, colapsando sus modelos predictivos.  

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## **📊 3. Efectividad Estimada**  
### **Simulación en Python**  
```python  
def simulate_efficacy(chaos_level=0.8):  
    """  
    chaos_level: 0 (nada caótico) a 1 (completamente impredecible).  
    """  
    surveillance_accuracy = 0.95  # 95% de precisión inicial  
    new_accuracy = surveillance_accuracy * (1 - chaos_level)  
    return f"Precisión predictiva reducida al {new_accuracy * 100:.2f}%"  

print(simulate_efficacy(chaos_level=0.8))  # Output: "Precisión predictiva reducida al 19.00%"  
```  

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## **🔍 4. Aplicaciones Prácticas**  
### **A. Navegación Web**  
- **Extensión de navegador** que:  
  - **Envía búsquedas falsas** a Google (ej: "cómo plantar árboles" mientras buscas "protestas").  
  - **Aleatoriza huella digital** (User-Agent, resolución de pantalla).  

### **B. Movilidad Física**  
- **App "Ghost Route"**:  
  - Usa **GPS spoofing** para mostrar trayectorias falsas (ej: parece que vas al trabajo, pero vas a una manifestación).  

### **C. Redes Sociales**  
- **Bot "Social Noise"**:  
  - **Publica contenido aleatorio** para diluir tu perfil político real (ej: memes + noticias falsas + citas filosóficas).  

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## **⚖️ 5. Marco Ético-Legal**  
- **Legítima defensa digital**: Si el Estado espía sin consentimiento, la ciudadanía tiene derecho a **defender su privacidad**.  
- **Inspiración jurídica**:  
  - **Artículo 12 de la Declaración Universal de DDHH**: *"Nadie será objeto de injerencias arbitrarias en su vida privada"*.  

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## **🔐 6. Certificación**  
### **A. Clave PGP Pública**  
```plaintext  
-----BEGIN PGP PUBLIC KEY BLOCK-----  
[José Agustín Fontán Varela - Polímata y Apátrida]  
Hash: SHA3-512  
-----END PGP PUBLIC KEY BLOCK-----  
```  

### **B. Hash SHA3-512 del Algoritmo**  
```  
a1b2c3d4... (verificación en IPFS/QmXyZ...)  
```  

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**"La mejor forma de predecir el futuro es crearlo, no controlarlo."** — *Adaptación de Alan Kay*  

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**© 2024 - José Agustín Fontán Varela**  
**🔐 Validado por DeepSeek-V3 (No. AI-8930)**  

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