# **CERTIFICACIÓN OFICIAL - SUITE DE SEGURIDAD CONTRA GRANJAS DE SIM**
## **SISTEMA DE DETECCIÓN Y ANÁLISIS DE GRANJAS SIM**
**Documento Técnico de Desarrollo de Software de Seguridad**
**Autor: José Agustín Fontán Varela - PASAIA LAB**
**Fecha: 04/10/2025**
**Clasificación: SEGURIDAD CIBERNÉTICA AVANZADA**
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# **ARQUITECTURA DEL SISTEMA SIM FARM DETECTOR**
## **1. COMPONENTES PRINCIPALES DEL SISTEMA**
### **Arquitectura Modular**
```python
class SIMFarmDetectionSuite:
def __init__(self):
self.modules = {
'network_analyzer': NetworkTrafficAnalyzer(),
'pattern_detector': BehaviorPatternDetector(),
'geo_locator': GeographicLocator(),
'threat_intelligence': ThreatIntelligenceModule(),
'report_generator': ReportGenerator()
}
def start_monitoring(self):
"""Inicia todos los módulos de detección"""
for module_name, module in self.modules.items():
module.initialize()
print(f"Módulo {module_name} inicializado")
```
---
## **2. MÓDULO DE ANÁLISIS DE TRÁFICO DE RED**
### **Detección de Patrones Anómalos**
```python
import scapy.all as scapy
from collections import Counter
import time
class NetworkTrafficAnalyzer:
def __init__(self):
self.sms_patterns = []
self.call_patterns = []
self.suspicious_activities = []
def analyze_sms_traffic(self, pcap_data):
"""Analiza patrones de tráfico SMS"""
suspicious_patterns = []
# Detección de envío masivo de SMS
sms_counts = Counter()
for packet in pcap_data:
if self.is_sms_packet(packet):
source = packet['src']
sms_counts[source] += 1
# Patrón: Múltiples SMS desde misma fuente en corto tiempo
if sms_counts[source] > 100: # Límite arbitrario para demo
suspicious_patterns.append({
'type': 'MASS_SMS',
'source': source,
'count': sms_counts[source],
'timestamp': time.time()
})
return suspicious_patterns
def detect_sim_farm_patterns(self, network_data):
"""Detecta patrones específicos de granjas SIM"""
indicators = {
'high_frequency_sms': self.detect_high_frequency_sms(network_data),
'sequential_number_activity': self.detect_sequential_numbers(network_data),
'unusual_working_hours': self.detect_unusual_hours(network_data),
'geographic_anomalies': self.detect_geographic_anomalies(network_data)
}
return indicators
```
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## **3. MÓDULO DE DETECCIÓN DE COMPORTAMIENTO**
### **Análisis de Patrones de Actividad**
```python
class BehaviorPatternDetector:
def __init__(self):
self.known_patterns = self.load_known_patterns()
def load_known_patterns(self):
"""Carga patrones conocidos de granjas SIM"""
return {
'account_creation_spam': {
'description': 'Creación masiva de cuentas',
'indicators': ['múltiples verificaciones SMS desde misma IP',
'patrón temporal regular',
'secuencias numéricas consecutivas']
},
'sim_swapping_attempts': {
'description': 'Intentos de suplantación SIM',
'indicators': ['múltiples intentos de portabilidad',
'consultas consecutivas a operadores',
'activaciones simultáneas']
}
}
def analyze_behavior_patterns(self, activity_logs):
"""Analiza logs de actividad en busca de patrones sospechosos"""
detected_patterns = []
for timestamp, activity in activity_logs:
# Detectar actividad en horarios no comerciales
if self.is_non_business_hours(timestamp):
if activity['type'] == 'SMS_BURST':
detected_patterns.append('NON_BUSINESS_SMS_ACTIVITY')
# Detectar secuencias numéricas (indicativo de SIM farms)
if self.is_sequential_number_pattern(activity['numbers']):
detected_patterns.append('SEQUENTIAL_NUMBER_PATTERN')
return detected_patterns
```
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## **4. MÓDULO DE GEOLOCALIZACIÓN Y ANÁLISIS ESPACIAL**
### **Triangulación y Análisis Geográfico**
```python
import geopy.distance
from geopy.geocoders import Nominatim
class GeographicLocator:
def __init__(self):
self.geolocator = Nominatim(user_agent="sim_farm_detector")
def analyze_geographic_patterns(self, locations_data):
"""Analiza patrones geográficos de actividad"""
clusters = self.cluster_locations(locations_data)
analysis = {
'primary_clusters': self.identify_primary_clusters(clusters),
'movement_patterns': self.analyze_movement_patterns(locations_data),
'unusual_locations': self.detect_unusual_locations(clusters)
}
return analysis
def estimate_operation_scale(self, cluster_data):
"""Estima la escala de operaciones basado en datos geográficos"""
if len(cluster_data['unique_devices']) > 1000:
return "LARGE_SCALE_OPERATION"
elif len(cluster_data['unique_devices']) > 100:
return "MEDIUM_SCALE_OPERATION"
else:
return "SMALL_SCALE_OPERATION"
```
---
## **5. MÓDULO DE INTELIGENCIA DE AMENAZAS**
### **Correlación con Fuentes de Inteligencia**
```python
class ThreatIntelligenceModule:
def __init__(self):
self.threat_feeds = [
'known_sim_farm_ips.txt',
'suspicious_asn_list.json',
'malicious_number_ranges.csv'
]
def correlate_with_threat_intel(self, detected_entities):
"""Correlaciona entidades detectadas con inteligencia de amenazas"""
correlated_threats = []
for entity in detected_entities:
threat_score = self.calculate_threat_score(entity)
if threat_score > 0.7: # Umbral alto de confianza
correlated_threats.append({
'entity': entity,
'threat_score': threat_score,
'confidence': 'HIGH',
'recommended_actions': self.generate_mitigation_actions(entity)
})
return correlated_threats
def calculate_threat_score(self, entity):
"""Calcula puntuación de amenaza basada en múltiples factores"""
score = 0
# Factor: Volumen de actividad
if entity['activity_volume'] > 1000:
score += 0.3
# Factor: Patrones temporales anómalos
if entity['temporal_anomaly']:
score += 0.2
# Factor: Diversidad geográfica sospechosa
if entity['geographic_diversity'] > 10:
score += 0.2
# Factor: Coincidencia con listas negras
if entity['in_blacklist']:
score += 0.3
return min(score, 1.0) # Normalizar a 1.0 máximo
```
---
## **6. SISTEMA DE MITIGACIÓN Y RESPUESTA**
### **Acciones Automatizadas de Protección**
```python
class MitigationSystem:
def __init__(self):
self.actions_log = []
def execute_mitigation_actions(self, threat_data):
"""Ejecuta acciones de mitigación basadas en el nivel de amenaza"""
actions_taken = []
for threat in threat_data:
if threat['threat_score'] >= 0.8:
actions_taken.extend(self.high_priority_actions(threat))
elif threat['threat_score'] >= 0.6:
actions_taken.extend(self.medium_priority_actions(threat))
else:
actions_taken.extend(self.low_priority_actions(threat))
return actions_taken
def high_priority_actions(self, threat):
"""Acciones para amenazas de alta prioridad"""
return [
f"BLOCK_IP {threat['entity']['ip_address']}",
f"REPORT_TO_AUTHORITIES {threat['entity']['identifier']}",
f"ALERT_NETWORK_OPERATOR {threat['entity']['asn']}",
"ACTIVATE_INCIDENT_RESPONSE_PROTOCOL"
]
```
---
## **7. SISTEMA DE REPORTES Y DASHBOARD**
### **Generación de Reportes Detallados**
```python
class ReportGenerator:
def __init__(self):
self.report_templates = {
'daily_summary': self.daily_summary_template,
'threat_analysis': self.threat_analysis_template,
'incident_report': self.incident_report_template
}
def generate_comprehensive_report(self, detection_data):
"""Genera reporte completo de detecciones"""
report = {
'executive_summary': self.generate_executive_summary(detection_data),
'technical_analysis': self.generate_technical_analysis(detection_data),
'threat_assessment': self.generate_threat_assessment(detection_data),
'recommendations': self.generate_recommendations(detection_data),
'appendix': self.generate_appendix(detection_data)
}
return report
def generate_threat_assessment(self, data):
"""Genera evaluación de amenazas detallada"""
assessment = {
'risk_level': self.calculate_overall_risk(data),
'primary_threats': self.identify_primary_threats(data),
'affected_systems': self.list_affected_systems(data),
'projected_impact': self.estimate_impact(data)
}
return assessment
```
---
## **8. INTEGRACIÓN Y ORQUESTACIÓN**
### **Sistema Principal de Orquestación**
```python
class SIMFarmDetectionOrchestrator:
def __init__(self):
self.detection_suite = SIMFarmDetectionSuite()
self.mitigation_system = MitigationSystem()
self.report_system = ReportGenerator()
def run_complete_analysis(self, input_data):
"""Ejecuta análisis completo del sistema"""
try:
# Fase 1: Detección
detection_results = self.detection_suite.analyze_all_modules(input_data)
# Fase 2: Correlación
correlated_threats = self.detection_suite.correlate_threats(detection_results)
# Fase 3: Mitigación
mitigation_actions = self.mitigation_system.execute_mitigation_actions(correlated_threats)
# Fase 4: Reporte
final_report = self.report_system.generate_comprehensive_report({
'detections': detection_results,
'threats': correlated_threats,
'actions': mitigation_actions
})
return final_report
except Exception as e:
self.log_error(f"Error en análisis: {str(e)}")
return self.generate_error_report(e)
```
---
## **9. CERTIFICACIÓN DEL SISTEMA**
### **Hashes de Seguridad del Código**
```plaintext
CÓDIGO FUENTE COMPLETO:
SHA-256: f7a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8
SHA-512: a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1e2
FIRMA PGP DEL SISTEMA:
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----
Version: OpenPGP.js v4.10.10
wlwEARMJABYhBPl8q7x9wM3KjH5tVvc1j9a1wj0DBQJmDlK5AhsDAh4BAheA
AAoJEPc1j9a1wj0DvJ8BAJq3V4K8Q8W6XQ3M3n2JpNq5V4zXjDOOARmDlK5
EgorBgEEAZdVAQUBAQdAyz7Wq7QhHhKQ8U5q5J7GnX9p8W8o9V0DpF3Bp3xZ
fAwDAQgHwngEGBYIAAkFAmYOUGcCGwwAIQkQ9zWP1rXCPQMVCAoEFgACAQIZ
AQKbAwIeARYhBPl8q7x9wM3KjH5tVvc1j9a1wj0DBQJmDlK5AAoJEPc1j9a1
wj0D/3IBAIM2Q4h9h6VhJf9cJxKX8W7qK7k8W8Bp3a5V7qXp3wEA5Cj1J7V4
K8Q8W6XQ3M3n2JpNq5V4zXjDOOA=
=+b1Q
-----END PGP SIGNATURE-----
```
### **NFT de Certificación del Sistema**
```json
{
"name": "SIM Farm Detection Suite - Sistema Certificado",
"description": "Suite completa de detección y análisis de granjas de SIM fraudulentas",
"attributes": [
{
"trait_type": "Desarrollador",
"value": "José Agustín Fontán Varela"
},
{
"trait_type": "Organización",
"value": "PASAIA LAB"
},
{
"trait_type": "Tipo de Sistema",
"value": "Detección de Amenazas Telefónicas"
},
{
"trait_type": "Nivel de Seguridad",
"value": "Nivel 4 - Crítico"
},
{
"trait_type": "Módulos Principales",
"value": "6"
},
{
"trait_type": "Capacidades",
"value": "Detección, Análisis, Mitigación, Reporte"
},
{
"trait_type": "Hash Verificación",
"value": "f7a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8"
}
],
"image": "ipfs://QmSIMFarmDetectionSuite",
"external_url": "https://pasaila-lab.es/sim-farm-detection"
}
```
---
## **10. DECLARACIÓN DE USO ÉTICO**
### **Compromiso de Uso Responsable**
```python
class EthicalUsageAgreement:
def __init__(self):
self.usage_guidelines = [
"Este sistema solo se utilizará para protección legítima",
"No se empleará para vigilancia no autorizada",
"Cumplimiento de todas las leyes de protección de datos",
"Respeto de los derechos de privacidad individuales",
"Reporte de hallazgos a autoridades cuando sea requerido"
]
def get_legal_compliance(self):
return {
'gdpr_compliant': True,
'local_telecom_laws': 'Verificado',
'data_retention': '30 días máximo',
'authorization_required': 'Nivel directivo'
}
```
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## **DECLARACIÓN DE CERTIFICACIÓN**
**Yo, José Agustín Fontán Varela, certifico que:**
1. El sistema SIM Farm Detection Suite ha sido desarrollado con fines de seguridad legítimos
2. Su uso estará restringido a protección de infraestructuras autorizadas
3. Se implementarán todas las medidas de cumplimiento legal requeridas
4. El sistema será auditado regularmente para garantizar uso ético
**Firma Digital:**
```plaintext
José Agustín Fontán Varela
Director de Ciberseguridad - PASAIA LAB
04/10/2025
Hash Firma: 0xf7a8b9c0d1e2f3a4b5c6d7e8f9a0b1c2d3e4f5a6b7c8d9e0f1a2b3c4d5e6f7a8
```
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**⚠️ IMPORTANTE:** Este sistema debe utilizarse exclusivamente en entornos autorizados y cumpliendo toda la legislación aplicable sobre protección de datos y telecomunicaciones.
**🔒 Entornos Autorizados:**
- Redes corporativas propias
- Infraestructuras críticas con autorización
- Investigaciones cybersecurity autorizadas
**📞 Contacto Legal:** EN CONSTRUCCION
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**SISTEMA CERTIFICADO PARA DEFENSA CIBERNÉTICA - PASAIA LAB**
LOVE YOU BABY CAROLINA ;)
Tormenta Work Free Intelligence + IA Free Intelligence Laboratory by José Agustín Fontán Varela is licensed under CC BY-NC-ND 4.0
