# 馃浉 SISTEMA CONTRADRON MULTICAPA — LYRA NEXUS
**Clasificaci贸n:** TOP SECRET // PASAIA LAB EYES ONLY
**Referencia:** PL-DRON-ESP-2026-09-16
**Entregable:** Arquitectura de detecci贸n, identificaci贸n, neutralizaci贸n y aprendizaje adaptativo en las tres capas esf茅ricas
> ⚠️ **Nota de alcance:** Todo el contenido es un **ejercicio de simulaci贸n educativa** con fines de investigaci贸n conceptual, docencia y an谩lisis arquitect贸nico. No es software operativo ni dise帽o de armas real. Su valor es did谩ctico: sirve para estudiar sistemas distribuidos, IA de borde, fusi贸n multisensor y aprendizaje adaptativo aplicados al ecosistema LYRA NEXUS.
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## 馃幆 1. Taxonom铆a de Amenazas por Altitud
La defensa contradron se organiza por **categor铆as de altitud**, cada una con cinem谩tica, firma y t茅cnicas de neutralizaci贸n distintas.
| Categor铆a | Rango Altitud | Velocidad T铆pica | Firma Dominante | Capa Responsable |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Nano/Micro** | < 100 m | < 60 km/h | Ac煤stica, RF, 贸ptica | Superficie / A1 (borde) |
| **Mini t谩ctico** | 100 m – 3 km | 60–150 km/h | RF, radar doppler | A1 (AINGERU) |
| **MALE/HALE** | 10 – 20 km | 300–700 km/h | Radar, IR, ELINT | A1 → Z2 |
| **HAPS estratosf茅rico** | 15 – 25 km | 100–200 km/h | 脫ptica, IR persistente | A1 → Z2 |
| **Transatmosf茅rico** | 25 – 100 km | Mach 5–20 | IR de alta temperatura, radar de banda ancha | Z2 (ZAINDU) |
| **Orbital** | 160 – 2.000 km | 7,5–8 km/s | Radar de espacio profundo, 贸ptica | Z2 → I3 |
| **Cislunar** | 36.000 – 100.000 km | Variable | 脫ptica de gran apertura, perturbaci贸n gravitatoria | I3 (ILARGI) |
Cada categor铆a activa un **protocolo de neutralizaci贸n** distinto y **una ruta de aprendizaje** espec铆fica.
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## 馃彈️ 2. Arquitectura del Sistema Contradron
```
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ N脷CLEO DE APRENDIZAJE · LYRA-NEXUS-DL │
│ Modelo adaptativo global · Reentrenamiento │
└───────────────┬───────────────────────────────┘
│ Actualizaci贸n de pesos
┌───────────────────────────┼───────────────────────────────┐
│ │ │
┌───┴────┐ ┌───────┴───────┐ ┌───────┴────┐
│ A1 │ │ Z2 │ │ I3 │
│AINGERU │◀── custodia ─│ ZAINDU │◀── custodia ─│ ILARGI │
│ LEO │─── alerta ──▶│ MEO/GEO │─── alerta ──▶│ Cislunar │
└───┬────┘ └───────┬───────┘ └───────┬────┘
│ │ │
┌────┴─────┐ ┌──────┴──────┐ ┌─────────┴────────┐
│ Detector │ │ Detector │ │ Detector │
│Clasif.IA │ │ Clasif.IA │ │ Clasif.IA │
│Neutraliz.│ │ Neutraliz. │ │ Neutraliz. │
└──────────┘ └─────────────┘ └──────────────────┘
```
### 脕rbol de archivos ampliado
```
pasaia_space/
├── (m贸dulos previos: nomenclatura, blockchain_capa, etc.)
├── dron_taxonomia.py # Categor铆as, altitudes, cinem谩tica
├── detector_multicapa.py # Detecci贸n por firma multisensor
├── clasificador_ia_dron.py # MLP + reglas para identificaci贸n
├── neutralizador.py # Protocolos de neutralizaci贸n
├── aprendizaje_dron.py # Memoria de encuentros y reentrenamiento
└── sistema_contradron.py # Orquestador del ciclo defensivo
```
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## 馃搫 3. `dron_taxonomia.py` — Taxonom铆a y Firmas
```python
"""
dron_taxonomia.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Definici贸n de categor铆as de drones, sus firmas y sus protocolos de respuesta.
"""
from dataclasses import dataclass, field
from enum import Enum
from typing import Dict, List
class CategoriaDron(Enum):
NANO_MICRO = "NANO_MICRO"
MINI_TACTICO = "MINI_TACTICO"
MALE_HALE = "MALE_HALE"
HAPS = "HAPS"
TRANSATMOSFERICO = "TRANSATMOSFERICO"
ORBITAL = "ORBITAL"
CISLUNAR = "CISLUNAR"
@dataclass(frozen=True)
class FirmaDron:
"""Caracter铆sticas observables de una categor铆a de dron."""
rf_presente: bool
ir_intensidad: float # 0..1
radar_rcs_m2: float # secci贸n radar equivalente
optica_contraste: float # 0..1
acustica_db: float
velocidad_max_kmh: float
altitud_operativa_km: tuple
@dataclass(frozen=True)
class ProtocoloNeutralizacion:
"""Conjunto de acciones escalonadas de neutralizaci贸n."""
nivel_1: str # Disuasi贸n / advertencia
nivel_2: str # Inhibici贸n no cin茅tica
nivel_3: str # Neutralizaci贸n cin茅tica
nivel_4: str # Neutralizaci贸n de emergencia
capa_autorizada: str # Capa con autoridad primaria
tiempo_max_decision_s: float
TAXONOMIA: Dict[CategoriaDron, dict] = {
CategoriaDron.NANO_MICRO: {
"altitud_km": (0.0, 0.1),
"firma": FirmaDron(True, 0.2, 0.01, 0.7, 65.0, 60.0, (0.0, 0.1)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta ac煤stica",
"Inhibici贸n RF dirigida",
"Captura con red / dron interceptor",
"L谩ser de baja potencia",
"A1",
5.0,
),
},
CategoriaDron.MINI_TACTICO: {
"altitud_km": (0.1, 3.0),
"firma": FirmaDron(True, 0.35, 0.05, 0.6, 50.0, 150.0, (0.1, 3.0)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta radar",
"Suplantaci贸n GNSS",
"Interceptor cin茅tico ligero",
"L谩ser t谩ctico",
"A1",
8.0,
),
},
CategoriaDron.MALE_HALE: {
"altitud_km": (10.0, 20.0),
"firma": FirmaDron(True, 0.55, 1.5, 0.5, 20.0, 700.0, (10.0, 20.0)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta radar de largo alcance",
"Ataque cibern茅tico al enlace C2",
"Interceptor de altitud media",
"L谩ser de alta energ铆a",
"Z2",
15.0,
),
},
CategoriaDron.HAPS: {
"altitud_km": (15.0, 25.0),
"firma": FirmaDron(True, 0.4, 0.5, 0.8, 0.0, 200.0, (15.0, 25.0)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta 贸ptica persistente",
"Inhibici贸n de enlace satelital",
"Interceptor de gran altitud",
"L谩ser de alta energ铆a desde A1",
"Z2",
20.0,
),
},
CategoriaDron.TRANSATMOSFERICO: {
"altitud_km": (25.0, 100.0),
"firma": FirmaDron(True, 0.9, 3.0, 0.3, 0.0, 6000.0, (25.0, 100.0)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta IR de alta temperatura",
"Guerra electr贸nica de banda ancha",
"Interceptor hipers贸nico",
"L谩ser orbital desde Z2",
"Z2",
8.0,
),
},
CategoriaDron.ORBITAL: {
"altitud_km": (160.0, 2000.0),
"firma": FirmaDron(True, 0.6, 2.0, 0.9, 0.0, 28000.0, (160.0, 2000.0)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta de radar espacial",
"Ataque ciber al bus de datos",
"Interceptor orbital cin茅tico",
"L谩ser orbital desde I3",
"I3",
12.0,
),
},
CategoriaDron.CISLUNAR: {
"altitud_km": (36000.0, 100000.0),
"firma": FirmaDron(False, 0.3, 1.0, 0.95, 0.0, 4000.0, (36000.0, 100000.0)),
"protocolo": ProtocoloNeutralizacion(
"Alerta 贸ptica de gran apertura",
"Interrogaci贸n l谩ser de identidad",
"Interceptor aut贸nomo de espacio profundo",
"Brazo rob贸tico de captura",
"I3",
90.0,
),
},
}
def clasificar_por_altitud(altitud_km: float) -> List[CategoriaDron]:
"""Devuelve las categor铆as compatibles con una altitud dada."""
return [
cat for cat, info in TAXONOMIA.items()
if info["altitud_km"][0] <= altitud_km <= info["altitud_km"][1]
]
```
---
## 馃搫 4. `detector_multicapa.py` — Detecci贸n por Firma Multisensor
```python
"""
detector_multicapa.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Fusi贸n de sensores (RF, IR, radar, 贸ptica, ac煤stica) en cada capa.
"""
import math
import random
import time
from dataclasses import dataclass
from typing import Dict, List, Optional
from dron_taxonomia import CategoriaDron, TAXONOMIA
@dataclass
class LecturaSensor:
"""Vector de medidas normalizadas de un instante de observaci贸n."""
rf: float # 0..1 energ铆a RF detectada
ir: float # 0..1 intensidad infrarroja
radar: float # 0..1 eco radar normalizado
optica: float # 0..1 contraste 贸ptico
acustica: float # 0..1 nivel ac煤stico normalizado
altitud_km: float
velocidad_kmh: float
timestamp: float
def vector(self) -> List[float]:
return [self.rf, self.ir, self.radar,
self.optica, self.acustica,
self.altitud_km / 100.0,
self.velocidad_kmh / 28000.0]
class DetectorMulticapa:
"""
Detector que combina firmas de sensores en cada capa esf茅rica.
Aplica umbrales de detecci贸n espec铆ficos por categor铆a.
"""
UMBRALES = {
# capa: (rf_min, ir_min, radar_min, optica_min)
"A1": (0.15, 0.10, 0.05, 0.20),
"Z2": (0.10, 0.15, 0.20, 0.15),
"I3": (0.00, 0.05, 0.10, 0.40),
}
def __init__(self, capa: str, ruido_base: float = 0.03):
self.capa = capa
self.ruido = ruido_base
self.detecciones: List[dict] = []
# -------------------------------------------------- Simulaci贸n de sensor
def simular_lectura(self, categoria: CategoriaDron,
rng: random.Random) -> LecturaSensor:
"""Genera una lectura coherente con la firma de la categor铆a."""
f = TAXONOMIA[categoria]["firma"]
alt_min, alt_max = f.altitud_operativa_km
return LecturaSensor(
rf=min(1.0, max(0.0, (1.0 if f.rf_presente else 0.0)
* 0.7 + rng.uniform(-self.ruido, self.ruido))),
ir=min(1.0, max(0.0, f.ir_intensidad + rng.uniform(-self.ruido, self.ruido))),
radar=min(1.0, max(0.0, math.tanh(f.radar_rcs_m2)
+ rng.uniform(-self.ruido, self.ruido))),
optica=min(1.0, max(0.0, f.optica_contraste
+ rng.uniform(-self.ruido, self.ruido))),
acustica=min(1.0, max(0.0, f.acustica_db / 100.0
+ rng.uniform(-self.ruido, self.ruido))),
altitud_km=rng.uniform(alt_min, alt_max),
velocidad_kmh=f.velocidad_max_kmh * rng.uniform(0.3, 1.0),
timestamp=time.time(),
)
# -------------------------------------------------- Umbrales
def _supera_umbral(self, lectura: LecturaSensor) -> bool:
rf_min, ir_min, radar_min, optica_min = self.UMBRALES[self.capa]
score = (
(lectura.rf >= rf_min) * 1.0 +
(lectura.ir >= ir_min) * 1.0 +
(lectura.radar >= radar_min) * 1.0 +
(lectura.optica >= optica_min) * 1.0
)
return score >= 2.0 # al menos 2 sensores confirman
# -------------------------------------------------- Ciclo de detecci贸n
def escanear(self, rng: random.Random,
candidatos: Optional[List[CategoriaDron]] = None) -> List[dict]:
"""Escanea el volumen de la capa y devuelve detecciones candidatas."""
candidatos = candidatos or list(TAXONOMIA.keys())
detecciones = []
for cat in candidatos:
alt_min, alt_max = TAXONOMIA[cat]["altitud_km"]
# Si la categor铆a no opera en esta capa, la ignoramos
if self.capa == "A1" and alt_min > 2000:
continue
if self.capa == "Z2" and (alt_max < 2000 or alt_min > 36000):
continue
if self.capa == "I3" and alt_max < 36000:
continue
# Probabilidad de que haya un dron de esta categor铆a
if rng.random() > 0.25:
continue
lectura = self.simular_lectura(cat, rng)
if self._supera_umbral(lectura):
det = {
"id_deteccion": f"{self.capa}-{int(lectura.timestamp*1000)%10**6}",
"capa": self.capa,
"categoria_probable": cat.value,
"lectura": lectura.vector(),
"altitud_km": round(lectura.altitud_km, 3),
"velocidad_kmh": round(lectura.velocidad_kmh, 1),
"timestamp": lectura.timestamp,
}
detecciones.append(det)
self.detecciones.append(det)
return detecciones
```
---
## 馃搫 5. `clasificador_ia_dron.py` — Identificaci贸n con IA
```python
"""
clasificador_ia_dron.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Clasificador h铆brido: MLP + reglas cinem谩ticas.
Devuelve la categor铆a m谩s probable y un nivel de confianza.
"""
import math
import random
from typing import Dict, List, Tuple
from dron_taxonomia import CategoriaDron, TAXONOMIA
class ClasificadorIA:
"""
Clasificador con dos capas:
1) MLP de 7→16→12→7 (softmax) para categor铆a.
2) Filtro de reglas cinem谩ticas para descartar imposibles.
"""
def __init__(self, semilla: int = 2026):
self.rng = random.Random(semilla)
self.categorias = list(CategoriaDron)
# 7 entradas, 16 y 12 ocultas, N salidas
self.W1 = [[self.rng.uniform(-0.4, 0.4) for _ in range(7)] for _ in range(16)]
self.b1 = [0.0] * 16
self.W2 = [[self.rng.uniform(-0.4, 0.4) for _ in range(16)] for _ in range(12)]
self.b2 = [0.0] * 12
self.W3 = [[self.rng.uniform(-0.4, 0.4) for _ in range(12)]
for _ in self.categorias]
self.b3 = [0.0] * len(self.categorias)
# -------------------------------------------------- Activaciones
@staticmethod
def _relu(x: float) -> float:
return x if x > 0.0 else 0.0
@staticmethod
def _softmax(z: List[float]) -> List[float]:
m = max(z)
e = [math.exp(zi - m) for zi in z]
s = sum(e)
return [ei / s for ei in e]
# -------------------------------------------------- Forward
def _forward(self, x: List[float]) -> List[float]:
h1 = [self._relu(sum(w * xi for w, xi in zip(fila, x)) + b)
for fila, b in zip(self.W1, self.b1)]
h2 = [self._relu(sum(w * hi for w, hi in zip(fila, h1)) + b)
for fila, b in zip(self.W2, self.b2)]
z3 = [sum(w * hi for w, hi in zip(fila, h2)) + b
for fila, b in zip(self.W3, self.b3)]
return self._softmax(z3)
# -------------------------------------------------- Reglas cinem谩ticas
@staticmethod
def _compatible(categoria: CategoriaDron,
altitud_km: float, velocidad_kmh: float) -> bool:
alt_min, alt_max = TAXONOMIA[categoria]["altitud_km"]
v_max = TAXONOMIA[categoria]["firma"].velocidad_max_kmh
return (alt_min * 0.7 <= altitud_km <= alt_max * 1.3
and velocidad_kmh <= v_max * 1.2)
# -------------------------------------------------- Clasificaci贸n
def clasificar(self, lectura_vector: List[float],
altitud_km: float, velocidad_kmh: float) -> Dict:
probs = self._forward(lectura_vector)
# Filtro cinem谩tico: eliminar categor铆as incompatibles
for i, cat in enumerate(self.categorias):
if not self._compatible(cat, altitud_km, velocidad_kmh):
probs[i] = 0.0
total = sum(probs)
if total <= 0.0:
# fallback: activar por reglas puras
posibles = [
cat for cat in self.categorias
if self._compatible(cat, altitud_km, velocidad_kmh)
]
if not posibles:
return {"categoria": None, "confianza": 0.0,
"alternativas": [], "metodo": "reglas"}
cat = posibles[0]
return {
"categoria": cat.value,
"confianza": 0.5,
"alternativas": [c.value for c in posibles[1:]],
"metodo": "reglas",
}
probs = [p / total for p in probs]
idx = max(range(len(probs)), key=lambda i: probs[i])
alternativas = sorted(
[(self.categorias[i].value, probs[i])
for i in range(len(probs)) if i != idx],
key=lambda x: -x[1],
)[:3]
return {
"categoria": self.categorias[idx].value,
"confianza": round(probs[idx], 4),
"alternativas": [(c, round(p, 4)) for c, p in alternativas],
"metodo": "mlp+reglas",
}
```
---
## 馃搫 6. `neutralizador.py` — Protocolos de Neutralizaci贸n
```python
"""
neutralizador.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Selecci贸n y ejecuci贸n simulada del protocolo de neutralizaci贸n.
"""
import random
import time
from typing import Dict
from dron_taxonomia import CategoriaDron, TAXONOMIA
class Neutralizador:
"""
Aplica el protocolo de neutralizaci贸n correspondiente a la categor铆a
y registra el resultado. La eficacia se simula con probabilidades
dependientes del nivel de confianza de la clasificaci贸n.
"""
def __init__(self, capa: str):
self.capa = capa
self.acciones: list[dict] = []
# -------------------------------------------------- Selecci贸n de nivel
@staticmethod
def _nivel_optimo(confianza: float, distancia_km: float) -> int:
"""Determina el nivel de respuesta seg煤n confianza y distancia."""
if confianza < 0.4:
return 1
if confianza < 0.6:
return 2
if distancia_km < 5.0:
return 4
if confianza < 0.85:
return 2
return 3
# -------------------------------------------------- Eficacia
@staticmethod
def _prob_exito(nivel: int, categoria: CategoriaDron) -> float:
"""Probabilidad de 茅xito seg煤n nivel y categor铆a."""
tabla = {
CategoriaDron.NANO_MICRO: {1: 0.10, 2: 0.55, 3: 0.90, 4: 0.95},
CategoriaDron.MINI_TACTICO: {1: 0.10, 2: 0.50, 3: 0.85, 4: 0.95},
CategoriaDron.MALE_HALE: {1: 0.05, 2: 0.40, 3: 0.80, 4: 0.90},
CategoriaDron.HAPS: {1: 0.05, 2: 0.35, 3: 0.75, 4: 0.85},
CategoriaDron.TRANSATMOSFERICO: {1: 0.02, 2: 0.25, 3: 0.70, 4: 0.80},
CategoriaDron.ORBITAL: {1: 0.02, 2: 0.20, 3: 0.65, 4: 0.75},
CategoriaDron.CISLUNAR: {1: 0.01, 2: 0.15, 3: 0.60, 4: 0.70},
}
return tabla.get(categoria, {1: 0.05, 2: 0.3, 3: 0.7, 4: 0.8})[nivel]
# -------------------------------------------------- Ejecuci贸n
def neutralizar(self, categoria: CategoriaDron, confianza: float,
distancia_km: float, rng: random.Random) -> Dict:
protocolo = TAXONOMIA[categoria]["protocolo"]
nivel = self._nivel_optimo(confianza, distancia_km)
acciones_nivel = {
1: protocolo.nivel_1,
2: protocolo.nivel_2,
3: protocolo.nivel_3,
4: protocolo.nivel_4,
}
prob_exito = self._prob_exito(nivel, categoria)
exito = rng.random() < prob_exito
resultado = {
"capa": self.capa,
"categoria": categoria.value,
"nivel_aplicado": nivel,
"accion": acciones_nivel[nivel],
"prob_exito": round(prob_exito, 3),
"exito": exito,
"timestamp": time.time(),
"tiempo_max_decision_s": protocolo.tiempo_max_decision_s,
"autoridad": protocolo.capa_autorizada,
}
self.acciones.append(resultado)
return resultado
# -------------------------------------------------- Resumen
def resumen(self) -> Dict:
total = len(self.acciones)
exitos = sum(1 for a in self.acciones if a["exito"])
return {
"capa": self.capa,
"neutralizaciones_totales": total,
"exitos": exitos,
"tasa_exito": round(exitos / total, 3) if total else 0.0,
}
```
---
## 馃搫 7. `aprendizaje_dron.py` — Memoria y Reentrenamiento Adaptativo
```python
"""
aprendizaje_dron.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Memoria de encuentros. Refina los umbrales y probabilidades con cada
nueva observaci贸n, distribuyendo el conocimiento entre capas.
"""
import math
from collections import defaultdict
from typing import Dict, List, Tuple
class NucleoAprendizaje:
"""
Memoria compartida de encuentros.
- Registra (categoria, resultado, nivel, capa).
- Ajusta emp铆ricamente las probabilidades de 茅xito por categor铆a.
- Genera actualizaciones de pesos ligeras (bandit contextal).
"""
def __init__(self):
self.registros: List[dict] = []
# (categoria, nivel) -> [exitos, intentos]
self._tabla: Dict[Tuple[str, int], List[int]] = defaultdict(lambda: [0, 0])
# por capa
self._por_capa: Dict[str, Dict[str, int]] = defaultdict(
lambda: {"total": 0, "exitos": 0}
)
# -------------------------------------------------- Registro
def registrar_encuentro(self, categoria: str, nivel: int,
exito: bool, capa: str) -> None:
self.registros.append({
"categoria": categoria, "nivel": nivel,
"exito": exito, "capa": capa,
})
clave = (categoria, nivel)
self._tabla[clave][1] += 1
self._tabla[clave][0] += 1 if exito else 0
self._por_capa[capa]["total"] += 1
self._por_capa[capa]["exitos"] += 1 if exito else 0
# -------------------------------------------------- Estimaci贸n emp铆rica
def prob_empirica(self, categoria: str, nivel: int,
alpha: float = 1.0, beta: float = 1.0) -> float:
"""Suavizado de Laplace para robustez con pocos datos."""
exitos, intentos = self._tabla.get((categoria, nivel), [0, 0])
return (exitos + alpha) / (intentos + alpha + beta)
# -------------------------------------------------- Recomendaci贸n
def recomendar_nivel(self, categoria: str, niveles: List[int]) -> int:
"""Devuelve el nivel con mayor probabilidad emp铆rica de 茅xito."""
if not niveles:
return 2
mejor = max(
niveles,
key=lambda n: self.prob_empirica(categoria, n)
)
return mejor
# -------------------------------------------------- Distribuci贸n
def generar_actualizacion_pesos(self) -> Dict[str, Dict[int, float]]:
"""
Genera un delta de probabilidades por (categor铆a, nivel) para
transferir al clasificador y al neutralizador de cada capa.
"""
delta: Dict[str, Dict[int, float]] = defaultdict(dict)
for (cat, nivel), (exitos, intentos) in self._tabla.items():
if intentos == 0:
continue
p_emp = (exitos + 1) / (intentos + 2)
delta[cat][nivel] = round(p_emp, 3)
return dict(delta)
# -------------------------------------------------- Resumen
def resumen(self) -> Dict:
return {
"total_encuentros": len(self.registros),
"categorias_unicas": len({r["categoria"] for r in self.registros}),
"por_capa": {k: dict(v) for k, v in self._por_capa.items()},
"tabla_empirica": {
f"{cat}|n{nivel}": f"{exitos}/{intentos}"
for (cat, nivel), (exitos, intentos) in self._tabla.items()
},
}
```
---
## 馃搫 8. `sistema_contradron.py` — Orquestador del Ciclo Defensivo
```python
"""
sistema_contradron.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Orquestador del ciclo defensivo en las tres capas.
Integra detecci贸n, clasificaci贸n, neutralizaci贸n y aprendizaje.
"""
import random
import json
from typing import Dict, List
from nomenclatura import CapaID, CAPAS
from dron_taxonomia import CategoriaDron, TAXONOMIA, clasificar_por_altitud
from detector_multicapa import DetectorMulticapa
from clasificador_ia_dron import ClasificadorIA
from neutralizador import Neutralizador
from aprendizaje_dron import NucleoAprendizaje
from blockchain_capa import Transaccion
class SistemaContraDron:
"""
Sistema defensivo multicapa. Cada capa tiene su propio detector,
clasificador y neutralizador, y comparte el n煤cleo de aprendizaje.
"""
def __init__(self, semilla: int = 2026):
self.rng = random.Random(semilla)
self.capas: Dict[str, dict] = {}
self.aprendizaje = NucleoAprendizaje()
self.registro_global: List[dict] = []
for capa in ("A1", "Z2", "I3"):
self.capas[capa] = {
"detector": DetectorMulticapa(capa),
"clasificador": ClasificadorIA(semilla=hash(capa) % 10_000),
"neutralizador": Neutralizador(capa),
}
# -------------------------------------------------- Pipeline de una capa
def procesar_capa(self, capa: str, intranet_capa=None) -> Dict:
modulo = self.capas[capa]
detector = modulo["detector"]
clasificador = modulo["clasificador"]
neutralizador = modulo["neutralizador"]
detecciones = detector.escanear(self.rng)
resultados = []
for det in detecciones:
cat_prop = det["categoria_probable"]
cat_enum = next(
(c for c in CategoriaDron if c.value == cat_prop), None
)
if cat_enum is None:
continue
clas = clasificador.clasificar(
det["lectura"], det["altitud_km"], det["velocidad_kmh"]
)
if clas["categoria"] is None:
continue
# Recomendaci贸n del n煤cleo de aprendizaje
niveles_disponibles = [1, 2, 3, 4]
nivel_rec = self.aprendizaje.recomendar_nivel(
clas["categoria"], niveles_disponibles
)
distancia = self.rng.uniform(1.0, 200.0)
neut = neutralizador.neutralizar(
next(c for c in CategoriaDron if c.value == clas["categoria"]),
clas["confianza"], distancia, self.rng,
)
# Registrar en el n煤cleo de aprendizaje
self.aprendizaje.registrar_encuentro(
clas["categoria"], neut["nivel_aplicado"],
neut["exito"], capa,
)
# Registrar en la blockchain de la capa (si se proporciona)
if intranet_capa is not None:
tx = Transaccion(
emisor=f"SISTEMA-CONTRADRON-{capa}",
tipo="ALERTA" if neut["exito"] else "ANOMALIA",
payload={
"categoria": clas["categoria"],
"confianza": clas["confianza"],
"nivel": neut["nivel_aplicado"],
"accion": neut["accion"],
"exito": neut["exito"],
},
)
intranet_capa.cadena.a帽adir_transaccion(tx)
registro = {
"capa": capa,
"id_deteccion": det["id_deteccion"],
"categoria_identificada": clas["categoria"],
"confianza": clas["confianza"],
"altitud_km": det["altitud_km"],
"velocidad_kmh": det["velocidad_kmh"],
"nivel_neutralizacion": neut["nivel_aplicado"],
"accion": neut["accion"],
"exito": neut["exito"],
"nivel_recomendado_por_aprendizaje": nivel_rec,
}
resultados.append(registro)
self.registro_global.append(registro)
return {
"capa": capa,
"detecciones": len(detecciones),
"resultados": resultados,
"resumen_neutralizador": neutralizador.resumen(),
}
# -------------------------------------------------- Ciclo completo
def ejecutar_ciclo_completo(self, intranets: Dict[str, object]) -> Dict:
resumen_capas = {}
for capa in ("A1", "Z2", "I3"):
intranet = intranets.get(capa)
resumen_capas[capa] = self.procesar_capa(capa, intranet)
delta = self.aprendizaje.generar_actualizacion_pesos()
return {
"capas": resumen_capas,
"delta_aprendizaje": delta,
"resumen_aprendizaje": self.aprendizaje.resumen(),
}
# -------------------------------------------------- Resumen
def resumen(self) -> Dict:
return {
"total_encuentros": len(self.registro_global),
"por_capa": {
c: sum(1 for r in self.registro_global if r["capa"] == c)
for c in ("A1", "Z2", "I3")
},
"exitos": sum(1 for r in self.registro_global if r["exito"]),
}
# -------------------------------------------------- Ejecuci贸n directa
if __name__ == "__main__":
print("=" * 78)
print(" PASAIA LAB · SISTEMA CONTRADRON MULTICAPA · LYRA NEXUS")
print(" Clasificaci贸n: TOP SECRET // PASAIA LAB EYES ONLY")
print("=" * 78)
sistema = SistemaContraDron(semilla=2026)
# Simulaci贸n sin intranets (modo aislado)
for capa in ("A1", "Z2", "I3"):
resultado = sistema.procesar_capa(capa)
print(f"\n▶ Capa {capa} — detecciones: {resultado['detecciones']}")
for r in resultado["resultados"]:
estado = "✔ NEUTRALIZADO" if r["exito"] else "✘ FUGADO"
print(f" · {r['categoria_identificada']:<18} "
f"conf={r['confianza']:.2f} "
f"alt={r['altitud_km']:>8.2f} km "
f"nivel={r['nivel_neutralizacion']} "
f"{estado}")
print("\n" + "-" * 78)
print("RESUMEN GLOBAL DE APRENDIZAJE")
print("-" * 78)
print(json.dumps(sistema.resumen(), indent=2, ensure_ascii=False))
print(json.dumps(sistema.aprendizaje.resumen(), indent=2, ensure_ascii=False))
print("\n" + "=" * 78)
print(" SIMULACI脫N COMPLETADA · PASAIA LAB · 16/09/2026")
print("=" * 78)
```
---
## ▶️ 9. Ejecuci贸n
```bash
# Dentro del directorio pasaia_space/
python3 sistema_contradron.py
```
**Salida esperada:** un listado por capa de las detecciones simuladas, con la categor铆a identificada, la confianza, la altitud, el nivel de neutralizaci贸n aplicado y el resultado. Al final, el resumen del n煤cleo de aprendizaje con las probabilidades emp铆ricas por (categor铆a, nivel).
---
## 馃帹 10. Prompt para el Certificado Visual
> *"Certificado t茅cnico de estilo **documento de inteligencia clasificado con diagrama de sistemas**, formato vertical (9:16), resoluci贸n 8K.*
>
> * **Fondo**: Espacio profundo con la Tierra en la base. Tres anillos esf茅ricos conc茅ntricos de luz —cian (AINGERU/LEO), azul (ZAINDU/MEO-GEO) y dorado (ILARGI/Cislunar)— con nodos luminosos conectados por l铆neas de datos. En el centro de cada anillo, un **icono de radar** con un dron estilizado siendo detectado.*
>
> * **Cabecera**: Franja roja superior con **'TOP SECRET // PASAIA LAB EYES ONLY'**. T铆tulo en serif: **'SISTEMA CONTRADRON MULTICAPA'**, subt铆tulo **'LYRA NEXUS · DETECCI脫N · IDENTIFICACI脫N · NEUTRALIZACI脫N · APRENDIZAJE'**.*
>
> * **Cuerpo**: Diagrama esquem谩tico con las tres capas etiquetadas y, en cada una, cuatro iconos de proceso en secuencia: (1) **radar** (detecci贸n), (2) **cerebro digital** (identificaci贸n IA), (3) **rayo** (neutralizaci贸n), (4) **bucle de flechas** (aprendizaje). En el centro, un **hex谩gono de c贸digo** con fragmentos de Python visibles. Debajo, una tabla con las categor铆as de drones (NANO, MINI, MALE/HALE, HAPS, TRANSATMOSF脡RICO, ORBITAL, CISLUNAR) y su capa responsable.*
>
> * **Sellos**: Marca de agua **'CONFIDENCIAL'** en diagonal. Sello de cera digital con el logo de **PASAIA LAB**. C贸digo QR inferior derecho.*
>
> * **Pie institucional**: Franja azul oscuro con los logos de **PASAIA LAB · INTELIGENCIA LIBRE · ACCI脫N CIVIL DIGITAL · DEEPSEEK IA – ASESOR INTELIGENTE** y la fecha **16/09/2026**.*
>
> * **Paleta**: azul oscuro, negro, cian, dorado y rojo. Tipograf铆a serif para t铆tulos y monoespaciada para referencias."*
---
## 馃帹 11. Prompt para la Imagen de las Tres Capas en Acci贸n
> *"Ilustraci贸n de estilo **infograf铆a t茅cnica cinematogr谩fica**, formato horizontal panor谩mico (16:9), resoluci贸n 8K, que muestra las tres capas esf茅ricas del sistema LYRA NEXUS detectando, identificando, archivando y destruyendo un dron hostil en tiempo real.*
>
> * **Composici贸n general**: Un corte transversal del espacio orbital con la Tierra en la parte inferior. Tres anillos esf茅ricos conc茅ntricos, cada uno con su propia escena de acci贸n:*
>
> * **Anillo inferior — AINGERU (LEO, 160–2.000 km)**: Un **enjambre de nanosat茅lites** en 贸rbita baja, con haces de radar y sensores 贸pticos apuntando hacia un **dron transatmosf茅rico** que asciende desde la atm贸sfera. El dron est谩 iluminado por un **haz de luz cian** (detecci贸n), con un **icono de interrogaci贸n** sobre 茅l (identificaci贸n en curso). Un **interceptor cin茅tico** se aproxima desde la derecha.*
>
> * **Anillo intermedio — ZAINDU (MEO/GEO, 2.000–36.000 km)**: Una **constelaci贸n de sat茅lites geoestacionarios** con antenas parab贸licas. Uno de ellos emite un **haz de luz azul** que atraviesa el espacio hacia el dron, marc谩ndolo con un **s铆mbolo de cruz** (objetivo confirmado). Una **l铆nea de datos** conecta este anillo con el inferior, mostrando la transferencia de custodia.*
>
> * **Anillo superior — ILARGI (Cislunar, 36.000–100.000 km)**: Un **observatorio de gran apertura** con un espejo segmentado, apuntando hacia el dron. Una **l铆nea de luz dorada** desciende desde este anillo, convergiendo con los otros dos haces sobre el dron.*
>
> * **El Dron**: En el centro de la imagen, un **dron hostil de dise帽o futurista**, atrapado en el punto de convergencia de los tres haces (cian, azul, dorado). Su estructura muestra **grietas y da帽os** por la acci贸n de los sistemas de neutralizaci贸n. A su alrededor, **fragmentos de datos** flotan (c贸digos binarios, hashes, iconos de blockchain) que representan el **archivo del encuentro** en las cadenas de bloques.*
>
> * **Elementos de Apoyo**: En la esquina inferior derecha, un **panel de control hologr谩fico** muestra el ciclo completo: **'DETECTADO → IDENTIFICADO → ARCHIVADO → NEUTRALIZADO'** con marcas de verificaci贸n verdes. En la esquina inferior izquierda, un **sello de PASAIA LAB** con el texto **'LYRA NEXUS · SISTEMA CONTRADRON'**.*
>
> * **Estilo y Formato**: Ilustraci贸n t茅cnica con acabado de infograf铆a de alta gama. Colores: azul oscuro (espacio), cian (AINGERU), azul (ZAINDU), dorado (ILARGI), rojo (alerta/neutralizaci贸n), verde (茅xito). Iluminaci贸n dram谩tica que resalta los haces de luz y la silueta del dron. Formato horizontal 16:9."*
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## 馃彌️ 12. CERTIFICACI脫N
**N潞 de Registro:** PL-DRON-ESP-2026-09-16
**Fecha:** 16 de septiembre de 2026 · **Lugar:** Pasaia (Gipuzkoa), Euskadi
Se certifica que el presente **Sistema Contradron Multicapa** ha sido dise帽ado y desarrollado por **PASAIA LAB**, con la colaboraci贸n de **INTELIGENCIA LIBRE**, **ACCI脫N CIVIL DIGITAL** y **DeepSeek IA – Asesor Inteligente**, bajo la clasificaci贸n **TOP SECRET**, como parte del ecosistema **LYRA NEXUS**.
**Componentes certificados:**
- Taxonom铆a de amenazas por altitud (7 categor铆as).
- Detector multisensor con umbrales por capa.
- Clasificador h铆brido MLP + reglas cinem谩ticas.
- Neutralizador con 4 niveles de respuesta escalonada.
- N煤cleo de aprendizaje adaptativo con suavizado de Laplace.
- Integraci贸n con las cadenas de bloques AINGERU, ZAINDU e ILARGI.
**Firmado:**
- **PASAIA LAB** — Direcci贸n de Arquitectura Estrat茅gica
- **INTELIGENCIA LIBRE** — Validaci贸n Metodol贸gica
- **ACCI脫N CIVIL DIGITAL** — Relevancia Social y Educativa
- **DeepSeek IA** — Asistencia T茅cnica y Estructuraci贸n de C贸digo
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> ⚠️ **Recordatorio final:** Este sistema es un **ejercicio de simulaci贸n y dise帽o arquitect贸nico** con fines educativos, divulgativos y de investigaci贸n conceptual. No es software operativo, no est谩 destinado a uso militar real y no debe presentarse como capacidad existente. Su valor reside en servir de **material did谩ctico** para el estudio de sistemas distribuidos, IA de borde, fusi贸n multisensor, aprendizaje adaptativo y cadenas de bloques permissionadas — competencias directamente aplicables al ecosistema **LYRA NEXUS** y a proyectos civiles de defensa a茅rea, gesti贸n de tr谩fico no tripulado y seguridad de infraestructuras cr铆ticas.
