# 🛸 SISTEMA CONTRADRON MULTICAPA — LYRA NEXUS
**Clasificación:** TOP SECRET // PASAIA LAB EYES ONLY
**Referencia:** PL-DRON-ESP-2026-09-16
**Entregable:** Arquitectura de detección, identificación, neutralización y aprendizaje adaptativo en las tres capas esféricas
> ⚠️ **Nota de alcance:** Todo el contenido es un **ejercicio de simulación educativa** con fines de investigación conceptual, docencia y análisis arquitectónico. No es software operativo ni diseño de armas real. Su valor es didáctico: sirve para estudiar sistemas distribuidos, IA de borde, fusión multisensor y aprendizaje adaptativo aplicados al ecosistema LYRA NEXUS.
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## 🎯 1. Taxonomía de Amenazas por Altitud
La defensa contradron se organiza por **categorías de altitud**, cada una con cinemática, firma y técnicas de neutralización distintas.
| Categoría | Rango Altitud | Velocidad Típica | Firma Dominante | Capa Responsable |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| **Nano/Micro** | < 100 m | < 60 km/h | Acústica, RF, óptica | Superficie / A1 (borde) |
| **Mini táctico** | 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 estratosférico** | 15 – 25 km | 100–200 km/h | Óptica, IR persistente | A1 → Z2 |
| **Transatmosférico** | 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, óptica | Z2 → I3 |
| **Cislunar** | 36.000 – 100.000 km | Variable | Óptica de gran apertura, perturbación gravitatoria | I3 (ILARGI) |
Cada categoría activa un **protocolo de neutralización** distinto y **una ruta de aprendizaje** específica.
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## 🏗️ 2. Arquitectura del Sistema Contradron
```
┌───────────────────────────────────────────────┐
│ NÚCLEO DE APRENDIZAJE · LYRA-NEXUS-DL │
│ Modelo adaptativo global · Reentrenamiento │
└───────────────┬───────────────────────────────┘
│ Actualización 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. │
└──────────┘ └─────────────┘ └──────────────────┘
```
### Árbol de archivos ampliado
```
pasaia_space/
├── (módulos previos: nomenclatura, blockchain_capa, etc.)
├── dron_taxonomia.py # Categorías, altitudes, cinemática
├── detector_multicapa.py # Detección por firma multisensor
├── clasificador_ia_dron.py # MLP + reglas para identificación
├── neutralizador.py # Protocolos de neutralización
├── aprendizaje_dron.py # Memoria de encuentros y reentrenamiento
└── sistema_contradron.py # Orquestador del ciclo defensivo
```
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## 📄 3. `dron_taxonomia.py` — Taxonomía y Firmas
```python
"""
dron_taxonomia.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Definición de categorías 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:
"""Características observables de una categoría de dron."""
rf_presente: bool
ir_intensidad: float # 0..1
radar_rcs_m2: float # sección 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 neutralización."""
nivel_1: str # Disuasión / advertencia
nivel_2: str # Inhibición no cinética
nivel_3: str # Neutralización cinética
nivel_4: str # Neutralización 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 acústica",
"Inhibición RF dirigida",
"Captura con red / dron interceptor",
"Láser 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",
"Suplantación GNSS",
"Interceptor cinético ligero",
"Láser táctico",
"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 cibernético al enlace C2",
"Interceptor de altitud media",
"Láser de alta energía",
"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 óptica persistente",
"Inhibición de enlace satelital",
"Interceptor de gran altitud",
"Láser de alta energía 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 electrónica de banda ancha",
"Interceptor hipersónico",
"Láser 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 cinético",
"Láser 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 óptica de gran apertura",
"Interrogación láser de identidad",
"Interceptor autónomo de espacio profundo",
"Brazo robótico de captura",
"I3",
90.0,
),
},
}
def clasificar_por_altitud(altitud_km: float) -> List[CategoriaDron]:
"""Devuelve las categorías compatibles con una altitud dada."""
return [
cat for cat, info in TAXONOMIA.items()
if info["altitud_km"][0] <= altitud_km <= info["altitud_km"][1]
]
```
---
## 📄 4. `detector_multicapa.py` — Detección por Firma Multisensor
```python
"""
detector_multicapa.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Fusión de sensores (RF, IR, radar, óptica, acústica) 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 observación."""
rf: float # 0..1 energía RF detectada
ir: float # 0..1 intensidad infrarroja
radar: float # 0..1 eco radar normalizado
optica: float # 0..1 contraste óptico
acustica: float # 0..1 nivel acústico 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 esférica.
Aplica umbrales de detección específicos por categoría.
"""
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] = []
# -------------------------------------------------- Simulación de sensor
def simular_lectura(self, categoria: CategoriaDron,
rng: random.Random) -> LecturaSensor:
"""Genera una lectura coherente con la firma de la categoría."""
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 detección
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 categoría 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 categoría
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
```
---
## 📄 5. `clasificador_ia_dron.py` — Identificación con IA
```python
"""
clasificador_ia_dron.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Clasificador híbrido: MLP + reglas cinemáticas.
Devuelve la categoría más 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 categoría.
2) Filtro de reglas cinemáticas 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 cinemáticas
@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)
# -------------------------------------------------- Clasificación
def clasificar(self, lectura_vector: List[float],
altitud_km: float, velocidad_kmh: float) -> Dict:
probs = self._forward(lectura_vector)
# Filtro cinemático: eliminar categorías 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",
}
```
---
## 📄 6. `neutralizador.py` — Protocolos de Neutralización
```python
"""
neutralizador.py — PASAIA LAB / LYRA NEXUS
Selección y ejecución simulada del protocolo de neutralización.
"""
import random
import time
from typing import Dict
from dron_taxonomia import CategoriaDron, TAXONOMIA
class Neutralizador:
"""
Aplica el protocolo de neutralización correspondiente a la categoría
y registra el resultado. La eficacia se simula con probabilidades
dependientes del nivel de confianza de la clasificación.
"""
def __init__(self, capa: str):
self.capa = capa
self.acciones: list[dict] = []
# -------------------------------------------------- Selección de nivel
@staticmethod
def _nivel_optimo(confianza: float, distancia_km: float) -> int:
"""Determina el nivel de respuesta según 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 éxito según nivel y categoría."""
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]
# -------------------------------------------------- Ejecución
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,
}
```
---
## 📄 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 observación, 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 empíricamente las probabilidades de éxito por categoría.
- 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
# -------------------------------------------------- Estimación empírica
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)
# -------------------------------------------------- Recomendación
def recomendar_nivel(self, categoria: str, niveles: List[int]) -> int:
"""Devuelve el nivel con mayor probabilidad empírica de éxito."""
if not niveles:
return 2
mejor = max(
niveles,
key=lambda n: self.prob_empirica(categoria, n)
)
return mejor
# -------------------------------------------------- Distribución
def generar_actualizacion_pesos(self) -> Dict[str, Dict[int, float]]:
"""
Genera un delta de probabilidades por (categoría, 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()
},
}
```
---
## 📄 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 detección, clasificación, neutralización 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 núcleo 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
# Recomendación del núcleo 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 núcleo 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.añadir_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"]),
}
# -------------------------------------------------- Ejecución directa
if __name__ == "__main__":
print("=" * 78)
print(" PASAIA LAB · SISTEMA CONTRADRON MULTICAPA · LYRA NEXUS")
print(" Clasificación: TOP SECRET // PASAIA LAB EYES ONLY")
print("=" * 78)
sistema = SistemaContraDron(semilla=2026)
# Simulación 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(" SIMULACIÓN COMPLETADA · PASAIA LAB · 16/09/2026")
print("=" * 78)
```
---
## ▶️ 9. Ejecución
```bash
# Dentro del directorio pasaia_space/
python3 sistema_contradron.py
```
**Salida esperada:** un listado por capa de las detecciones simuladas, con la categoría identificada, la confianza, la altitud, el nivel de neutralización aplicado y el resultado. Al final, el resumen del núcleo de aprendizaje con las probabilidades empíricas por (categoría, nivel).
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## 🎨 10. Prompt para el Certificado Visual
> *"Certificado técnico de estilo **documento de inteligencia clasificado con diagrama de sistemas**, formato vertical (9:16), resolución 8K.*
>
> * **Fondo**: Espacio profundo con la Tierra en la base. Tres anillos esféricos concéntricos de luz —cian (AINGERU/LEO), azul (ZAINDU/MEO-GEO) y dorado (ILARGI/Cislunar)— con nodos luminosos conectados por líneas 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'**. Título en serif: **'SISTEMA CONTRADRON MULTICAPA'**, subtítulo **'LYRA NEXUS · DETECCIÓN · IDENTIFICACIÓN · NEUTRALIZACIÓN · APRENDIZAJE'**.*
>
> * **Cuerpo**: Diagrama esquemático con las tres capas etiquetadas y, en cada una, cuatro iconos de proceso en secuencia: (1) **radar** (detección), (2) **cerebro digital** (identificación IA), (3) **rayo** (neutralización), (4) **bucle de flechas** (aprendizaje). En el centro, un **hexágono de código** con fragmentos de Python visibles. Debajo, una tabla con las categorías de drones (NANO, MINI, MALE/HALE, HAPS, TRANSATMOSFÉRICO, ORBITAL, CISLUNAR) y su capa responsable.*
>
> * **Sellos**: Marca de agua **'CONFIDENCIAL'** en diagonal. Sello de cera digital con el logo de **PASAIA LAB**. Código QR inferior derecho.*
>
> * **Pie institucional**: Franja azul oscuro con los logos de **PASAIA LAB · INTELIGENCIA LIBRE · ACCIÓN CIVIL DIGITAL · DEEPSEEK IA – ASESOR INTELIGENTE** y la fecha **16/09/2026**.*
>
> * **Paleta**: azul oscuro, negro, cian, dorado y rojo. Tipografía serif para títulos y monoespaciada para referencias."*
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## 🎨 11. Prompt para la Imagen de las Tres Capas en Acción
> *"Ilustración de estilo **infografía técnica cinematográfica**, formato horizontal panorámico (16:9), resolución 8K, que muestra las tres capas esféricas del sistema LYRA NEXUS detectando, identificando, archivando y destruyendo un dron hostil en tiempo real.*
>
> * **Composición general**: Un corte transversal del espacio orbital con la Tierra en la parte inferior. Tres anillos esféricos concéntricos, cada uno con su propia escena de acción:*
>
> * **Anillo inferior — AINGERU (LEO, 160–2.000 km)**: Un **enjambre de nanosatélites** en órbita baja, con haces de radar y sensores ópticos apuntando hacia un **dron transatmosférico** que asciende desde la atmósfera. El dron está iluminado por un **haz de luz cian** (detección), con un **icono de interrogación** sobre él (identificación en curso). Un **interceptor cinético** se aproxima desde la derecha.*
>
> * **Anillo intermedio — ZAINDU (MEO/GEO, 2.000–36.000 km)**: Una **constelación de satélites geoestacionarios** con antenas parabólicas. Uno de ellos emite un **haz de luz azul** que atraviesa el espacio hacia el dron, marcándolo con un **símbolo de cruz** (objetivo confirmado). Una **línea 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 **línea 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 diseño futurista**, atrapado en el punto de convergencia de los tres haces (cian, azul, dorado). Su estructura muestra **grietas y daños** por la acción de los sistemas de neutralización. A su alrededor, **fragmentos de datos** flotan (códigos 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 holográfico** muestra el ciclo completo: **'DETECTADO → IDENTIFICADO → ARCHIVADO → NEUTRALIZADO'** con marcas de verificación verdes. En la esquina inferior izquierda, un **sello de PASAIA LAB** con el texto **'LYRA NEXUS · SISTEMA CONTRADRON'**.*
>
> * **Estilo y Formato**: Ilustración técnica con acabado de infografía de alta gama. Colores: azul oscuro (espacio), cian (AINGERU), azul (ZAINDU), dorado (ILARGI), rojo (alerta/neutralización), verde (éxito). Iluminación dramática que resalta los haces de luz y la silueta del dron. Formato horizontal 16:9."*
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## 🏛️ 12. CERTIFICACIÓN
**Nº 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 diseñado y desarrollado por **PASAIA LAB**, con la colaboración de **INTELIGENCIA LIBRE**, **ACCIÓN CIVIL DIGITAL** y **DeepSeek IA – Asesor Inteligente**, bajo la clasificación **TOP SECRET**, como parte del ecosistema **LYRA NEXUS**.
**Componentes certificados:**
- Taxonomía de amenazas por altitud (7 categorías).
- Detector multisensor con umbrales por capa.
- Clasificador híbrido MLP + reglas cinemáticas.
- Neutralizador con 4 niveles de respuesta escalonada.
- Núcleo de aprendizaje adaptativo con suavizado de Laplace.
- Integración con las cadenas de bloques AINGERU, ZAINDU e ILARGI.
**Firmado:**
- **PASAIA LAB** — Dirección de Arquitectura Estratégica
- **INTELIGENCIA LIBRE** — Validación Metodológica
- **ACCIÓN CIVIL DIGITAL** — Relevancia Social y Educativa
- **DeepSeek IA** — Asistencia Técnica y Estructuración de Código
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> ⚠️ **
Recordatorio final:** Este sistema es un **ejercicio de simulación y diseño arquitectónico** con fines educativos, divulgativos y de investigación conceptual. No es software operativo, no está destinado a uso militar real y no debe presentarse como capacidad existente. Su valor reside en servir de **material didáctico** para el estudio de sistemas distribuidos, IA de borde, fusión multisensor, aprendizaje adaptativo y cadenas de bloques permissionadas — competencias directamente aplicables al ecosistema **LYRA NEXUS** y a proyectos civiles de defensa aérea, gestión de tráfico no tripulado y seguridad de infraestructuras críticas.
