SVAIA: Sistema de soporte para Vulnerabilidades y Amenazas basado en Inteligencia Artificial

Trabajo universitario de la Universidad de Málaga (UMA) - Equipo TideLock

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🚀 Descripción

SVAIA es una plataforma web desarrollada como trabajo universitario para la Universidad de Málaga (UMA). Utiliza Inteligencia Artificial para analizar proyectos y ofrecer sugerencias de seguridad sobre vulnerabilidades y amenazas. Permite a los usuarios subir archivos de proyectos (Docker Compose, Dockerfiles, imágenes) y recibir recomendaciones automáticas basadas en miles de vulnerabilidades conocidas y la información más reciente de la industria.

🛠️ Tecnologías principales

• Backend: Python, Flask, Flask-Login, Flask-SQLAlchemy, Flask-CORS
• IA: OpenAI API (vía openrouter.ai)
• Frontend: HTML, CSS (Bootstrap + estilos propios), JavaScript
• Base de datos: SQLite (por defecto, configurable)
• Otros: python-dotenv, nvdlib

✨ Funcionalidades principales

• Autenticación de usuarios y gestión de sesiones (control de acceso seguro)
• Subida y análisis de proyectos (Docker Compose, Dockerfiles, imágenes Docker)
• Chat interactivo con IA para sugerencias de seguridad
• Panel de administración para gestión de usuarios y proyectos
• Sistema de agentes inteligentes para análisis y sugerencias personalizadas
• Sistema de logs para auditoría y trazabilidad de acciones
• Scripts de enumeración de subdominios

📦 Estructura del proyecto

├── app.py                # App principal Flask
├── run.py                # Entrada alternativa (PythonAnywhere)
├── requirements.txt      # Dependencias
├── example.env           # Variables de entorno de ejemplo
├── frontend/             # Plantillas y estáticos (JS, CSS, imágenes)
├── services/             # Blueprints: auth, chat, sql, admin
├── libs/                 # Utilidades (logging, etc.)
├── subdomains/           # Scripts de enumeración de subdominios
├── logs/                 # Archivos de log
├── instance/db.sqlite    # Base de datos SQLite por defecto
└── README                # Este archivo

⚡ Instalación y ejecución

1. Clona el repositorio:

   git clone <repo-url>
   cd <nombre-del-repo>

2. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt

3. Configura las variables de entorno:
   • Copia example.env a .env y completa tus claves:
     • AI_API_KEY: Tu clave de OpenAI
     • APP_SECRET_KEY: Clave secreta Flask
     • GOOGLE_MAPS_API_KEY: (opcional, para mapas)
     • PYTHONANYWHERE_DB: (opcional, URI de BD personalizada)
4. Ejecuta la app:

   python app.py

   O para despliegue (ej. PythonAnywhere):

   python run.py

🧑‍💻 ¿Cómo se usa?

1. Regístrate o inicia sesión.
2. Crea un nuevo proyecto y sube tus archivos (Docker Compose, Dockerfiles, imágenes Docker).
3. Accede al chat y recibe sugerencias de seguridad generadas por IA.
4. (Opcional) Si eres admin, gestiona usuarios y proyectos desde el panel de administración.