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| title: Deci Core Api | |
| emoji: 🛡️ | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: green | |
| sdk: docker | |
| pinned: false | |
| # DECI — Decentralized Cognitive Identity Core | |
| > **PoH (Proof of Humanity) Engine · Production API · Vertex Coders LLC** | |
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| ## 👁️ ¿Qué es DECI Core? | |
| DECI es un motor de **autenticación cognitiva continua** expuesto como una API REST invisible para entornos Zero-Trust. En lugar de mitigar el fraude mediante desafíos estáticos e intrusivos (como los CAPTCHAs tradicionales que las IAs resuelven fácilmente), DECI analiza el **ADN conductual** del usuario mientras interactúa de forma nativa con los campos de entrada de datos. | |
| El sistema procesa señales biométricas sub-segundo como la latencia entre pulsaciones (IKL), micro-pausas estructurales y coeficientes de variación de ritmo para calcular un **Trust Score (0.0 → 1.0)** en tiempo real. | |
| ``` | |
| Score >= 0.65 → HUMAN ✓ (Acceso transparente) | |
| Score 0.40-0.65 → SUSPECT ⚠ (Desafío adaptativo / Step-up 2FA) | |
| Score < 0.40 → BOT ✗ (Bloqueo inmediato de sesión / API Reject) | |
| ``` | |
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| ## 🧠 Modelado Matemático de Defensa | |
| El motor no se limita a promediar velocidades en caracteres por minuto; evalúa la irregularidad orgánica del operador mediante dos pilares estadísticos correlacionados: | |
| ### 1. Entropía de Shannon ($H$) | |
| La incertidumbre o aleatoriedad del ritmo de tipeo se cuantifica dinámicamente. Un operador humano posee una alta entropía intrínseca debido a variables micro-biológicas y cognitivas: | |
| $$H(X) = -\sum_{i=1}^{n} P(x_i) \log_2 P(x_i)$$ | |
| Donde $P(x_i)$ es la probabilidad de ocurrencia de un intervalo de tiempo específico entre teclas. Los scripts automatizados exhiben un colapso inmediato de entropía ($H \to 0$). | |
| ### 2. Coeficiente de Variación ($CV$) vs. Distribución de Cauchy | |
| Los scripts de ataque avanzados (como los evaluados en la suite de DeepSeek Lab) inyectan latencia artificial usando distribuciones de **Cauchy** para imitar pausas humanas mediante colas pesadas (*heavy tails*). DECI neutraliza este comportamiento evaluando el Coeficiente de Variación: | |
| $$CV = \frac{\sigma}{\mu}$$ | |
| Donde $\sigma$ es la desviación estándar y $\mu$ es la media de los intervalos de tiempo entre teclas (IKL). Mientras que un humano mantiene un $CV > 0.15$ debido a las transiciones complejas entre caracteres, las ejecuciones sintéticas se delatan por mantener una regularidad matemática artificial ($CV < 0.05$). | |
| --- | |
| ## ┌── Arquitectura de Infraestructura Cloud ($0.00 Cost) | |
| El backend se encuentra dockerizado y desplegado en un entorno aislado de **Hugging Face Spaces**, garantizando alta disponibilidad sin costes operativos de infraestructura. | |
| ``` | |
| ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ | |
| │ DECI Cloud Architecture │ | |
| ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ | |
| │ │ | |
| │ Client App / SDK Invisible │ | |
| │ ┌───────────────────────┐ │ | |
| │ │ deci-telemetry.js │ ← Captura sub-segundo en background│ | |
| │ └───────────┬───────────┘ │ | |
| │ │ Secure HTTPS POST │ | |
| │ ▼ │ | |
| │ ┌───────────────────────────────────────────────────────┐ │ | |
| │ │ Hugging Face Spaces (Isolated Contenedor Docker) │ │ | |
| │ │ ┌───────────────────┐ │ │ | |
| │ │ │ FastAPI (Python) │ ← Rate-Limited via SlowAPI │ │ | |
| │ │ └─────────┬─────────┘ Max 5 req/min por IP activa │ │ | |
| │ │ │ │ │ | |
| │ │ ▼ Internal Vector Search │ │ | |
| │ │ ┌───────────────────┐ │ │ | |
| │ │ │ Qdrant Embedded │ ← Vault de ADN Cognitivo │ │ | |
| │ │ └───────────────────┘ │ │ | |
| │ └───────────────────────────────────────────────────────┘ │ | |
| │ │ | |
| └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ | |
| ``` | |
| --- | |
| ## 🛠️ Estructura del Core del Servidor | |
| ``` | |
| deci-prototype/ | |
| ├── Dockerfile # Configuración de producción No-Root (Puerto 7860) | |
| ├── README.md # Manifiesto de metadatos e ingeniería del Space | |
| ├── requirements.txt # Dependencias estrictas del runtime de Python | |
| │ | |
| └── app/ | |
| ├── main.py # Inicialización de FastAPI + SlowAPI Rate Limiting | |
| ├── core/ | |
| │ ├── engine.py # Algoritmia de Scoring de Entropía y CV | |
| │ ├── config.py # Parámetros del sistema y thresholds | |
| │ └── security.py # Cifrado de firmas cognitivas y Shadow Mode | |
| └── api/ | |
| └── endpoints/ | |
| ├── session.py # Producción: POST /session/analyze | |
| └── attack.py # Red Team: POST /attack/simulate/ghosting | |
| ``` | |
| --- | |
| ## 🔬 Bitácora del Stress Test (Resultados Reales de Producción) | |
| Durante la fase de validación y control desde la estación de trabajo `HP-Omen`, el núcleo operativo en la nube fue sometido a ataques dirigidos de inyección conductual con latencia artificial errática, arrojando las siguientes métricas definitivas: | |
| ### Test 001 — Calibración de Simulación de Ataque (Intensidad 0.5) | |
| * **Comando Ejecutado:** | |
| ```bash | |
| curl -X POST https://denisijcu-deci-core-api.hf.space/attack/simulate/ghosting \ | |
| -H "Content-Type: application/json" \ | |
| -d '{ | |
| "session_id": "cloud-test-vertex-001", | |
| "events": [ | |
| {"key": "v", "timestamp": 1000.0}, {"key": "e", "timestamp": 1200.0}, | |
| {"key": "r", "timestamp": 1450.0}, {"key": "t", "timestamp": 1700.0}, | |
| {"key": "e", "timestamp": 1950.0}, {"key": "x", "timestamp": 2200.0}, | |
| {"key": "c", "timestamp": 2450.0}, {"key": "o", "timestamp": 2700.0}, | |
| {"key": "d", "timestamp": 2950.0}, {"key": "e", "timestamp": 3200.0}, | |
| {"key": "r", "timestamp": 3450.0}, {"key": "s", "timestamp": 3700.0}, | |
| {"key": "s", "timestamp": 3950.0}, {"key": "e", "timestamp": 4200.0}, | |
| {"key": "c", "timestamp": 4450.0}, {"key": "u", "timestamp": 4700.0}, | |
| {"key": "r", "timestamp": 4950.0}, {"key": "i", "timestamp": 5200.0}, | |
| {"key": "t", "timestamp": 5450.0}, {"key": "y", "timestamp": 5700.0} | |
| ], | |
| "metadata": {"intensity": 0.5, "algorithm": "cauchy"} | |
| }' | |
| ``` | |
| * **Payload de Respuesta Exitoso (HTTP 200):** | |
| ```json | |
| { | |
| "session_id": "cloud-test-vertex-001", | |
| "entropy_score": 0.3747, | |
| "score": 0.35, | |
| "verdict": "BOT", | |
| "signal_breakdown": { | |
| "entropy": 0.3747, | |
| "cv": 0.0451, | |
| "mean_ikl_ms": 247.37, | |
| "corr_rate": 0.0, | |
| "burst_ratio": 0.0, | |
| "s_entropy": 0.5, | |
| "s_cv": 0.05, | |
| "s_mean": 1.0, | |
| "s_corrections": 0.05 | |
| } | |
| } | |
| ``` | |
| > 📊 **Análisis del Test:** A pesar de que el bot intentó mimetizarse usando una cadencia lenta de ~247ms, el motor detectó la extrema regularidad lineal de la firma biométrica arrojando un $CV = 0.0451$ (muy por debajo del límite humano), lo que desplomó el score global a **0.35**, asignando un veredicto inmediato de **BOT**. | |
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| ## 🚀 API Endpoints de Producción | |
| ### `POST /session/analyze` | |
| Analiza los vectores de telemetría conductual enviados de forma transparente por el SDK del cliente. | |
| * **Rate Limit:** 5 peticiones por minuto por IP (Mitigación nativa de abuso). | |
| ### `POST /attack/simulate/ghosting` | |
| Endpoint de simulación ofensiva. Inyecta ruido matemático sintético en el motor para validar la resiliencia de las señales. | |
| * **Rate Limit:** 3 peticiones por minuto por IP. | |
| ### `GET /health` | |
| Mapeo rápido de disponibilidad de la API y estado de la bóveda cognitiva. | |
| * **Comando:** `curl -X GET https://denisijcu-deci-core-api.hf.space/health` | |
| * **Respuesta:** `{"api":"ok","vault":"ok","shadow_mode":true}` | |
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| ## 🛡️ Capa de Hardening y Protección del Servidor | |
| 1. **Aislamiento Operativo:** El `Dockerfile` descarta privilegios de administrador mediante directivas `USER 1000`, neutralizando ataques de ejecución remota de comandos o escape de contenedor. | |
| 2. **Control de Inundación de Recursos:** Implementación de `slowapi` en la capa de endpoints que responde con estados **HTTP 429 Too Many Requests** ante ráfagas DDoS coordinadas sin depender de bases de datos externas de almacenamiento en caché. | |
| 3. **Filtro Políglota Pasivo:** Middleware HTTP interceptor que escanea el contenido de los hilos POST bloqueando patrones maliciosos, credenciales ofuscadas en formato hexadecimal o fugas de buffers antes de ceder el control al motor. | |
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| ## 👥 Equipo y Contribuciones | |
| * **Denis Sanchez Leyva** (CEO, Vertex Coders LLC) — Arquitectura General, Hardening de Servidores e Infraestructura de Producción API. | |
| * **Gemini** — Ingeniería Cloud, Control de Saturación y Despliegue de Nodos en Contenedor. | |
| * **Claude** — Diseño de Estructura de Telemetría Cognitiva del Sprint 1. | |
| * **DeepSeek Lab** — Framework de Ataque Conductual Ofensivo y Pruebas de Estrés Biométrico. | |
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| **Vertex Coders LLC — Miami, Florida** *Ofensivo por diseño. Defensivo por naturaleza.* 🛡️🔥 | |