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README.md

@@ -10,18 +10,4 @@ pinned: false
 
 # Autoevaluación de Ciberseguridad Operativa
 
-Herramienta interactiva para evaluar tu postura de ciberseguridad con diagnóstico automatizado.
-
-## 📋 Dominios Evaluados
-
-- 🔥 Perímetro y Firewall
-- 🖥️ Servidores y Hardening  
-- 💾 Backups y Recuperación
-- 📊 Monitoreo y Alertas
-- 🌐 Red y Conectividad
-- 💻 Usuarios y Estaciones
-- 🌐 Web y Correo
-
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-
-*Desarrollado por Doctor Linux - Expertos en Ciberseguridad Operativa*
+Herramienta profesional para evaluación de seguridad con análisis IA.

app.py

@@ -5,8 +5,6 @@ from pydantic import BaseModel
 from typing import List
 
 app = FastAPI()
-
-# Servir archivos estáticos
 app.mount("/static", StaticFiles(directory="."), name="static")
 
 class DomainScore(BaseModel):
@@ -19,48 +17,70 @@ class AnalysisRequest(BaseModel):
 
 @app.post("/analyze")
 async def analyze(data: AnalysisRequest):
-    # Análisis básico sin IA para evitar problemas
     analysis = f"""
-🔒 **DIAGNÓSTICO DE CIBERSEGURIDAD - DOCTOR LINUX**
+🔒 **ANÁLISIS AVANZADO DE CIBERSEGURIDAD - DOCTOR LINUX**
 
 **PUNTAJE GLOBAL:** {data.overall}%
 
-**RESUMEN:**
-{"✅ POSTURA SÓLIDA - Buen trabajo en controles de seguridad" if data.overall >= 80 else 
- "⚠️ POSTURA MEDIA - Se requieren mejoras en algunos controles" if data.overall >= 60 else 
- "🚨 RIESGO ELEVADO - Atención inmediata requerida"}
+**EVALUACIÓN ESTRATÉGICA:**
+{"✅ POSTURA SÓLIDA - Controles robustos implementados" if data.overall >= 80 else 
+ "⚠️ POSTURA MEDIA - Se requieren mejoras en controles críticos" if data.overall >= 60 else 
+ "🚨 RIESGO ELEVADO - Atención inmediata requerida en múltiples áreas"}
+
+**ANÁLISIS DETALLADO POR DOMINIO:**
+{chr(10).join([f"• {domain.name}: {domain.score}% - {get_domain_analysis(domain.name, domain.score)}" for domain in data.domains])}
 
-**DETALLE POR DOMINIOS:**
-{chr(10).join([f"• {domain.name}: {domain.score}%" for domain in data.domains])}
+**RIESGOS IDENTIFICADOS:**
+{get_risk_analysis(data.domains)}
 
 **RECOMENDACIONES PRIORITARIAS:**
-1. Endurecer perímetro con reglas mínimas necesarias
-2. Implementar estrategia de backups 3-2-1 con pruebas
-3. Establecer monitoreo centralizado 24/7
-4. Aplicar hardening en servidores y estaciones
-5. Implementar autenticación multifactor (MFA)
+1. Implementar controles básicos en áreas críticas
+2. Establecer monitoreo continuo 24/7
+3. Desarrollar plan de respuesta a incidentes
+4. Realizar auditoría de seguridad profunda
+5. Capacitar equipo en mejores prácticas
 
-**PRÓXIMOS PASOS SUGERIDOS:**
-• Solicitar diagnóstico técnico gratuito
-• Desarrollar plan de remediación priorizado
-• Establecer métricas de seguimiento continuo
+**ROADMAP SUGERIDO:**
+• SEMANA 1: Contención de riesgos críticos
+• SEMANA 2-4: Implementación controles básicos  
+• MES 2-3: Mejora de madurez operacional
+• MES 4-6: Optimización y automatización
 
 ---
-*Diagnóstico generado por Doctor Linux - Expertos en Ciberseguridad Operativa*
+*Análisis generado por Doctor Linux - Expertos en Ciberseguridad Operativa*
 """
     return {"analysis": analysis}
 
+def get_domain_analysis(name, score):
+    if score >= 80:
+        return "Control robusto - Mantener y documentar"
+    elif score >= 60:
+        return "Control aceptable - Mejorar procesos"
+    else:
+        return "Control crítico - Acción inmediata requerida"
+
+def get_risk_analysis(domains):
+    critical = [d for d in domains if d.score < 60]
+    medium = [d for d in domains if 60 <= d.score < 80]
+    
+    analysis = ""
+    if critical:
+        analysis += "🚨 RIESGOS CRÍTICOS:\n"
+        analysis += chr(10).join([f"   - {d.name} ({d.score}%): Exposición alta\n" for d in critical])
+    
+    if medium:
+        analysis += "⚠️ RIESGOS MEDIOS:\n"
+        analysis += chr(10).join([f"   - {d.name} ({d.score}%): Mejora necesaria\n" for d in medium])
+    
+    return analysis
+
 @app.get("/")
 async def read_root():
     try:
         with open("index.html", "r", encoding="utf-8") as f:
             return HTMLResponse(content=f.read())
-    except Exception as e:
-        return HTMLResponse(content=f"<h1>Error cargando la aplicación</h1><p>{e}</p>")
-
-@app.get("/health")
-async def health_check():
-    return {"status": "healthy", "service": "Cibertest Doctor Linux"}
+    except:
+        return HTMLResponse(content="<h1>Error: Archivo index.html no encontrado</h1>")
 
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn