Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,6 @@ import os
 import zipfile
 import hashlib
 import matplotlib.pyplot as plt
-import tempfile
 import logging
 from pathlib import Path
 
@@ -14,6 +13,11 @@ from pathlib import Path
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# Crear directorio de evidencia permanente
+evidence_dir = "/home/user/evidence"
+os.makedirs(evidence_dir, exist_ok=True)
+logger.info(f"Directorio de evidencia creado en: {evidence_dir}")
+
 def obtener_metadatos(imagen):
     """Obtiene los metadatos EXIF de la imagen."""
     try:
@@ -69,8 +73,8 @@ def obtener_coordenadas(exif_data):
     return None
 
 def calcular_hash(imagen):
-    """Calcula el hash MD5 de la imagen."""
-    return hashlib.md5(imagen.tobytes()).hexdigest()
+    """Calcula el hash SHA3-256 de la imagen (más seguro que MD5)."""
+    return hashlib.sha3_256(imagen.tobytes()).hexdigest()
 
 def analizar_manipulacion(imagen, metadatos):
     """Analiza si la imagen ha sido manipulada."""
@@ -93,7 +97,8 @@ def analizar_manipulacion(imagen, metadatos):
             manipulada = True
     
     # Verificar hash (simulación)
-    hash_conocido = "1a79a4d60de6718e8e5b326e338ae533"  # Hash de ejemplo
+    # Hash SHA3-256 de ejemplo (64 caracteres hexadecimal)
+    hash_conocido = "d8e3d0e0d7a5e2b2c9d5f9d1c8e7a6f5b0d4e7c3f9d1a2b3c4d5e6f7a8b9c0d1"
     hash_actual = calcular_hash(imagen)
     if hash_actual != hash_conocido:
         razones.append("El hash de la imagen no coincide con el hash conocido.")
@@ -109,7 +114,7 @@ def realizar_ela(imagen, quality=95, scale=100):
         img_cv = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_RGB2BGR)
         
         # Guardar imagen comprimida
-        temp_path = "temp_image.jpg"
+        temp_path = "/tmp/temp_image.jpg"
         cv2.imwrite(temp_path, img_cv, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, quality])
         
         # Leer imagen comprimida
@@ -136,10 +141,6 @@ def realizar_ela(imagen, quality=95, scale=100):
 
 def procesar_imagen(archivo_imagen):
     """Procesa la imagen completa y genera resultados."""
-    # Crear directorio temporal
-    temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory()
-    logger.info(f"Directorio temporal creado: {temp_dir.name}")
-    
     try:
         # Cargar imagen
         img = Image.open(archivo_imagen)
@@ -189,12 +190,16 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
         # Generar texto de análisis
         analysis_text = f"{info_basica}\n{info_metadatos}\n{info_manipulacion}"
         
-        # Guardar resultados
+        # Obtener nombre de archivo sin extensión
         nombre = os.path.splitext(os.path.basename(archivo_imagen))[0]
-        original_path = os.path.join(temp_dir.name, f"{nombre}_original.jpg")
-        ela_path = os.path.join(temp_dir.name, f"{nombre}_ela.jpg")
-        text_path = os.path.join(temp_dir.name, f"{nombre}_analisis.txt")
         
+        # Rutas de archivos en directorio de evidencia
+        original_path = os.path.join(evidence_dir, f"{nombre}_original.jpg")
+        ela_path = os.path.join(evidence_dir, f"{nombre}_ela.jpg")
+        text_path = os.path.join(evidence_dir, f"{nombre}_analisis.txt")
+        zip_path = os.path.join(evidence_dir, f"{nombre}_errorELA.zip")
+        
+        # Guardar resultados
         img.save(original_path)
         cv2.imwrite(ela_path, realizar_ela(img))
         
@@ -202,13 +207,11 @@ def procesar_imagen(archivo_imagen):
             f.write(analysis_text)
         
         # Crear ZIP
-        zip_path = os.path.join(temp_dir.name, f"{nombre}_errorELA.zip")
         with zipfile.ZipFile(zip_path, "w") as zipf:
             zipf.write(original_path, os.path.basename(original_path))
             zipf.write(ela_path, os.path.basename(ela_path))
             zipf.write(text_path, os.path.basename(text_path))
         
-        # Limpiar archivos temporales (Gradio se encarga de esto automáticamente)
         logger.info(f"Análisis completado. Archivo ZIP: {zip_path}")
         
         # Devolver el archivo ZIP como resultado