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Dockerfile

@@ -0,0 +1,10 @@
+FROM python:3.9-slim
+
+WORKDIR /app
+
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+COPY . .
+
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "7860"]

README.md

@@ -8,31 +8,4 @@ app_file: app.py
 pinned: false
 ---
 
-# Autoevaluación de Ciberseguridad Operativa
-
-Herramienta interactiva para evaluar tu postura de ciberseguridad con análisis IA integrado.
-
-## 🚀 Características
-
-- ✅ Evaluación en 3 dominios clave
-- 📊 Puntuación automática
-- 🤖 Análisis con IA
-- 📱 Diseño responsive
-- ⚡ Resultados inmediatos
-
-## 🛠️ Tecnologías
-
-- FastAPI (Backend)
-- Transformers (IA)
-- HTML/CSS/JS (Frontend)
-- Docker (Despliegue)
-
-## 📋 Dominios Evaluados
-
-1. **Perímetro/Firewall**
-2. **Backups**  
-3. **Monitoreo**
-
----
-
-*Desarrollado por Doctor Linux - Expertos en Ciberseguridad Operativa*
+# Autoevaluación de Ciberseguridad

app.py

@@ -1,43 +1,9 @@
-from fastapi import FastAPI, Request
-from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
-from fastapi.staticfiles import StaticFiles
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.responses import HTMLResponse
 from pydantic import BaseModel
-from typing import List, Dict
-import json
-import os
+from typing import List
 
-app = FastAPI(
-    title="Cibertest IA - Doctor Linux",
-    description="Autoevaluación de Ciberseguridad Operativa con IA",
-    version="1.0.0"
-)
-
-# Servir archivos estáticos
-app.mount("/static", StaticFiles(directory="."), name="static")
-
-# ----- IA Simplificada -----
-ia_generator = None
-IA_AVAILABLE = False
-
-def load_ia_model():
-    global ia_generator, IA_AVAILABLE
-    try:
-        from transformers import pipeline
-        # Modelo más liviano y rápido
-        ia_generator = pipeline(
-            "text2text-generation", 
-            model="google/flan-t5-small",
-            max_length=300,
-            truncation=True
-        )
-        IA_AVAILABLE = True
-        print("✅ IA cargada correctamente")
-    except Exception as e:
-        IA_AVAILABLE = False
-        print(f"❌ IA no disponible: {e}")
-
-# Cargar modelo al inicio
-load_ia_model()
+app = FastAPI()
 
 class DomainScore(BaseModel):
     name: str
@@ -49,87 +15,38 @@ class AnalysisRequest(BaseModel):
 
 @app.post("/analyze")
 async def analyze(data: AnalysisRequest):
-    """Endpoint para análisis con IA"""
-    
-    if not IA_AVAILABLE:
-        # Respuesta predeterminada si la IA falla
-        basic_analysis = f"""
+    analysis = f"""
 🔒 **ANÁLISIS DE CIBERSEGURIDAD - DOCTOR LINUX**
 
 **PUNTAJE GENERAL:** {data.overall}%
 
 **RESUMEN:**
-{"Excelente postura de seguridad" if data.overall >= 80 else 
- "Postura media que requiere mejoras" if data.overall >= 60 else 
- "Postura crítica que necesita atención inmediata"}
+{"✅ Excelente postura de seguridad" if data.overall >= 80 else 
+ "⚠️ Postura media que requiere mejoras" if data.overall >= 60 else 
+ "🚨 Postura crítica que necesita atención inmediata"}
 
 **ÁREAS EVALUADAS:**
 {chr(10).join([f"• {domain.name}: {domain.score}%" for domain in data.domains])}
 
 **RECOMENDACIONES PRIORITARIAS:**
-1. Revisar y endurecer configuración de firewall
+1. Revisar configuración de firewall y reglas
 2. Implementar estrategia de backups 3-2-1
-3. Establecer sistema de monitoreo continuo
+3. Establecer sistema de monitoreo 24/7
 4. Implementar autenticación multifactor
-5. Realizar pruebas de recuperación regularmente
+5. Realizar pruebas de recuperación mensuales
 
 **PRÓXIMOS PASOS:**
 • Agenda diagnóstico técnico detallado
-• Desarrolla plan de remediación
-• Establece métricas de seguimiento
-"""
-        return {"analysis": basic_analysis}
-    
-    try:
-        # Prompt optimizado para el modelo
-        prompt = f"""
-Eres Doctor Linux, experto en ciberseguridad operativa. Analiza estos resultados:
-
-PUNTAJE GLOBAL: {data.overall}%
-
-DETALLE POR ÁREAS:
-{chr(10).join([f"- {domain.name}: {domain.score}%" for domain in data.domains])}
-
-Genera un informe conciso con:
-1. RESUMEN (1 párrafo breve)
-2. 3 RIESGOS PRINCIPALES (puntos clave)
-3. 3-5 RECOMENDACIONES PRIORITARIAS (acciones concretas)
-4. PRÓXIMOS PASOS (2-3 acciones inmediatas)
-
-Máximo 200 palabras. Sé directo y práctico.
+• Desarrolla plan de remediación prioritario
+• Establece métricas de seguimiento continuo
 """
-        
-        result = ia_generator(
-            prompt, 
-            max_new_tokens=250,
-            do_sample=False,
-            temperature=0.3
-        )[0]["generated_text"]
-        
-        return {"analysis": result.strip()}
-        
-    except Exception as e:
-        print(f"Error en generación IA: {e}")
-        return {"analysis": "⚠️ El análisis IA no está disponible temporalmente. Contacta al administrador."}
+    return {"analysis": analysis}
 
 @app.get("/")
 async def read_root():
-    """Servir la página principal"""
-    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: {e}</h1>")
-
-@app.get("/health")
-async def health_check():
-    """Endpoint de salud para verificar que la app funciona"""
-    return {
-        "status": "healthy", 
-        "ia_available": IA_AVAILABLE,
-        "service": "Cibertest Doctor Linux"
-    }
+    with open("index.html", "r", encoding="utf-8") as f:
+        return HTMLResponse(content=f.read())
 
 if __name__ == "__main__":
     import uvicorn
-    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860, access_log=False)
+    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=7860)

requirements.txt

@@ -1,7 +1,2 @@
 fastapi==0.104.1
-uvicorn==0.24.0
-transformers==4.35.2
-torch==2.1.1
-accelerate==0.24.1
-sentencepiece==0.1.99
-protobuf==3.20.3
+uvicorn==0.24.0