Desafío IA

Crea una herramienta de ciberseguridad con inteligencia artificial que funcione 100% local. Sin chatbots, sin nube, solo una solución real para problemas de seguridad.

Parece complicado, pero podes preguntarle a cualquier IA para inspirarte! Hasta la herramienta mas simple puede ser buena si soluciona un problema: Esta web fue creada 100% con IA, esperamos la tuya! Exitos!

100% Local

Sin llamadas a servicios en la nube. Todo debe ejecutarse offline en el entorno local.

Software Libre

Código abierto con licencias OSI aprobadas. AGPL-3.0, GPL-3.0, Apache-2.0 o MIT.

IA Real

Técnicas de ML/IA no conversacionales. Clasificación, detección de anomalías, heurísticas.

Descripción General

Objetivo

Crear una herramienta de ciberseguridad realizada con inteligencia artificial (clasificación, detección de anomalías, aprendizaje clásico, heurísticas aprendidas, embeddings locales, ONNX, etc.) sin ser un chatbot ni un LLM conversacional. **No necesariamente tiene que usar inteligencia artifical**

Algunos ejemplos: Debe resolver una funcionalidad real como priorización de CVEs, detección de phishing local, análisis estático, ranking de findings, correlación de logs, etc.

Modalidad

Individual o por equipos (hasta 4 personas)

Repositorio

Debe publicarse en GitHub (público) con estructura y documentación completa

Algunos ejemplos para inspirarte!

Detector de Phishing

Clasifica eml/msg/pdf offline, produce score y razones (headers, URL entropy, SPF/DKIM)

Prioridad de Parchado

Ingiere inventario + CVEs históricos y rankea qué parchear primero por riesgo contextual

Anomalías en Logs

Modela baseline y marca desvíos (auth logs, DNS, NetFlow)

Generación de YARA

A partir de muestras etiquetadas, con evaluación cruzada local

Fuzzing Asistido por IA

Prioriza mutaciones que maximizan coverage/crashes en binarios de prueba

SAST/Secrets

Detección de secretos y patrones inseguros con reducción de falsos positivos

Requisitos Técnicos

1. La app tiene que generarse con IA, pero no necesariamente debe usar IA

Usar técnicas de ML/IA no conversacionales:

Modelos clásicos (RandomForest, XGBoost), SVM, Isolation Forest
Redes pequeñas en ONNX o frameworks locales
Análisis estático/semántico con features aprendidas
Auto-tuning y explicabilidad básica (feature importances, SHAP local opcional)

2. Local/offline

No se permiten APIs externas ni telemetría saliente
Si el modelo requiere pesos, deben incluirse en el repo o script reproducible para generarlos offline

3. Empaquetado

Dockerfile + docker-compose.yml para ejecución local, o instalador make setup/scripts/setup.sh
Entradas/salidas estandarizadas

Criterios de Evaluación

1. Funcionalidad

La herramienta debe cumplir con los requisitos técnicos establecidos.

2. Originalidad

La solución debe ser original y no copiar código existente.

3. Explicabilidad

La solución debe ser fácil de entender y documentada.

Inscripción

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