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markosbenitez
4be7bf13c3 fix: UV_NO_CACHE=1 para evitar error de permisos al arrancar como UID 1000 2026-05-28 22:52:17 -03:00
markosbenitez
ec751e5414 docs: DEPLOY.md adaptado al estado real del servidor
Versión para VPS donde Docker, Nginx y usuario pedrito ya existen.
Elimina: instalación de Docker, Nginx, creación de usuario, configuración DNS.
Agrega: tabla de estado inicial, nota sobre docker-compose v1 vs v2.
De 20 secciones (60-90 min) a 17 secciones (30-45 min).

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 19:48:29 -03:00
markosbenitez
9c60972bcd prompt sprint 4 2026-05-28 01:12:25 -03:00
markosbenitez
f3fd871874 feat: F5 — frases libres mapeadas a comandos sin LLM
Antes: texto libre de tenants activos → siempre "no entendí eso".
Ahora: normalización (lowercase, sin acentos, sin puntuación) + lookup
en diccionario de frases y regex para exp/pdf con número.

"novedades", "hay algo nuevo?" → /notif
"dame el estado" → /estado
"necesito ayuda" → /ayuda
"expediente 198/2026", "exp 198" → /exp <arg>
"pdf 198/2026" → /pdf <arg>
Texto irrelevante → respuesta "no entendí" sin cambios.
Onboarding en curso: sin interferencia.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-28 00:27:15 -03:00
markosbenitez
f5f7fdc179 docs: arquitectura con seguridad en CLAUDE.md + SECURITY.md dedicado
CLAUDE.md: diagrama Mermaid reemplaza file-tree desactualizado; incluye
todos los componentes actuales con controles de seguridad anotados.
Stack actualizado con aiohttp y Docker. Referencia a SECURITY.md.

SECURITY.md (nuevo): diagrama defensa en profundidad (7 vectores → controles),
diagrama vault.py v3 con capas KEK+DEK, diagrama de ciclo de vida de
credenciales (secuencia), tabla de controles transversales y limitaciones.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-26 11:14:33 -03:00
markosbenitez
0aa1365659 docs: guía de migración vault v3 en sección de actualización del bot
Agrega nota en sección 18 de DEPLOY.md sobre correr migrar_vault_v3.py
al actualizar desde versiones anteriores a v0.4.0 con tenants existentes.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-05-26 11:07:06 -03:00
7 changed files with 882 additions and 750 deletions

8
.claude/settings.json Normal file
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@@ -0,0 +1,8 @@
{
"permissions": {
"allow": [
"Bash(git add *)",
"Bash(git commit -m ' *)"
]
}
}

View File

@@ -47,16 +47,55 @@ Toda llamada a `logger.*()` con datos externos pasa por acá.
## Arquitectura ## Arquitectura
```mermaid
graph TD
ABOGADO["👤 Abogado"]
TG(["Telegram API"])
CSJ(["apps.csj.gov.py · PJ"])
subgraph VPS ["VPS — Ubuntu 22.04"]
NGX["🔐 Nginx\nSSL · 30 r/s webhook · 10 r/min health\nX-Content-Type-Options · X-Frame-Options"]
subgraph DOCKER ["🐳 Docker container"]
WH["POST /webhook\n→ 404 si token inválido\nsecrets.compare_digest"]
HL["GET /health\npúblico: status + timestamp"]
HH["GET /health/history\nBearer auth · chat_id enmascarado SHA256"]
ONB["Onboarding FSM · 8 pasos\ninvite atómico UPDATE WHERE usado=0\ntiming ≥800ms · compare_digest"]
CMD["Comandos\n/notif · /exp · /pdf · /estado · /ayuda"]
POLLER["Poller · APScheduler\nmulti-tenant · lun-vie 7-18h"]
VAULT["🔐 vault.py\nPBKDF2-SHA256 600k iter\nDEK 32B por cifrado · envelope v3"]
CFG["🔐 config.py · Settings\nenv vars borradas post-init"]
SCRUB["scrub()\ntodo dato externo a logs\npasa por acá antes de escribir"]
end
DB[("pasante.db\ntenants · audit_log\ninvite_codes · migrations")]
SNAP["snapshot_{chat_id}.json\ndiff notificaciones por tenant"]
end
ABOGADO <-->|"HTTPS"| TG
TG -->|"HTTPS + X-Secret-Token"| NGX
NGX --> WH
NGX --> HL
NGX --> HH
WH --> ONB
WH --> CMD
ONB -->|"cifra credenciales"| VAULT
VAULT <-->|"credentials_enc"| DB
CMD --> DB
HH -->|"audit_log — chat_id enmascarado"| DB
POLLER -->|"HTTPS + Bearer + usuario-rol:16"| CSJ
CSJ -->|"notificaciones JSON"| POLLER
POLLER --> SNAP
POLLER -->|"alertas"| TG
POLLER -->|"descifra por tenant"| VAULT
CFG -.->|"configura"| VAULT
CFG -.->|"configura"| POLLER
classDef secure fill:#fef2f2,stroke:#991b1b,color:#450a0a
class NGX,VAULT,CFG,SCRUB secure
``` ```
main.py ← entrypoint, arranca bot + poller en paralelo
config.py ← Settings via pydantic-settings (ÚNICA fuente de config) Ver [SECURITY.md](SECURITY.md) para el diagrama de arquitectura de seguridad detallado.
csj_client.py ← HTTP client del PJ (login + notificaciones, read-only)
poller.py ← loop de polling + diff + dispara alertas
telegram_bot.py ← envía mensajes y maneja /comandos básicos
storage.py ← snapshot en JSON local (sin DB por ahora)
utils/
sanitize.py ← credential_scrubber() — NUNCA loggear sin pasar por acá
```
--- ---
@@ -68,11 +107,13 @@ utils/
| HTTP client | `httpx` async | | HTTP client | `httpx` async |
| Bot | `python-telegram-bot v21` async | | Bot | `python-telegram-bot v21` async |
| Scheduler | `APScheduler 3` | | Scheduler | `APScheduler 3` |
| Cifrado | `cryptography` (Fernet) | | Cifrado | `cryptography` (Fernet + PBKDF2) |
| HTTP server | `aiohttp>=3.9` (health check + webhook) |
| Config | `pydantic-settings` | | Config | `pydantic-settings` |
| Logging | `structlog` (JSON en prod, ConsoleRenderer en dev) | | Logging | `structlog` (JSON en prod, ConsoleRenderer en dev) |
| Infraestructura | Docker + docker-compose |
Sin Playwright. Sin Postgres. Sin Redis. Sin LLM. Sin Docker por ahora (opcional). Sin Playwright. Sin Postgres. Sin Redis. Sin LLM.
**No introducir librerías fuera de esta lista sin justificación explícita.** **No introducir librerías fuera de esta lista sin justificación explícita.**

971
DEPLOY.md

File diff suppressed because it is too large Load Diff

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@@ -21,4 +21,6 @@ USER 1000
EXPOSE 8080 EXPOSE 8080
ENV UV_NO_CACHE=1
ENTRYPOINT ["uv", "run", "python", "main.py"] ENTRYPOINT ["uv", "run", "python", "main.py"]

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@@ -0,0 +1,319 @@
# Prompt para Claude Code — Sprint 4: Features 3, 5 y 1
Lee `CLAUDE.md` antes de empezar. Las invariantes de seguridad aplican.
Implementar las tres features en orden: primero F5 (más simple), luego F3, luego F1.
---
## Feature 5 — Frases libres → comandos (sin LLM)
### Contexto
El bot hoy responde a texto libre con "no entendí eso, mirá /ayuda".
Hay frases obvias que debería mapear a comandos existentes sin necesidad de LLM.
### Implementación
En `telegram_bot.py`, modificar `handle_texto_libre()` para que antes de
responder "no entendí", intente mapear el texto a un comando conocido.
```python
FRASES_COMANDOS = {
# Notificaciones
"novedades": "notif",
"actualizaciones": "notif",
"que hay nuevo": "notif",
"qué hay nuevo": "notif",
"hay algo nuevo": "notif",
"alguna novedad": "notif",
"notificaciones": "notif",
"notificacion": "notif",
"notificación": "notif",
"revisar": "notif",
"actualizar": "notif",
# Estado
"estado": "estado",
"como estas": "estado",
"cómo estás": "estado",
# Ayuda
"ayuda": "ayuda",
"help": "ayuda",
"que podes hacer": "ayuda",
"qué podés hacer": "ayuda",
"comandos": "ayuda",
}
```
Lógica de matching: normalizar el texto del usuario (lowercase, sin acentos,
sin signos de puntuación) y buscar si alguna frase del diccionario está
contenida en el texto normalizado.
Si hay match → ejecutar el handler correspondiente directamente.
Si no hay match → respuesta actual ("no entendí eso...").
Casos especiales a detectar por regex:
- "expediente 198/2026" o "exp 198" → ejecutar cmd_exp con ese argumento
- "pdf 198/2026" → ejecutar cmd_pdf con ese argumento
### Verificación
- [ ] "novedades" ejecuta lo mismo que /notif
- [ ] "qué hay nuevo?" ejecuta lo mismo que /notif
- [ ] "expediente 198/2026" ejecuta lo mismo que /exp 198/2026
- [ ] Texto completamente irrelevante ("hola qué tal") sigue respondiendo con el mensaje de ayuda
- [ ] No interfiere con el flujo de onboarding
---
## Feature 3 — Extracto de PDF sin LLM
### Contexto
Cuando llega una notificación con documento adjunto, el abogado quiere saber
qué dice sin tener que descargar y abrir el PDF. La solución es extraer el
texto del PDF con `pypdf` y mostrar las primeras líneas como extracto.
Sin LLM. Sin interpretación. Texto crudo del documento con disclaimer.
### Nueva dependencia
Agregar a `pyproject.toml`:
```
"pypdf>=4.0",
```
### Nuevo módulo `pdf_extractor.py`
```python
"""
pdf_extractor.py — Extracción de texto de PDFs judiciales.
Sin LLM. Sin interpretación. Solo extracción de texto crudo.
El abogado lee el extracto y decide. Pedrito no interpreta.
Los PDFs nunca se guardan en disco — se procesan en memoria.
"""
from pypdf import PdfReader
import io
MAX_CHARS = 600 # máximo de caracteres a mostrar
def extraer_extracto(pdf_bytes: bytes) -> str | None:
"""
Extrae las primeras líneas de texto de un PDF judicial.
Retorna el extracto como string, o None si el PDF no tiene texto
extraíble (PDF escaneado, imagen, etc.)
Los PDFs del PJ son nativos (no escaneados), así que pypdf funciona.
"""
try:
reader = PdfReader(io.BytesIO(pdf_bytes))
texto = ""
for page in reader.pages:
texto += page.extract_text() or ""
if len(texto) >= MAX_CHARS:
break
texto = texto.strip()
if not texto:
return None
# Limpiar saltos de línea múltiples
import re
texto = re.sub(r'\n{3,}', '\n\n', texto)
if len(texto) > MAX_CHARS:
texto = texto[:MAX_CHARS] + "..."
return texto
except Exception:
return None
```
### Integración en el flujo de notificaciones
En `poller.py`, método `revisar_ahora()`, cuando se detecta una notificación
nueva y se va a enviar al abogado:
1. Intentar descargar el PDF (ya existe `descargar_documento_principal()`)
2. Si descarga OK → extraer extracto con `extraer_extracto()`
3. Enviar notificación con extracto incluido
4. Si descarga falla o PDF sin texto → enviar notificación sin extracto (degradación elegante)
### Formato del mensaje con extracto
```
📋 Nueva notificación judicial
{caratula}
Exp. {numero}/{anio} — {juzgado}
Tipo: {tipo}
Fecha: {fecha}
📄 Extracto del documento:
{extracto}
⚠️ Este es el texto crudo del documento. Verificá
el original antes de actuar.
[Ver PDF] [Ir al sistema del PJ]
```
Si no hay extracto disponible, el mensaje es igual pero sin la sección
"📄 Extracto del documento".
### En `cmd_pdf()` de `telegram_bot.py`
Cuando el abogado pide `/pdf 198/2026`, después de enviar el archivo también
enviar el extracto como mensaje de texto separado:
```
📄 Contenido del documento:
{extracto}
⚠️ Verificá el original antes de actuar.
```
### Verificación
- [ ] Una notificación nueva llega con el extracto incluido
- [ ] Si el PDF no tiene texto extraíble, la notificación llega igual sin extracto
- [ ] El extracto no supera 600 caracteres
- [ ] El disclaimer siempre aparece cuando hay extracto
- [ ] Los bytes del PDF nunca se escriben a disco
- [ ] `scrub()` en cualquier log que mencione el contenido del extracto
- [ ] Agregar `pypdf` a `pyproject.toml`
---
## Feature 1 — Backend de administración web (FastAPI + HTML puro)
### Contexto
Panel de administración interno para gestionar tenants y ver actividad.
Solo para el admin (Marcos). No es un producto — es una herramienta operativa.
HTML puro servido por FastAPI. Sin framework frontend. Funcional sobre bonito.
### Nueva dependencia
Agregar a `pyproject.toml`:
```
"fastapi>=0.115",
"uvicorn>=0.32",
"jinja2>=3.1",
```
### Estructura de archivos nuevos
```
admin/
__init__.py
app.py ← FastAPI app del panel
auth.py ← autenticación básica (token en .env)
templates/
base.html ← layout común
tenants.html ← listado de tenants
tenant.html ← detalle de un tenant
audit.html ← audit log
```
### Autenticación del panel
Token estático en `.env`:
```
ADMIN_TOKEN=genera-uno-con-secrets.token_hex(32)
```
Middleware simple: si el request no tiene el header `X-Admin-Token` con el
valor correcto → 403. No hace falta sesiones ni cookies para este sprint.
Agregar a `Settings` en `config.py`:
```python
admin_token: str = ""
admin_port: int = 8080
```
### Rutas del panel
```
GET / → redirect a /tenants
GET /tenants → listado de todos los tenants
GET /tenants/{id} → detalle de un tenant
POST /tenants/{id}/resetear → resetea el tenant (borra DB + snapshot)
GET /audit → audit log, últimas 200 entradas, filtrable por chat_id
GET /audit?chat_id=X → audit log filtrado por tenant
```
### Página /tenants — tabla con columnas
| chat_id | nombre | estado | tono | timezone | cédula (primeros 3 dígitos + ***) | último chequeo | acciones |
|---------|--------|--------|------|----------|-----------------------------------|----------------|---------|
La cédula se muestra parcialmente — nunca en texto plano.
"Acciones" tiene un botón "Resetear" que hace POST a `/tenants/{id}/resetear`.
### Página /tenants/{id} — detalle
- Todos los campos del tenant
- Últimas 20 entradas del audit_log para ese chat_id
- Botón resetear
### Página /audit — tabla con columnas
| timestamp (hora local) | chat_id | nombre tenant | evento | resultado | detalle (JSON colapsado) |
Filtro por chat_id con un input de texto simple.
Paginación básica: 200 registros por página, botón "más antiguos".
### Arrancar el panel junto con el bot
En `main.py`, arrancar el servidor de administración en un thread separado:
```python
import uvicorn
import threading
def run_admin():
uvicorn.run("admin.app:app", host="127.0.0.1", port=settings.admin_port, log_level="warning")
admin_thread = threading.Thread(target=run_admin, daemon=True)
admin_thread.start()
```
El panel corre en `127.0.0.1:8080` — solo accesible via SSH tunnel, no expuesto públicamente.
Para acceder desde tu Mac:
```bash
ssh -L 8080:127.0.0.1:8080 pedrito@<IP_VPS>
# Luego abrir http://localhost:8080 en el browser
```
### Seguridad del panel
- Solo escucha en 127.0.0.1 (no en 0.0.0.0) — inaccesible desde internet
- Requiere el token en cada request
- Las cédulas nunca se muestran completas
- Los bearer tokens del PJ nunca aparecen en el panel
- El panel es de solo lectura excepto la acción "resetear"
### Verificación
- [ ] `GET /tenants` muestra los tenants registrados con cédula parcial
- [ ] `POST /tenants/{id}/resetear` borra el tenant y su snapshot
- [ ] `GET /audit` muestra las últimas 200 entradas
- [ ] `GET /audit?chat_id=X` filtra correctamente
- [ ] Sin `ADMIN_TOKEN` en el request → 403
- [ ] El panel NO es accesible desde internet (solo 127.0.0.1)
- [ ] El panel arranca junto con el bot sin errores
- [ ] Agregar `fastapi`, `uvicorn`, `jinja2` a `pyproject.toml`
---
## Orden de implementación sugerido
1. Feature 5 (frases libres) — 2-3 horas, sin dependencias nuevas
2. Feature 3 (extracto PDF) — 3-4 horas, una dependencia nueva
3. Feature 1 (panel admin) — 4-6 horas, más compleja
## Lo que NO hacer en este sprint
- No usar LLM para nada — ni resumen, ni clasificación, ni mapeo de intenciones
- No exponer el panel en un puerto público
- No guardar PDFs en disco
- No mostrar cédulas completas en el panel
- No cambiar el onboarding
- No cambiar el flujo de notificaciones existente más allá de agregar el extracto

179
SECURITY.md Normal file
View File

@@ -0,0 +1,179 @@
# Arquitectura de seguridad — Pedrito Hechakuaa
Versión actual: **v0.4.1**. Ver [CHANGELOG.md](CHANGELOG.md) para historial.
---
## 1. Defensa en profundidad
Cada vector de ataque identificado tiene al menos un control en la capa de red,
uno en la aplicación, y uno en los datos.
```mermaid
graph LR
subgraph THREATS ["Vectores de ataque"]
T1["🌐 Red pública\nport scan · DDoS · flood"]
T2["📨 Webhook spoofing\nfake Telegram updates"]
T3["🔍 Health endpoint\nexfiltración de datos internos"]
T4["🔑 Onboarding\nbrute-force de códigos de invitación"]
T5["💾 Robo de DB\ncredenciales en texto plano"]
T6["🧠 Acceso a proceso\n/proc/pid/environ · docker inspect"]
T7["👤 Usuario no registrado\nreconocimiento de comandos"]
end
subgraph DEFENSES ["Controles implementados"]
D1["UFW: solo 22/80/443\nNginx rate-limit 30r/s webhook\n10r/min health · security headers"]
D2["X-Secret-Token\nsecrets.compare_digest\n→ 404 si falla (no confirma endpoint)"]
D3["Bearer auth en /history\nchat_id enmascarado SHA256[:8]\n/health público devuelve mínimo"]
D4["UPDATE atómico WHERE usado=0\ntiming mínimo ≥800ms\nsecrets.compare_digest vs master code"]
D5["vault.py v3: PBKDF2 + DEK/KEK\nrobar DB sin FERNET_KEY = inútil\nrobar FERNET_KEY sin DB = inútil"]
D6["os.environ.pop() post-init\nFERNET_KEY · tokens · secrets borrados\n(protege /proc · no docker inspect)"]
D7["Silencio total a desconocidos\nallowlist por chat_id\nrespuestas mínimas no revelan arquitectura"]
end
T1 --> D1
T2 --> D2
T3 --> D3
T4 --> D4
T5 --> D5
T6 --> D6
T7 --> D7
classDef threat fill:#fef2f2,stroke:#991b1b,color:#450a0a
classDef defense fill:#f0fdf4,stroke:#166534,color:#052e16
class T1,T2,T3,T4,T5,T6,T7 threat
class D1,D2,D3,D4,D5,D6,D7 defense
```
---
## 2. Cifrado de credenciales — vault.py v3
El sistema usa **envelope encryption** en dos capas. Comprometer una capa sola
no es suficiente para obtener credenciales en texto plano.
```mermaid
graph TD
subgraph INPUT ["Entrada"]
FKEY["FERNET_KEY\n(del .env — jamás toca disco como texto)"]
CREDS["usuario + password\n(del abogado en Telegram)"]
end
subgraph GEN ["Generación de material criptográfico"]
SALT["salt = os.urandom(16)\n16 bytes aleatorios\núnico por cada operación de cifrado"]
DEK["dek = os.urandom(32)\n32 bytes aleatorios\núnico por cada operación de cifrado"]
end
subgraph KEK_LAYER ["Capa KEK — derivación de clave wrapping"]
PBKDF2["PBKDF2-HMAC-SHA256\n600.000 iteraciones · ~200ms\nwrapping_key = PBKDF2(FERNET_KEY, salt)\nfuerza bruta inviable incluso con GPU"]
WRAP["dek_enc = Fernet(wrapping_key).encrypt(dek)\nla DEK queda protegida por la clave derivada"]
end
subgraph DEK_LAYER ["Capa DEK — cifrado de datos"]
PAYLOAD["payload = JSON con usuario + password"]
PENC["payload_enc = Fernet(dek).encrypt(payload)\nlos datos quedan protegidos por clave efímera"]
end
subgraph STORED ["Guardado en DB — credentials_enc"]
JSON_OUT["{v:3, s:salt_b64, k:dek_enc_b64, p:payload_enc_b64}"]
end
FKEY --> PBKDF2
SALT --> PBKDF2
PBKDF2 --> WRAP
DEK --> WRAP
DEK --> PENC
CREDS --> PAYLOAD --> PENC
WRAP --> JSON_OUT
PENC --> JSON_OUT
SALT --> JSON_OUT
classDef input fill:#eff6ff,stroke:#1d4ed8,color:#1e3a8a
classDef crypto fill:#f0fdf4,stroke:#166534,color:#052e16
classDef stored fill:#fefce8,stroke:#854d0e,color:#451a03
class FKEY,CREDS input
class SALT,DEK,PBKDF2,WRAP,PAYLOAD,PENC crypto
class JSON_OUT stored
```
### Por qué dos capas
| Atacante tiene acceso a... | Puede obtener credenciales? |
|----------------------------|-----------------------------|
| Solo la DB (`pasante.db`) | No — DEK y payload cifrados con clave derivada de FERNET_KEY |
| Solo `FERNET_KEY` | No — el salt está en la DB; sin él no se puede derivar la wrapping key |
| DB + `FERNET_KEY` | Sí — pero requiere acceso completo al servidor |
| Una credencial descifrada | No afecta las demás — cada tenant tiene salt y DEK únicos |
---
## 3. Ciclo de vida de credenciales
```mermaid
sequenceDiagram
actor Abogado
participant ONB as Onboarding FSM
participant BOT as telegram_bot
participant VAULT as vault.py
participant DB as pasante.db
participant POLL as Poller
participant CSJ as apps.csj.gov.py
Note over Abogado,DB: — Alta de abogado —
Abogado->>BOT: envía contraseña por Telegram
BOT->>BOT: delete_message() — borra el mensaje del chat
BOT->>ONB: procesa credencial
ONB->>VAULT: cifrar_credenciales(chat_id, usuario, password, fernet_key)
Note over VAULT: genera salt (16B) + DEK (32B) aleatorios
Note over VAULT: PBKDF2(FERNET_KEY, salt, 600k iter) → wrapping_key
Note over VAULT: Fernet(wrapping_key).encrypt(DEK) → dek_enc
Note over VAULT: Fernet(DEK).encrypt(payload) → payload_enc
VAULT-->>ONB: JSON envelope v3
ONB->>DB: UPDATE tenants SET credentials_enc = ?
Note over ONB: del password — limpieza de memoria inmediata
Note over Abogado,CSJ: — Ciclo de polling (cada hora) —
POLL->>DB: SELECT credentials_enc FROM tenants WHERE estado='activo'
POLL->>VAULT: descifrar_credenciales(chat_id, credentials_enc, fernet_key)
Note over VAULT: lru_cache(wrapping_key) si mismo (salt, fernet_key) ya derivado
Note over VAULT: Fernet(wrapping_key).decrypt(dek_enc) → DEK
Note over VAULT: Fernet(DEK).decrypt(payload_enc) → usuario, password
VAULT-->>POLL: (usuario, password) — solo en memoria
POLL->>CSJ: POST /autenticador/login {usuario, clave}
CSJ-->>POLL: bearerToken (TTL 1h)
Note over POLL: del usuario, password — limpieza de memoria
POLL->>CSJ: GET /Notificaciones/PorRecibir (Bearer)
CSJ-->>POLL: lista de notificaciones
POLL->>Abogado: alerta Telegram si hay novedades
```
---
## 4. Controles transversales
| Control | Implementación | Archivo |
|---------|---------------|---------|
| Log sanitization | `scrub()` — todo dato externo pasa por acá antes de `logger.*()` | `utils/sanitize.py` |
| Audit trail | `audit.log()` — quién, qué, cuándo, resultado — sin payload sensible | `audit.py` |
| Rate limiting (HTTP) | `limit_req_zone` en Nginx — 30r/s webhook, 10r/min health | `DEPLOY.md § 11` |
| Rate limiting (bot) | Ventana deslizante 20 req/60s por chat_id | `utils/rate_limiter.py` |
| Comparación de secrets | `secrets.compare_digest()` — evita timing oracle en todas las validaciones | `health.py`, `onboarding.py` |
| Env vars post-init | `os.environ.pop()` para FERNET_KEY, tokens y secrets tras cargar Settings | `main.py` |
| Invite codes | `UPDATE WHERE usado=0` atómico — elimina TOCTOU race condition | `database.py` |
| chat_id en logs | Enmascarado como `usr_` + SHA256[:8] — no reversible, sí correlacionable | `health.py` |
| Respuestas a desconocidos | Silencio total; `/health` público devuelve solo `{status, timestamp}` | `telegram_bot.py`, `health.py` |
| Acuse de notificaciones | `PUT /Notificaciones/{id}/recibir` **NUNCA se llama** — efecto procesal irreversible | invariante global |
---
## 5. Limitaciones conocidas
| Limitación | Motivo | Mitigación |
|------------|--------|------------|
| `docker inspect` expone env vars | Docker no puede evitarlo por diseño | Usar Docker secrets en v1; FERNET_KEY en vault externo (HashiCorp Vault) |
| Credenciales en memoria no se pueden zerear | Python `str` es inmutable; GC no garantizado | `del` inmediato post-uso; sin referencias persistentes |
| lru_cache mantiene wrapping keys en RAM | Tradeoff performance vs isolation | Cache key incluye fingerprint del KEK; se invalida si cambia FERNET_KEY |
| `.env` en disco del servidor | Necesario para arrancar | Permisos `600`, usuario dedicado `pedrito`, fuera del directorio web |
| Backup de DB sin cifrar | `data/pasante.db.bak` queda en disco | Incluir en política de backup cifrado; mismos permisos que la DB |

View File

@@ -10,6 +10,7 @@ Responsabilidades:
from __future__ import annotations from __future__ import annotations
import re import re
import unicodedata
from datetime import datetime, timezone from datetime import datetime, timezone
from typing import TYPE_CHECKING from typing import TYPE_CHECKING
from zoneinfo import ZoneInfo from zoneinfo import ZoneInfo
@@ -47,6 +48,41 @@ logger = structlog.get_logger(__name__)
PJ_URL = "https://apps.csj.gov.py/gestion-partes/notificaciones-electronicas" PJ_URL = "https://apps.csj.gov.py/gestion-partes/notificaciones-electronicas"
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Mapeo de frases libres a comandos (sin LLM)
# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
_FRASES_COMANDOS: dict[str, str] = {
"novedades": "notif",
"actualizaciones": "notif",
"que hay nuevo": "notif",
"qué hay nuevo": "notif",
"hay algo nuevo": "notif",
"alguna novedad": "notif",
"notificaciones": "notif",
"notificacion": "notif",
"notificación": "notif",
"revisar": "notif",
"actualizar": "notif",
"estado": "estado",
"como estas": "estado",
"cómo estás": "estado",
"ayuda": "ayuda",
"help": "ayuda",
"que podes hacer": "ayuda",
"qué podés hacer": "ayuda",
"comandos": "ayuda",
}
def _normalizar(texto: str) -> str:
"""Lowercase, sin acentos, sin puntuación — para comparación de frases."""
texto = texto.lower().strip()
texto = unicodedata.normalize("NFD", texto)
texto = "".join(c for c in texto if unicodedata.category(c) != "Mn")
texto = re.sub(r"[^\w\s]", " ", texto)
return re.sub(r"\s+", " ", texto).strip()
# ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Helpers de formato # Helpers de formato
# ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
@@ -626,6 +662,45 @@ class PedritoBot:
if self._onboarding.is_in_onboarding(chat_id): if self._onboarding.is_in_onboarding(chat_id):
await self._onboarding.handle_mensaje(update, context) await self._onboarding.handle_mensaje(update, context)
async def _intentar_mapear_comando(
self,
update: Update,
context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE,
texto: str,
) -> bool:
"""
Intenta mapear texto libre a un comando conocido sin LLM.
Retorna True si encontró match y ejecutó el handler correspondiente.
"""
texto_norm = _normalizar(texto)
texto_lower = texto.lower()
# Regex especiales sobre texto original (preserva la "/")
m_exp = re.search(r"\bexp(?:ediente)?\b\s+(\d+(?:/\d+)?)", texto_lower)
if m_exp:
context.args = [m_exp.group(1)] # type: ignore[assignment]
await self.cmd_exp(update, context)
return True
m_pdf = re.search(r"\bpdf\b\s+(\d+/\d+)", texto_lower)
if m_pdf:
context.args = [m_pdf.group(1)] # type: ignore[assignment]
await self.cmd_pdf(update, context)
return True
# Matching por frases del diccionario
for frase, comando in _FRASES_COMANDOS.items():
if _normalizar(frase) in texto_norm:
if comando == "notif":
await self.cmd_notif(update, context)
elif comando == "estado":
await self.cmd_estado(update, context)
elif comando == "ayuda":
await self.cmd_ayuda(update, context)
return True
return False
async def handle_texto_libre(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None: async def handle_texto_libre(self, update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE) -> None:
"""Responde a texto que no es comando ni está en un flujo de onboarding.""" """Responde a texto que no es comando ni está en un flujo de onboarding."""
chat_id = update.effective_chat.id # type: ignore[union-attr] chat_id = update.effective_chat.id # type: ignore[union-attr]
@@ -635,11 +710,16 @@ class PedritoBot:
return # el onboarding lo maneja en handle_mensaje, no responder acá return # el onboarding lo maneja en handle_mensaje, no responder acá
tenant = await get_tenant(chat_id) tenant = await get_tenant(chat_id)
if tenant and tenant.get("estado") == "activo": if not (tenant and tenant.get("estado") == "activo"):
# Usuarios sin registro: silencio total.
return
texto_original = (update.effective_message.text or "") # type: ignore[union-attr]
if await self._intentar_mapear_comando(update, context, texto_original):
return
texto = _escape_md(_texto_tono("texto_no_reconocido", tenant)) texto = _escape_md(_texto_tono("texto_no_reconocido", tenant))
await update.effective_message.reply_text(texto, parse_mode=ParseMode.MARKDOWN_V2) # type: ignore[union-attr] await update.effective_message.reply_text(texto, parse_mode=ParseMode.MARKDOWN_V2) # type: ignore[union-attr]
# Usuarios sin registro: silencio total.
# No confirmar que el bot existe ni qué hace — quien lo debe usar ya sabe cómo.
# ────────────────────────────────────────────────────────────────────────── # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────
# Handlers de callbacks # Handlers de callbacks