Sistema de Inteligencia para la DNCD
Descripción
Desarrollé un sistema integral de inteligencia para el departamento de inteligencia de la Dirección Nacional de Control de Drogas (DNCD), enfocado en la recopilación, almacenamiento y análisis de datos de comunicaciones telefónicas.
El sistema fue diseñado para automatizar procesos críticos de inteligencia, permitiendo el almacenamiento histórico de análisis telefónicos, la interceptación y análisis de llamadas, y la optimización de los flujos de trabajo internos del departamento.
Esta solución de alta seguridad implementa técnicas avanzadas de procesamiento de datos y análisis de redes de comunicación, permitiendo a los analistas de inteligencia identificar patrones, conexiones y anomalías en grandes volúmenes de datos de comunicaciones. El sistema incluye capacidades de visualización de redes de contactos, cronogramas de comunicaciones, y análisis geoespacial para facilitar investigaciones complejas.
Dada la naturaleza sensible de la información manejada, implementé rigurosos protocolos de seguridad, incluyendo cifrado de datos en reposo y en tránsito, autenticación multifactor, y un detallado sistema de registros de auditoría para garantizar la integridad y confidencialidad de la información.
Tecnologías Utilizadas
Python
Lenguaje principal para el desarrollo del backend y algoritmos de análisis
Django
Framework web para el desarrollo de la interfaz de usuario y API
PostgreSQL
Base de datos relacional para almacenamiento seguro de información
NetworkX
Biblioteca para análisis y visualización de redes de comunicación
Pandas
Procesamiento y análisis de datos de comunicaciones
PyJWT
Implementación de autenticación segura basada en tokens
Desafíos
Seguridad de datos sensibles
Garantizar la máxima seguridad para información altamente sensible relacionada con investigaciones de inteligencia, cumpliendo con estrictos protocolos gubernamentales.
Procesamiento de grandes volúmenes
Diseñar un sistema capaz de procesar y analizar eficientemente grandes volúmenes de datos de comunicaciones sin comprometer el rendimiento.
Visualización de redes complejas
Desarrollar interfaces intuitivas para visualizar complejas redes de comunicaciones que faciliten el análisis de patrones y conexiones entre entidades.
Integración con sistemas existentes
Integrar la solución con sistemas gubernamentales existentes y fuentes de datos diversas manteniendo la integridad y seguridad.
Soluciones
Arquitectura de seguridad multicapa
Implementé una arquitectura de seguridad en capas que incluye cifrado de datos, autenticación multifactor, control de acceso basado en roles y registros detallados de auditoría.
Procesamiento distribuido
Desarrollé un sistema de procesamiento distribuido con Celery y Redis que permite analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y escalable.
Algoritmos de análisis de redes
Implementé algoritmos especializados con NetworkX y Python para detectar patrones de comunicación, identificar nodos clave en redes y visualizar relaciones complejas.
API segura para integración
Diseñé una API RESTful segura con Django REST Framework que permite la integración con otros sistemas gubernamentales mediante protocolos cifrados y autenticación robusta.
Galería
Pantalla de inicio de sesión del Sistema de Inteligencia
Dashboard de análisis de redes de comunicación
Módulo de interceptación y análisis de llamadas
Ejemplo de Código
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List, Optional
class DataProcessor:
"""
A class for processing and analyzing data.
"""
def __init__(self, data_path: str):
"""
Initialize the DataProcessor with a data file.
Args:
data_path: Path to the data file
"""
self.data_path = data_path
self.data = self._load_data()
def _load_data(self) -> pd.DataFrame:
"""
Load data from the specified path.
Returns:
DataFrame containing the loaded data
"""
try:
return pd.read_csv(self.data_path)
except Exception as e:
print(f"Error loading data: {e}")
return pd.DataFrame()
def clean_data(self) -> pd.DataFrame:
"""
Clean the data by removing duplicates and handling missing values.
Returns:
Cleaned DataFrame
"""
# Remove duplicates
self.data = self.data.drop_duplicates()
# Handle missing values
for column in self.data.columns:
if self.data[column].dtype == np.number:
self.data[column].fillna(self.data[column].median(), inplace=True)
else:
self.data[column].fillna(self.data[column].mode()[0], inplace=True)
return self.data
def analyze_data(self) -> Dict[str, any]:
"""
Perform basic analysis on the data.
Returns:
Dictionary containing analysis results
"""
results = {
"row_count": len(self.data),
"column_count": len(self.data.columns),
"summary_stats": self.data.describe().to_dict(),
"missing_values": self.data.isnull().sum().to_dict()
}
return results
def filter_data(self, conditions: Dict[str, any]) -> pd.DataFrame:
"""
Filter data based on specified conditions.
Args:
conditions: Dictionary of column-value pairs to filter by
Returns:
Filtered DataFrame
"""
filtered_data = self.data.copy()
for column, value in conditions.items():
if column in filtered_data.columns:
filtered_data = filtered_data[filtered_data[column] == value]
return filtered_data
# Example usage
if __name__ == "__main__":
processor = DataProcessor("data.csv")
cleaned_data = processor.clean_data()
analysis_results = processor.analyze_data()
print(f"Data has {analysis_results['row_count']} rows and {analysis_results['column_count']} columns")
# Filter data example
filtered = processor.filter_data({"category": "A"})
print(f"Filtered data has {len(filtered)} rows")
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