Domiguard: página web real

Vigilante de marca para bancos y fintechs: encuentra solo los sitios que los suplantan y les entrega las alertas con evidencia para que los den de baja.

web/         el sitio: index.html (qué hacemos y planes) y panel.html (panel del cliente)
supabase/    schema.sql: tablas de sitios, clientes, alertas y estado
scripts/     actualizar.py (corrida diaria), detector.py (motor de detección),
             entrenar.py (reentrenar el modelo) y generar_demo.py (datos de demostración)
data/        phishing_dataset.csv (las 88,647 URLs de tu Excel) y clientes_demo.json
.github/     los dos flujos automáticos: corrida diaria y publicación de la página

Cómo funciona

Domiguard busca solo los sitios que suplantan a cada cliente y se los entrega con evidencia. El cliente decide si los da de baja. Domiguard no contacta ni tumba ningún sitio.

GitHub Actions corre scripts/actualizar.py cada hora, al minuto 15 (incluye las 5:15 am de Mérida), y además cada 5 minutos en modo rápido (--rapida: solo el camino B, variantes por DNS). Nunca corren dos a la vez. El panel vuelve a leer la base cada 5 minutos. La corrida completa hace:

1. Camino A, reportes. Baja la lista pública de PhishHunt (dominio público, CC0) y revisa cuáles sitios nombran o imitan a un cliente.
2. Camino B, búsqueda activa. Para cada dominio oficial de un cliente genera variantes (letra omitida, repetida o cambiada, 1 por l, 0 por o, guiones, "seguro", "login", otras terminaciones) y pregunta por DNS cuáles ya existen. Esto encuentra sitios que ninguna lista ha reportado todavía.
3. Evidencia. Para cada hallazgo nuevo consulta el registro público del dominio (RDAP: fecha de registro, registrador y correo de abuso), calcula el puntaje del modelo y la prioridad (alta, media o baja).
4. Aviso. Manda a cada cliente un correo con sus alertas nuevas y un CSV adjunto con las direcciones completas.
5. Seguimiento. Revisa por DNS si los sitios de alertas abiertas siguen existiendo. No abre ningún sitio.

La página pública lee la base y muestra el panel de cada cliente. No explica de dónde salen los datos.

Cada alerta dice si la señala un reporte externo (camino A) o está por revisar (camino B: el dominio existe y se parece, pero nadie lo ha reportado). Es la diferencia entre "confirmado" y "sospechoso", y conviene mantenerla así de clara con los clientes.

Publicarlo, paso a paso (una tarde)

1. Ver la página en tu computadora (2 minutos)

Abre una terminal en la carpeta web y ejecuta python3 -m http.server 8000. Entra a http://localhost:8000. Sin configurar nada, panel.html muestra datos de demostración: 6 bancos y fintechs (BBVA México primero) con 12 alertas reales, todas encontradas en la fuente pública entre el 19 y el 26 de octubre de 2026.

2. Crear la base de datos en Supabase

1. Crea una cuenta en supabase.com y un proyecto nuevo. Guarda la contraseña que te pida.
2. Entra a SQL Editor, crea una consulta nueva, pega todo el contenido de supabase/schema.sql y pulsa Run.
3. Entra a Project Settings > API y copia tres datos: la Project URL, la llave anon public y la llave service_role.

La llave service_role puede escribir en tu base: nunca la pongas en la página ni en el repositorio.

3. Subir el proyecto a GitHub

1. Crea una cuenta en github.com y un repositorio nuevo llamado domiguard. Puede ser público.
2. Sube todo el contenido de esta carpeta (botón Add file > Upload files, o con git).
3. En el repositorio entra a Settings > Secrets and variables > Actions > New repository secret y crea dos secretos:
   • SUPABASE_URL: la Project URL.
   • SUPABASE_SERVICE_KEY: la llave service_role.

3b. Dar de alta a tu primer cliente

En Supabase, SQL Editor, ejecuta (cambia los datos; el último comando registra a quién se le manda el correo):

insert into clientes (id, nombre, marca, palabras, dominios)
  values ('bbva', 'BBVA México', 'bbva', '{bbva}', '{bbva.mx,bbva.com}');
insert into clientes_contacto (cliente_id, correo) values ('bbva', 'CORREO-DE-SEGURIDAD-DEL-CLIENTE');

• marca: cómo escribe la fuente de reportes el nombre de la marca (en minúsculas, como santander).
• palabras: nombres que no deberían aparecer en dominios ajenos.
• dominios: los dominios oficiales. De aquí salen las variantes que se vigilan.

3c. Correo de alertas (opcional)

Con una cuenta SMTP (Gmail con contraseña de aplicación, Brevo, Resend o la del hosting) agrega estos secretos en GitHub: SMTP_HOST, SMTP_PORT (587), SMTP_USER, SMTP_PASS y SMTP_FROM. Sin ellos las alertas se guardan y aparecen en el panel, pero no se envía correo.

4. Conectar la página con la base

Edita web/config.js y pega la Project URL y la llave anon public. Esa llave solo puede leer, porque el esquema bloquea las escrituras. Guarda el cambio en GitHub.

5. Publicar la página

1. En el repositorio entra a Settings > Pages y en Source elige GitHub Actions.
2. Entra a la pestaña Actions, abre Publicar página y pulsa Run workflow. Al terminar te da la dirección pública, parecida a https://tu-usuario.github.io/domiguard/.

6. Primera carga de datos

En Actions, abre Actualización diaria y pulsa Run workflow. Al terminar, recarga la página: el monitor mostrará datos reales. Desde entonces corre solo cada día.

7. Dominio propio (opcional)

Compra un dominio (unos USD 10 a 15 al año, aproximado), y en Settings > Pages > Custom domain escribe tu dominio. Sigue las instrucciones de GitHub para crear el registro DNS.

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