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GITHUB · ANALIZADO

sentinel-public

Herramienta de análisis pasivo de RF y redes para Raspberry Pi 5. Monitoriza tráfico Wi-Fi sin transmitir, identificando dispositivos presentes y patrones de actividad en una ubicación fija mediante metadatos abiertos.

Ficha actualizada 26 sept 2026, 21:28 · upstream 26 sept 2026, 20:57 · release sin release detectada

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Qué es sentinel-public

Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.

Sentinel es una plataforma de investigación auto-alojada diseñada para la conciencia situacional de redes y propiedades físicas. Captura pasivamente marcos de gestión Wi-Fi (como solicitudes de sondeo y balizas) que los dispositivos emiten en el aire, convirtiendo señales efímeras en un registro estructurado de qué dispositivos están presentes, cuándo y cómo cambian con el tiempo. El sistema opera exclusivamente como receptor, sin transmitir ni interferir con redes ajenas, enfocándose en la seguridad defensiva y experimentación contra vigilancia en infraestructuras propias o autorizadas.

La arquitectura se basa en Python y utiliza una base de datos SQLite local para persistencia. El pipeline procesa las observaciones crudas normalizándolas mediante una tabla OUI para resolución de fabricantes, asociando identidades lógicas a los dispositivos y analizando la presencia temporal. Incluye capacidades de detección de anomalías comparando el comportamiento actual con líneas base establecidas, permitiendo identificar apariciones nuevas o desapariciones inesperadas de equipos en el entorno monitorizado.

El despliegue está optimizado para hardware de bajo consumo como una Raspberry Pi 5, ejecutándose como servicios systemd para operación no supervisada. El proyecto incluye herramientas para generación de datos sintéticos y pruebas sin necesidad de captura real, facilitando el desarrollo y la validación del pipeline analítico antes de su implementación en campo con sensores reales.

CASOS DE USO
  • Conciencia situacional de red en casa o laboratorio propio
  • Detección de anomalías en presencia de dispositivos conocidos
  • Investigación educativa sobre análisis de patrones de vida (PoL)
  • Experimentación contra vigilancia en infraestructuras autorizadas
  • Auditoría de seguridad pasiva sin transmisión activa
PUNTOS DESTACADOS
  • Operación pasiva estricta: solo recibe, no transmite ni inyecta tráfico
  • Persistencia en SQLite local para consultas ad-hoc y análisis forense
  • Resolución de fabricantes mediante base de datos OUI integrada
  • Servicios systemd preconfigurados para despliegue autónomo en Pi 5
  • Generador de datos sintéticos para pruebas sin hardware real
PRECAUCIONES
  • No decodifica payloads ni intercepta contenido de comunicaciones
  • La agrupación por identidad estadística simple falla con datos dispersos (requiere fusión multi-evidencia)
  • Legalidad variable según jurisdicción (GDPR, leyes de interceptación)
  • Requiere adaptaciones manuales en distribuciones distintas a Kali Linux
  • Funcionalidades avanzadas de alerta aún en desarrollo o inmaduras
01

Perfil de infraestructura

Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.

CPU2 vCPUrecomendación inicial
MEMORIA2 GBRAM estimada
DISCO10 GBalmacenamiento base
COMPLEJIDADmediumnivel de operación
02

Despliegue detectado

Qué señales reales de instalación hemos encontrado.

Despliegue manual

Requiere Python 3.11+, SQLite y adaptador Wi-Fi con modo monitor. Ejecutar install.sh (adaptar para distro no-Kali) y copiar config.yaml.example. Usar scripts systemd de la carpeta correspondiente para operación en segundo plano. Verificar compatibilidad legal local antes del despliegue.

—Dockerfile
—Compose
—One-click
03

Stack y dependencias

Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.

FRAMEWORKS
Next.jsPHPPython
SERVICIOS
No detectados
BASES DE DATOS
No detectadas
PUERTOS
No detectados
05

Puede sustituir a

Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.

06

Experiencia real de la comunidad

Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.

Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.