Motor de análisis de código explicable

Nuestro motor de análisis de código recorre contratos inteligentes y módulos relacionados para identificar patrones de diseño asociados a vulnerabilidades conocidas. No se limita a buscar firmas exactas, sino que evalúa cómo se combinan permisos, upgrades y dependencias externas. El resultado se traduce en señales técnicas que alimentan la puntuación de riesgo, siempre acompañadas de explicaciones sobre qué se ha detectado y qué límites tiene la lectura.

Detección de anomalías de comportamiento

Más allá del código, observamos el comportamiento on-chain en busca de anomalías: cambios bruscos en patrones de uso, movimientos inusuales en funciones críticas o interacciones inesperadas con otros contratos. Estas señales no sustituyen al análisis estático, pero aportan contexto sobre cómo se usa realmente el contrato y si su actividad se aleja de lo que cabría esperar según su diseño declarado.

Modelo de puntuación de riesgo trazable

La puntuación de riesgo se construye combinando señales de código, comportamiento y contexto histórico mediante modelos de IA y reglas técnicas. No se trata de un número mágico, sino de una síntesis que prioriza qué contratos merecen más atención. Cada puntuación viene acompañada de factores que indican qué ha pesado más en el cálculo, para que puedas cuestionar el modelo y ajustar su peso en tus decisiones internas.

Alertas centradas en lo importante

El sistema de alertas se diseña para evitar el síndrome de notificación constante. Puedes definir umbrales de cambio, tipos de eventos relevantes y canales de aviso para que solo se disparen cuando la señal de riesgo se mueve de forma significativa. Cada alerta incluye contexto suficiente para que un equipo ocupado decida si actuar, investigar más o documentar la situación para futuras revisiones.

Vistas para perfiles técnicos y de negocio

Sabemos que el riesgo no se entiende igual en un equipo de seguridad que en un comité de negocio. Por eso ofrecemos vistas adaptadas: desde paneles técnicos con detalle de código y exploits relacionados hasta resúmenes ejecutivos centrados en implicaciones operativas. La misma señal de riesgo se presenta con distintos niveles de profundidad, evitando que nadie tenga que descifrar jerga innecesaria.

Aprendizaje continuo a partir de incidentes

Cada incidente documentado, cada error de integración y cada patrón de abuso aporta ejemplos que usamos para refinar modelos y reglas. Tratamos la plataforma como un sistema en revisión continua, no como un producto cerrado. Eso significa que la puntuación de un contrato puede cambiar con el tiempo a medida que aprendemos más, y lo explicamos de forma transparente para evitar una falsa sensación de certeza.

Trazabilidad y auditoría interna

Praeviosa registra qué versiones de modelos se han utilizado, qué fuentes de datos han intervenido y qué señales han contribuido a cada puntuación de riesgo. Esta trazabilidad permite auditar decisiones, revisar supuestos y explicar a terceros por qué se asignó una determinada valoración a un contrato en un momento concreto. Es la diferencia entre una caja negra elegante y un sistema cuestionable con documentación clara.

Integración con tu stack actual

La plataforma se integra con herramientas existentes mediante APIs y conectores, evitando obligarte a cambiar por completo tus paneles o procesos. Puedes consumir la señal de riesgo en sistemas de monitorización, flujos de aprobación o informes internos, manteniendo un único origen para las decisiones y reduciendo el número de paneles que el equipo debe vigilar cada día.