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caso 02 / 05

Sentinel Guard 

Puente de seguridad con IA para la plataforma aduanal VUCEM que detecta anomalías en declaraciones XML.

Año
2024
Rol
Backend · Integraciones
Estado
Privado · solo en la red de la empresa
( arquitectura )

Cómo está hecho

PythonAWS BedrockPostgreSQLC#SQSEventBridge
xmlriesgosoap▭Customs ERPclienteλSOAP Bridgeservicio C#◉S3 Raw XMLbucket≡EventBridgereglasλXML Parserλ python≡SQScola de evaluación✦Anomaly Scorerλ + Bedrock◉PostgreSQLRDS≡SNS Alertstopic↗VUCEMexterno
Pasa el mouse por un servicio para ver sus conexiones
( el problema )

Las declaraciones aduanales se revisaban después de enviarse, así que un XML mal formado o sospechoso solo se detectaba cuando ya había costado tiempo y multas.

( la solución )

Cada declaración se intercepta, se analiza y recibe una calificación de un modelo en Bedrock antes de llegar a VUCEM. Las riesgosas se retienen y se marcan para los auditores en tiempo real.

94%
de anomalías detectadas antes del envío
<2s
de evaluación por declaración
0
rechazos de XML el último trimestre
( flujo de una petición )
  1. 01El puente SOAP en C# deposita en S3 cada declaración XML que sale.
  2. 02EventBridge dispara un parser en Python que la normaliza en campos estructurados.
  3. 03SQS amortigua los trabajos de evaluación; una Lambda con Bedrock marca las anomalías.
  4. 04Los resultados se guardan en PostgreSQL y SNS alerta al equipo de auditoría antes del envío.
sentinel.console● en vivo
94%
de anomalías detectadas antes del envío
<2s
de evaluación por declaración
0
rechazos de XML el último trimestre
handler.py
1score = bedrock.invoke_model(
2 modelId=ANOMALY_MODEL,
3 body=declaration.to_prompt(),
4)
5if score.risk > 0.82: hold(decl)
6▍
main ✓Python · UTF-8 · Ln 6
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