Arturo Aguilera González

Portfolio webPortfolio web

¡Este mismo proyecto! :)This project! :)

Sift LLMSift LLM

Una pasarela local de protección de datos personales (PII) para agentes de codificación con IA. Sift se sitúa entre tu agente (opencode y cualquier herramienta compatible con OpenAI/Anthropic) y la API del modelo, eliminando datos sensibles de tus prompts antes de que salgan de tu máquina.A local PII gateway for AI coding agents. Sift sits between your agent (opencode, and any OpenAI/Anthropic-compatible tool) and the model API, and strips sensitive data from your prompts before they ever leave your machine.

AICybersecurity

Asistente de Compra con IA para El Corte InglésEl Corte Inglés AI Shopping Assistant

Aplicación web desarrollada para el Innovation Challenge UMA. Mejora la experiencia de compra online mediante IA, integrando un probador virtual y un agente conversacional que recomienda productos según las preferencias del usuario.Web application developed for the Innovation Challenge UMA. It enhances the online shopping experience through AI, integrating a virtual fitting room and a conversational agent that recommends products based on user preferences.

TypeScriptAIFrontend

buche - Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informáticabuche - Bachelor's Thesis in Computer Science

Desarrollo de una Aplicación Web para la Gestión de Pedidos en Bares y Restaurantes: este proyecto se centró en crear una aplicación web para la gestión de pedidos en tiempo real. Desarrollado con React, NestJS y PostgreSQL, integrando WebSockets para actualizaciones en tiempo real y autenticación con Google para un acceso seguro. Calificación: 9.00/10.Development of a Web Application for Order Management in Bars and Restaurants: This project focused on creating a web application for real-time order management. Built with React, NestJS, and PostgreSQL, integrating WebSockets for real-time updates and Google authentication for secure access. Graded 9.00/10.

TypeScriptFrontendBackendApp

Trabajo de Fin de Grado en MatemáticasBachelor's Thesis in Mathematics

Trabajo Matemático sobre Integración en Variedades y el Teorema de Stokes: este proyecto exploró la teoría y aplicación de la integración en variedades, ofreciendo un análisis en profundidad del teorema de Stokes.Mathematical Paper on Integration in Manifolds and Stokes’ Theorem: This project explored the theory and application of integration in manifolds and provided an in-depth analysis of Stokes’ theorem.

ResearchMath

VTSearchVTSearch

Traductor impulsado por IA de lenguaje natural al lenguaje de consultas de VirusTotal (Google Threat Intelligence). El proyecto integra modelos de IA locales y Gemini AI, utilizando Pydantic para la validación estructurada de consultas. Desarrollado con frontend en Next.js y backend en FastAPI (Python).Developed an AI-powered translator from natural language to VirusTotal (Google Thread Intelligence) query language. The project integrates both local AI models and Gemini AI, leveraging Pydantic for structured query validation. Built with a Next.js frontend and a FastAPI (Python) backend.

AICybersecurity

Trabajo de Fin de Máster en Inteligencia ArtificialMaster's Thesis in Artificial Intelligence

IA Explicable (XAI) para la Detección de Malware en Archivos PE: estudio comparativo de modelos de Machine Learning y Deep Learning (CNN, MLP) usando el dataset EMBER. Se aplicaron SHAP y LIME para interpretar la toma de decisiones, demostrando que las redes neuronales ofrecen conclusiones de seguridad semánticamente más consistentes.Explainable AI (XAI) for Malware Detection in PE Files: Comparative study of ML and Deep Learning models (CNN, MLP) using the EMBER dataset. Applied SHAP and LIME to interpret decision-making, proving that neural networks provide more consistent semantic security insights.

AICybersecurity

Analizador de skills (skill-guard)Skill analyzer (skill-guard)

Triaje calibrado de riesgo de malware para artefactos de agentes (skills y servidores MCP). En lugar de pedirle a un LLM que opine, usa un modelo de "System One" (TypeSafe Jev) que devuelve probabilidades tipadas y calibradas, y clasifica cada artefacto como malicioso / sospechoso / benigno. Incluye un playground en vivo donde el dial de riesgo se actualiza mientras editas el texto, y un hub con miles de skills reales analizadas por un worker de análisis masivo. Stack: React 19, Vite, TanStack Router, Hono, oRPC, FastAPI, Python, Neon Postgres y Vercel.Calibrated malware-risk triage for agent-facing artifacts (skills and MCP servers). Instead of asking an LLM for an opinion, it scores each artifact with a "System One" model (TypeSafe Jev) that returns typed, calibrated probabilities, then classifies as malicious / suspicious / benign. Includes a live playground where the risk dial updates as you edit the text, and a hub of real skills analyzed at scale by a mass-analysis worker. Stack: React 19, Vite, TanStack Router, Hono, oRPC, FastAPI, Python, Neon Postgres and Vercel.

TypescriptReactAISystem One

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¡Este mismo proyecto! :)This project! :)

Sift LLMSift LLM

Una pasarela local de protección de datos personales (PII) para agentes de codificación con IA. Sift se sitúa entre tu agente (opencode y cualquier herramienta compatible con OpenAI/Anthropic) y la API del modelo, eliminando datos sensibles de tus prompts antes de que salgan de tu máquina.A local PII gateway for AI coding agents. Sift sits between your agent (opencode, and any OpenAI/Anthropic-compatible tool) and the model API, and strips sensitive data from your prompts before they ever leave your machine.

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Asistente de Compra con IA para El Corte InglésEl Corte Inglés AI Shopping Assistant

Aplicación web desarrollada para el Innovation Challenge UMA. Mejora la experiencia de compra online mediante IA, integrando un probador virtual y un agente conversacional que recomienda productos según las preferencias del usuario.Web application developed for the Innovation Challenge UMA. It enhances the online shopping experience through AI, integrating a virtual fitting room and a conversational agent that recommends products based on user preferences.

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buche - Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informáticabuche - Bachelor's Thesis in Computer Science

Desarrollo de una Aplicación Web para la Gestión de Pedidos en Bares y Restaurantes: este proyecto se centró en crear una aplicación web para la gestión de pedidos en tiempo real. Desarrollado con React, NestJS y PostgreSQL, integrando WebSockets para actualizaciones en tiempo real y autenticación con Google para un acceso seguro. Calificación: 9.00/10.Development of a Web Application for Order Management in Bars and Restaurants: This project focused on creating a web application for real-time order management. Built with React, NestJS, and PostgreSQL, integrating WebSockets for real-time updates and Google authentication for secure access. Graded 9.00/10.

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Trabajo de Fin de Grado en MatemáticasBachelor's Thesis in Mathematics

Trabajo Matemático sobre Integración en Variedades y el Teorema de Stokes: este proyecto exploró la teoría y aplicación de la integración en variedades, ofreciendo un análisis en profundidad del teorema de Stokes.Mathematical Paper on Integration in Manifolds and Stokes’ Theorem: This project explored the theory and application of integration in manifolds and provided an in-depth analysis of Stokes’ theorem.

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Traductor impulsado por IA de lenguaje natural al lenguaje de consultas de VirusTotal (Google Threat Intelligence). El proyecto integra modelos de IA locales y Gemini AI, utilizando Pydantic para la validación estructurada de consultas. Desarrollado con frontend en Next.js y backend en FastAPI (Python).Developed an AI-powered translator from natural language to VirusTotal (Google Thread Intelligence) query language. The project integrates both local AI models and Gemini AI, leveraging Pydantic for structured query validation. Built with a Next.js frontend and a FastAPI (Python) backend.

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Trabajo de Fin de Máster en Inteligencia ArtificialMaster's Thesis in Artificial Intelligence

IA Explicable (XAI) para la Detección de Malware en Archivos PE: estudio comparativo de modelos de Machine Learning y Deep Learning (CNN, MLP) usando el dataset EMBER. Se aplicaron SHAP y LIME para interpretar la toma de decisiones, demostrando que las redes neuronales ofrecen conclusiones de seguridad semánticamente más consistentes.Explainable AI (XAI) for Malware Detection in PE Files: Comparative study of ML and Deep Learning models (CNN, MLP) using the EMBER dataset. Applied SHAP and LIME to interpret decision-making, proving that neural networks provide more consistent semantic security insights.

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