Regulatory Compliance Intelligence

Sector Detection Algorithm (5 fases)

Fase 1 — Domain Models (35% peso)

Buscar en estructura del proyecto: modelos de dominio, schemas DB, migraciones, DTOs. Cada sector tiene entidades clave (Patient, Transaction, Product, Case, Citizen, Policy, Batch, Grid, Subscriber, Student, Asset, Vehicle). Incluir también: interfaces, enums, value objects y DTOs del dominio.

Fase 2 — Naming & Routes (25% peso)

Buscar en rutas de API, nombres de controladores, servicios, repositorios, tablas DB, middleware. Patrones: /api/patients, /api/transactions, /api/products, /api/cases, etc. Incluir también: nombres de carpetas (Healthcare/, Finance/), namespaces, y strings en código.

Fase 3 — Dependencies (15% peso)

Analizar package.json, requirements.txt, .csproj, pom.xml, go.mod, Cargo.toml, composer.json, Gemfile. Cada sector tiene packages específicos (hl7-fhir, stripe/braintree, food-traceability, etc.). Nota: muchos proyectos no usan paquetes sectoriales — por eso esta fase tiene peso reducido.

Fase 4 — Configuration (15% peso)

Buscar en .env, config/, appsettings.json, docker-compose.yml: claves específicas de sector. Ejemplo: HIPAA_MODE, PCI_DSS_ENABLED, FHIR_SERVER_URL, ENS_LEVEL, etc. Incluir también: connection strings a servicios sectoriales, URLs de APIs externas del sector.

Fase 5 — Infrastructure & Docs (10% peso)

Buscar en README, docs/, Dockerfile, CI/CD, terraform, helm charts:

• Menciones a regulaciones o estándares (HIPAA, PCI-DSS, GDPR, ENS, etc.)
• Certificaciones, auditorías, compliance pipelines
• Variables de entorno de cumplimiento en CI/CD

Scoring y Decisión

score ≥ 55%  → Sector detectado con confianza → proceder automáticamente
score 25-54% → Sector ambiguo → preguntar usuario con opciones detectadas
score < 25%  → No detectado → preguntar usuario con opción "No regulado (saltar)"

Si múltiples sectores puntúan >55%, considerar multi-sector (ej: pharma+food).

Framework de Compliance Check

Para cada regulación del sector, verificar estas categorías:

1. Cifrado y protección de datos

• Datos sensibles cifrados at-rest (AES-256 o superior)
• Transmisión cifrada (TLS 1.2+)
• Gestión de claves documentada
• Credenciales no hardcodeadas (usar vault/secrets manager)

2. Audit trails

• Logging de accesos a datos sensibles (quién, cuándo, qué)
• Logs inmutables (append-only)
• Retención según normativa del sector

3. Control de acceso

• RBAC o ABAC implementado
• Autenticación multi-factor donde aplique
• Segregación de duties

4. Trazabilidad

• Cadena de custodia de datos
• Versionado de registros (soft-delete, no hard-delete)
• Capacidad de recall/rollback

5. Consentimiento y privacidad

• Gestión de consentimiento explícito
• Derecho al olvido implementable
• Minimización de datos

6. Interoperabilidad y formatos

• Formatos estándar del sector (FHIR, ISO 20022, XBRL, etc.)
• APIs documentadas según estándar
• Exportación en formatos regulados

Clasificación de Severidad

Severidad	Criterio	Acción
CRITICAL	Riesgo de breach, multa regulatoria, ilegalidad	Bloquear hasta corregir
HIGH	Control de seguridad/auditoría ausente	Corregir en siguiente sprint
MEDIUM	Mejora recomendada por la normativa	Backlog
LOW	Best practice del sector	Nice to have

Auto-Fix Templates

Fixes automáticos disponibles para:

• Cifrado: Añadir cifrado at-rest/in-transit a campos sensibles
• Audit log: Añadir middleware/interceptor de auditoría
• RBAC: Scaffolding de roles y permisos
• Consentimiento: Modelo de consentimiento + API endpoints
• Trazabilidad: Soft-delete + versionado de registros
• Formatos: Conversión a formato estándar del sector

Fixes que requieren Task manual:

• Cambios arquitectónicos (separación de capas, microservicios)
• Migración de datos existentes
• Integración con sistemas externos (eIDAS, FHIR servers)
• Certificaciones (Common Criteria, ENS nivel alto)

Integración

• Usa references/sector-{name}.md bajo demanda (se carga solo el sector detectado)
• Compatible con regla ai-governance existente (añade capa regulatoria)
• Output en output/compliance/ para histórico y comparación
• Re-verificación tras auto-fix para confirmar corrección