#!/usr/bin/env python3

import time
import json
import yaml
import requests
from datetime import datetime, timedelta, timezone

BASE_URL = "https://euvdservices.enisa.europa.eu/api/search"
HEADERS = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) EUVD-Auditor/1.0"
}

def fetch_fast_enisa_vulnerabilities(vendor, product, from_score=7.0, days_back=30):
    vulnerabilities = []
    from_date = (datetime.now() - timedelta(days=days_back)).strftime("%Y-%m-%d")
    
    params = {
        "text": product if product else vendor,
        "fromScore": from_score,
        "fromDate": from_date,
        "page": 0,
        "size": 100
    }

    max_retries = 3
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            response = requests.get(BASE_URL, headers=HEADERS, params=params, timeout=15)
            
            # Si se supera el rate limit, esperar y reintentar
            if response.status_code == 429:
                wait_time = (attempt + 1) * 5
                print(f"   ⚠️ Rate limit (429) alcanzado para {product}. Esperando {wait_time}s...")
                time.sleep(wait_time)
                continue

            response.raise_for_status()
            data = response.json()

            items = data.get("items", data.get("content", [])) if isinstance(data, dict) else data
            vulnerabilities.extend(items)
            break  # Éxito, salir del bucle de reintentos

        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                print(f"   ❌ Error final tras {max_retries} intentos para {product}: {e}")
            time.sleep(2)

    return vulnerabilities

def generate_markdown_report(total_consolidados, total_analizadas, total_aplicables, 
                             total_no_aplicables, total_revision, resumen_objetivos, 
                             aplicables_severidad, output_file="informe_vulnerabilidades.md"):
    """
    Genera el informe ejecutivo en Markdown utilizando el formato de Bloques / Fichas Ejecutivas,
    ideal para lectura clara y conversión a PDF mediante Pandoc.
    """
    now_iso = datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f")[:-3] + "Z"

    md_content = f"""# Informe Ejecutivo de Vulnerabilidades

**Generado en:** {now_iso} | **Fuentes:** ENISA

**Grupo de Software Libre - Área de Plataformas**

* **Informes consolidados:** {total_consolidados}
* **Vulnerabilidades analizadas:** {total_analizadas}
* **Aplicables:** {total_aplicables}
* **No aplicables:** {total_no_aplicables}
* **Revisión manual:** {total_revision}

## Resumen por objetivo

| Fuente | Producto | Versión | Analizadas | Aplicables | No aplicables | Revisión manual |
|---|---|---|---|---|---|---|
"""

    for obj in resumen_objetivos:
        md_content += f"| {obj['Fuente']} | {obj['Producto']} | {obj['Versión']} | {obj['Analizadas']} | {obj['Aplicables']} | {obj['No aplicables']} | {obj['Revisión manual']} |\n"

    md_content += """
## Detalle de Vulnerabilidades Aplicables
"""

    if not aplicables_severidad:
        md_content += "\n*No se encontraron vulnerabilidades aplicables con los criterios seleccionados.*\n"
    else:
        for app in aplicables_severidad:
            # Determinar nivel y badge según la puntuación CVSS
            score_val = app['BaseScore'].split()[0] if app['BaseScore'] else "0.0"
            try:
                score_num = float(score_val)
            except ValueError:
                score_num = 0.0

            if score_num >= 9.0:
                badge = "[**CRÍTICA**] - "
            elif score_num >= 7.0:
                badge = "[**ALTA**] - "
            elif score_num >= 4.0:
                badge = "[**MEDIA**] - "
            else:
                badge = "[**BAJA**] - "

            # Formatear la descripción/justificación
            just = app['Justificación'].strip()

            md_content += f"""

### {badge} {app['ID']} - {app['CVE']}

* **Producto / Versión:** `{app['Producto']}` (v`{app['Versión']}`) | **Fuente:** {app['Fuente']}
* **BaseScore:** {app['BaseScore']}
* **Regla versión:** {app['Regla versión']}
* **Justificación / Descripción:**
  > {just}
"""

    with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(md_content)

    print(f"📝 Informe Markdown generado en '{output_file}'")


def process_targets(config_path="targets.yaml"):
    try:
        with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            config = yaml.safe_load(f)
    except FileNotFoundError:
        print(f"❌ Archivo '{config_path}' no encontrado.")
        return

    resumen_objetivos = []
    aplicables_severidad = []

    total_consolidados = 0
    total_analizadas = 0
    total_aplicables = 0
    total_no_aplicables = 0
    total_revision = 0

    print("🚀 Iniciando escaneo ultra-rápido en ENISA EUVD...\n")

    for target in config.get("targets", []):
        vendor = target.get("vendor", "")
        product = target.get("product", "")
        version = target.get("version", "")

        total_consolidados += 1
        print(f"👉 Analizando: {vendor}/{product} (v{version})")

        items = fetch_fast_enisa_vulnerabilities(vendor=vendor, product=product, from_score=7.0, days_back=30)

        num_analizadas = len(items)
        num_aplicables = 0
        num_no_aplicables = 0
        num_revision = 0

        for item in items:
            score = item.get("baseScore", 0.0)
            score_ver = item.get("baseScoreVersion", "3.1")
            euvd_id = item.get("id", "N/A")
            
            aliases = item.get("aliases", "")
            aliases_list = aliases.strip().split("\n") if isinstance(aliases, str) else []
            cve_id = aliases_list[0] if aliases_list and aliases_list[0] else euvd_id

            desc = item.get("description", "Sin descripción disponible.")
            desc_short = desc[:180].strip() + "..." if len(desc) > 180 else desc

            num_aplicables += 1
            aplicables_severidad.append({
                "Fuente": "ENISA",
                "ID": euvd_id,
                "CVE": cve_id,
                "Producto": product,
                "Versión": version,
                "BaseScore": f"{score} {score_ver}".strip(),
                "Regla versión": f"Afecta rama v{version.split('.')[0]}.x",
                "Justificación": desc_short
            })

        total_analizadas += num_analizadas
        total_aplicables += num_aplicables
        total_no_aplicables += num_no_aplicables
        total_revision += num_revision

        resumen_objetivos.append({
            "Fuente": "ENISA",
            "Producto": product,
            "Versión": version,
            "Analizadas": num_analizadas,
            "Aplicables": num_aplicables,
            "No aplicables": num_no_aplicables,
            "Revisión manual": num_revision
        })

        print(f"   📊 Encontradas: {num_analizadas} vulnerabilidades relevantes\n")
        time.sleep(0.5)

    # Ordenar vulnerabilidades aplicables de mayor a menor puntuación CVSS
    aplicables_severidad.sort(key=lambda x: float(x["BaseScore"].split()[0]) if x["BaseScore"].split()[0].replace('.', '', 1).isdigit() else 0.0, reverse=True)

    # 1. Guardar JSON
    reporte_json = {
		"generado_en": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
        "fuentes": ["ENISA"],
        "resumen_por_objetivo": resumen_objetivos,
        "aplicables_por_severidad": aplicables_severidad
    }
    with open("reporte_vulnerabilidades.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(reporte_json, f, indent=2, ensure_ascii=False)

    # 2. Generar Markdown
    generate_markdown_report(
        total_consolidados, total_analizadas, total_aplicables, 
        total_no_aplicables, total_revision, resumen_objetivos, 
        aplicables_severidad
    )

if __name__ == "__main__":
    process_targets()