6 / Ciberseguridad y resiliencia en máquinas-herramienta inteligentes y autónomas

La digitalización industrial en los últimos años ha conllevado la inclusión de cada vez más elementos digitales, software y/o hardware, en las máquinas industriales, así como
a su conexión a redes de comunicación con protocolos más accesibles. Esto entraña nuevos riesgos de ciberseguridad y es por tanto necesario disponer de tecnologías
capaces de paliarlos. Además, los entornos industriales en los que operan las máquinas son cambiantes por lo que, además de seguras, interesa que se adapten a situaciones
problemáticas y sean resilientes. Se hace necesario desarrollar nuevas tecnologías que permitan construir máquinas más inteligentes y autónomas, que puedan tomar
conciencia de su contexto, anticipen riesgos cibernéticos y sean capaces de gestionarlos adecuadamente.

En este artículo se presenta la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial para la detección de anomalías cibernéticas de máquinas-herramienta de repulsado que
pueden dar indicios de problemas derivados tanto de deficiencias en el diseño digital como de ciberataques de los que pueden ser objeto. Tras monitorizar el comportamiento
de las máquinas en base al consumo de sus recursos computacionales, se han entrenado modelos de OC-SVM (en inglés, One-Class Support Vector Machine) para la
detección de dichas anomalías. Adicionalmente, los resultados de estos modelos de IA (Inteligencia Artificial) han sido integrados en una herramienta de detección dinámica de
riesgos y toma de decisiones automatizada para la seguridad integral en el entorno físico y lógico mediante una API (Application Programming Interface) segura. Los
experimentos han demostrado la viabilidad de la solución, debido a su gran eficiencia, facilidad de implementación y bajo consumo computacional.

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