Banco de pruebas para evaluación de técnicas IA en la detección de anomalías en sistemas ciberfísicos industriales

• Martín Fraile, Juan Vicente ^[1] ; Sierra García, Jesús Enrique ; Basurto Hornillos, Nuño
  1. [1] Universidad de Burgos

     Universidad de Burgos

     Burgos, España

     
• Localización: Simposios del Comité Español de Automática, ISSN-e 3081-5002, Vol. 1, Nº. 2, 2025 (Ejemplar dedicado a: XX Simposio CEA de Control Inteligente)
• Idioma: español
• DOI: 10.64117/simposioscea.v1i2.79
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• Resumen

  • Los Sistemas Ciberfísicos (CPS) industriales, impulsados por la Industria 4.0, han mejorado la monitorización y el control en tiempo real de procesos productivos, así como la automatización en fábricas inteligentes, lo que ha incrementado la demanda de datos. Esta situación ha acelerado la convergencia entre tecnologías de la información (IT) y operativas (OT), aumentando la exposición de sistemas de control, especialmente los basados en Controladores Lógicos Programables (PLCs), a ciberataques. En este contexto este artículo presenta un Banco de Pruebas para la Detección de Anomalías y Protección de Sistemas Ciberfísicos Industriales (DAyPSCI), una plataforma híbrida, abierta y flexible, orientada a la investigación y formación en ciberseguridad aplicada a Sistemas de Control Industrial (ICS). DAyPSCI permite generar conjuntos de datos (datasets) con información de proceso y del estado del sistema, siguiendo la metodología GEMMA. Además, posibilita la ejecución de ataques controlados sobre dispositivos industriales reales, facilitando el estudio de vulnerabilidades y la validación de mecanismos de detección y protección.