Un nuevo enfoque tecnológico para la detección de anomalías en entornos OT navales

Abstract

La transición hacia la Industria 4.0 ha intensificado la hiperconectividad mediante la incorporación de tecnologías avanzadas en las redes industriales, los servidores y la nube. Como consecuencia, estos sistemas quedan expuestos a desafíos de seguridad críticos, como la obtención indebida de datos sensibles y el sabotaje. En este contexto, los sistemas actuales, como los sistemas de detección de intrusiones y los sistemas de gestión de eventos e información de seguridad, se enfrentan a limitaciones en cuanto a su capacidad para detectar nuevas amenazas y en cuanto a su compatibilidad con arquitecturas distintas a las x64/x86. Para abordar estos retos, el procesamiento de eventos complejos (CEP) surge como una solución prometedora, permitiendo la detección temprana y en tiempo real de ciberataques en entornos de tecnología operativa (OT) y de internet de las cosas (IoT), adaptándose a las limitaciones en recursos de estos dispositivos. En este trabajo, se presenta el diseño de una arquitectura orientada a OT e IoT, implementando CEP en dispositivos ARM para mejorar la detección temprana de ciberataques. El sistema propuesto se basa en la captura de tráfico de red y su procesamiento a través de un motor CEP para identificar automáticamente patrones de anomalías. Asimismo, el sistema propuesto integra aprendizaje automático para detectar nuevas anomalías en tiempo real, mejorando la seguridad y la eficiencia operacional. La validación del sistema se demostrará en un entorno real, integrado en el sistema de navegación y puente MINERVA de Navantia S.M.E., ilustrando su aplicabilidad práctica en infraestructuras críticas.