RT book part
T1 Un nuevo enfoque tecnológico para la detección de anomalías en entornos OT navales
T2 A new technological approach for anomaly detection in naval OT environments
A1 Domínguez Jiménez, Juan José
A1 Gómez Sánchez, Rafael
A1 Medina Bulo, María Inmaculada
A1 Boubeta Puig, Juan
A1 Rodríguez García, María Mercedes
A1 Muñoz Ortega, Andrés
A1 Balderas Díaz, Sara
A1 Guerrero Contreras, Gabriel José
A1 Silva Ramírez, Esther Lydia
A1 Luna Ramos, Pablo
A1 Rosa Bilbao, Jesús
A1 Carretero Henares, Juan Jesús
A1 Molina Cabrera, Antonio Jesús
A1 Fuentes Landi, Germán
A1 Torres Gómez, Pablo
A2 Ingeniería Informática
A2 Ingeniería en AutomáticaElectrónica, Arquitectura y Redes de Computadores
K1 Ciberseguridad
K1 Industria 4.0
K1 Internet de las cosas
K1 Procesamiento de eventos complejos
K1 Tecnología operacional
AB 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.
PB Ministerio de Defensa
SN 978-84-9091-954-5
YR 2024
FD 2024-11
LK http://hdl.handle.net/10498/39307
UL http://hdl.handle.net/10498/39307
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Cádiz
RD 05-nov-2026