Amenazas y defensa en sistemas ciber-físicos con conexión al mundo virtual : Detección de anomalías en sistemas CPS mediante machine learning

Abstract

Los sistemas ciberfísicos se caracterizan por tener capacidad de comunicación y computación pudiendo trabajar en sistemas distribuidos y de forma autónoma. Están presentes en muchas actividades de la vida cotidiana, desde las industrias y los hospitales, hasta los hogares, e incluso, el cuerpo humano. La interconexión conlleva riesgos y amenazas en la seguridad de los datos y las comunicaciones que fuerzan al desarrollo de nuevos mecanismos de detección de anomalías y prevención de ciberataques. Este TFG, por tanto, se enmarca en la protección de infraestructuras críticas y, concretamente, en el ámbito de la salud donde la seguridad y el correcto desarrollo de los procesos que tienen lugar llega a ser fundamental. El sistema desarrollado tiene el objetivo de proporcionar una monitorización en tiempo real de una sala de operaciones y la detección de posibles anomalías que puedan ocurrir en ella a través de una visualización en 3D. Para la detección de anomalías se han empleado técnicas de machine-learning a datos obtenidos de sensores conectados a un microcontrolador y para la visualización se ha tratado de diseñar una interfaz amigable y realista mediante el modelado 3D en base a una entrevista a un cliente real y documentos oficiales. En el futuro se irán introduciendo cada vez más aplicaciones de IoT, análisis de datos y realidad virtual y aumentada para proporcionar asistencia a los médicos con el fín de hacer su trabajo más preciso y eficiente. Este proyecto es sólo una pincelada de las posibilidades de un campo en el que aún queda mucho por investigar y que cambiará la medicina tal y como se conoce hoy en día.