Protección ante amenazas y vulnerabilidades en Microgrids con conexión a infraestructuras basadas en puntos de carga

dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES
dc.contributor.advisorAlcaraz-Tello, María Cristina
dc.contributor.advisorLópez-Muñoz, Francisco Javier
dc.contributor.authorCumplido Almenara, Jesús
dc.date.accessioned2021-12-09T11:55:18Z
dc.date.available2021-12-09T11:55:18Z
dc.date.issued2021-06
dc.departamentoLenguajes y Ciencias de la Computación
dc.description.abstractCada día somos más conscientes de la necesidad y la preocupación por el uso de energías renovables. El sector energético y transporte son dos de los principales responsables de las emisiones de gases y contaminación. Además, el sector eléctrico también es uno de los sectores industriales más vulnerable en seguridad, provocando severos apagones que afectan a gran parte de la sociedad. Este proyecto pretende cubrir estas líneas de necesidades. Se estudia la arquitectura y diseño de una Microgrid basada en puntos de cargas, denominada Secure Charging Points (SecCP). En primer lugar, se clasifican las vulnerabilidades y amenazas más comunes en este escenario para, posteriormente, aumentar su seguridad usando diferentes tecnologías de soporte. El objetivo de este proyecto es crear una plataforma de control capaz de monitorizar de forma segura las transacciones simuladas de energía proporcionadas por diferentes estaciones de cargas y modelos de vehículos eléctricos. Además, para la monitorización, se tiene en cuenta el diseño específico de servicios de seguri dad relacionados con la conciencia situacional, trazabilidad, auditoría y responsabilidad. Para la conciencia situacional, se hace uso de mecanismos de detección de anomalías basadas en técnicas de aprendizaje. Por otro lado, para garantizar una correcta trazabilidad y auditoría, se añade una nueva tecnología e infraestructura de soporte, como es una DLT (Distributed Ledger Technology), específicamente una red Blockchain permisionada. Estas tecnologías ayudan al sistema a añadir una primera línea de defensa, tal y como recomienda el National Institute of Standards and Technology (NIST) en su framework de ciberseguridad para la protección de infraestructuras críticas, en el que es muy importante identificar y detectar anomalías y/o ciberataques.es_ES
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/23356
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.accessRightsopen accesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_ES
dc.subjectSeguridad informáticaes_ES
dc.subjectInformática - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subjectGrado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Gradoes_ES
dc.subject.otherBlockhaines_ES
dc.subject.otherAprendizaje automáticoes_ES
dc.subject.otherDetección de anomalíases_ES
dc.subject.otherConsciencia situacionales_ES
dc.titleProtección ante amenazas y vulnerabilidades en Microgrids con conexión a infraestructuras basadas en puntos de cargaes_ES
dc.title.alternativeProtection against threads and vulnerabilities in Microgrids with connection to charging points-based infrastructureses_ES
dc.typebachelor thesises_ES
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorOfPublication7e0ebfca-cab9-4146-9e5b-d06a1ce3d7eb
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