RT Generic
T1 Simulación de ciber-ataques con MiniCPS y su detección mediante machine-learning.
T2 Simulation of cyber-attacks with MiniCPS and their detection through machine-learning
A1 Oña Guerrero, Miguel
K1 Seguridad informática
K1 Simulación por ordenador
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
AB Los sistemas ciberfísicos, caracterizados por la integración del software y lacomputación en el control y monitorización de procesos físicos, están presentes ennumerosas y diferentes instalaciones, siendo cada vez más relevantes en ámbitode la infraestructura crítica. Lo que hace que su seguridad sea un aspecto muyimportante, ya que en caso de ser comprometida, se podría estar poniendo enpeligro toda la infraestructura, ocasionando consecuencias catastróficas.Esto convierte a los sistemas ciberfísicos, en el objetivo de diversas amenazas,que desafían actualmente su integridad. Entre las cuales, se puede destacarla amenaza insider, por su dificultad a la hora de ser combatida, y tratándose deataques llevados a cabo por un agente interno al sistema, pero que actúa de formamaliciosa con la intención de perjudicarlo.Este proyecto pretende ofrecer una plataforma para hacer frente a este tipo deamenazas, presentando y justificando una propuesta, para el análisis de la seguridadde sistemas ciberfísicos mediante su prototipado y simulación. El objetivoes el de crear un framework que permita la simulación de cualquier sistema ciberfísico,empleando diferentes tecnologías y herramientas de software libre, comoMiniCPS, para un posterior estudio de sus amenazas y un consecuente diseño deestrategias de defensa.La protección de los sistemas ciberfísicos estará basada en la detección de ataquespor parte de un insider, mediante modelos de machine-learning, los cualespresentan características muy aprovechables para este tipo de predicciones. Concretamente,el análisis estará enfocado en el caso de la microgrid como sistemaciberfísico, y de su posible vulneración tras la acción de un insider.
YR 2024
FD 2024
LK https://hdl.handle.net/10630/30621
UL https://hdl.handle.net/10630/30621
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 22 ene 2026