| Se ha realizado una reciente investigación científica enfocada en la detección de ataques cibernéticos en sistemas de convertidores. Estos ataques tienen el potencial de provocar fallas críticas en los sistemas eléctricos modernos, lo que podría resultar en interrupciones en el suministro de energía a nivel nacional. Es imperativo investigar y desarrollar métodos de detección y contramedidas para proteger la infraestructura crítica contra estas amenazas. |
Ciberseguridad en infraestructura crítica: el rol del SCoPE Lab de la UOH
Los sistemas energéticos modernos se caracterizan por su creciente complejidad e interconexión, lo que los convierte en sistemas altamente dependientes del flujo constante de información. Esta dependencia, si bien facilita su operación y eficiencia, también los hace vulnerables a ciberataques. Un ataque de estas características podría tener consecuencias devastadoras, provocando interrupciones en el suministro energético a gran escala e incluso llegando a ser catastrófico en sectores como las centrales nucleares o las plantas de tratamiento de aguas.
El Dr. Claudio Burgos-Mellado indica que: "Un ciberataque de estas características podría llegar a ser catastrófico en otros ámbitos como centrales nucleares, plantas de tratamiento de aguas, etcétera. Debido a esto, es necesario comenzar a estudiar la ciberseguridad en infraestructura crítica y proponer métodos de detección de ciberataques y contra-medidas. Esto lo estamos realizando en el SCoPE Lab de la UOH y dicha investigación nos ha permitido publicarlo en revistas Q1 del mundo. Este tema debería ser estudiado más en detalle en Chile y la UOH es la única Universidad del país que está estudiando y generando conocimientos el tema de ciberseguridad en sistemas eléctricos e infraestructura critica".
Detector de Ataques Cibernéticos en Convertidores: Innovación en Ingeniería Eléctrica
A su vez el Dr. Diego Muñoz Carpintero manifiesta que: "este tipo de ciberataque modifica la información utilizada por el sistema de control del convertidor y puede afectar la operabilidad del mismo e incluso ocasionar su desconexión del sistema eléctrico. Este trabajo mezcla bastantes áreas de la ingeniería eléctrica, como son, electrónica de potencia, inteligencia artificial y fundamentos de control, por lo cual, es un artículo bastante completo e innovador lo que lo llevo a ser aceptado en esta prestigiosa revista científica".
En definitiva esta investigación científica propone un detector de ataque de inyección de datos falsos (FDIA) basado en la técnica de aprendizaje por refuerzo (RL) para detectar FDIA sofisticados dirigidos al sistema de control de convertidor multinivel modular (MMC). El rendimiento del detector de FDIA basado en RL propuesto se verifica mediante estudios hardware en bucle, mostrando su eficacia en la detección de secuencias de ataque sofisticadas que afectan al sistema de control MMC.
EQUIPO DE INVESTIGADORES
| AUTORES | INSTITUCION |
| Cristóbal Gallardo | Instituto de Ciencias de la Ingeniería, Universidad de O'Higgins |
| Claudio Burgos-Mellado | Instituto de Ciencias de la Ingeniería, Universidad de O'Higgins |
| Diego Muñoz-Carpintero | Instituto de Ciencias de la Ingeniería, Universidad de O'Higgins |
| Yeiner Arias-Esquivel | Departamento de Ingeniería Mecatrónica, Instituto Tecnológico de Costa Rica |
| Anant Kumar Verma | Instituto de Ciencias de la Ingeniería, Universidad de O'Higgins |
| Alex Navas-Fonseca | Centro de Transformación Energética, Facultad de Ingeniería, Universidad Andres Bello |
| Roberto Cárdenas-Dobson | Departamento de Ingeniería Eléctrica, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Universidad de Chile |
| Tomislav Dragičević | Department of Technical Electrical Engineering, University of Denmark |
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