Un detector de intrusiones para redes de control industrial que aprende el tráfico normal de la planta y alerta de comportamientos extraños.
El trabajo diseña un sistema de detección de anomalías para redes OT que combina autoencoders y reglas específicas de los protocolos industriales Modbus y OPC UA.
Entrenado con el tráfico de una línea de producción real y evaluado con ataques simulados, el sistema detecta el 94 % de los incidentes con una tasa de falsas alarmas inferior al 1 %, apta para su uso en planta.
Trabajo de ejemplo con datos ficticios para revisar el diseño.
Las redes de control industrial se diseñaron para estar aisladas y hoy están conectadas. Las herramientas de seguridad tradicionales no entienden sus protocolos ni su forma de comunicarse.
Captura del tráfico de una línea de producción, generación de un conjunto de ataques controlados, entrenamiento de autoencoders y evaluación comparativa con dos detectores comerciales.
“En una fábrica una falsa alarma cuesta dinero, así que el reto era tan importante detectar como no molestar.”
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