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Financiado

CIBERSEGURIDAD E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA UNA RED ELECTRICA MAS RESILIENTE

EL SUMINISTRO ELECTRICO ES UN SERVICIO ESENCIAL Y ESTRATEGICO DE CUALQUIER NACION. ES POR LO TANTO, UNA INFRAESTRUCTURA CRITICA QUE DEBE PROTEGERSE ADECUADAMENTE. LA INCORPORACION DE LAS TECNOLOGIAS DE INFORMACION Y COMUNICACIONES... ver más

01/01/2021

UC3M

89K€

Presupuesto del proyecto: 89K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1331

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1331

Presupuesto del proyecto 89K€

Descripción del proyecto EL SUMINISTRO ELECTRICO ES UN SERVICIO ESENCIAL Y ESTRATEGICO DE CUALQUIER NACION. ES POR LO TANTO, UNA INFRAESTRUCTURA CRITICA QUE DEBE PROTEGERSE ADECUADAMENTE. LA INCORPORACION DE LAS TECNOLOGIAS DE INFORMACION Y COMUNICACIONES (TIC) EN LAS NUEVAS REDES ELECTRICAS INTELIGENTES (SMART GRIDS) PERMITE FACILITAR EL CONTROL EN TIEMPO REAL DEL SUMINISTRO ELECTRICO, A LA VEZ QUE FACILITA LA INTEGRACION DE NUEVOS ELEMENTOS COMO LA GENERACION DISTRIBUIDA Y LOS VEHICULOS ELECTRICOS, ASI COMO EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS DE GESTION DE LA DEMANDA. ASIMISMO, EL COMPONENTE CIBER-FISICO DE LAS SMART GRID ABRE UN ABANICO DE AMENAZAS POR LA EXPOSICION DE LOS COMPONENTES EN EL CIBERESPACIO, Y SON NUMEROSOS LOS INCIDENTES REPORTADOS EN REDES ELECTRICAS DEBIDO A LA ACCION DE CIBERATAQUES.EL PROYECTO CIARRES TIENE COMO OBJETIVO PRINCIPAL MEJORAR EL NIVEL DE RESILIENCIA DE LAS SMART GRIDS ANTE CIBERATAQUES. PARA ELLO, SE ABORDAN TRES PROBLEMATICAS DIFERENCIADAS. 1) ANALISIS DEL NIVEL DE CIBERAMENAZA ACTUAL EN SMART GRIDS. UN OBJETIVO DE ESTE PROYECTO ES ANALIZAR Y ESTUDIAR LA SITUACION ACTUAL DE CIBERAMENAZAS EN SMART GRIDS. PARA ELLO, PRIMERO SE REALIZARA UN ESTUDIO SISTEMATICO DE LOS TRABAJOS ACADEMICOS EN ESTA MATERIA. POSTERIORMENTE, SE OBTENDRA INFORMACION PUBLICA DE CIBERATAQUES CONOCIDOS Y DOCUMENTADOS A SMART GRIDS. FINALMENTE, SE COMPLEMENTARA ESTA INFORMACION CON DOS FUENTES ONLINE DE CIBERINTELIGENCIA: REPOSITORIOS THE OPEN SOURCE INTELLIGENCE (OSINT), Y DATOS RECABADOS DE COMUNIDADES CIBERCRIMINALES (COMO LAS ENCONTRADAS EN LA DEEPWEB).2) MODELADO DE SISTEMA Y ADVERSARIOS. PARA PODER ESTUDIAR LOS PROBLEMAS EXISTENTES, Y PROPONER MEJORAS A LOS MISMOS, ES NECESARIO UN ENTORNO EXPERIMENTAL QUE SIMULE LA IDIOSINCRASIA DE SMART GRID REALES, Y LOS CIBERATAQUES QUE ESTAS PUEDAN SUFRIR. ESTO SE ABORDARA DESDE DOS PUNTOS COMPLEMENTARIOS, PARA LO CUAL SE REQUIERE DE UN ENFOQUE MULTIDISCIPLINAR. POR UN LADO, EL MODELADO DE SISTEMA, QUE PERMITIRA IDENTIFICAR LOS COMPONENTES DE LA SMART GRID, TANTO EN SU COMPONENTE FISICA (RED ELECTRICA) COMO CIBERNETICA (TIC), ASI COMO LAS INTERRELACIONES ENTRE LOS MISMOS. MEDIANTE ESTE MODELADO, SE PUEDE ESTUDIAR CUAL ES EL IMPACTO GLOBAL QUE PUEDEN TENER FALLOS EN COMPONENTES INDIVIDUALES. POR OTRO LADO, EL MODELO DE ADVERSARIO, EL CUAL ES UN COMPONENTE CLAVE EN CUALQUIER ESTUDIO DE CIBERSEGURIDAD HOY EN DIA. ESTE BUSCA ENTENDER Y CONOCER CUALES SON LAS CAPACIDADES, OBJETIVOS Y POSIBLES VECTORES DE EXPLOTACION DE DISTINTOS ATACANTES, EN FUNCION DE LOS RECURSOS QUE ESTOS DISPONGAN. DE ESTA MANERA, SE PUEDEN SIMULAR DIVERSOS ESCENARIOS DE CIBERATAQUE, DESDE PEOR CASO (POR EJEMPLO, UN ADVERSARIO PATROCINADO POR UNA NACION QUE BUSCA EL BLACKOUT DE UNA REGION O PAIS) HASTA CASOS AISLADOS (POR EJEMPLO, UN INDIVIDUO QUE HACKEA UN SMART METER CON FINES ECONOMICOS).3) DISEÑO DE MECANISMOS DE DETECCION Y MITIGACION. EL OBJETIVO FINAL DEL PROYECTO ES PROVEER DE NUEVOS MECANISMOS DE DETECCION Y MITIGACION, DISEÑADOS PARA CONTRARRESTAR LOS CIBERATAQUES ESTUDIADOS Y HACIENDO USO DE LOS MODELOS DE SISTEMA Y ADVERSARIO DESARROLLADOS. EL DISEÑO DE ESTOS MECANISMOS DE CIBERDEFENSA SE BASARA EN TECNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO COMO DEEP LEARNING. PARA ELLO, SE GENERARAN CONJUNTOS DE DATOS ETIQUETADOS USANDO SIMULACIONES DE CIBERATAQUES SOBRE LOS MODELOS IMPLEMENTADOS EN SOFTWARE Y HARDWARE. ESTOS CONJUNTOS DE DATOS QUEDARAN DISPONIBLES EN ABIERTO PARA LA COMUNIDAD CIENTIFICA. IBERSEGURIDAD\MODELADO Y SIMULACION\RESILIENCIA\CIBERCRIMEN\INVESTIGACION INTERDISCIPLINAR\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\SMART GRID\RED ELECTRICA

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