Protecci´on de sistemas dom´oticos frente a ciberataques mediante sistemas de inferencia neuroborrosos
DOI:
https://doi.org/10.64117/simposioscea.v1i2.99Palabras clave:
M´etodos basados en redes neuronales y/o l´ogica borrosa para la FDI, Automatizaci´on de edificios, Detecci´on y diagn´ostico de fallosResumen
Este trabajo presenta una arquitectura de control resiliente para entornos dom´oticos inteligentes sometidos a ciberataques. La
soluci´on propuesta integra un sistema de inferencia neuroborroso adaptativo (ANFIS) directamente en un PLC, con el objetivo de
estimar la temperatura real de una habitaci´on incluso cuando los datos de los sensores han sido manipulados. El modelo ANFIS
posee una estructura autoregresiva que incorpora estimaciones anteriores y temperaturas de estancias contiguas, lo que le permite detectar anomal´ıas provocadas por ataques de tipo Man-in-the-Middle e inyecci´on de datos. El sistema ha sido validado en un entorno de simulaci´on en tiempo real que combina Home I/O, MATLAB/Simulink y un PLC M221 de Schneider Electric. Los
resultados experimentales muestran que el ANFIS mantiene estimaciones precisas durante el ataque, evitando que el controlador
PID act´ue de forma incorrecta. Esta estrategia incrementa la ciberresiliencia del sistema y se alinea con el enfoque de defensa
en profundidad propuesto por la norma IEC 62443. La arquitectura desarrollada demuestra el potencial de integrar mecanismos
inteligentes de detecci´on dentro del propio lazo de control de sistemas ciberf´ısicos.
