Las redes de control industrial de mayor escala y complejidad presentan riesgos y necesidades de ciberseguridad que habitualmente no pueden alcanzarse aplicando un modelo de segmentación tradicional. Factores como la presencia de equipos obsoletos críticos, equipos gestionados por terceros o el incremento en la presencia de tecnologías IoT que requieren conexiones externas, están motivando la adopción de arquitecturas más avanzadas a la hora de aplicar el principio de defensa en profundidad.
Una correcta segmentación puede ser un aspecto fundamental en la prevención de ataques, fundamentalmente en su propagación hasta activos esenciales y críticos en la producción. También resulta importante, adecuarse al entorno a segmentar. Es un error muy común tratar de segmentar las redes partiendo de conceptos y esquemas similares al entorno IT.
En este artículo se expondrán algunos nuevos modelos de redes y consejos para trabajar en una segmentación correcta en un entorno donde conviven diversos componentes implicados (OT, IIoT, IT, IoT).
En la era de la interconexión y digitalización, los sistemas de control industrial (SCI) están cada vez más expuestos a amenazas cibernéticas. Estos sistemas son vitales para la producción de energía, manufactura y gestión de infraestructuras críticas, y su protección se ha vuelto una prioridad esencial.
El análisis de riesgos es fundamental en este contexto, ya que permite identificar, evaluar y priorizar los riesgos que pueden afectar a los SCI. Este proceso abarca desde vulnerabilidades técnicas, hasta amenazas emergentes, y es crucial para desarrollar estrategias efectivas de mitigación y protección.
En este artículo, se explorarán los desafíos y soluciones relacionados con el análisis de riesgos en los SCI, así como la importancia del estándar IEC 62443-3-2 en este proceso crítico.
Los gemelos digitales, también conocidos como digital twins, son recreaciones virtuales de objetos o procesos del mundo real. Esta innovadora idea, propuesta por el Dr. Michael Grieves, ha cobrado cada vez más relevancia en diversos sectores industriales gracias al avance de tecnologías como el modelado 3D, el Internet de las Cosas (IoT), el IIoT (Internet Industrial de las Cosas), el aprendizaje automático (machine learning) y el análisis de grandes volúmenes de datos (big data). Su aplicación permite simular y analizar procesos físicos de forma eficiente, contribuyendo así a la transformación digital de la industria, también conocida como industria 4.0.
El propósito fundamental de los gemelos digitales radica en facilitar la comprensión de cómo operan los elementos en el mundo físico. Por ejemplo, en el ámbito de la manufactura, es posible crear un gemelo digital de una fábrica y mediante simulaciones explorar diferentes escenarios. ¿Qué sucedería si se modificara una máquina? ¿Cómo impactaría en la producción? El gemelo digital brinda respuestas antes de realizar cambios reales en el entorno físico, lo que agiliza la toma de decisiones y optimiza procesos.