Thursday, November 09, 2023 Arturo Rubio Torres

Dr. Claudio Burgos-Mellado

Una reciente investigación científica se centra en la detección de ataques cibernéticos en sistemas de convertidores. Este tipo de ataques pueden causar fallas críticas en sistemas eléctricos modernos, interrumpiendo el suministro de energía a nivel nacional. Es crucial estudiar y desarrollar métodos de detección y contramedidas para proteger la infraestructura crítica.


Los sistemas energéticos modernos son cada vez más complejos y dependen de un flujo de información constante. Esto los hace vulnerables a ciberataques que podrían provocar graves perturbaciones en el suministro energético de todo un país.

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".

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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