Intercambio de datos anónimos basado en Blockchain con Machine Learning para la ciberseguridad en los sistemas de control industrial para Internet de las cosas

La seguridad es un aspecto crucial de los sistemas industriales con infraestructuras de IoT que benefician a los usuarios solo si mantienen la seguridad. Un Sistema de Control Industrial es una infraestructura esencial en entornos empresariales, y en el desarrollo de las TIC es difícil prevenir ciberataques con métodos tradicionales. Este trabajo busca diseñar una arquitectura para sistemas de intercambio de datos anónimos basados en blockchain con técnicas de aprendizaje automático. La metodología utiliza la revisión bibliográfica, la investigación empírica-analítica, la representación gráfica de la infraestructura lógica y un enfoque cualitativo. Como resultados, se diseñó un marco de trabajo dividido en cuatro niveles: IoT, red, blockchain y aprendizaje automático, para detectar anomalías mediante un algoritmo de predicción y análisis visual para inspeccionar la existencia de ataques contra el sistema y tomar las medidas pertinentes. La revisión bibliográfica arrojó 61 artículos que proporcionan información sobre arquitecturas en las tres tecnologías. Se destaca que solo el 13% se implementó, el 66% son simulaciones de software y el 21% son teóricas. Las evaluaciones de simulación proporcionan un rendimiento máximo del 99,70% y un rendimiento mínimo del 93,86%. Las tres simulaciones de diez escenarios mantienen rendimientos aceptables, y se concluye que el rendimiento es muy aceptable en general. Se concluyó que el marco resultante de la combinación de estas tecnologías es una solución viable para mejorar la seguridad en los sistemas industriales y permitir el acceso distribuido a los datos.