Protección de sistemas domóticos frente a ciberataques mediante sistemas de inferencia neuroborrosos

Resumen

Este trabajo presenta una arquitectura de control resiliente para entornos domóticos inteligentes sometidos a ciberataques. La
solución propuesta integra un sistema de inferencia neuroborroso adaptativo (ANFIS) directamente en un PLC, con el objetivo de
estimar la temperatura real de una habitación 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 anomalías provocadas por ataques de tipo Man-in-the-Middle e inyección de datos. El sistema ha sido validado en un entorno de simulación 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 actúe 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 detección dentro del propio lazo de control de sistemas ciberfísicos.