En el año 2022 y tal como se ve reflejado en nuestro artículo de ‘Cifras en Seguridad Industrial 2022’, los ciberataques en todos los sectores industriales han aumentado alrededor de un 30% en el tercer trimestre del 2022, y se estima que el número de organizaciones o fabricantes industriales, víctimas de un ciberataque, rondó el 40% en el último año. Especialmente en el sector industrial, el número de ataques ha crecido exponencialmente debido a la introducción masiva de dispositivos IoT (se prevé pasar de los 13,5 a los 21,5 millones de dispositivos conectados en tres años) o más concretamente de los IIoT, los cuales han sido la principal puerta de entrada para los ataques debido a que los fabricantes han priorizado las funcionalidades y la producción masiva de dispositivos en reprimenda de la seguridad. Además, a esto, se une la obsolescencia programada (cada vez más presente en este tipo de dispositivos), el aumento de la interoperabilidad y de la conectividad y la aparición de nuevos tipos de malware y exploits, mucho más efectivos
En este post se presentan algunas líneas de actuación que deben seguirse para hacer frente a un ciberataque DrDoS basado en el protocolo ARD, describiendo detalladamente las fases de prevención, identificación y respuesta a adoptar.
En los últimos años, el concepto de machine learning ha cobrado cada vez más relevancia, principalmente impulsado por los avances en capacidad de computación de forma paralela. Cada vez son más los desarrollos, aplicaciones y programas que se sirven de estos algoritmos para dotar al sistema de una mayor seguridad, inteligencia y autonomía. Sin embargo, su uso en entornos industriales es todavía muy escaso, aunque algunas pruebas y desarrollos recientes demuestran su eficacia, incluyendo en el ámbito de la detección y predicción de ciberataques.