Cuando se habla de un dispositivo endpoint, se habla de un activo final presente a nivel de red. Entre estos dispositivos podemos encontrar estaciones de ingeniería (workstations), HMI, SCADA o PLC, entre otros.
La evolución de los entornos industriales hacia modelos en los que estos equipos se conectan, tanto con las redes corporativas como remotamente con los proveedores, con fines de mantenimiento, los expone a nuevas amenazas. Es por ello que los endpoint industriales deben ser debida e individualmente protegidos y a múltiples niveles para que no puedan ser comprometidos. Estos sistemas finales son puntos clave en cuanto a la seguridad se refiere porque sus vulnerabilidades podrían afectar a otros activos dentro de la red.
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.