HELION es un prototipo de ciberseguridad industrial diseñado para proteger a operadores esenciales e infraestructuras críticas del sector energético. Recopila y correlaciona información de sistemas SCADA/DCS, tráfico de red, eventos de sistemas y fuentes de ciberinteligencia mediante API REST, OPC UA, Syslog y Network Flows. Sobre estos datos aplica modelos híbridos de Inteligencia Artificial Explicable para detectar anomalías, clasificar ataques y mostrar al operador el razonamiento asociado a cada alerta. HELION integra gestión de incidentes, inventario de activos, información de vulnerabilidades, cuadros de mando y playbooks específicos en formatos interoperables. Su respuesta automatizada o asistida facilita la toma de decisiones y la notificación de incidentes. El prototipo busca reducir falsos positivos y negativos, acortar los tiempos de detección y respuesta y disminuir la carga operativa de los SOC que supervisan infraestructuras energéticas 24/7.
Información ampliada:
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FACTRA es un prototipo de ciberseguridad para Centros de Operaciones de Seguridad y plantas industriales con sistemas de control de tiempo discreto. La plataforma analiza datos de múltiples fuentes para detectar y clasificar anomalías, priorizar incidentes y planificar su respuesta. Combina modelos de Deep Learning para reconstruir secuencias temporales con técnicas de teoría de grafos y topología, incorporando Inteligencia Artificial Explicable. Mediante playbooks, FACTRA puede recomendar o ejecutar, cuando el contexto lo permite, acciones de mitigación sobre cortafuegos, switches, routers, equipos Windows/Linux y otros activos OT. También integra supervisión centralizada, gestión de agentes, inventario, vulnerabilidades e informes. El prototipo busca reducir falsos positivos y tiempos de respuesta, limitar la intervención manual y reforzar la continuidad de los procesos productivos mediante una protección contextual, adaptativa y proactiva.
Información ampliada:
- Consulte la web del prototipo FACTRA para más información.
KHEMIS es un prototipo de ciberseguridad para plantas químicas, caracterizadas por combinar procesos discretos y continuos. Analiza datos operativos y de seguridad de sistemas SCADA/DCS para detectar, correlacionar y clasificar amenazas con una visión global de la instalación. Aplica modelos de Deep Learning en procesos discretos, donde es posible una mayor autonomía, y técnicas de Inteligencia Artificial Explicable y modelos gráficos probabilísticos en procesos continuos, que requieren interpretación y validación humana. Mediante arquitecturas multiagente y aprendizaje federado, KHEMIS integra resultados de entornos heterogéneos e identifica ataques coordinados. Su sistema híbrido adapta la respuesta al proceso afectado, ejecutando acciones semiautomáticas o proporcionando recomendaciones explicadas. El prototipo busca reducir falsos positivos, acelerar la detección y respuesta y proteger la seguridad y continuidad de la producción química
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