El cambio climático y la rápida evolución del sector industrial están modificando de manera significativa las necesidades energéticas de la sociedad. Los investigadores e ingenieros están realizando considerables esfuerzos para crear una red eléctrica más inteligente que se adapte mejor a las nuevas demandas energéticas y ofrezca mayor eficiencia, fiabilidad y resiliencia. En este contexto, el concepto de Red Eléctrica Inteligente (REI) está captando la atención de la industria y el sector académico. El National Institute of Standards and Technology (NIST) define la REI como la integración de la red eléctrica del siglo pasado con los avances actuales en tecnologías de la información y comunicación (Oficina del Coordinador Nacional para la Interoperabilidad de la Red Inteligente, 2010). A diferencia de las redes eléctricas tradicionales, las REIs presentan una arquitectura más distribuida, con una alta penetración de energías renovables y sistemas de almacenamiento de energía, como las baterías de ion-litio, el hidrógeno y las baterías de flujo redox basadas en Vanadio. Las REIs logran un equilibrio en tiempo real entre la generación y el consumo de energía a través de la comunicación de sensores y actuadores inteligentes.
En paralelo a la evolución de las REIs, el concepto de Internet de las Cosas (IoT) ha ampliado el espectro de posibilidades de las REIs. En el contexto del IoT, cada dispositivo de la red se considera un objeto con una dirección IP única que puede ser controlado a través de internet. Esto permite un flujo bidireccional de información y una conectividad en toda la infraestructura. Ciertos investigadores estiman que las REIs serán una de las aplicaciones del IoT con una mayor escala. Además, el IoT posibilita una conexión más directa entre los sensores y/o actuadores inteligentes de las REIs y los dispositivos inteligentes en el lado de los consumidores y las pequeñas y medianas empresas.
El ecosistema de la REI-IoT potencialmente estará compuesto por millones de nodos distribuidos a lo largo de una extensa región geográfica. Desafortunadamente, los beneficios de esta naturaleza distribuida también habilitan la posibilidad de llevar a cabo ciberataques que pueden tener un impacto directo en todo el ecosistema. Por un lado, las ciberamenazas pueden afectar directamente la estabilidad, eficiencia y seguridad de la REI en general, así como de sus elementos o áreas específicas. Por otro lado, la conexión de la REI con los consumidores y las PYMEs plantea riesgos para la privacidad y seguridad energética de los mismos. Estos hechos pueden tener un efecto perjudicial en la opinión pública acerca del entorno de la REI-IoT y de la transición energética. De hecho, varios estudios informan que en los Estados Unidos más del 54% de los ciberataques se dirigen al sector energético, y la cantidad de ciberataques sigue una tendencia ascendente. Es de esperar que España siga una tendencia similar.
Por estos motivos, la viabilidad y la percepción pública del ecosistema REI-IoT dependen del avance simultáneo de mecanismos de ciberseguridad que protejan la privacidad, estabilidad y eficiencia del mismo. En este sentido, es importante destacar la necesidad de nuevos mecanismos de seguridad. Las metodologías actuales de ciberseguridad se basan fuertemente en mecanismos de encriptación y tecnologías de autenticación, los cuales pueden no ser adecuados para ciertos dispositivos dentro del entorno REI-IoT, a menos que los algoritmos sean extremadamente rápidos. Algunas tecnologías más antiguas pueden introducir latencia al desencriptar los datos, y estas latencias pueden desestabilizar los lazos de control en el ecosistema REI-IoT. Además, es deseable utilizar sensores de baja complejidad en los nodos del ecosistema REI-IoT, lo cual aumenta la latencia y disminuye la capacidad de los nodos para encriptar los datos.
El contexto mencionado en los párrafos anteriores justifica la propuesta de la presente iniciativa, la cual se enfoca en desarrollar mecanismos de ciberseguridad en entornos REI-IoT con el objetivo de preservar la estabilidad, privacidad y eficiencia del ecosistema, considerando la dinámica y las posibles latencias de los elementos del entorno REI-IoT y los propios mecanismos de ciberseguridad. Específicamente, esta iniciativa plantea la hipótesis de que existen dos elementos clave para cumplir con los objetivos: los observadores y el aprendizaje profundo.
Un observador es un algoritmo que estima los estados internos de un sistema dinámico utilizando las señales medidas por los sensores. La teoría de los observadores está bien desarrollada en la literatura y existen herramientas para estudiar las prestaciones resultantes de la interconexión de un observador con un sistema dinámico. Por lo tanto, los observadores son fundamentales en muchos mecanismos de ciberseguridad, donde la estabilidad es una propiedad crítica que se debe mantener.
Sin embargo, la dinámica de los dispositivos en el ecosistema REI-IoT se caracteriza por presentar no linealidades fuertes, modelos matemáticos desconocidos y ruido en los sensores. En este contexto, la teoría clásica de diseño de observadores resulta difícil de aplicar y requiere de conocimientos especializados que no son accesibles para los consumidores y las PYMEs. Por lo tanto, existe una necesidad de desarrollar técnicas que directamente transformen los datos generados por el ecosistema REI-IoT en soluciones de ciberseguridad basadas en observadores. Es aquí donde entra en juego el elemento del aprendizaje profundo propuesto en esta iniciativa.
Finalmente, cabe destacar que esta propuesta tiene una relación directa con el Componente 15 del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia”. En concreto con el punto 6 “Contribución del componente a la transición ecológica” y la reforma C15.I7: “Ciberseguridad: Fortalecimiento de las capacidades de ciudadanos, pymes y profesionales; e Impulso del ecosistema del sector”.