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    Automatización Inteligente para la Detección y Mitigación de Vulnerabilidades en Sistemas de Control Industrial mediante Sistemas Multiagente y Aprendizaje Reforzado

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    Date
    2026-02-09
    Author
    Sarmiento, Joel David
    Advisor
    Ortiz Collazos, Luis Eyder

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Automatización Inteligente para la Detección y Mitigación de Vulnerabilidades en Sistemas de Control Industrial mediante Sistemas Multiagente y Aprendizaje Reforzado AU - Sarmiento, Joel David Y1 - 2026-02-09 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79193 AB - En este proyecto se aborda la problemática creciente de los ataques cibernéticos que pueden afectar los sistemas de control industrial, los cuales son fundamentales para el funcionamiento de servicios esenciales como la electricidad y el agua. El objetivo principal es desarrollar una solución practica y funcional que integre sistemas multiagente, capaces de trabajar de manera colaborativa, junto con técnicas de aprendizaje reforzado que permitan mejorar su desempeño mediante la experiencia, con el fin de anticipar y mitigar posibles ataques antes de que generen impactos en la operación. Para alcanzar este objetivo, se adopta un enfoque que combina el diseño del sistema con su validación experimental. En una primera fase, el modelo es construido y evaluado en un entorno simulado mediante herramientas de modelado, y posteriormente es validado en un escenario simulado que representa una planta de energía bajo condiciones operativas similares a las reales. Este proceso permite analizar el comportamiento del sistema frente a diferentes situaciones de riesgo y ajustar su respuesta con base en los resultados obtenidos. El proyecto busca fortalecer la protección de las infraestructuras críticas mediante la automatización y el aprendizaje continuo, contribuyendo al desarrollo de nuevas estrategias de ciberseguridad en el ámbito industrial. Asimismo, el desarrollo del sistema se enmarca en los lineamientos de la norma ISO 9001:2015, promoviendo la mejora continua y la gestión eficiente de la calidad en los procesos tecnológicos. ER - @misc{10596_79193, author = {Sarmiento Joel David}, title = {Automatización Inteligente para la Detección y Mitigación de Vulnerabilidades en Sistemas de Control Industrial mediante Sistemas Multiagente y Aprendizaje Reforzado}, year = {2026-02-09}, abstract = {En este proyecto se aborda la problemática creciente de los ataques cibernéticos que pueden afectar los sistemas de control industrial, los cuales son fundamentales para el funcionamiento de servicios esenciales como la electricidad y el agua. El objetivo principal es desarrollar una solución practica y funcional que integre sistemas multiagente, capaces de trabajar de manera colaborativa, junto con técnicas de aprendizaje reforzado que permitan mejorar su desempeño mediante la experiencia, con el fin de anticipar y mitigar posibles ataques antes de que generen impactos en la operación. Para alcanzar este objetivo, se adopta un enfoque que combina el diseño del sistema con su validación experimental. En una primera fase, el modelo es construido y evaluado en un entorno simulado mediante herramientas de modelado, y posteriormente es validado en un escenario simulado que representa una planta de energía bajo condiciones operativas similares a las reales. Este proceso permite analizar el comportamiento del sistema frente a diferentes situaciones de riesgo y ajustar su respuesta con base en los resultados obtenidos. El proyecto busca fortalecer la protección de las infraestructuras críticas mediante la automatización y el aprendizaje continuo, contribuyendo al desarrollo de nuevas estrategias de ciberseguridad en el ámbito industrial. Asimismo, el desarrollo del sistema se enmarca en los lineamientos de la norma ISO 9001:2015, promoviendo la mejora continua y la gestión eficiente de la calidad en los procesos tecnológicos.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79193} }RT Generic T1 Automatización Inteligente para la Detección y Mitigación de Vulnerabilidades en Sistemas de Control Industrial mediante Sistemas Multiagente y Aprendizaje Reforzado A1 Sarmiento, Joel David YR 2026-02-09 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79193 AB En este proyecto se aborda la problemática creciente de los ataques cibernéticos que pueden afectar los sistemas de control industrial, los cuales son fundamentales para el funcionamiento de servicios esenciales como la electricidad y el agua. El objetivo principal es desarrollar una solución practica y funcional que integre sistemas multiagente, capaces de trabajar de manera colaborativa, junto con técnicas de aprendizaje reforzado que permitan mejorar su desempeño mediante la experiencia, con el fin de anticipar y mitigar posibles ataques antes de que generen impactos en la operación. Para alcanzar este objetivo, se adopta un enfoque que combina el diseño del sistema con su validación experimental. En una primera fase, el modelo es construido y evaluado en un entorno simulado mediante herramientas de modelado, y posteriormente es validado en un escenario simulado que representa una planta de energía bajo condiciones operativas similares a las reales. Este proceso permite analizar el comportamiento del sistema frente a diferentes situaciones de riesgo y ajustar su respuesta con base en los resultados obtenidos. El proyecto busca fortalecer la protección de las infraestructuras críticas mediante la automatización y el aprendizaje continuo, contribuyendo al desarrollo de nuevas estrategias de ciberseguridad en el ámbito industrial. Asimismo, el desarrollo del sistema se enmarca en los lineamientos de la norma ISO 9001:2015, promoviendo la mejora continua y la gestión eficiente de la calidad en los procesos tecnológicos. OL Spanish (121)
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    Keywords
    Ciberseguridad Google Scholar
    sistemas de control industrial Google Scholar
    aprendizaje reforzado Google Scholar
    sistemas multiagente Google Scholar
    automatización inteligente Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
    Metadata
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    Description of the content
    En este proyecto se aborda la problemática creciente de los ataques cibernéticos que pueden afectar los sistemas de control industrial, los cuales son fundamentales para el funcionamiento de servicios esenciales como la electricidad y el agua. El objetivo principal es desarrollar una solución practica y funcional que integre sistemas multiagente, capaces de trabajar de manera colaborativa, junto con técnicas de aprendizaje reforzado que permitan mejorar su desempeño mediante la experiencia, con el fin de anticipar y mitigar posibles ataques antes de que generen impactos en la operación. Para alcanzar este objetivo, se adopta un enfoque que combina el diseño del sistema con su validación experimental. En una primera fase, el modelo es construido y evaluado en un entorno simulado mediante herramientas de modelado, y posteriormente es validado en un escenario simulado que representa una planta de energía bajo condiciones operativas similares a las reales. Este proceso permite analizar el comportamiento del sistema frente a diferentes situaciones de riesgo y ajustar su respuesta con base en los resultados obtenidos. El proyecto busca fortalecer la protección de las infraestructuras críticas mediante la automatización y el aprendizaje continuo, contribuyendo al desarrollo de nuevas estrategias de ciberseguridad en el ámbito industrial. Asimismo, el desarrollo del sistema se enmarca en los lineamientos de la norma ISO 9001:2015, promoviendo la mejora continua y la gestión eficiente de la calidad en los procesos tecnológicos.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto de investigación
    Content relationship
    Ingeniería de sistemas
    Ciberseguridad
    Inteligencia artificial
    Sistemas multiagente
    Aprendizaje por refuerzo
    Sistemas de control industrial
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79193
    Collections
    • Ingeniería de Sistemas [485]
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