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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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    Fecha
    2026-02-09
    Autor
    Sarmiento, Joel David
    Director
    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. 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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. 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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)
    Gestores bibliográficos
    Refworks
    Zotero / EndNote / Mendeley
    BibTeX
    CiteULike
    Palabras clave
    Ciberseguridad Google Scholar
    sistemas de control industrial Google Scholar
    aprendizaje reforzado Google Scholar
    sistemas multiagente Google Scholar
    automatización inteligente Google Scholar
    Cobertura regional / País
    cead_-_josé_acevedo_y_gómez
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    Documentos PDF
    Descripción del contenido
    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.
    Formato
    pdf
    Tipo de Recurso Digital
    Proyecto de investigación
    Relación del contenido
    Ingeniería de sistemas
    Ciberseguridad
    Inteligencia artificial
    Sistemas multiagente
    Aprendizaje por refuerzo
    Sistemas de control industrial
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79193
    Colecciones
    • Ingeniería de Sistemas [485]
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