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dc.contributor.advisorOrtiz Collazos, Luis Eyder
dc.coverage.spatialcead_-_josé_acevedo_y_gómez
dc.creatorSarmiento, Joel David
dc.date.accessioned2026-02-24T14:20:43Z
dc.date.available2026-02-24T14:20:43Z
dc.date.created2026-02-09
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/79193
dc.descriptionAnexo A: Cronograma detallado de actividades, Anexo B: Involucrados en el proyecto, Anexo C: Diagrama preliminar de la arquitectura del sistema propuesto, Anexo D: Glosario de términos técnicos, Anexo E: Referentes de proyectos similares, Anexo F: Diseño del cuestionario Likert, Anexo G: Estructura de entrevista semiestructurada, Anexo H: Resultados del cuestionario Likert por dimensión
dc.description.abstractEn 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.
dc.formatpdf
dc.titleAutomatización Inteligente para la Detección y Mitigación de Vulnerabilidades en Sistemas de Control Industrial mediante Sistemas Multiagente y Aprendizaje Reforzado
dc.typeProyecto de investigación
dc.subject.keywordsCiberseguridad
dc.subject.keywordssistemas de control industrial
dc.subject.keywordsaprendizaje reforzado
dc.subject.keywordssistemas multiagente
dc.subject.keywordsautomatización inteligente
dc.description.abstractenglishThis project addresses the growing problem of cyberattacks affecting industrial control systems, which are essential for the operation of critical services such as electricity and water supply. The main objective is to develop a practical and functional solution that integrates multi-agent systems capable of collaborative operation with reinforcement learning techniques that improve system performance through experience, in order to anticipate and mitigate potential cyberattacks before they impact industrial operations. To achieve this objective, an approach combining system design and experimental validation is adopted. In the first phase, the proposed model is developed and evaluated in a simulated environment using modeling tools. Subsequently, it is validated in a simulated scenario representing a power plant under operating conditions similar to those of real industrial environments. This process allows the analysis of system behavior under different risk situations and the adjustment of its response based on the obtained results. The project aims to strengthen the protection of critical infrastructures through automation and continuous learning, contributing to the development of new cybersecurity strategies in the industrial sector. Additionally, the system development follows the guidelines of the ISO 9001:2015 standard, promoting continuous improvement and efficient quality management in technological processes.
dc.subject.categoryIngeniería de sistemas
dc.subject.categoryCiberseguridad
dc.subject.categoryInteligencia artificial
dc.subject.categorySistemas multiagente
dc.subject.categoryAprendizaje por refuerzo
dc.subject.categorySistemas de control industrial


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