La expansión del coche eléctrico está multiplicando las estaciones de carga, pero también abre una nueva puerta a los ciberdelincuentes. Fraudes, robo de energía o ataques dirigidos a la red eléctrica son algunos de los riesgos que pueden afectar a estas infraestructuras cada vez más conectadas.
Para hacer frente a este problema, investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de detectar anomalías y posibles ataques informáticos en estaciones de carga de vehículos eléctricos en tiempo real.
La investigación ha sido desarrollada por el grupo NICS Lab y publicada en la revista científica International Journal of Critical Infrastructure Protection.
Cómo una red de «agentes inteligentes» vigila los cargadores
La propuesta utiliza un conjunto de agentes inteligentes integrados directamente en las estaciones de carga. Estos sistemas supervisan y analizan continuamente el funcionamiento de los cargadores, las comunicaciones y los dispositivos conectados para identificar comportamientos anómalos o posibles incidentes de seguridad.
“Estas estaciones integran un elevado número de componentes, tanto físicos como digitales, cuya complejidad no solo favorece la aparición de nuevas vulnerabilidades de seguridad, sino que además incrementa significativamente la superficie de ataque”, afirma Cristina Alcaraz, profesora de la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga y autora del trabajo.
Una de las particularidades del sistema es que los agentes no trabajan de forma aislada. También comparan la información obtenida con la de estaciones cercanas para construir una visión conjunta de lo que ocurre.
“Cada agente evalúa el estado de los cargadores, las comunicaciones y los dispositivos conectados con el objetivo de detectar anomalías, fallos operativos o posibles incidentes de seguridad. Además, estos agentes, que están conectados a un sistema central de supervisión, contrastan su información obtenida localmente con la de estaciones cercanas, proporcionando una visión colaborativa más completa, precisa y contextualizada de la situación”, explica la doctora Alcaraz.
Detectar el problema antes de que afecte a toda la red
Los investigadores explican que, frente a métodos tradicionales centrados únicamente en registrar incidentes aislados, esta tecnología permite identificar qué parte concreta del sistema está fallando, cuándo ocurre y por qué sucede.
Esa información puede ayudar a responder con mayor rapidez y reducir el impacto de posibles ataques o errores operativos.
La propuesta plantea una nueva forma de proteger las futuras infraestructuras de movilidad eléctrica mediante la combinación de inteligencia artificial, inteligencia distribuida y sistemas de seguridad colaborativos.
