Vulnerabilidades en edificios inteligentes

El importante incremento de población en las áreas urbanas ha llevado a revisar el modelo de ciudad para poder garantizar la calidad de vida de sus habitantes, y que los recursos sean gestionados de forma inteligente, eficiente y segura. Los edificios han caminado de forma paralela: hoy día podemos hablar de lugares inteligentes, automatizados y conectados gracias a la evolución de la tecnología. De forma equivalente a lo que ocurre en el entorno de ciudad, edificios para mejorar la calidad de vida de sus ocupantes, mediante nuevas estrategias que permiten incrementar su rendimiento, garantizando el bienestar y la seguridad de todos. Este avance en tecnología conlleva nuevos retos y riesgos que han de ser identificados y solventados. Los edificios inteligentes presentan una serie de debilidades que ponen en peligro la disponibilidad y ciberseguridad de sus sistemas, la privacidad de la información e incluso la seguridad y salud de sus ocupantes. Este escenario promueve la necesidad de analizar con detalle los principales riesgos de seguridad asociados a los sistemas del edificio, y cuáles podrían ser los pasos a seguir para su mitigación. Herramientas como Shodan permiten escanear la red en búsqueda de elementos conectados y detectar las principales vulnerabilidades a las que se ven expuestos. En este trabajo, se realiza un análisis de riesgos y se propone una metodología de evaluación empleando Shodan que permite identificar los principales inconvenientes a fin de poder minimizar el impacto de configuraciones poco seguras, fallos en el despliegue o malas prácticas en materia de ciberseguridad.

Grantor dc:publisher

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Year dc:date.issued

2021

Author dc:creator

• Mulero Palencia, Sofía

• edificio inteligente
• ciberseguridad
• Shodan
• smart building
• cybersecurity
• edifici intel·ligent
• ciberseguretat

Statement dc:rights

• CC BY-NC-ND

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10609/127648

OAI identifier oai:identifier

oai:openaccess.uoc.edu:10609/127648