Centro de Investigación Informática Lazarus

Análisis de Vulnerabilidad en Modelos de Inteligencia Artificial Operativa (OT/AI)

Fundamentos del Pentesting en Sistemas de Control Industrial

La convergencia entre la Tecnología Operativa (OT) y los sistemas de Inteligencia Artificial (IA), particularmente el aprendizaje automático (Machine Learning, ML), está redefiniendo la eficiencia y la toma de decisiones en infraestructuras críticas y entornos ciberfísicos. Sistemas como SCADA y plantas industriales están adoptando modelos ML para funciones de predicción, detección de anomalías o control adaptativo. Sin embargo, la integración de estos modelos introduce nuevos y complejos vectores de ataque que trascienden las vulnerabilidades de software tradicionales. Un fallo o una manipulación exitosa en un sistema OT/SCADA puede generar no solo interrupciones severas en el proceso, sino también daños físicos, lo que subraya la necesidad crítica de pruebas de penetración (pentesting) especializadas.

Vectores de Ataque Críticos en Modelos ML Operativos

La evaluación de seguridad en sistemas OT/AI se centra en la vulnerabilidad de los modelos ML a la manipulación en distintas etapas del ciclo de vida. Una categoría principal son los ataques a la integridad del modelo. El Poisoning de datos implica la inserción de información maliciosa en los conjuntos de entrenamiento o durante la fase de actualización en línea, corrompiendo la base de conocimiento del modelo y alterando su comportamiento en producción. Una variante más insidiosa es la creación de backdoors y triggers maliciosos, patrones específicos que, al ser detectados durante la operación normal, activan un comportamiento oculto predefinido, como la falsificación de alarmas o la interrupción de procesos críticos.

Una segunda clase de ataques se enfoca en la fase de inferencia, conocidos como ataques de evasión. Estos buscan manipular la entrada de datos en tiempo real. La generación de ejemplos adversarios se logra mediante la modificación imperceptible de señales o datos sensoriales, diseñados para engañar al modelo ML y forzar una clasificación errónea o una falla de detección. Esto a menudo se combina con la manipulación directa de sensores y datos de entrada en la cadena de datos o dispositivos físicos, interfiriendo con la lógica de control basada en IA. La naturaleza sutil de estas alteraciones en los modelos ML dificulta su detección inmediata por los sistemas de seguridad convencionales, aumentando el riesgo de falsos negativos.

Metodologías de Auditoría y Pentesting Especializado

La prueba de penetración en sistemas OT/AI requiere una aproximación multidisciplinaria que abarque la robustez del modelo y la seguridad de la infraestructura subyacente. La evaluación de robustez implica la implementación de pruebas adversariales automáticas para medir la resistencia del modelo ante perturbaciones de entrada controladas, junto con el monitoreo en entornos simulados o en tiempo real para identificar desviaciones de comportamiento.

Paralelamente, se debe realizar un análisis exhaustivo de los datos de entrenamiento y actualización, verificando la integridad y la procedencia de los datasets, y aplicando control de versiones y monitoreo estricto a los procesos de retraining para detectar cualquier inserción de datos maliciosos. Desde una perspectiva de infraestructura, el examen se enfoca en las vulnerabilidades del deployment y de los pipelines de Machine Learning. Esto incluye la revisión de configuraciones de acceso en entornos on-premise o cloud, y la evaluación de mecanismos de seguridad en los pipelines CI/CD para ML para prevenir manipulaciones. Finalmente, la simulación de ataques Red Team combinados integra la manipulación de sensores, la interferencia en el flujo de datos y la explotación de las vulnerabilidades del modelo para replicar escenarios de intrusión reales.

Para asistir en estas tareas, los profesionales recurren a frameworks especializados como el Adversarial Robustness Toolbox (ART) de IBM, que facilita la generación y evaluación de ejemplos adversarios, y herramientas de Explainability como AI Explainability 360 para identificar vulnerabilidades y sesgos en las decisiones del modelo. Es fundamental recordar que toda manipulación en pruebas controladas de sistemas OT/AI debe regirse por estrictos protocolos éticos y de seguridad para prevenir daños físicos o interrupciones reales, garantizando la colaboración con equipos de ingeniería y la documentación exhaustiva para la remediación.

Como apreciación final, podemos decir que la integración de la Inteligencia Artificial en las fábricas y plantas críticas abre la puerta a un nuevo y peligroso tipo de ciberataque. El riesgo ya no es solo la red, sino manipular el cerebro de la máquina a través de datos falsos para forzar un fallo físico real. Esto nos obliga a un cambio de mentalidad, donde la seguridad debe pasar de defender el perímetro a proteger la lógica misma de la IA que controla nuestra infraestructura.

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