Investigador de FUNIBER propone un modelo de seguridad para sistemas IoT

Investigador de FUNIBER propone un modelo de seguridad para sistemas IoT

El Dr. Daniel Gavilanes Aray, director del Centro Tecnológico de la Fundación Universitaria Iberoamericana (FUNIBER), participa en un estudio que presenta un modelo formal de seguridad del protocolo de enrutamiento RPL, basado en redes de Petri, con el fin de proteger los datos y la privacidad de los usuarios en el sistema  de Internet de las Cosas (IoT).

El internet de las cosas ha revolucionado la forma en que los dispositivos se conectan e interactúan de manera inteligente. Este sistema integra dispositivos electrónicos, máquinas informáticas y mecánicas con capacidades avanzadas de detección y respuesta, facilitando servicios con una mínima intervención humana. El propósito fundamental del IoT es mejorar la calidad de vida humana, sin embargo, lograr una interacción óptima con estos dispositivos inteligentes depende de protocolos eficaces y seguros. 

Las redes de bajo consumo y con pérdidas (LLN) se caracterizan por ser dispositivos con recursos limitados, como memoria, capacidad de procesamiento y baterías, además de enfrentar una alta pérdida de paquetes y baja velocidad de transmisión de datos. Otro de los desafíos que enfrentan es el gran volumen de datos que manejan, lo que puede llevar a congestiones y retrasos en la transmisión. Estas redes, utilizadas frecuentemente en redes de sensores inalámbricos, difieren de las redes convencionales debido a sus restricciones inherentes. Para asegurar su funcionamiento en tiempo real, es esencial abordar estas limitaciones desarrollando protocolos de enrutamiento. 

El protocolo de enrutamiento para redes de baja potencia y pérdida como RPL es un estándar ampliamente utilizado en sistemas IoT que operan bajo el protocolo IPv6. Este protocolo es esencial para la transmisión eficiente de datos entre dispositivos, pero su seguridad es una preocupación constante. Las aplicaciones de IoT son especialmente vulnerables a diversas amenazas de seguridad, incluyendo problemas de disponibilidad, privacidad y ataques de malware. Por ello, el estudio se enfocó en la modelización formal del protocolo RPL para evaluar los esquemas de seguridad y proponer una solución. 

El modelado formal es una estrategia de diseño que emplea modelos matemáticos para crear y analizar detalladamente sistemas de hardware y software antes de su construcción real. Este enfoque utiliza pruebas matemáticas para complementar las evaluaciones del sistema, asegurando su correcto funcionamiento. A medida que los sistemas se vuelven más complejos, la seguridad se convierte en un aspecto esencial, y el modelado formal ofrece una garantía adicional al asegurar que el sistema se comporte como se espera. 

El estudio propone la utilización de redes de Petri coloreadas, una herramienta matemática que permite la representación gráfica y el análisis de sistemas concurrentes, para formalizar y verificar tanto los modos seguros como no seguros del protocolo RPL. Esta metodología demostró ser efectiva en la protección contra variaciones no autorizadas de claves y cambios en el número de versión en el enrutamiento. Además, no solo permite identificar posibles vulnerabilidades en el protocolo, sino que también ofrece un marco para mejorar la seguridad de otros protocolos de comunicación dentro del ecosistema IoT. 

De esta manera, los desarrolladores pueden implementar medidas correctivas antes de que los dispositivos sean desplegados en el mundo real. Esta capacidad de prever y solucionar problemas de seguridad es crucial para el desarrollo de un sistema IoT más seguro y confiable. 

El estudio no solo mejora la comprensión del protocolo RPL, sino que también sienta las bases para futuros estudios sobre la seguridad de las comunicaciones en el IoT. Al emplear técnicas de modelado formal, como las redes de Petri coloreadas, se abre un camino prometedor para asegurar que los dispositivos interconectados puedan operar de manera segura y eficiente, protegiendo la integridad de los datos personales y comerciales que manejan.

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