España, segundo país europeo con más objetos maliciosos detectados en equipos industriales

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Italia, en el quinto lugar, y España, en el octavo, son los dos países europeos con más objetos maliciosos detectados en equipos industriales en el mundo. Kaspersky los ha encontrado, a través de una de sus soluciones, en más 26% de los equipos, porcentaje que se incrementó hasta el 32% en los sectores de petróleo y gas.

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En los entornos industriales es fundamental mantener el proceso tecnológico de forma óptima y evitar todo tipo de interrupciones, como el mal funcionamiento de los equipos, errores de los operadores o ciberataques a los sistemas de control industrial. Si algo va mal, la detección temprana puede evitar la interrupción y, por tanto, reducir el coste del tiempo de inactividad, el desperdicio de materias primas o incluso consecuencias más graves. Según las estimaciones de Kaspersky, una reducción del 50% del tiempo de inactividad permite un ahorro anual de hasta un millón de dólares para una gran central eléctrica o 2,5 millones de dólares en una refinería de petróleo.

Durante el primer trimestre del año en curso, Kaspersky detectó objetos maliciosos en más del 26% de los equipos industriales de todo el mundo, porcentaje que se incrementa hasta el 32% en las industrias de petróleo y gas. Las fuentes de amenazas más bloqueadas fueron recursos de Internet (15%), scripts maliciosos (8%) y sypware (8%).

En cuanto a los países más afectados, China, Indonesia, India y Vietnam lideran la clasificación. En Europa, Italia (en quinto lugar) fue el país en el que se detectó un mayor número de objetos maliciosos, seguido de España (en el octavo), con un 23% en equipos de la industria del petróleo y gas y un 23,6% en el total de industrias. En los quince primeros puestos de la lista de Kaspersky aparecen tres países europeos más: Francia, en puesto 13; Alemania, en el 14, y Reino Unido, en el 15.

Kaspersky ha llegado a estas conclusiones a través de Machine Learning for Anomaly Detection, una solución diseñada para detectar desviaciones en los procesos productivos en fase temprana. Este sistema cuenta con algoritmos de aprendizaje automático que analizan la telemetría de los sensores de la maquinaria y advierten del mal funcionamiento de la misma enviando alertas cuanto los parámetros del proceso de fabricación (tags) se comportan de forma inesperada.

La solución funciona sobre la infraestructura existente de la planta y no requiere la instalación de sensores adicionales y proporciona una interfaz gráfica rica en funciones para el análisis detallado de las anomalías, así como herramientas que permiten integrar el producto con los sistemas existentes, para enviar alertas al cuadro de mandos de los operadores.