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Plataforma Big Data para análisis confiable de datos en coches conectados

Si atendemos al movimiento mediático que despierta, no hay duda que el coche conectado es uno de los principales retos del sector de la automoción a corto y medio plazo. No sorprende que la combinación entre dos mundos como la conectividad y la movilidad, con tantas posibilidades de desarrollo y tantos seguidores en todo el mundo, genere tanto interés.

Para 2020, el 90 por ciento de los vehículos nuevos estará dotado de conectividad (frente a menos del 10% hoy en día). La conectividad es sólo el primer paso para proporcionar una nueva experiencia, pero ¿Cómo de útil es la conectividad sin la posibilidad de extraer conocimiento de ella? Se están desaprovechando multitud de oportunidades de conocimiento y explotación al ritmo que la conectividad y la Internet de las cosas se expande.

La empresa AirWire es capaz de proporcionar conectividad a los vehículos dando lugar a la posible recogida de miles de datos del vehículo, de los pasajeros y la infraestructura. Sin embargo, la conectividad por sí sola no es suficiente para poder extraer conocimiento explotable. Estos datos generados actualmente no se almacenan ni se procesan. Es imprescindible, por tanto, llevar a cabo un análisis de los datos recogidos, de cara a poder extraer información que pueda ser de utilidad para terceros. Es aquí donde ENEO y AirWire han visto la posibilidad de colaborar juntos en un proyecto como BIGDRIVING.

El objetivo del proyecto BIGDRIVING es el desarrollo de una plataforma Open Source Big Data que permita obtener y analizar de manera segura la gran cantidad de información generada por los vehículos conectados. La misión de la plataforma BIGDRIVING es combinar las capacidades de conectividad en vehículos con capacidades analíticas y de detección y ciberseguridad que permitan explotar los datos generados por el vehículo conectado.

Seguridad en Network Slicing para Comunicaciones de Próxima Generación
Network SLIce SEcurity for next generation communications

La convergencia de las tecnologías y la interoperabilidad de los productos y servicios han revolucionado la forma de entender y usar las TIC, de una forma similar a lo que la expansión de internet supuso hace 30 años. El concepto de tecnologías 5G va mucho más allá de una evolución de las tecnologías móviles, e integra la práctica totalidad de las tecnologías de comunicación actuales (móviles, wireless, cableadas…), siempre con el objetivo de garantizar unos indicadores de ancho de banda o latencia al tiempo que se busca la independencia del medio y la transparencia del transporte. Esta tecnología promete ser habilitadora de multitud de aplicaciones con capacidad de transformación global como la conducción autónoma, cirugías remotas, o Internet of Everything, pero ninguna de ellas puede llegar a la sociedad si no se controlan los riesgos asociados al uso de las tecnologías que hacen posible su funcionamiento. Además, esta tecnología podrá ser aplicada en diferentes sectores industriales, especialmente en el ámbito de la Industria 4.0, como en fabricación avanzada, o en plantas industriales donde se deba garantizar la fiabilidad y seguridad de las comunicaciones en tiempo real.

El objetivo del proyecto SLISE es mitigar las vulnerabilidades que las nuevas tecnologías de virtualización adoptadas masivamente en el núcleo de la arquitectura 5G (y que ya forman parte de los borradores técnicos de la sexta generación) han arrastrado al nuevo paradigma de las comunicaciones como servicio.

En concreto, se propone la investigación en nuevos algoritmos: de análisis de incidentes, de cifrado, de identificación de detección de ataques vía radio y de respuesta automatizada; en un contexto más flexible para enfrentar los riesgos inherentes a las tecnologías de virtualización: Network Function Virtualization (NFV), Software Defined Networks (SDN) y Network Slicing (NS). Todo ello se estudiará, definiendo unos indicadores exigentes que cubran ampliamente estos objetivos, en un conjunto de escenarios de uso que presentan diferentes prioridades de protección y que incluyen el uso de las comunicaciones en el contexto de la gestión de infraestructuras críticas, así como el uso de las comunicaciones en la industria de manufactura.

Adicionalmente, las medidas desarrolladas reducirán otros riesgos asociados a vulnerabilidades de otros ámbitos 5G, así como en otros sectores que están incluyendo una base tecnológica similar, como las redes industriales o la nueva generación de CPD.

Detector de suplantación de identidad ARP Spoofing basado en Código Abierto

ARPIN propone una plataforma anti Spoofing en tiempo real, que utiliza algoritmos de machine learning. Hasta el momento no existe un producto de control del arp spoofing con estas características, por lo que se trata de un reto tecnológico que precisa de la correcta investigación y desarrollo y que implica un gran componente de I+D+i ya que ampliará y evolucionará los mecanismos existentes de detección de suplantaciones.

Plataforma de Análisis Inteligente para Detección de Anomalías de Alta Complejidad

ANIDAC tiene como objetivo desarrollar las soluciones tecnológicas necesarias para crear un sistema de detección de ataques basados ​​en tráfico, como IDS o algoritmos de detección de anomalías adaptado a PYMEs para la previsión, detección y respuesta contra amenazas avanzadas gracias al autoaprendizaje, y que retroalimente el motor de la máquina inteligente.

Solución IoT para la seguridad de los trabajadores en entornos industriales peligrosos y complejos

El consorcio nacional de WINS se propone generar producto y tecnologías que nos permitan a partir de las últimas plataformas y estándares abiertos en industria de la Internet del Futuro (FIWARE), IoT (HOMARD, OpenIoT), CPPS (Platforma de referencia BeInCPPS) y ciberseguridad (plataforma redBorder) incorporar de manera eficiente y responsable (privacy by design) nuevas capacidades de monitorización, interactuación en la línea de producción e incorporar el factor humano como parte integral e interactiva del diseño de los procesos de fabricación, del mismo modo que a día de hoy lo hacemos con los procesos de automatización en las líneas de fabricación.

El sistema de comunicación de estas redes requiere un nuevo tipo de seguridad que garantice un alto nivel de seguridad, fiabilidad y privacidad. Este es un problema real en estos entornos que se ha empezado a investigar para proveer al sector con protocolos y estándares de seguridad a la altura de las necesidades existentes.

redSecOn tiene como objetivo desarrollar las soluciones tecnológicas necesarias para crear un sistema de Monitorización Activa de la Seguridad de redes IT complejas definidas por software en modelos Security On-premises flexibles, con una arquitectura dividida en etapas que sea modular y escalable, usando técnicas de Machine Learning, que tengan en cuenta un análisis más completo de las características de las amenazas sobre el cual se realiza el aprendizaje, y que retroalimenta el motor de la máquina inteligente.

USafeS – Urban Safe Cities

El objetivo de USafeS es desarrollar una solución que permita mejorar la seguridad en las ciudades, para ello se está trabajando en el desarrollo de una plataforma en la que el ciudadano es parte activa de la solución. ENEO como participante del proyecto, es el líder de uno de los casos de uso que se centra en la monitorización de eventos.

Plataforma de ciber-defensa activa multi-herramienta antimalware

El objetivo de HEAL es el de garantizar la seguridad dentro de los entornos de red industriales, detectando posibles intrusiones o anomalías dentro de los sistemas y poder ofrecer así a estas empresas industriales una mejora en cuanto al mantenimiento y la monitorización de sus activos.

CoGnitive aUtomation foR secUrity

El objetivo principal del presente proyecto es ofrecer a los operadores de seguridad información de mejor calidad, usando la tecnología para filtrar los eventos que no sean peligrosos, automatizar el tratamiento de los casos más sencillos o que requieran una velocidad de respuesta más alta, y ofrecer el mejor apoyo a la toma de decisiones disponible en este momento. El objetivo es devolver a las empresas de ciberseguridad el control sobre las amenazas que actualmente han perdido debido a la gran cantidad de información potencialmente peligrosa, los conocimientos necesarios para evaluarla, el esfuerzo que requiere un análisis en profundidad y la falta de talento para hacerlo en tiempo y forma

Plataforma de análisis meteorológico para la mejora de la seguridad vial

BigVial desarrolla una solución completamente integrada capaz de aprovechar un análisis en tiempo real de los datos recolectados por diversas fuentes relacionadas con la climatología. Este Sistema de Transporte Inteligente (ITS) cooperativo proveerá la información necesaria al usuario final, obteniendo servicios de movilidad más escalables, robustos, eficientes, seguros y sostenibles en la gestión de nuevos entornos de transporte inteligente y conectado. ENEO va a desarrollar la nueva plataforma, mejorando su capacidad de recopilación, procesamiento, análisis y visualización de datos heterogéneos en tiempo real para la toma de decisiones en el sector del coche conectado.

En este proyecto de investigación industrial se desarrollará un módulo de threat hunting a integrar en el SOC de nueva generación de S21Sec, con capacidades para la monitorización SNMP y detección de amenazas en redes hardware. El módulo DIANA permitirá protección automatizada y detección proactiva de amenazas y vulnerabilidades que evalúan simultáneamente amenazas ya descubiertas y no descubiertas.

Real-time location-aware road weather services composed from multi-modal data

The dependence on road transport in our daily lives has grown at a phenomenal rate in recent years, in line with the problems arising from its use: permanent congestion on highways and urban centres, energy waste, CO2 emissions mass with consequent impact public health and high rates of accidents on the road networks. These challenges are even more pressing if we take into account the weather uncertainties and environmental conditions that may affect driving safety. Particularly, the factors such as heavy rain, snow, strong winds, can cause drifts, or even factors such low light is challenging for drivers. In addition, the existing solution for road weather services are limited in their scope and are mostly limited by scalability, technology dependent, working offline and offer higher delays. Therefore, there is still the need of a complete integrated solution that can take the most benefits from a real-time analysis of the data gathered from various underlying technologies and provide an on-time appropriate reaction to the end user. This requires a higher level of intelligence to be integrated into the sensing and communication infrastructures, with decentralized aggregation and decision for robust and timely decisions to be taken. Finally, an additional and significant improvement can be brought by using tools that enable a pro-active decision-making process, with the integration of predictive models running in real-time alongside the reaction schemes.

Today ITSs are very complex systems, made of several subsystems working in isolation to provide dedicated functions. Such subsystems are often closed, i.e. they do not provide interfaces for direct access to third parties, and vertical, i.e. they provide an end-to-end system from sensors/actuators to the human-machine interface (HMI) of the system. Therefore, the fusion of data provided by different sub-systems operating in the same area is very difficult in practice and is bound to become worse in the future as the ICT infrastructure become bigger and more complex. Therefore, SARWS will expand the local data collection mechanisms from traditional road weather data sources to completely new ones. Instead of plain road weather stations and areal meteorological data, SARWS will exploit the roadside units (RSUs), combined roadside units and road weather stations (RSU/RWS), vehicles data, road weather sensors and ultimately the mobile device data from each handheld device which participates to the traffic and is able to communicate.