OpRA: Plataforma elástica y federada de Big Data Analytics e IoT para la Industria 4.0 de forma segura

INDUSTRIA 4.0
Fecha de inicio: 01/09/2022
Fecha de finalización: 30/06/2023

La madurez alcanzada por diversas tecnologías de la información y comunicaciones (TIC) en los últimos años, especialmente el Internet of Things (IoT), Cloud Computing, y Data Analytics (más concretamente de grandes cantidades de datos) están dando lugar, junto con otras tecnologías la que es considerada una nueva revolución industrial. Dicha revolución, considerada como la cuarta, y etiquetada habitualmente bajo el epígrafe de Industria 4.0, permitirá a las industrias, a través de la adopción masiva de las TIC, mejorar sus productos y servicios, al tiempo que aumentan la eficacia y eficiencia de sus procesos. 

Así pues, cada vez más industrias están adoptando o pensando en adoptar soluciones de Big Data Analytics por tratarse de una herramienta muy potente para obtener conocimiento a partir de las grandes cantidades de datos que generan. Estas soluciones pueden aplicarse a distintos ámbitos de gran interés para las empresas como mantenimiento predictivo, predicción de consumos, detección de anomalías, aplicación de técnica de minería de texto, optimización de la configuración de máquinas, y muchos más campos donde la Inteligencia Artificial (IA), el análisis de datos y el BigData comienzan a ser elementos claves para la toma de decisiones dentro de las organizaciones.  

Además, el gran interés de las empresas se centra en investigar y crear modelos a través de técnicas de Inteligencia Artificial (IA), donde el machine learning (aprendizaje máquina) y el Deep learning (Aprendizaje profundo) juegan un rol fundamental, en donde los resultados de los modelos permiten, agilizar los procesos productivos, automatizar tareas que son complejas, predecir el comportamiento dentro de las organizaciones o clientes. Es decir, es un elemento fundamental en las empresas de hoy, sobre todo para aumentar la productividad.  

 Los objetivos de este proyecto están alineados con la construcción de herramientas que permitan el despliegue de aplicaciones de forma más segura, con menos vulnerabilidades, y con más autonomía y eficacia

Si bien, los avances tecnológicos y soluciones existentes permiten hoy en día a cualquier PYME el acceso al análisis de datos masivos en tiempo y costes cada vez más razonables, la complejidad existente todavía a la hora de configurar el conjunto de tecnologías necesarias, desplegarlas sobre una infraestructura y gestionar dicha infraestructura está dificultando la adopción directa por las PYMEs.

El proyecto RADIATUS proporciona una herramienta para facilitar la configuración y el despliegue rápido de soluciones Big Data Analytics en una infrestructura Cloud, incluyendo un gran abanico de tecnologías BigData y servicios para Machine Learning y Deep Learning, IoT y federación de recursos. 

Pero una plataforma de esta envergadura como es RADIATUS debe tener muy en cuenta la seguridad de la misma y los servicios que proporciona. Por ello hay tres elementos clave que se deben dar para ello: autenticación, autorización y ciberseguridad.  

La autenticación es el proceso de identificar a los usuarios y garantizar que los mismos sean quienes dicen ser. Esto evita que cualquiera pueda entrar en un determinado sistema o iniciar sesión en alguna plataforma de forma indebida, sin que realmente sea el usuario legítimo que tiene el poder para hacerlo. 

Por otro lado, la autorización es lo que define a qué recursos del sistema el usuario autenticado podrá acceder. Que haya logrado pasar la instancia de la autenticación, no significa que podrá utilizar el sistema por completo. Por ello, se deben definir un sistema de reglas y normas que cada plataforma debe definir y que el administrador puede gestionar con cada usuario registrado.

El avance tecnológico de los últimos años que hemos mencionado, que ya está mayoritariamente en producción en la actualidad, ha ido mucho más rápido que el avance en ciberseguridad para esos nuevos modelos. La irrupción del IoT, el Cloud Computing, el Big Data y la Inteligencia Artificial han aumentado la superficie de ataque, y lo que es más importante, muchas de las herramientas clásicas de ciberseguridad ya no aplican, sencillamente, en los nuevos modelos de desarrollo. 

Es evidente que, hablando en general, el sector TIC está inmaduro en el ámbito de la ciberseguridad, especialmente en la rápida adopción de nuevos paradigmas productivos como el Cloud Computing. Desde luego, existen herramientas de seguridad que hacen bien su trabajo, pero la complejidad de los sistemas es creciente, la inter-operabilidad de los mismos es cada vez más importante, y no podemos atajar el problema si no empezamos por la base: el desarrollo de las aplicaciones. 

Es por ello que parte de los objetivos de este proyecto están alineados con la construcción de herramientas que permitan el despliegue de aplicaciones de forma más segura, con menos vulnerabilidades, y con más autonomía y eficacia ante la detección de amenazas, utilizando para ello técnicas de Inteligencia Artificial, habilitadas a través de Big Data, que cubra la protección de los nuevos paradigm

Objetivos

Tomando los resultado de los proyectos previos RADIATUS, así como del proyecto KaIoTus, ITI dispone de un prototipo de plataforma BDAaaS que permite el despliegue de servicios para el análisis de datos Big Data. También se dispone de herramientas específicas para el procesamiento distribuido de modelos de Machine Learning y Deep Learning que permiten a las empresas generar modelos predictivos que aumenten la productividad de las mismas, optimizar sus producciones, mantenimientos predictivos, etc. Además, la plataforma cuenta con la posibilidad de federación de servicios, ofreciendo una mayor versatilidad a la hora de componer diferentes arquitecturas de comunicación. Con el proyecto KaIoTus se están ampliando las capacidades de gestión de dispositivos IoT, permitiendo a las empresas gestionar sus dispositivos de una forma simple, así como la integración de un servicio que permita desplegar aplicaciones desarrolladas por el propio usuario y que esas aplicaciones al desplegarse queden integradas con el resto de servicios de Big Data Analytics. 

Por otro lado, con el proyecto OPOSSUM se desarrollaron prototipos de Web Application Firewall (WAF), API Gateways y diferentes pruebas de concepto de modelos de Inteligencia Artificial utilizando tecnologías Big Data para desarrollar algoritmos y técnicas de ciberseguridad para ser aplicados en las diferentes capas de filtrado y detección de posibles ataques. 

Con este proyecto, y como base de los proyectos anteriormente mencionados, se pretende investigar y desarrollar tecnologías que permitan una autenticación y autorización sobre una plataforma BDAaaS que permitan un control preciso de los usuarios a los diferentes servicios BDAaaS desplegados, controlando el acceso a los mismos y restringiendo las operaciones que cada usuario puede realizar en cada caso. Además, para añadir una capa de mayor seguridad se investigará y desarrollará diferentes tecnologías WAF, API Gateways y proxys que mejor se adapten a un entorno BDAaaS y que permitan filtrar cualquier tipo de intrusión o ataque que pueda afectar al sistema, datos o los servicios desplegados por la plataforma, para ofrecer en conjunto una plataforma BDAaaS completa y segura. 

De tal forma el objetivo principal del presente proyecto es el de disponer de un prototipo de la plataforma Big Data Analytics as a Service (RADIATUS), que ofrezca una amplia colección de servicios orientados al análisis, procesado y visualización de datos, así como a la gestión de dispositivos IoT que puedan actuar como orígenes de datos de una forma segura. 

se plantean los siguientes objetivos generales: 

  • Diseño, implementación y evolución de mecanismos de securización basados en herramientas de ciberseguridad utilizando técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial. 
  • Análisis y evolución de los componentes y servicios de RADIATUS, así como los mecanismos de autorización y autenticación de la plataforma. 
  • Diseño y puesta en marcha de una prueba piloto para el testeo de la plataforma y recogida de feedback. 

En OpRa se desarrollarán y validarán nuevos algoritmos y herramientas de securización integrados en un sistema como parte de los mecanismos de acceso externo de los servicios hacia los internos del clúster, analizando el tráfico entrante y proporcionando algoritmos de detección de ataques de seguridad que permitan crear una plataforma Big Data Analytics segura y fiable. A su vez se desarrollarán y actualizarán componentes de la plataforma Radiatus que permitan ofrecer un mayor abanico de herramientas a los usuarios para el análisis, tratamiento y gestión del Big Data. 

Para alcanzar los objetivos generales del proyecto debemos garantizar la consecución de una serie de objetivos específicos que se indican a continuación: 

  • Análisis operativo de las diferentes técnicas de autenticación y autorización en el marco de los servicios cloud y Big Data. 
  • Análisis, diseño y desarrollo de diferentes mecanismos de securización basados en Big Data e Inteligencia Artificial, analizando diferentes formas de interceptar los datos para ser analizados como pueden ser gateways, proxys, ingress de kubernetes, etc. 
  • Análisis, diseño y desarrollo de mecanismos de ciberseguridad mediante algoritmos y/o modelos de Inteligencia Artificial y Big Data Analytics 
  • Diseño y desarrollo de frontends necesarios para dar soporte a las herramientas desarrolladas. 
  • Realización de una prueba piloto en un entorno relevante. Los resultados obtenidos serán la base de la validación del sistema desarrollado. Está prevista la potencial colaboración de las empresas de la Comunidad Valenciana a lo largo de todo el proyecto, y especialmente durante la etapa de validación. 
Entidades financiadoras

Entidad: IVACE/FEDER
Nº Expediente:IMDEEA/2022/64
Financiación: 249.387,50

Noticias relacionadas

Desarrollamos una herramienta para detectar el deterioro de modelos de Inteligencia Artificial
Inteligencia artificial, Proyectos ... 

El proyecto pretende potenciar la capacidad investigadora y productiva en IA y Aprendizaje Automático

Conoce nuestra formación gratuita en Big Data & Analytics
Big Data, formación 

Ofreceremos diferentes cursos gratuitos de Big Data & Analytics, de la mano de expertos a lo largo de 2023.

Participamos en EUCAIM, el principal centro de datos e imagen médica para la lucha contra el cáncer en Europa
Big Data, Salud 

La iniciativa contempla 21 centros clínicos ubicados en 12 países, siendo el principal el situado en la Comunitat Valenciana

Eventos relacionados