La propuesta busca garantizar la detección temprana y fiable de anomalías y ciberataques en redes de recarga basadas en el protocolo Open Charge Point Protocol (OCPP). Este estándar es uno de los más utilizados para la operación y gestión de infraestructuras de carga para vehículos eléctricos. Su función es permitir que una red de estaciones de recarga se comunique con un sistema centralizado desde el cual es posible administrar, supervisar y coordinar todas las transacciones energéticas realizadas por los usuarios.
De esta forma, el sistema central proporciona una amplia variedad de servicios remotos, entre ellos la autenticación y autorización de usuarios, la gestión de reservas de carga, el monitoreo del consumo eléctrico mediante sistemas de medición, la ejecución de diagnósticos técnicos y la configuración dinámica de las estaciones. Estas capacidades facilitan el control de la infraestructura en tiempo real y permiten reaccionar con rapidez ante cualquier comportamiento anómalo.
No obstante, los autores del nuevo estudio señalan que los mecanismos actuales de monitoreo basados en este protocolo suelen centrarse únicamente en el tráfico de red o en eventos locales, por lo que ofrecen una visión limitada de lo que ocurre en el conjunto de la infraestructura. Según explican, esta condición dificulta identificar dónde se está produciendo una anomalía, qué componentes de la red se encuentran comprometidos, cuál es el alcance de una vulnerabilidad y cómo podría propagarse un posible ataque.
Un sistema de IA para blindar los sistemas de recarga de autos eléctricos
Por ello, la propuesta se sustenta en una arquitectura multiagente en la que cada estación o componente relevante incorpora agentes inteligentes capaces de analizar su entorno, recopilar información y colaborar con otros agentes para construir una visión integral del estado de la infraestructura.
“Cada agente evalúa el estado de los cargadores, las comunicaciones y los dispositivos conectados con el objetivo de detectar anomalías, fallos operativos o posibles incidentes de seguridad. Además, estos agentes, que están conectados a un sistema central de supervisión, contrastan la información obtenida localmente con la de estaciones cercanas, proporcionando una visión colaborativa más completa, precisa y contextualizada de la situación”, explicó Alcaraz, quien también es autora principal del artículo.
El trabajo, publicado en la revista International Journal of Critical Infrastructure Protection, explica que una de las características más destacadas del sistema es la incorporación de un mecanismo de consenso basado en modelos de dinámica de opiniones.