La solución de la Universidad de Málaga que permite detectar y rastrear posibles anomalías y ataques en las estaciones de carga de vehículos eléctricos
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La solución de la Universidad de Málaga que permite detectar y rastrear posibles anomalías y ataques en las estaciones de carga de vehículos eléctricos


La expansión de los vehículos eléctricos está obligando a crear cada vez más infraestructura de recarga, impulsando una transformación en el acceso y uso de la energía mediante el despliegue controlado de estaciones de carga rápidas, eficientes y también seguras.

Precisamente, ante posibles ‘ciberamenazas’, investigadores del grupo NICS Lab de la Universidad de Málaga han ideado una solución innovadora que permite hacer frente a estos ataques informáticos, cada vez más frecuentes, en las estaciones de carga de vehículos eléctricos. Ha sido publicada en la revista científica ‘International Journal of Critical Infrastructure Protection’.

“Estas estaciones integran un elevado número de componentes, tanto físicos como digitales, cuya complejidad no solo favorece la aparición de nuevas vulnerabilidades de seguridad, sino que además incrementa significativamente la superficie de ataque”, afirma la profesora de la Escuela de Ingeniería Informática de la UMA Cristina Alcaraz, una de las autoras de este trabajo que, además, señala que, entre las amenazas potenciales se puede encontrar posibles fraudes o robo de energía por parte de los usuarios finales, así como ataques dirigidos y planificados contra la propia red eléctrica.

Agentes inteligentes que ‘vigilan’ en tiempo real
La propuesta desarrollada por la UMA se fundamenta en el despliegue de un conjunto de agentes software integrados en las propias estaciones de carga capaces de monitorizar, supervisar y analizar en tiempo real el estado de las estaciones de carga desde diferentes perspectivas funcionales, controladas de manera centralizada por un sistema principal.

En conjunto, la solución se basa en un sistema de inteligencia distribuida con soporte en técnicas de IA, mecanismos de consenso para el diagnóstico continuo y colaborativo y el uso de tecnología blockchain para garantizar la trazabilidad, integridad y confianza asociadas al proceso de diagnóstico.

“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 su información obtenida localmente con la de estaciones cercanas, proporcionando una visión colaborativa más completa, precisa y contextualizada de la situación”, explica la doctora Alcaraz.

Mayor precisión
La ingeniera de la UMA aclara que, a diferencia de los enfoques tradicionales, normalmente centrados únicamente en la supervisión aislada de eventos, este sistema basado en ‘situational awareness’ (conciencia situacional), permite identificar con mayor precisión qué zonas de estaciones de carga, dispositivos o componentes se encuentran afectados, facilitando, además, información contextual sobre dónde, cómo, cuándo y por qué se producen dichas anomalías, lo que conllevaría a una respuesta más rápida y eficiente.

En suma, este sistema proporciona una nueva forma de garantizar la protección de infraestructuras de carga de vehículos eléctricos, en la que la colaboración entre agentes inteligentes y el uso de tecnologías disruptivas contribuyen al incremento de la resiliencia y seguridad de las futuras redes de movilidad eléctrica.

El trabajo ‘Situational awareness for trustworthy charging scenarios’ se enmarca en el II Plan Propio de Smart Campus de la UMA y se alinea a la temática del proyecto europeo DUCA, en lo relativo al despliegue de la tecnología de blockchain, aplicada a entornos energéticos. El catedrático de Ingeniería Telemática Javier López y el investigador Alberto García también son autores de este estudio.


Cristina Alcaraz, Javier Lopez, Alberto Garcia, Situational awareness for trustworthy charging scenarios, International Journal of Critical Infrastructure Protection, Volume 53, 2026, pp. 100846, ISSN 1874-5482,https://doi.org/10.1016/j.ijcip.2026.100846 ;
Angehängte Dokumente
  • La investigadora del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la UMA Cristina Alcaraz, una de las autoras de este trabajo
  • La solución de la UMA que permite detectar posibles ataques en las estaciones de carga de vehículos eléctricos
Regions: Europe, Spain
Keywords: Applied science, Artificial Intelligence, Computing

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