Algunos riesgos que va a enfrentar la industria en este 2025
En esta era de transformación digital, los sistemas de Tecnología Operacional, conocidos como OT, ya no están aislados. Contrario a lo que se cree comúnmente, la información sensible en plantas de producción puede ser más vulnerable que en los laboratorios de investigación o redes corporativas. La razón es clara, ya que los entornos OT suelen carecer de las mismas capas de protección que las redes IT y su interconexión con proveedores y socios externos amplía exponencialmente la superficie de ataque.
Además, la cadena de suministro y las redes de colaboradores se han convertido en blancos estratégicos para los actores maliciosos. Un solo eslabón débil puede comprometer sistemas críticos, desde líneas de montaje hasta infraestructuras energéticas.
El escenario global actual se encuentra marcado por tensiones geopolíticas y guerras comerciales, por lo que ha exacerbado los riesgos de ciberseguridad en el ámbito industrial. Las restricciones tecnológicas y las sanciones económicas están impulsando el robo de propiedad intelectual, generando nuevos vectores de ataque.
Muchos fabricantes de OT descubren que sus sistemas de licencias y Gestión de Derechos Digitales o DRM, ya no son suficientes para salvaguardar su tecnología. El uso de herramientas piratas para evadir licencias introduce vulnerabilidades críticas, permitiendo la infiltración de malware en redes OT.
Los atacantes no solo buscan documentos confidenciales, buscan también modelos CAD/CAM, diseños 3D y planos de ingeniería, como se evidenció en campañas como “Librarian Ghouls”. Los códigos fuente de sistemas de automatización son ahora un objetivo prioritario, ya que su manipulación puede alterar procesos industriales sin dejar rastro inmediato.
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La adopción de tecnologías disruptivas como la Inteligencia Artificial, Realidad Aumentada y Computación Cuántica está revolucionando la industria, pero introduce vulnerabilidades inéditas también. La integración de modelos de Aprendizaje Automático (Machine Learning) en procesos industriales, puede llevar a filtraciones accidentales si datos sensibles se incluyen en conjuntos de entrenamiento.
Los pesos de redes neuronales y datos históricos de telemetría son ahora activos críticos. Si son alterados o secuestrados, su recuperación podría ser imposible. Los hackers maliciosos ya emplean la IA para automatizar phishing, desarrollar malware y optimizar ataques, reduciendo costes y aumentando su eficacia.
Un ejemplo de ello se encuentra en la metalurgia, donde sistemas basados en IA optimizan la producción, generando ganancias millonarias. Sin embargo, si un ciberdelincuente corrompe estos algoritmos, las pérdidas podrían ser realmente catastróficas.
Ese mantra de “Si funciona, no lo toques” es peligroso para entornos OT. Muchos sistemas llevan años o décadas sin actualizarse, operando con parches de seguridad sin aplicar, contraseñas predeterminadas y servicios de red innecesarios que están activados.
El problema se agrava por la falta de información pública acerca de vulnerabilidades en OT y la falsa percepción de que nadie ataca esos sistemas. No obstante, la realidad es que los atacantes sí se encuentran explorando estas brechas y, cuando lo hagan, el impacto va a ser devastador.
Ante todo esto, las industrias deben abandonar la mentalidad reactiva y adoptar estrategias de Confianza Cero, segmentación de redes y monitoreo continuo con el objetivo de prepararse para futuros ciberataques y así evitar pérdidas catastróficas.
