i2CAT desarrolla soluciones de IA para la ciberseguridad de los coches autónomos

Un total de 15 organizaciones en 8 países europeos y tres socios coreanos (ETRI, Katech y Mobigen), coordinados por la Fundación i2CAT, dieron por finalizado el proyecto CARAMEL, en el que se desarrollaron soluciones basadas en inteligencia artificial y machine learning para detectar y prevenir amenazas de ciberseguridad en los coches autónomos y conectados.

Jordi Guijarro, coordinador de la iniciativa -que fue cofinanciada por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea-, manifestó que CARAMEL “llega a su fin tras un recorrido de 33 meses en los que todos los socios implicados hemos trabajado juntos en un mismo objetivo: el desarrollo de una experiencia de conducción más segura para vehículos conectados y autónomos”.

El proyecto se enfocó en cuatro pilares:

• Movilidad autónoma: Se desarrolló un dispositivo antipiratería con aprendizaje automático que detecta ataques contra los sensores del vehículo, como la suplantación de ubicación, anomalías en las señales de tráfico o ataques a los sensores de las cámaras integradas.
• Movilidad conectada: Se implementó un sistema de protocolos de comunicación de vehículo a vehículo e infraestructura (V2X) que se ejecuta en Unidades de a Bordo (OBU) y unidades de comunicación ubicadas al lado de la carretera (RSU). Además, se desarrolló una solución basada en la colaboración entre vehículos para identificar ataques de suplantación de GPS, a través de un sistema backend/frontend que permite mostrar desde un dispositivo centralizado (portátil o tableta) todos los Mapas Dinámicos Locales (LDM) de las diferentes OBU, y de un sistema para generar y desencadenar ataques de transmisión de mensajes V2X.
• Electromovilidad: Se trabajó en la detección remota de ciberataques a estaciones de carga desde el back office en la nube (Greenflux).
• Vehículo de control remoto: Los socios coreanos trabajaron en un vehículo de control remoto basado en mmWAVE (23GHz), que parte de una arquitectura de procesamiento de datos y una solución de detección de tráfico malicioso mediante un modelo de predicción y detección de anomalías de ataques cibernéticos basado en LSTM (memoria a largo plazo).

Guijarro comentó que tras finalizar el proyecto, los resultados de CARAMEL se utilizarán para otras actividades de I+D para continuar desarrollando soluciones de ciberseguridad para la nueva generación de vehículos conectados y autónomos. “Ahora habrá que explorar nuevas oportunidades y explotar los resultados de la investigación, bajo la certeza de que la industria europea de ciberseguridad automotriz tiene un futuro increíble por delante", dijo.