La revolución del coche eléctrico no solo está transformando la movilidad. También está generando nuevos desafíos en materia de ciberseguridad. Detrás de cada estación de carga, existe una compleja infraestructura digital formada por software, comunicaciones, sensores y sistemas de gestión que pueden convertirse en objetivo de los delincuentes informáticos.
Con millones de vehículos eléctricos circulando ya por todo el mundo y una red de estaciones de carga que no deja de crecer, la protección de estas infraestructuras se ha convertido en una prioridad. En este contexto, un grupo de investigadores de la Universidad de Málaga ha desarrollado una tecnología capaz de detectar, localizar y seguir ataques informáticos en tiempo real dentro de redes de recarga eléctrica.
El proyecto, liderado por la investigadora Cristina Alcaraz y publicado en la revista especializada International Journal of Critical Infrastructure Protection en protección de infraestructuras críticas, combina inteligencia artificial, tecnología blockchain y algoritmos avanzados de consenso para supervisar continuamente el estado de los cargadores y detectar comportamientos anómalos antes de que provoquen daños importantes.
El crecimiento del vehículo eléctrico amplía la superficie de ataque
La expansión del coche eléctrico está siendo una de las más rápidas de la historia reciente del sector de la automoción. Solo durante 2024 se vendieron alrededor de 17 millones de vehículos eléctricos en todo el mundo, lo que supuso un incremento de 3,5 millones respecto al año anterior.
Paralelamente, la red mundial de estaciones públicas de carga ha experimentado un crecimiento espectacular. Desde 2022, el número de puntos de recarga se ha duplicado hasta superar los cinco millones de unidades repartidas por distintos países.
Este desarrollo implica una mayor conectividad y, por tanto, más riesgos potenciales. Las estaciones modernas integran componentes electrónicos, sistemas de comunicación remota, aplicaciones móviles, plataformas de gestión y conexiones permanentes con servidores centrales.
«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«, explica Cristina Alcaraz, profesora de la Escuela de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga.
A esta complejidad tecnológica se suma otro factor: muchos cargadores están instalados en espacios públicos de acceso libre, lo que incrementa las posibilidades de sufrir ataques físicos o manipulaciones no autorizadas.
Amenazas que ya son una realidad
Aunque pueda parecer un problema futurista, los investigadores recuerdan que ya existen antecedentes reales de ataques contra infraestructuras de recarga.
Uno de los casos más conocidos fue BrokenWire, una técnica capaz de interrumpir sesiones de carga mediante el bloqueo de las comunicaciones inalámbricas entre el vehículo y el cargador. También se han detectado campañas destinadas a manipular redes de cargadores para provocar alteraciones en el suministro eléctrico o acceder a información privada de los usuarios.
Otra amenaza especialmente preocupante es el robo de energía mediante la manipulación de los datos de facturación o el acceso fraudulento a los sistemas de gestión.
Gran parte de estas redes operan mediante el protocolo OCPP, considerado el estándar de referencia del sector para la comunicación entre cargadores y plataformas centrales. Aunque permite supervisar y gestionar miles de estaciones desde un único punto, no incorpora mecanismos avanzados para monitorizar automáticamente el estado de seguridad de cada dispositivo.
Un sistema distribuido que analiza la salud de la red
La propuesta desarrollada en Málaga recibe el nombre de MAS-CS y tiene como objetivo proporcionar conciencia situacional a toda la infraestructura. Dicho de otro modo, permitir que la red conozca en cada momento qué está ocurriendo en cualquiera de sus componentes.
Para conseguirlo, los investigadores han diseñado una arquitectura basada en agentes inteligentes distribuidos por toda la red.
«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«, señala Alcaraz.
Estos agentes intercambian información entre sí y comparan continuamente el comportamiento de las distintas estaciones para detectar patrones sospechosos.
El sistema se organiza en varios niveles. Un primer grupo de agentes analiza parámetros técnicos como el uso de memoria, el rendimiento del procesador o los tiempos de respuesta de las comunicaciones.
A partir de estos datos, un modelo de aprendizaje automático genera una valoración numérica que refleja el estado de salud de cada estación. Los valores próximos a uno indican un funcionamiento normal, mientras que los más cercanos a cero sugieren problemas o posibles ataques.
Posteriormente, otros agentes recopilan la información global para evaluar el estado de zonas completas o incluso de toda la red de recarga.
Además, existe un módulo específico destinado a identificar actividades irregulares como posibles robos de energía o usos fraudulentos de los puntos de carga.
Para evitar manipulaciones, toda la información queda registrada mediante blockchain, garantizando la integridad de los datos recopilados.
Pruebas en laboratorio con resultados prometedores
Los investigadores han validado el funcionamiento de la tecnología en un entorno experimental denominado Urban Lab, una plataforma virtual que reproduce el comportamiento de varias estaciones de carga conectadas a un sistema centralizado.
Durante las pruebas se simularon distintos ataques dirigidos a comprometer tanto la integridad de los datos como la disponibilidad de los servicios.
Uno de los escenarios consistió en alterar los datos de consumo energético de una estación para modificar la facturación y facilitar un posible fraude. El sistema detectó inmediatamente la anomalía y localizó con precisión el cargador afectado.
En otro ensayo se ejecutó un ataque de denegación de servicio destinado a inutilizar una estación. La interrupción provocó efectos sobre otros cargadores conectados, pero la plataforma logró identificar rápidamente el origen del problema y evaluar su impacto sobre el conjunto de la red.
El siguiente paso: salir del laboratorio
Tras los buenos resultados obtenidos en las simulaciones, el equipo trabaja ya en la siguiente fase del proyecto: validar la tecnología en infraestructuras reales.
Los investigadores también pretenden incorporar nuevos modelos de inteligencia artificial y mejorar los algoritmos de consenso para aumentar la capacidad de detección y respuesta frente a amenazas cada vez más sofisticadas.
