Redes neuronales profundas: aplicación a ciberseguridad en redes eléctricas

Las redes eléctricas inteligentes prometen hacer factible la idea de redes nacionales eléctricas que, entre otras cosas, permitan la integración de energías tales como la eólica, hidráulica y la fotovoltaica a nivel de usuarios/productores de nivel medio, e incluso residenciales. Se trata de una de las áreas de trabajo de Leonardo Rey Vega, doctor en ingeniería e investigador del grupo de ingeniería de la información del Centro de Simulación Computacional (CSC).

El científico explica que uno de los principales aspectos a tener en cuenta para el diseño y el control de las redes eléctricas de nueva generación es la cuestión de seguridad de la misma frente a ataques realizados por actores maliciosos. Este es un tema de relevancia mundial y la Argentina no es ajena a esto. “La red eléctrica es un sistema muy sensible en el sentido que cualquier desbalance o perturbación puede generar problemáticas muy serias, incluidos apagones masivos”, sostiene el académico. 

Leonardo Rey Vega

Justamente, el campo de investigación de Rey Vega tiene que ver con el estudio de la ciberseguridad  de las redes eléctricas. “Un actor malicioso puede intentar aprovecharse de la versatilidad de las redes eléctricas para introducir ataques deliberados y generar problemas”, argumenta. Por lo tanto, una de sus principales actividades tiene que ver con la generación de nociones y algoritmos para entender cómo funcionan dichos ataques y cómo podrían ser evitados o repelidos. 

Como sucede hoy en día con muchas áreas, esta temática puede ser abordada mediante el uso de técnicas de machine learning. Rey Vega explica que esta “es una mecánica, o una serie de métodos y disciplinas para  procesar información y sacar un resultado de eso”. En tal sentido, lo que el investigador trata de dilucidar es generar una teoría matemática que dé cuenta de por qué las redes neuronales profundas funcionan cómo funcionan, ya que eso podría dar un indicio de cómo diseñarlas aún mejor. Una red neuronal es un tipo especial de algoritmo del machine learning. Se caracteriza por su versatilidad y por permitir resolver una multitud de tareas. Hoy en día no existe una teoría matemática certera que explique por qué funcionan tan bien para una gran cantidad de aplicaciones. Si bien hay reglas que se pueden aplicar para programar y diseñar, lo cierto es que lo hacen mucho mejor de lo que puede predecir la teoría matemática. En particular, en lo que se refiere a la aplicación de estas herramientas al problema explicado arriba, existen además cuestiones que tienen que ver con la robustez de estas herramientas para la detección y la anulación de los mencionados ataques. Esto también es un tema de importancia y que es vital para su aplicación a sistemas de extrema sensibilidad económica y social como las redes eléctricas de potencia.