Energía
La ciberseguridad de la red inteligente se está convirtiendo en un tema de inversión
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Durante décadas, la electricidad y la red eléctrica han sido un requisito fundamental para la vida moderna y la civilización industrial. Con el paso de los años, esto se vuelve aún más cierto: la electrificación está desplazando a los combustibles fósiles del transporte, la calefacción y las industrias pesadas. Además, una parte cada vez mayor de la economía depende de servicios de TI ultra‑confiables 24/7 y de centros de datos de IA cada vez más grandes, complejos y con alto consumo energético.
Paralelamente, el suministro eléctrico proviene cada vez más de energías renovables, que, aunque son bajas en carbono, también son intermitentes, lo que requiere un esfuerzo mucho mayor para coordinar una producción inestable con una demanda fluctuante. Incluso los intentos de almacenar electricidad en parques de baterías no eliminan la necesidad de un monitoreo extremadamente preciso de la demanda y oferta de energía.
Esto puede representar un problema, ya que cuanto más modernas son las redes inteligentes y requieren datos instantáneos precisos, mayor es su vulnerabilidad a los ciberataques.
Están surgiendo nuevas plataformas para coordinar redes eléctricas, como plataformas de comercio basadas en blockchain, pero también son vulnerables a acciones hostiles. Como resultado, los ciberataques a la red ya no son solo un problema para los operadores de la red, sino un riesgo a nivel societal que puede tener amplias repercusiones económicas.
Una publicación reciente de investigadores de la Amrita School of Engineering (India), la National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucarest (Rumanía) y la Manisa Celal Bayar University (Turquía) analizó estos riesgos. Publicaron sus hallazgos en Engineering Science and Technology, an International Journal1, bajo el título “Cybersecurity and data science for electricity markets: A review of digital grid management, trading, energy policy and regulatory frameworks”.
Redes inteligentes explicadas
El concepto de red inteligente es un concepto de red eléctrica que puede adaptarse a recursos energéticos distribuidos (DERs: paneles solares en azoteas, sistemas de almacenamiento de energía en baterías, vehículos eléctricos), así como a infraestructura avanzada de medición (AMI), dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) y tecnologías de inteligencia artificial (IA) en sistemas de gestión energética.
Esto representa una ruptura radical con el modelo anterior, donde unas pocas centrales eléctricas centralizadas enviaban energía a millones de usuarios pasivos, con el consumo estimado a partir de métricas promedio a nivel de red en lugar de por medidor individual.
La mayoría de las redes inteligentes integran esta naturaleza descentralizada de las redes modernas con plataformas de comercio de energía entre pares (P2P), tecnologías blockchain y marcos de mercado basados en datos.
Esto es solo el comienzo de esta tendencia, ya que la disminución del costo de las renovables y las baterías solo acelerará la descentralización de las redes eléctricas, mientras que los vehículos eléctricos y la IA la hacen aún más importante que antes, cuando los sistemas alimentados por combustibles fósiles podían tomar el control en caso de una falla de la red.
Fuente: Wikipedia
Vulnerabilidad cibernética de la IA y las redes
Reunir y conectar los datos correctos
El auge de la IA no afecta a la red solo por el aumento del consumo energético. Los sistemas de comercio de energía se operan cada vez más con algoritmos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA), los cuales se han demostrado vulnerables a ataques adversarios.
Aún así, hasta este estudio, la intersección de ciberseguridad, análisis basados en datos y comercio de energía había permanecido poco explorada. Más precisamente, encontraron:
- La falta de un marco de sistema ciber‑físico‑económico.
- La escasez de modelado de múltiples capas de riesgos en cascada.
- La ausencia de relaciones explícitas entre vectores de ataque técnicos y la operación del mercado eléctrico.
- La integración incompleta de riesgos adversarios relacionados con IA en los modelos de liquidación del mercado.
- La falta de transparencia respecto a la metodología aplicada al proceso de revisión de la literatura.
Para llenar ese vacío, los investigadores analizaron 249 publicaciones (normas, informes industriales y avisos gubernamentales) desde enero de 2014 hasta junio de 2026.
Muchos tipos de amenazas
Amenazas físicas
Las redes eléctricas están expuestas a muchas amenazas, y los investigadores las clasificaron en cuatro categorías. La primera son las amenazas físicas, donde el hardware de medición se ve comprometido.
“Los medidores inteligentes y los sistemas AMI constituyen una de las superficies de ataque físico más importantes en la distribución eléctrica moderna porque el despliegue a gran escala crea millones de puntos finales potencialmente expuestos.”
Un problema adicional es que muchos dispositivos físicos aún utilizan firmware obsoleto que precede a los modelos de amenaza contemporáneos. El problema se agrava aún más por comunicaciones inalámbricas inseguras o débilmente protegidas que utilizan protocolos como Zigbee, Wi‑Fi y enlaces celulares, los cuales pueden permitir escuchas, repeticiones y ataques de intermediario.
Ciberataques a la infraestructura de comunicación y aplicación
Mientras que la amenaza física ataca la fuente de datos, esta categoría ataca la capa de TI o de red de comunicación.
Por ejemplo, puede comprometer sistemas orientados al mercado (plataformas de comercio, portales de liquidación e interfaces de envío de ofertas) para interrumpir la formación de precios. O puede usar denegación de servicio, manipulación de DNS y secuestro de rutas para degradar la visibilidad y el control al impedir la entrega de comandos o forzar a los operadores a depender de telemetría obsoleta.
Ataques ciber‑físicos
Estos ataques buscan consecuencias operativas físicas o manipular datos de medición física.
La idea es distorsionar simultáneamente la percepción del operador, la liquidación del mercado y la formación de precios, generalmente con fines financieros.
La inyección de datos falsos contra una estimación válida es una de las clases de ataque mejor estudiadas de esta categoría.
Este riesgo se ve agravado por la diversidad y el creciente número de producciones de energía distribuidas.
“El auge de los activos conectados a DER ha ampliado esta clase de riesgo: los inversores solares, los sistemas de baterías y la infraestructura de carga de vehículos eléctricos dependen de controladores en red que pueden ser manipulados para desconectar la generación distribuida, desestabilizar el voltaje o la frecuencia, acelerar la degradación del almacenamiento o contribuir a fallas térmicas y de seguridad.”
Amenazas a nivel de mercado y sistemas basados en datos
Este tipo de ataque apunta directamente a los mecanismos económicos e informacionales de los mercados eléctricos. Es, de lejos, el tipo de ataque más frecuente para obtener ganancias financieras directas, generalmente mediante la manipulación del mercado.
“A diferencia de los ataques físicos, cibernéticos y ciber‑físicos, su consecuencia principal prevista es financiera o informativa, aunque los mecanismos ciber‑físicos como la inyección de datos falsos (FDI) a menudo sirven como habilitadores.”
En particular, el acceso privilegiado a la información de precios o de liquidación del mercado puede permitir manipulaciones rentables. Aunque puede combatirse con densidades de sensores significativamente mayores, redundancia de mediciones, esquemas de detección de datos erróneos, validación cruzada de estimación de estado y mecanismos sofisticados de vigilancia del mercado.
Corrigiendo las vulnerabilidades de las redes inteligentes
Amenazas futuras
Corregir las vulnerabilidades cibernéticas de las redes inteligentes no es solo una cuestión de hacerlas resistentes a las amenazas actuales, sino también a las amenazas futuras predecibles. Esto incluye:
- Robustez adversarial de los modelos de aprendizaje automático.
- Criptografía resistente a la computación cuántica.
- Integración de seguridad IT‑OT.
- Mecanismos de comercio que preservan la privacidad.
- Inteligencia segura en el borde, marcos regulatorios adaptativos.
- Economía de inversión en seguridad y gestión de riesgos de la cadena de suministro.
Corrigiendo cada nivel de vulnerabilidad
Para corregir la exposición de la red a ciberamenazas, es necesario integrar las mejores prácticas de ciberseguridad en las arquitecturas de la red. En general, las normas internacionales y locales de ciberseguridad ofrecen una guía sólida para los operadores de la red sobre los cambios que deben implementar.
“Las directrices de los Sistemas de Información de Gestión Energética (EMIS) han establecido normas para asegurar los datos energéticos [221], y el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la UE ha impactado significativamente la protección de datos en varios dominios de la gestión energética. Normas aceptadas internacionalmente como ISO/IEC 27001 y el Marco de Ciberseguridad NIST se han desarrollado para la ciberseguridad y pueden aplicarse en el dominio energético.”
En el caso de amenazas físicas, la telemetría segura es la forma de resolver el peligro de que datos erróneos sean inyectados en la red. En la mayoría de los casos, esto requiere una actualización seria del hardware físico, especialmente de los medidores eléctricos, para que utilicen solo software seguro y comunicaciones encriptadas.
Los gemelos digitales, modelos virtuales de sistemas físicos, también pueden ayudar a crear una plataforma convincente para la simulación de incidentes.
Para software de la red, se debe adoptar una arquitectura de confianza cero, donde la validez de los datos y las autorizaciones de los participantes se verifican en cada paso. El aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) también pueden usarse para crear detectores basados en anomalías, yendo más allá de la detección de amenazas basada en firmas clásicas.
Riesgos vinculados al mercado deben abordarse habilitando el análisis forense de cualquier posible manipulación, incluso para mercados entre pares (P2P). En ese sentido, más que la ciberseguridad sola, infraestructuras de mercado adecuadamente auditables son clave para resolver esta vulnerabilidad.
En cuanto a riesgos a la criptografía por los avances en la computación cuántica, uno de los cuatro estándares de criptografía poscuántica (PQC) adoptados por el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU. en 2024 deberá ser adoptado rápidamente por los operadores de la red y los participantes en los mercados eléctricos.
Invertir en redes inteligentes
GE Vernova
GEV Gráfico de precios
GE Vernova (GEV ) es la parte del gigante conglomerado General Electric (GE.TO ) que recientemente se dividió en tres, con Vernova asumiendo todas las actividades relacionadas con la energía de GE, desde la construcción de plantas y redes hasta el software y servicios asociados.
Fuente: GE Vernova
GE Vernova está a la vanguardia de satisfacer las crecientes necesidades energéticas del mundo, con toda su capacidad de producción de turbinas totalmente reservada hasta 2030. También está desplegando parques de baterías a gran escala y soluciones de electrificación industrial, así como SMR nucleares, captura de carbono, cables HVDC, turbinas de gas de hidrógeno, etc.
GE Vernova también es un proveedor clave de equipos para redes inteligentes, como sistemas de transmisión de CA flexibles, y software como GridOS. GridOS utiliza una arquitectura de seguridad Zero Trust incorporada, alineándose directamente con las recomendaciones de este estudio sobre orquestación segura de la red, autenticación continua y protección contra amenazas internas y externas.
Fuente: GE Vernova
(Puedes leer más sobre GE Vernova en nuestro informe de desinversión dedicado a la empresa)
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Estudio Referenciado
1. Dharmaraj Kanakadhurga et al. Cybersecurity and data science for electricity markets: A review of digital grid management, trading, energy policy and regulatory frameworks. Engineering Science and Technology, an International Journal. Volume 81, septiembre de 2026, 102464. https://doi.org/10.1016/j.jestch.2026.102464
