Ficosa aporta soluciones avanzadas de ciberseguridad para los vehículos al proyecto europeo SELFY

Ficosa ha formado parte, como colaboradora, en las pruebas piloto del proyecto europeo SELFY en Cataluña, coordinado por el centro tecnológico Eurecat. En esta iniciativa se ha demostrado la eficacia de las nuevas herramientas de autoevaluación y de autoprotección desarrolladas para aumentar la resiliencia y la ciberseguridad de los vehículos autónomos y conectados en las ciudades inteligentes.

Las demostraciones, que también han tenido lugar en Austria, han permitido detectar más del 95% de los usuarios viales vulnerables y más del 90% de las brechas de seguridad. En el marco del proyecto SELFY, Ficosa ha aportado su experiencia en tecnologías de percepción exterior basadas en cámaras para vehículos, con una doble contribución clave. 

Por un lado, ha trabajado en la protección de la privacidad de los usuarios mediante técnicas de anonimización impulsadas por inteligencia artificial, capaces de ocultar automáticamente rostros de peatones y matrículas de vehículos. Por otro, ha desarrollado soluciones para la interrupción segura de maniobras del vehículo en caso de ciberataques, mejorando así la capacidad de respuesta ante amenazas.

La colaboración entre empresas, centros tecnológicos, universidades y administraciones públicas “ha permitido obtener una solución innovadora para hacer frente a los retos de la movilidad autónoma y conectada, incrementando la ciberseguridad de la red de los vehículos y reforzando la fiabilidad de los entornos”, ha explicado el director de la Unidad de IT & OT Security de Eurecat, Juan Caubet.

Después de tres años de investigación aplicada y desarrollo tecnológico, “Selfy pone a disposición de fabricantes de automoción, gestores de tráfico, gestores de flotas y conductores una solución integral para detectar, responder y mitigar ciberataques, preservando en todo momento la privacidad y la integridad de los sistemas de movilidad autónoma”, ha afirmado la coordinadora del proyecto, Fanny Breuil, gestora de la Unidad de coordinación de proyectos europeos de Eurecat.

Con la solución es posible “identificar vehículos vulnerables, se reduce el riesgo de brechas de seguridad y los propios vehículos son capaces de protegerse y autorrecuperarse, garantizando confianza y un intercambio de datos seguro”, ha añadido el coordinador técnico del proyecto Selfy, Víctor Jiménez, investigador de la Unidad de IT & OT Security de Eurecat.

La primera validación se ha llevado a cabo en el área urbana del circuito de pruebas ADAS/CAV de Applus+ IDIADA, en el Baix Penedès, un trazado que replica cruces, rotondas, pasos de peatones y carriles de incorporación para reproducir con fidelidad situaciones metropolitanas reales.

Las pruebas han recreado escenarios como la detección de un usuario vulnerable de la vía mientras un vehículo hackeado transmitía información engañosa, la identificación de averías de sensores mediante la fusión de datos de la infraestructura, la filtración de mensajes cooperativos no fiables y la interrupción segura de un adelantamiento en la carretera en pleno ciberataque. También se ha verificado un algoritmo de anonimización que protege en tiempo real datos sensibles como las caras de los peatones y las matrículas de los vehículos.

“En IDIADA hemos recreado maniobras próximas a la circulación cotidiana con vehículos de pruebas y maniquíes, vehículos reales y ataques dirigidos. Los resultados confirman que las herramientas de SELFY mejoran la percepción y la respuesta ante incidentes de seguridad sin comprometer la privacidad”, ha añadido el ingeniero experto en ciberseguridad en Applus+ IDIADA, Manel Rodríguez.

En paralelo, Viena ha acogido una demostración en el centro de la ciudad en tráfico real con sensores de cámara y unidades de comunicaciones de carretera inteligentes (Road Side Units) distribuidas por la ciudad. Después de instalar una cámara de alta resolución y una unidad de comunicación en la infraestructura viaria, el sistema SELFY ha supervisado la coherencia entre las imágenes y los mensajes CAM (del inglés Cooperative Awareness Messages) y ha detectado, con precisión, los desajustes causados artificialmente, validando la capacidad de la infraestructura para identificar sensores desalineados o manipulados.

“El piloto urbano confirma que las mismas herramientas que funcionan en circuito cerrado son igualmente efectivas en tráfico vivo, un paso esencial para su adopción a escala europea”, afirma el coordinador de Sistemas de Gestión de Tráfico del Ayuntamiento de Viena, Gernot Lenz.

Sistemas inteligentes para la conducción autónoma y conectada

El proyecto SELFY ha desarrollado tres macroherramientas que ponen el foco en la conciencia situacional y percepción colaborativa, un sistema cooperativo de resiliencia y recuperación, y un sistema de gestión de confianza y datos.

El sistema de conciencia situacional y percepción colaborativa fusiona la percepción del vehículo con la información de la infraestructura para construir una visión unificada del entorno. Las herramientas de esta solución analizan continuamente la coherencia de los sensores y de los mensajes cooperativos para detectar discrepancias y calificar la fiabilidad de cada fuente antes de que la decisión de conducción confíe en ella.

Por otro lado, las herramientas sobre resiliencia cooperativa y recuperación están diseñadas para proteger los entornos de movilidad cooperativa, conectada y automatizada (CCAM) contra ciberataques y violaciones de seguridad. Dirigido por un Centro de Operaciones de Seguridad de Vehículos (VSOC), el sistema mejora la resiliencia, la robustez, los niveles de confianza del sistema, y proporciona un modo degradado seguro para los vehículos cuando sea necesario.

Las herramientas que tratan la confianza y gestión segura de datos velan por la protección de la información y la privacidad. Incorporan algoritmos que detectan comportamientos maliciosos tanto en vehículos como en Road Side Units, aplican técnicas de anonimización basadas en inteligencia artificial y utilizan mecanismos de actualización de software con criptografía postcuántica para garantizar la integridad y la trazabilidad de cada nueva versión.

El proyecto SELFY ha sido financiado con 6 millones de euros por el programa Horizon Europe. El consorcio ha contado con socios de 8 países diferentes incluyendo España con Eurecat, Tecnalia, AEVAC, Ficosa y Applus+ IDIADA; Francia con CEA y CANON; Alemania con la universidad Technische Hochschule Ingolstadt y Fev.io; Austria con Virtual Vehicle y City of Viena; Países Bajos con Eindoven University of Technology; Japón con Okayama University; Australia con RMIT University, y Turquía con FEV.