Mecanismo de seguridad adaptativa para entornos IOT basado en la selección dinámica de algoritmos criptográficos ligeros

Abstract

El crecimiento del Internet de las Cosas (IoT) plantea desafíos críticos de ciberseguridad debido a las severas restricciones de recursos en los dispositivos embebidos. La aplicación de esquemas criptográficos estáticos resulta ineficiente o vulnerable. Este trabajo presenta el diseño y validación de una arquitectura de seguridad adaptativa para entornos IoT, basada en la selección dinámica de algoritmos criptográficos ligeros. Operando bajo un modelo cliente-servidor sobre el protocolo MQTT, un Nodo Maestro orquesta la seguridad mediante un Motor de Decisión inteligente de Edge AI. Este motor integra un modelo de Lógica Difusa (con reglas colapsadas al 95%) y una Red Neuronal Artificial implementada en modo Bare Metal. Además, una Capa de Supervisión fuerza descensos de nivel de seguridad (downgrades) ante condiciones de estrés extremo de hardware, y se utiliza un mecanismo de aprovisionamiento seguro (PSK Bootstrapping) basado en XOR y Base64. La validación experimental en un Orange Pi 5 Plus y microcontroladores ESP32 demostró latencias de inferencia puras de 19.41 µs (Lógica Difusa) y 54.57 µs (Red Neuronal), garantizando la confidencialidad con un impacto en memoria inferior a 1 KB.