Aportes para el cumplimiento del Reglamento (UE) 2024/1689 en robótica y sistemas autónomos
Francisco J. Rodríguez Lera, Yoana Pita Lorenzo, David Sobrín Hidalgo, Laura Fernández Becerra, Irene González Fernández, Jose Miguel Guerrero Hernández
TL;DR
Este artículo aborda la ciberseguridad en robótica autónoma bajo el Reglamento (UE) 2024/1689, enfocándose en la protección de la base de conocimiento en arquitecturas cognitivas y proponiendo un marco de evaluación basado en 10 criterios para mitigar amenazas a la interacción humano-robot. Desarrolla un enfoque multinivel inspirado en el Robot Security Framework para cubrir capas física, de red, firmware y aplicación, complementado con consideraciones éticas y regulatorias y herramientas de auditoría como SIEM y SROS2. Presenta un caso práctico con una arquitectura híbrida local-nube para analizar riesgos y gobernanza de conocimiento, y propone mecanismos de protección, autenticación y trazabilidad, junto con un programa de pruebas en entornos reales y simulados. En términos prácticos, la contribución facilita el diseño de sistemas cognitivos robóticos seguros y conformes, permitiendo detectar ataques adversariales, gestionar vulnerabilidades y mantener la confidencialidad e integridad de datos sensibles en entornos locales y en la nube.
Abstract
Cybersecurity in robotics stands out as a key aspect within Regulation (EU) 2024/1689, also known as the Artificial Intelligence Act, which establishes specific guidelines for intelligent and automated systems. A fundamental distinction in this regulatory framework is the difference between robots with Artificial Intelligence (AI) and those that operate through automation systems without AI, since the former are subject to stricter security requirements due to their learning and autonomy capabilities. This work analyzes cybersecurity tools applicable to advanced robotic systems, with special emphasis on the protection of knowledge bases in cognitive architectures. Furthermore, a list of basic tools is proposed to guarantee the security, integrity, and resilience of these systems, and a practical case is presented, focused on the analysis of robot knowledge management, where ten evaluation criteria are defined to ensure compliance with the regulation and reduce risks in human-robot interaction (HRI) environments.