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Cuando los responsables de las organizaciones financieras y de seguros podían dar por concluida la implementación del marco de gestión de DORA en sus negocios, un nuevo marco regulatorio ha impactado en su operativa: el Reglamento de Inteligencia Artificial (RIA).

Y es que no se puede afirmar que la adopción de la inteligencia artificial en el sector bancario y de seguros sea puntual o superficial, si no que está transformando el núcleo de sus modelos de negocio.

En ambos sectores, la IA se está despegando en multitud de procesos internos y en la relación con sus clientes, en concreto en la banca es un componente central en áreas críticas como el scoring y concesión de crédito, ya que son los algoritmos los que analizan las variables financieras y de comportamiento para evaluar la solvencia de clientes con gran precisión, o en la prevención del fraude a través de la detección en tiempo real de transacciones sospechosas mediante análisis de patrones, identificación de anomalías y correlación de datos.

Mientras que el sector asegurador aprovecha la IA en la suscripción y tarificación dinámica, esta es capaz de analizar grandes volúmenes de datos (historial médico, hábitos de conducción, IoT en hogares y vehículos, etc.) para personalizar primas. Aplicándola también a uno de sus procesos más importantes como es la gestión de siniestros, automatizando la recepción, validación y tramitación de reclamaciones, incluyendo el análisis de documentos, imágenes y vídeos para estimar los daños.

Por lo tanto estos sectores se están viendo impactados de pleno por la entrada en vigor del el RIA el pasado 1 de agosto de 2025.

NUEVAS OBLIGACIONES PARA GESTIONAR NUEVOS RIESGOS

El RIA añade una capa regulatoria que obliga a las empresas ya sujetas a DORA a extender su marco de gestión de riesgos TIC hacia aspectos específicos de la IA, en concreto afecta a la calidad y gobernanza de los datos, incluye la necesidad de supervisión humana, impone prohibiciones de prácticas y hace obligatoria trazabilidad técnica de los procesos y las evaluaciones del impacto de la IA.

En el dinámico y siempre cambiante entorno de la ciberseguridad, adelantarse a las amenazas es más crucial que nunca.

En S2 Grupo, en colaboración con el Centro Criptológico Nacional (CCN), hemos desarrollado y mejorado continuamente CARMEN, una herramienta innovadora diseñada para proteger a las organizaciones frente a las amenazas más sofisticadas.

¿Qué es CARMEN?

CARMEN (Centro de Análisis de Registros y Minería de Datos), es una solución integral para la detección y respuesta ante amenazas, específicamente diseñada para hacer frente a la evolución de las amenazas persistentes avanzadas (APTs). Esta herramienta es fundamental para los procesos de Threat Hunting, permitiendo a los equipos de seguridad identificar y neutralizar riesgos de manera proactiva.

El principal objetivo de CARMEN es generar inteligencia a partir del tráfico de red y las actividades de los usuarios dentro de la organización, filtrando y priorizando la información crítica. De esta manera, ayuda a evitar brechas de seguridad y a mitigar el impacto de los ciberataques. Con CARMEN, las organizaciones logran una visibilidad total de su infraestructura, facilitando tanto la detección temprana de amenazas como una respuesta ágil y efectiva.

Si no vives debajo de una piedra y haces uso de las redes sociales, seguro has sido testigo o protagonista de esas publicaciones en tu cafetería de confianza, cerca de casa, en el trabajo, de viaje, o en esas fiestas épicas inolvidables al estilo Proyecto X. Nos encanta compartir esos momentos, ¿verdad?

A menudo, ni siquiera nos damos cuenta de la montaña de información que entregamos al mundo cada vez que publicamos algo en nuestras redes sociales. Nos exponemos ante Internet sin pensar en las posibles consecuencias. Es como aventurarse en la jungla digital sin un mapa, sin saber qué depredadores acechan.

Pero, ¿sabes qué es lo más loco? Que con cada publicación estamos arrojando pistas sobre nuestra ubicación, nuestra rutina diaria, nuestras actividades, nuestra familia, nuestros amigos, entre otras muchas cosas. Es como si estuviéramos dejando migas de pan digitales para que cualquiera las siga, revelando nuestra vida a un público invisible y potencialmente peligroso.

Y no se trata solo de la información que sabemos que compartimos, sino también de aquella que compartimos sin siquiera ser conscientes de ello, porque claro, no nos olvidemos de los metadatos. Cuando, por ejemplo, sacamos una foto con nuestro móvil, esa imagen puede contener una gran cantidad de información que, a simple vista, podríamos pasar por alto. Desde la ubicación exacta donde se tomó la foto, hasta la marca, modelo y versión del software del dispositivo utilizado, e incluso detalles sobre la configuración de la cámara. Pequeños detalles que, a primera vista, parecen inofensivos pero que, al contrario de lo que podamos pensar, revelan mucha información, que nos hacen vulnerables a posibles ataques por aquellos que saben buscarla.

El concepto de Salud 4.0 surge como una derivación específica de la Industria 4.0. Pero, ¿qué es la Industria 4.0? Este concepto surge en Alemania en 2011, como un proyecto de mejora de la industria pero sin una definición clara (véase la referencia al final del artículo).

A partir de este momento, la Industria 4.0 ha ido apareciendo con diferentes interpretaciones, aunque existe una definición unificada. La Industria 4.0 es un paraguas donde se engloban nueve tecnologías que ayudan en la transformación de la producción industrial y en la automatización de procesos.

Estas tecnologías son:

• Big Data y Análisis de datos
• Simulación
• Internet de las Cosas (Internet of Things o IoT)
• Realidad Aumentada
• Computación en la nube
• Fabricación aditiva (Additive Manufacturing)
• Robótica autónoma
• Ciberseguridad
• Sistemas de integración

El propósito de este artículo es analizar de qué forma se aplican en la industria las capacidades de seguridad de protocolos en general, viendo el caso particular de Zigbee.

Si se desea más información sobre las capacidades de seguridad de Zigbee, se puede encontrar en este siguiente artículo de Incibe.

Zigbee: qué es

Zigbee es un protocolo inalámbrico basado en el estándar IEEE802.15.4, cuyas principales características es que tiene una latencia muy baja, utiliza bandas de frecuencia médicas, industriales y científicas sin licencia, y tiene un consumo energético muy bajo, lo que es extremadamente útil en dispositivos IoT, dado que su autonomía es mayor que otros protocolos inalámbricos.

Está muy presente en domótica y, poco a poco, se está introduciendo también en industria, medicina y otros campos. En este artículo vamos a ver principalmente 3 dispositivos Schneider basados en Zigbee.

Su rango de cobertura varía entre los 10 y 75 metros.

El número creciente de brechas de datos en el sector sanitario está causando graves problemas en la gestión y el almacenamiento. Además, los métodos de seguridad tradicionales que se están usando para proteger las aplicaciones sanitarias están demostrando ser ineficaces. Es por ello por lo que tecnologías emergentes como el blockchain están ofreciendo nuevos enfoques y procesos de seguridad para las aplicaciones sanitarias, proporcionando confidencialidad y privacidad en los datos.

Las brechas de datos son uno de los principales problemas de ciberseguridad en el sector sanitario. En la Figura 1 se puede observar cómo la cantidad de fuga de datos de historiales clínicos ha ido aumentando, destacando un gran cambio entre 2018 y 2019, fecha coincidente con el inicio de la pandemia de la COVID-19.

¿Y cómo puede ayudar el blockchain a disminuir el número brechas de datos? Aunque el blockchain es conocido por el famoso Bitcoin y su uso en el ámbito de las criptomonedas, está evolucionando para su uso en diferentes sistemas, como el sanitario. En este artículo no voy a centrarme en el funcionamiento de esta tecnología, sino en cómo se aplicaría en el ámbito sanitario.