1. 121
¿Qué cosa es eso del
Internet de las Cosas?
Carlos Chalico,
LI, CISA, CISSP, CGEIT, CRISC, PbDA, ISO27000LA
Director Eastern Region, Ouest Business Solutions Inc.
2. Objetivos
• Comprender el concepto del Internet de las
Cosas y reconocer el impacto que el uso de estas
tecnologías traerá al ambiente corporativo.
• Identificar ejemplos y casos particulares de
dispositivos relacionados con el Internet de las
Cosas, que están siendo usados en el mundo en
el ambiente corporativo.
• Identificar riesgos específicos relacionados con
el uso del Internet de las Cosas en el ambiente
corporativo.
• Reconocer la necesidad de incluir el uso de las
tecnologías relacionadas con el Internet de las
Cosas en los modelos de manejo de riesgos
corporativos.
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@CarlosChalicoT
3. Agenda
• ¿Cómo llegamos hasta aquí?
• Conceptos
• ¿Qué nos preocupa?
• Ejemplos de uso en el ambiente
corporativo
• Consideraciones de riesgo
• Conclusiones
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5. “Hemos alcanzado un punto de
inflexión en la historia: Hoy, más
datos están siendo manufacturados
por máquinas, servidores y
teléfonos celulares, que por
personas”
Michael E. Driscoll
The Human Face of Big Data
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18. ¿Qué es el Internet de las Cosas?
“Literalmente significa que
cosas u objetos se conecten
a internet y entre ellos”
Samuel Greengard
The Internet of Things
“Es un escenario en el que objetos, animales o
personas son provistas de un identificador único y
de la habilidad de transferir datos sobre una red
sin requerir interacción humano-humano o
humano-computadora. Ha evolucionado dada la
convergencia de tecnologías inalámbricas, sistemas
micro-electromecánicos e internet”
http://whatis.techtarget.com/definition/InternetofThings
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19. ¿Cómo ha sido posible?
• Evolución de la tecnología
• Reducción de costos
• Mejora de estructura del protocolo IP
- IPv4 (32 bits) Vs. IPv6 (128 bits)
Fuentes: http://www.analysysmason.com/About-Us/News/Insight/Insight-big-data-May2012/
Courtesy of IBM Archives, 2012
http://www.businessinsider.com/picture-of-ibm-hard-drive-on-airplane-2014-1
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20. ¿Cómo ha sido posible?
Cosa
Identidad Comunicación
Sentidos Control
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21. ¿Cómo ha sido posible?
“Hoy, las computadoras y, por lo tanto internet,
son dependientes casi en su totalidad de los seres
humanos para generar información. Casi la
totalidad de los 50 petabytes (1 Pb = 1,024 Tb) de
datos disponibles en internet fueron capturados o
creados por un humano tecleando, presionando un
botón de grabación, tomando una foto o leyendo
un código de barras. Si tuviéramos computadoras
que supieran todo lo que debiera saberse sobre
las cosas usando datos y los capturaran sin
nuestra ayuda, seríamos capaces de rastrear y
contar todo y así reducir sensiblemente
desperdicios, pérdidas y costos. Sabríamos cuando
las cosas necesitan reemplazarse, repararse o si
ya no estás frescas o aptas para consumo”.
Kevin Ashton
Cofundador
Auto-ID Center
MIT
• Finales de los 90
• Creador del
estándar para
RFID
• Usó por primera
vez el término
“Internet de las
Cosas”
• Autor del libro
“Cómo volar un
caballo”
24. “27% de los usuarios de internet
han mantenido registro de su peso,
dieta o ejercicio o monitoreado
indicadores o síntomas de salud
en línea”
Pew Research Centre, 2011
The Human Face of Big Data
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25. 7.1
1.8
700
531
Trillones - EEUU
Trillones - China
Billones - Alemania
Billones - Reino Unido
Valor estimado del
Internet Industrial
de las Cosas
para 2030.
¿Hay verdadero valor?
Fuente: Winning with the Industrial Internet of Things; Accenture
• Accenture ha propuesto el Índice NAC (National
Absorptive Capacity)
- Banca confiable
- Educación
- Buen gobierno
- Sana red de proveedores
• Adopción social de la tecnología
• ¿Lo hará Latinoamérica?
26. Fuente: The Growth Game-Changer; Accenture
Producto Interno Bruto a condiciones actuales
Producto Interno Bruto con medidas adicionales
¿Hay verdadero valor?
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30. Usos reales
• Somos testigos de un nuevo punto de
inflexión provocado por la tecnología
• El futuro es prometedor, aunque incierto
• La combinación de tecnologías: IoT, Big
Data y Analíticos, crea nuevas
posibilidades
• Las posibilidades son atractivas, aunque
los riesgos no dejan de estar presentes
• Existen organizaciones que ya se han
atrevido a probar
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31. Selección alemana de fútbol
• Uso de sensores en:
- Espinilleras
- Ropa
- Balón
• Uso de datos provenientes de al
menos 8 cámaras
• Uso de aplicación SAP Match Insight
• 10 jugadores con 3 pelotas en 10
minutos producen:
- 7 m de puntos de datos
Fuente: http://www.forbes.com/sites/sap/2013/09/26/wearable-technology-spatial-analytics-future-of-sport-is-now/
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32. NBA
• Seguidores ansiosos por estadísticas
• 6 cámaras, sensores en ropa y
balones, el uso de SportsVU, STATS
y SAP, hacen la magia
• Datos disponibles casi en tiempo
real
• La experiencia puede vivirse a
través de :
Fuente: http://www.fastcolabs.com/3022190/how-nbas-big-data-strategy-will-change-the-way-you-watch-basketball
https://www.youtube.com/watch?v=jOQEl_tkEwE
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33. Maple Leafs
• Sensores y etiquetas de
radiofrecuencia (RFID) en “pucks” y
jerseys
• Alianza con SAS Software
Fuente: http://business.financialpost.com/fp-tech-desk/can-big-data-help-the-toronto-maple-leafs-in-their-quest-for-the-stanley-cup?__lsa=7699-3093
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34. KAESER KOMPRESSOREN
• Compañía enfocada en la venta de
compresores de aire
• Mayor reto: Servicio a clientes
• Proyecto Enfocado en
mantenimiento preventivo/
predictivo
• Uso de modelo M2M de IoT
• Aire comprimido como servicio
Fuente: http://www.kaeser.com/Products_and_Solutions/sigma-air-utility/default.asp
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35. Hagleitner
• Big washroom Data
• Instalación de sensores en
dispensadores de:
- Toallas para manos
- Jabón
- Papel higiénico
• Ahorros, cumplimiento normativo,
satisfacción de usuario
Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=kFuyzLF5Vew
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36. Michelin
Fuente: Driving Unconventional Growth through the IIoT, Acenture
• Michelin ha introducido la venta de
llantas con sensores
• Con ellas está ayudando a los
gerentes de flotilla a:
- Reducir el consumo de combustible
- Pagar por llantas en base a kilómetros
recorridos
• Esto le permitirá la
identificación de nuevos
segmentos de mercado
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37. Rolls Royce
• Sensores en motores de barcos y
aviones
• Nuevo modelo llamado: “Total Care”
• Mantenimiento preventivo
• Red de generación de datos, elemento
clave
• Cada turbina fabricada produce medio
terabyte de datos
• Usado para identificar problemas y
accidentes
• Empleado para conseguir más
información sobre vuelo MH370
Fuente: http://www.ibtimes.co.uk/malaysia-airlines-mh370-aviation-expert-wants-australia-prove-plane-indian-ocean-1493391
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38. Monsanto
• Predicciones en tiempo real y
actualizaciones: mejor tiempo para
plantar, regar, fertilizar y cosechar
• Datos sobre clima son monitoreados
en tiempo real vía GPS
• Alta precisión
• Permite a granjeros tomar
decisiones
• Se visualiza a futuro como
compañía de IT
Fuente: http://www.motherjones.com/environment/2014/11/monsanto-big-data-gmo-climate-change
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39. Ford
• Reconoce la trascendencia que tiene
trabajar con compañías como Apple y
Google
• Posible colectar datos de manejo,
seguridad, llamadas realizadas
• Consideran que antes deben aprender
a usar datos para ellos a fin de
prevenir mal uso
• Comprometidos con el uso de TI y el
manejo adecuado de la privacidad
• Han montado centro de investigación
en Silicon Valley
Fuente: http://finance.yahoo.com/news/ford-ceo-must-balance-creeping-car-technology-and-consumer-privacy-182006526.html
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40. John Hancock
• Denominado “Vitality Program”
• Asociado a los seguros de vida
• Se ofrece un FitBit sin costo a
clientes
• El dispositivo debe ser usado
permanentemente por los clientes
• Datos pueden accederse en línea
• Los clientes que vivan de una forma
sana que pueda ser monitoreada por
el dispositivo, recibirán descuentos y
beneficios
Fuente: https://www.jhrewardslife.com
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41. Usos reales
• Existen organizaciones que han iniciado
formalmente programas soportados por
IoT
• Diversas industrias con diversos
propósitos
• Enfoque en transformar la experiencia
del usuario
• Generación de datos de IoT combinada
con otras herramientas como Big Data y
analíticos
• ¿Qué riesgos vemos?
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43. Lo bueno, lo malo, lo “creepy”
• Puede verse valor en el IoT
• Existen temas que requieren atención
en:
- Ética
- Seguridad de la Información
- Privacidad
• Pueden visualizarse ajustes
relevantes
• un importante impacto social, un
cambio en el contrato social entre
personas y organizaciones
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44. Seguridad de la información
• Los riesgos tradicionales de seguridad
relacionados con manejo de
información, prevalecen
• Muchos de los procesadores o
sensores instalados no tienen
capacidad para operar funciones de
seguridad
• El creciente número de “cosas”
conectadas crea un campo fértil para
los atacantes
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47. Privacidad
• Cada vez hay más dispositivos en los
que se almacena y mediante los que
se comparte información personal
• A veces desconocemos qué datos se
almacenan y comparten
• A la gente parece importarle más ser
pública que privada
• Debemos recordar
• Compromiso personal
• Compromiso corporativo
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49. “Eres lo que eres cuando
nadie está mirando”
Robert Lewis
Ética
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50. “Big Data es el mantra de hoy. Todos quieren ir
ahí y todo el mundo tiene estas historias
acerca de cómo podría beneficiarnos. Una de
las cosas que aprendes en el kinder es que si
quieres jugar con los juguetes de alguien debes
pedir permiso. Lo es estresante y, yo diría,
triste, sobre el apetito provocado por el Big
Data es que en muchas ocasiones ay quien se
dice ‘¡Hey! No tenemos que preguntar’”
Lee Tien
Senior Staff Attorney
Electronic Frontier Foundation
Ética
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51. Ha Habido casos en los que el uso no
consultado de datos, aun inferidos, ha
causado grandes malestares.
http://www.nytimes.com/2012/02/19/
magazine/shopping-habits.html?_r=0
Ética
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52. Fuentes: Ethics of Big Data, Kord Davis
http://www.slideshare.net/achalico/data-lc-risk-considerations-controls?qid=9dfd030f-c13e-41a8-
b7a5-8b903822aed1&v=default&b=&from_search=8
Ética
Valores
Conductas
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53. Fuentes: Ethics of Big Data, Kord Davis
http://www.slideshare.net/achalico/data-lc-risk-considerations-controls?qid=9dfd030f-c13e-41a8-
b7a5-8b903822aed1&v=default&b=&from_search=8
Ética
Identidad Privacidad
Propiedad Reputación
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54. Los puntos de decisión ética forman una serie de
cuatro actividades que constituyen un ciclo
contínuo
¿Cuáles son los
valores
corporativos?
¿Cuál es nuestro
estado actual?
¿Qué debemos
hacer para
alinearnos?
¿Cómo ejecutaremos
los planes?
Ética
Fuentes: Ethics of Big Data, Kord Davis
http://www.slideshare.net/achalico/data-lc-risk-considerations-controls?qid=9dfd030f-c13e-41a8-
b7a5-8b903822aed1&v=default&b=&from_search=8
Análisis
Articulación
Acción
Entendimiento
Ética
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57. El modelo OWASP
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• El Open Web Application Security
Project - OWASP ha definido el
llamado: Internet of Things Top Ten
Project
• Diseñado para ayudar a entender y
atender temas de seguridad en el
Internet de las Cosas
• Presenta el “Top Ten” de áreas
susceptibles de ataque en el Internet
de las Cosas
• Libre
https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Internet_of_Things_Top_Ten_Project
58. El modelo OWASP
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• I1 Interfaz web insegura
• I2 Autenticación/Autorización Insuficiente
• I3 Servicios de Red Inseguros
• I4 Falta de Encoriación en el Transporte
• I5 Preocupaciones de Privacidad
• I6 Interfaz de Nube Insegura
• I7 Interfaz Móvil Insegura
• I8 Configurabilidad de Seguridad
Insuficiente
• I9 Software/Firmware inseguro
• I10 Pobre Seguridad Física
https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Internet_of_Things_Top_Ten_Project
59. El modelo OWASP
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Por cada área susceptible de ataque se
incluye lo siguiente:
• Descripción del área de ataque
• Amenazas
• Vectores de ataque
• Debilidades de seguridad
• Impactos de negocio
• Ejemplos de vulnerabilidades
• Ejemplos de ataque
• Guías
• Referencias a otros materiales
https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Internet_of_Things_Top_Ten_Project
61. “Veremos este como el momento
en la historia en el que la
información se transforme de un
estado pasivo e inerte a un sistema
unificado y vivo”
Michael Nielsen
The Human Face of Big Data
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62. Bibliografía
The Internet of Things
Samuel Greengard
Rethinking the Internet of Things
Francis daCosta
Pax Technica
Phillip N. Howard
The Human Face of Big Data
Rick Smolan y Jennifer Erwitt
Brave New World
“In the Privacy of Your Own Home”
Consumer Reports
Cómo volar un caballo
Kevin Ashton
TechnoCreeep
Thomas Keenan
ISACA - www.isaca.org
Industrial Intertent Consortium - www.iiconsortium.org
IEEE - www.ieee.org
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64. 121
¿Qué cosa es eso del
Internet de las Cosas?
Carlos Chalico,
LI, CISA, CISSP, CGEIT, CRISC, PbDA, ISO27000LA
Director Eastern Region, Ouest Business Solutions Inc.
