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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.
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.
@carloschalico @CarlosChalicoT
Agenda
• ¿Cómo llegamos hasta aquí? • Conceptos • ¿Qué nos preocupa? • Ejemplos de uso en el ambiente
corporativo • Consideraciones de riesgo • Conclusiones
@carloschalico @CarlosChalicoT
¿Cómo llegamos hasta aquí?
“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
@carloschalico @CarlosChalicoT
Fuente: http://labs.sogeti.com/google-cars-to-cause-a-paradigm-shift-in-automotive-industry/
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Fuente: http://www.imedicalapps.com/2014/09/verio-sync-review-iphone-bluetooth-glucose-meter/
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Fuente: www.amazon.com
Fuente: fresh.amazon.com
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Conceptos
¿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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¿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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¿Cómo ha sido posible?
Cosa
Identidad Comunicación
Sentidos Control
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¿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”
Internet de las cosas
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¿Qué nos preocupa?
“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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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?
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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¿Qué nos preocupa?
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¿Qué nos preocupa?
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Ejemplos de uso en el ambiente corporativo
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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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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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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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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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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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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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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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 MH370Fuente: http://www.ibtimes.co.uk/malaysia-airlines-mh370-aviation-expert-wants-australia-prove-plane-indian-ocean-1493391
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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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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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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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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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Consideraciones de Riesgo
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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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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¿Qué pasa hoy?
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¿Qué pasa hoy?
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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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Ética
Fuente: http://www.ioew.de/uploads/tx_ukioewdb/future-IOEW_CSR-Study_Summary.pdf
Patrocinado por: German Federal Ministry of Environment, Nature Conservation and Nuclear Safety
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“Eres lo que eres cuando nadie está mirando”
Robert Lewis
Ética
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“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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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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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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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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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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Conclusiones
¿Qué podemos hacer?
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• Aceptar el reto • Estudiar • Leer • Experimentar, tomar riesgos • Espantarse • Educar • Orientar • Proteger • Conducirse con ética
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
• Librehttps://www.owasp.org/index.php/OWASP_Internet_of_Things_Top_Ten_Project
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
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
El modelo OWASP
https://www.owasp.org/index.php/OWASP_Internet_of_Things_Top_Ten_Project
“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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BibliografíaThe 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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¿Preguntas?
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Carlos Chalico LI, CISA, CISSP, CISM, CGEIT, CRISC, PbDLA, ISO27000LA
Director Eastern Region Ouest Business Solutions Inc.
+1(647)6388062 [email protected]
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.
