SIMAGRO: Un prototipo para la detección de anomalías en entornos IoT para el sector agroalimentario

Abstract

El sector primario es uno de los m ́as relevantes en Andalucía. Una de las ́areas m ́as importantes dentro de este sector es la agricultura, destacando la producción de aceituna, frutas y hortalizas tropicales, además de los cultivos ecológicos (estos últimos suponen la mitad del total en España). Tras los a ̃nos que se han sucedido de crisis, uno de los pilares fundamentales para que se reactive este sector es la optimización de las técnicas de cultivo, lo que implica la necesidad de una transformación digital profunda. Por esta razón, la sensorización de plantaciones agrarias y la implantación del IoT (del inglés, Internet of Things) como mecanismo de monitorización de los cultivos supone un gran avance para las entidades que lo están implantando. ÉGIDA es la primera Red de Excelencia Cervera para la privacidad y la seguridad de los datos. Uno de los objetivos de esta Red es concienciar sobre la necesidad de llevar a cabo una digitalización segura. En este sentido, existe una alta implicación con la securizaci ́on activa de los entornos IoT, concretamente en el sector agroalimentario. En este contexto, y fruto de la colaboración activa entre la Universidad de Granada (UGR) y Fidesol, se ha llevado a cabo el desarrollo un prototipo para la detecci ́on de anomalías en entornos IoT para el sector agroalimentario. Este prototipo aplica por primera vez el sensor MSNM (MSNM-S) en un escenario IoT. El objetivo de este artículo es doble: por un lado, probar el funcionamiento de Atenea Lab y, por otro, presentar los resultados de la evaluación de este prototipo y resolver las siguientes cuestiones: i) ¿Es aplicable MSNM jerárquico a entornos IoT? y ii) ¿Cómo afecta la configuración de MSNM-S a entornos IoT? Además, se pretende identificar posibles puntos de mejora para continuar evolucionando tanto el prototipo obtenido para IoT como el sensor de MSNM