Eric Sivertson, vicepresidente de negocios de seguridad en Lattice Semiconductor, analizó recientemente el papel de los arreglos de compuertas programables en campo (FPGAs) en The Robot Report Podcast, Episode 260.
El ejecutivo de Lattice Semiconductor detalló cómo estos componentes son fundamentales para la ciberseguridad en la robótica moderna. La conversación exploró vectores de riesgo específicos y cómo los FPGAs permiten blindar sistemas ante posibles intrusiones.
¿En qué punto se encuentran la IA física y la robótica actual?
Sivertson: Es una excelente pregunta. Me gusta usar a los humanoides como el estándar de esta intersección entre la IA y el mundo físico. Se puede observar en brazos robóticos, pero los humanoides realmente resaltan esta situación. Sostengo que no se puede confiar en un humanoide si no es seguro y protegido a la vez.
Este es el gran cambio de paradigma que está por impactar a la industria. Muchos robots actuales operan en jaulas o están anclados al suelo, lo que limita su movilidad. Al llegar a los humanoides, o incluso a vehículos como un Tesla —que esencialmente es un robot sobre ruedas—, entramos en lo que llamamos sistemas ciberfísicos. Es fácil visualizar esta intersección de IA y mundo físico a través de los humanoides.
Por eso insisto en que deben ser seguros y protegidos. Si un robot sigue el paradigma de seguridad tradicional, funcionando bajo límites estrictos, es un buen comienzo. Es necesario. Queremos que el humanoide detecte fuerzas adecuadamente, se detenga ante la presencia humana y mantenga barandillas de seguridad para evitar comportamientos erróneos.
Sin embargo, dado que operan mediante múltiples componentes —algunos basados en software, otros en FPGAs, hardware o ASICs programables—, la seguridad se vuelve crítica. Es sencillo para actores malintencionados atacar esa estructura de software. Si alguien altera el conjunto de datos que utiliza el robot para tomar decisiones, la seguridad se pierde, convirtiendo al sistema en un peligro.
Cuando ocurre un ciberataque a una infraestructura, todos pensamos en sistemas caídos, pérdida de datos o ransomware. Pero imaginemos mil humanoides trabajando en un área, siendo hackeados y comenzando a ejecutar comportamientos peligrosos. Si manipulan objetos de 50 a 100 kg, se convierten en armas. La intersección de la IA con el mundo físico forzará la convergencia entre sistemas seguros y protegidos, algo que tradicionalmente se trataba por separado.
¿Qué desafíos enfrentan los desarrolladores de hardware al asegurar comunicaciones?
Sivertson: Considero que se requieren varias funciones de seguridad clave. La atestación es fundamental: ¿Estoy autorizado? ¿El sistema puede verificar si este PLC o sensor es realmente quien dice ser? Se debe certificar que son entidades confiables, y esto funciona en ambos sentidos. El sensor debe verificar si se comunica con la nube legítima del fabricante o si existe una anomalía.
Luego, debemos asegurar que ambos extremos ejecuten el software correcto. Aquí entran las firmas digitales y la autenticación de código. Piénselo como un proceso humano: antes de abordar un avión, usted verifica que el piloto sea quien debe ser. Del mismo modo, el piloto sigue una lista de verificación para asegurar que el avión esté configurado correctamente para operar. Necesitamos ese proceso de autenticación.
Una vez autenticado, el siguiente nivel es cifrar los datos para evitar intercepciones o entradas falsas. Necesitamos tener la certeza de que los componentes del sistema son los correctos. Si logramos eso, tendremos confianza en que el sistema opera de manera segura. La ventaja del FPGA es que puede integrar todas estas piezas en un solo sistema.
¿Dónde pueden ayudar los FPGAs?
**¿Cuál es el rol de los FPGAs desde una perspectiva de arquitectura al desplegarse en subcomponentes de un robot humanoide?
Sivertson: En el caso de Lattice, los denominamos productos de raíz de confianza (Root-of-Trust o ROT). Cada una de nuestras familias principales de FPGA incluye componentes ROT. Un diferenciador clave frente a la competencia es que integramos memoria no volátil dentro del chip, permitiendo arrancar desde dos imágenes flash distintas y bloquearlas.
Una vez que el chip sale de fábrica, se puede bloquear su configuración. Es reprogramable, pero puede protegerse contra corrupción. Al tener dos imágenes flash, si una es conocida como segura, puede supervisar la actualización de la otra, haciendo el sistema muy difícil de atacar. Volviendo a la ciberresiliencia, la mayoría de los procesadores principales o motores de IA no tienen flash interna.
Es extremadamente difícil integrar flash en procesos de fabricación de 3 nm, y las GPUs y CPUs de alta capacidad están migrando a geometrías de 2 y 3 nm. Por tanto, es imposible para ellos incluir flash en el mismo sistema. La memoria se considera un commodity, mientras que las GPUs, CPUs y MCUs no lo son; se distinguen por sus capacidades. Por eso NVIDIA es lo que es hoy.
Estos procesadores deben obtener sus instrucciones de una memoria no volátil externa, generalmente flash, o mediante descargas desde la nube. Ese proceso es extremadamente vulnerable. Es el punto donde se puede atacar con mayor fuerza. La GPU o CPU puede tener un arranque seguro, asegurando que solo ejecute código firmado, pero el atacante inteligente buscará impedir que el sistema inicie. Eso es el ransomware o la denegación de servicio clásico. No queremos una denegación de servicio cuando un vehículo autónomo está en movimiento. Los FPGAs de Lattice pueden monitorear que la GPU esté leyendo sus instrucciones correctamente y detectar comportamientos anómalos.
Vía The Robot Report.
