Investigación
Tesis doctoral
Oakland University · prevista 2027
Co-ingeniería de seguridad funcional y ciberseguridad consciente de la dinámica de control para vehículos conectados y autónomos. La tesis es que la seguridad funcional y la ciberseguridad de un vehículo no pueden evaluarse por separado una vez que el atacante alcanza el lazo de control: una manipulación sigilosa de un sensor o de un mensaje cambia la dinámica de la planta, y el lugar correcto para analizarla es el propio modelo de control. El marco liga el análisis de amenazas al modelo dinámico del vehículo para que el peligro y la ruta de ataque se deriven de los mismos artefactos.
Publicaciones y preprints
eIT 2026 · IEEE TechRxiv
Ataques sigilosos a vehículos autónomos conectados: suplantación de GPS y windup del integrador en el control del vehículo; detección y mitigación desde el punto de vista del controlador. Otros artículos en preparación sobre el marco de co-ingeniería y sobre el mapeo entre peligros y amenazas basado en análisis formal de conceptos.
Docencia
Trine University · Ivy Tech · Baker College · desde 2011
Cursos de posgrado en ingeniería de sistemas basada en modelos, verificación y validación de sistemas y redes definidas por software (Trine); Linux y virtualización en la nube (Ivy Tech); ingeniería eléctrica, TI y pruebas de penetración (Baker, 2011 – 2019). Desarrollo de cursos con ejercicios en SysML v2 y contenido interactivo.
Métodos y tecnologías
Lo que la investigación usa en realidad, de la teoría al banco de pruebas:
Teoría de control y de sistemas
Modelos en espacio de estados de la dinámica longitudinal y lateral del vehículo, observadores y detección de anomalías por residuos, anti-windup del integrador, argumentos de estabilidad y alcanzabilidad bajo entradas adversarias.
Análisis de amenazas y peligros
TARA de ISO/SAE 21434, HARA de ISO 26262, STPA y STPA-Sec, árboles de ataque y análisis de rutas de ataque, mapeo a MITRE ATT&CK.
Análisis formal de conceptos
Mapeo basado en retículas entre peligros, amenazas, activos y controles, para encontrar co-dependencias que los métodos tabulares no ven.
Aprendizaje automático adversario
Robustez de modelos de percepción y decisión ante entradas adversarias; metodología de evaluación para ML con relevancia de seguridad.
Ingeniería y prueba basadas en modelos
MATLAB/Simulink y Stateflow, SysML v2, generación de pruebas HIL y SIL a partir de escenarios de amenaza, Vector CANoe/CANalyzer, herramientas en Python.
Redes vehiculares y mecanismos de seguridad
CAN/CAN-FD y Ethernet automotriz, SecOC, MACsec, gestión de llaves con HSM, arranque seguro, superficies de ataque GNSS y V2X.
Educación
Candidato a doctor, ECE
Oakland University · GPA 3.88 · previsto 2027
Maestría en Aseguramiento de la Información
Davenport University · GPA 3.76
Ingeniería Electrónica
ITVER, Veracruz, México · sistemas digitales
Áreas de investigación
Co-ingeniería safety–securitynúcleo
Teoría de control y dinámica de CAVnúcleo
Robustez ante ML adversarioactiva
Análisis formal de conceptosnovedosa
MBSE / SysML v2aplicada
Asesor
Dr. Subra Ganesan
Oakland University · ECE