Un sistema ciberfísico (CPS) integra varios procesos físicos interconectados, recursos informáticos y unidades de red, además de monitorear el proceso y las aplicaciones de los sistemas informáticos. La interconexión del mundo físico y cibernético inicia desafíos de seguridad amenazantes, especialmente con la creciente complejidad de las redes de comunicación. A pesar de los esfuerzos para combatir estos desafíos, es difícil detectar y analizar ataques ciberfísicos en un CPS complejo. Los modelos basados en aprendizaje automático han sido adoptados por investigadores para analizar sistemas de seguridad ciberfísica. Este documento discute las amenazas de seguridad, vulnerabilidades, desafíos y ataques de CPS. Inicialmente, se presenta la arquitectura de CPS como un enfoque en capas que incluye la capa física, la capa de red y la capa de aplicación en términos de funcionalidad. Luego, se detallan diferentes ataques ciberfísicos con respecto a cada capa, además de desafíos y problemas clave asociados con cada capa. Posteriormente, se analizan modelos de aprendizaje profundo para URL maliciosas y detección de intrusiones en sistemas ciberfísicos. Se utiliza una arquitectura de perceptrón multicapa para experimentos utilizando el conjunto de datos de detección de URL maliciosas y el conjunto de datos KDD Cup99, y se compara su rendimiento con trabajos existentes. Por último, proporcionamos una hoja de ruta de futuras direcciones de investigación para la seguridad ciberfísica para investigar ataques relacionados con su origen, complejidad e impacto.