Dado que los sistemas de control industrial suelen estar integrados con numerosos dispositivos físicos, la seguridad de los sistemas de control desempeña un papel importante en la operación segura de procesos químicos industriales. Sin embargo, debido al uso de un gran número de actuadores de control y sensores de medición y al creciente uso de comunicación inalámbrica, los sistemas de control son cada vez más vulnerables a ciberataques, que pueden propagarse rápidamente y causar incidentes industriales graves. Para mitigar el impacto de los ciberataques en procesos químicos, este trabajo integra un método de detección basado en redes neuronales (NN) y un controlador predictivo basado en el modelo de Lyapunov para una clase de sistemas no lineales. Se utiliza un ejemplo de proceso químico para ilustrar la aplicación de los métodos de detección basados en NN y LMPC propuestos para manejar ciberataques.