Las infraestructuras ciberfísicas modernas dependen en gran medida de sistemas de alarma y notificación para dirigir la atención humana cuando ocurren condiciones anormales. Estos mecanismos apoyan respuestas oportunas y seguras al informar a los operadores y ocupantes sobre posibles peligros. Al mismo tiempo, la investigación en factores humanos ha demostrado que las alertas repetidas o excesivas pueden debilitar la vigilancia, ralentizar las reacciones y reducir la confianza en los sistemas de advertencia. Este patrón de comportamiento se describe comúnmente como fatiga de alarma. Este documento examina cómo esa vulnerabilidad puede ser explotada intencionalmente. Nos referimos a esta estrategia adversarial como envenenamiento de alarmas: la inyección deliberada de alertas falsas o engañosas con el fin de aumentar la presión de alarma, erosionar la confianza en la infraestructura de monitoreo y degradar la capacidad de respuesta organizacional con el tiempo. Para estudiar este proceso, desarrollamos un modelo estocástico de Dinámicas de Ciberseguridad que representa la interacción entre atacantes, defensores, infraestructura de alarmas y una población de empleados. El comportamiento de los empleados se modela a través de niveles de confianza y fatiga en evolución, mientras que el sistema general se formula como una cadena de Markov en tiempo continuo y se simula utilizando el Algoritmo de Simulación Estocástica de Gillespie. Se utiliza una campaña de Monte-Carlo para analizar las dinámicas sociotécnicas resultantes bajo estrategias alternativas de ataque. El estudio evalúa trayectorias de confianza, fatiga y presión de alarma dependientes del tiempo, la distribución de tiempos hasta el colapso conductual y el tiempo de los defensores a través de métricas de Confianza-Resiliencia-Agilidad-Mitigación (TRAM). El análisis revisado también incluye diagnósticos de suficiencia de replicación, análisis de sensibilidad uno a la vez y verificaciones de robustez de umbral para el criterio de colapso. Los resultados muestran que las falsas alarmas con alta gravedad percibida impulsan la presión de alarma hacia arriba y degradan la confianza más rápido que las campañas dominadas por molestias, incluso cuando la intensidad total de falsas alarmas se mantiene constante a través de estrategias. El tiempo de colapso sigue siendo altamente variable entre las realizaciones estocásticas, y una fracción no despreciable de las ejecuciones no alcanza el umbral de colapso dentro del horizonte de simulación. El análisis de sensibilidad indica que la clasificación cualitativa principal de las estrategias de ataque es robusta a través de la mayoría de las perturbaciones probadas, con la recuperación de fatiga y la escalada de defensores emergiendo como mecanismos particularmente influyentes. En general, los hallazgos apoyan la visión de que el envenenamiento de alarmas es un vector de ataque sociotécnico creíble y destacan la importancia de la mitigación rápida, la gestión robusta de alarmas y el diseño defensivo centrado en el ser humano en los sistemas de seguridad ciberfísicos.