La tecnología del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), como un subconjunto del Internet de las Cosas (IoT) en el concepto de la Industria 4.0 y, en el futuro, 5.0, enfrentará el desafío de optimizar la forma en que se procesan enormes cantidades de datos por los módulos que recopilan los datos y aquellos que analizan los datos. Dadas las características clave de estos análisis, como la reducción del costo de construir centros de datos masivos y encontrar la forma más eficiente de procesar los datos que fluyen desde cientos de nodos simultáneamente, cada vez se utilizan más dispositivos intermediarios en este proceso. Los dispositivos de niebla y borde son dispositivos hardware diseñados para preanalizar terabytes de datos en un flujo y decidir en tiempo real qué datos enviar para su análisis final, sin necesidad de enviar los datos a una unidad de procesamiento central en enormes centros de datos locales o a una nube costosa. A medida que aumenta el número de nodos que envían datos para su análisis a través de dispositivos de recopilación y procesamiento, también aumenta el riesgo de que los flujos de datos sean interceptados. También existe un mayor riesgo de ataques a esta infraestructura sensible. Mantener la integridad de esta infraestructura es importante, y la capacidad de analizar todos los datos es un recurso que debe protegerse. El objetivo de este documento es abordar el problema de la detección y respuesta autónoma de amenazas en la interfaz de sensores, dispositivos de borde, dispositivos en la nube con datos históricos, y finalmente durante el proceso de recopilación de datos en centros de datos. En última instancia, nos gustaría presentar un algoritmo de aprendizaje automático con refuerzos adaptado para detectar amenazas e inmediatamente aislar nidos infectados.