El campo del Internet de las Cosas (IoT) está creciendo a un ritmo vertiginoso y sus aplicaciones se están volviendo cada vez más sofisticadas con el tiempo. Los ataques de inyección de fallas en los sistemas IoT tienen como objetivo alterar el comportamiento del software introduciendo fallas en los dispositivos de hardware del sistema. Los atacantes introducen fallos en componentes de hardware, como el generador de reloj, microcontrolador y fuente de voltaje, que pueden afectar el funcionamiento del software, causando que se comporte de manera incorrecta. Los métodos propuestos en la literatura para manejar los ataques de inyección de fallas en los sistemas IoT varían desde la detección de ataques basados en hardware utilizando propiedades a nivel de sistema hasta analizar el software de IoT en busca de vulnerabilidades contra ataques de inyección de fallas. Este documento proporciona una revisión sistemática de las diversas técnicas propuestas en la literatura para contrarrestar los ataques de inyección de fallas tanto a nivel de sistema como a nivel de software para identificar sus limitaciones y proponer soluciones para abordarlas. Se proponen métodos híbridos de detección de ataques a nivel de software para mejorar la seguridad de los sistemas IoT contra ataques de inyección de fallas. Se sugieren soluciones a las limitaciones identificadas utilizando herramientas de aprendizaje automático, herramientas de instrumentación de código dinámico, plataformas de emulación de hardware y conceptos del dominio de pruebas de software. Se investigan posibilidades de investigación futuras, como el uso de herramientas de inyección de fallas de software y aprendizaje automático supervisado para la detección de ataques a nivel de software.