Si bien estudios recientes abordaron ataques de seguridad en sistemas empotrados en tiempo real, la mayoría de ellos asumieron un conocimiento previo de los parámetros de las tareas periódicas, lo cual no es realista en muchos entornos. En este documento, abordamos cómo inferir los parámetros de las tareas, a partir de información restringida obtenida mediante un monitoreo simple del sistema. Para ello, primero desarrollamos propiedades estáticas que son independientes de los resultados de la inferencia y, por lo tanto, se aplican solo una vez al principio. Además, desarrollamos propiedades dinámicas, cada una de las cuales puede ajustar los resultados de la inferencia al alimentar una actualización de los resultados de la inferencia obtenidos por otras propiedades. Nuestros resultados de simulación demuestran que el marco de inferencia propuesto infiere los parámetros de las tareas para RM (Rate Monotonic) con una precisión razonable; la proporción de períodos de tarea inferidos exactamente es del 95.3% y 65.6%, respectivamente, con un uso bajo y alto del conjunto de tareas. Los resultados también descubren que el rendimiento de la inferencia varía con la longitud del intervalo de monitoreo y el uso del conjunto de tareas.