Artículo de Revisión
Revisión de marco Zero Trust en seguridad de la
información sanitaria: aspectos claves y mejoras
Review of Zero Trust Frameworks in Healthcare Information
Security: Key Aspects and Improvements
María de Fátima Caffo Villalobos: Universidad Nacional de Trujillo, Ingeniera en Sistemas
https://orcid.org/0009-0005-3236-9878
Luis Javier Castillo Rabanal: Universidad Nacional de Trujillo, Ingeniero en Sistemas,
https://orcid.org/0009-0006-2078-8781
Alberto Carlos Mendoza de los Santos: Universidad Nacional de Trujillo, Doctor en Ingeniería de Sistemas,
https://orcid.org/0000-0002-0469-915X
Autor de correspondencia: t1513301021@unitru.edu.pe
Recibido: 4 agosto 2025
Publicado: 25 septiembre 2025
UNANCHAY Revista de Ciencias de la Ingeniería Volumen 4. Número 2. Año 2025, p. 148-160
ISSN 2953-6707 julio - diciembre 2025
https://tecnoecuatoriano.edu.ec/revistaunanchay/index.php/RCU/index
Como citar la obra: Caffo Villalobos, M. F., Castilllo Rabana, L. J. y Mendoza de los Santos, A. C. (2025). Revisión de marcos
Zero Trust en seguridad de la información sanitaria: aspectos clave y mejoras. Revista Científica Unanchay, 4(2), 148-160
doi: https://doi.org/10.64424/rcu42202586
DOI: https://doi.org/10.64424/rcu42202586
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La digitalización del sector salud ha transformado de manera radical
la gestión de los datos clínicos mediante la adopción de historias clínicas
electrónicas, plataformas de telemedicina y dispositivos médicos
interconectados. Estas tecnologías han mejorado la eficiencia y la atención
al paciente, pero también han incrementado los puntos de exposición a
riesgos de seguridad. En consecuencia, hospitales, clínicas y centros
médicos se han convertido en objetivos prioritarios de ciberataques
sofisticados, como accesos no autorizados, robo de información y
ransomware, que generan consecuencias críticas para los pacientes y para
la continuidad de los servicios.
Ante este panorama, la arquitectura Zero Trust (ZTA) se ha
posicionado como un enfoque relevante bajo la premisa de “nunca confiar,
siempre verificar”. Según Rose et al. (2020), su funcionamiento se basa en
la validación continua de identidad, contexto y estado del dispositivo antes
de otorgar acceso. De acuerdo con Adahman et al. (2022), principios como
el mínimo privilegio, la autenticación permanente y la microsegmentación
limitan los movimientos laterales y reducen la superficie de ataque, mientras
que Gambo & Almulhem (2025) resaltan su utilidad en infraestructuras
críticas altamente expuestas.
En cuanto a sus variantes, Dhiman et al. (2024) señalan que Zero
Trust Network Access (ZTNA) y Secure Access Service Edge (SASE)
representan los modelos más utilizados, diferenciándose en sus capacidades
de control y complejidad de implementación. Asimismo, Edo et al. (2022)
agregan que la selección depende del contexto organizacional y de las
posibilidades de integración tecnológica de cada institución.
La literatura reciente confirma que el sector salud se encuentra entre
los más afectados por incidentes de seguridad, lo que refuerza la necesidad
de arquitecturas robustas y verificables como Zero Trust. Según HIPAA
Journal (2025), los hospitales figuran entre los principales blancos de
ataques que comprometen datos médicos sensibles. En esa misma línea,
estudios como el de Tomlinson et al. (2024) muestran que la aplicación de
autenticación multifactor y auditoría exhaustiva reduce de manera
considerable los accesos indebidos, mientras que George et al. (2025)
destacan que la segmentación de redes críticas y el cifrado integral
incrementan la resiliencia frente a amenazas en entornos con dispositivos
médicos interconectados.
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Introducción
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Desde un enfoque institucional, informes como el de KPMG (2015)
advierten que, además de adoptar Zero Trust, resulta imprescindible
modernizar sistemas heredados y fortalecer la capacitación del personal. En
la misma línea, Wang et al. (2024) propusieron un modelo híbrido que integra
blockchain y Zero Trust para descentralizar identidades y proteger datos
clínicos mediante segmentación criptográfica. De manera complementaria,
Koralla (2025) planteó soluciones basadas en autenticación continua y
control de acceso contextual, mientras que Raheman (2024) enfatizó la
necesidad de evolucionar hacia marcos resistentes a la computación
cuántica mediante criptografía avanzada y biometría reforzada.
En síntesis, el aumento de incidentes que comprometen datos clínicos
y las limitaciones de los modelos de seguridad perimetral refuerzan la
urgencia de implementar enfoques más sólidos como Zero Trust en el sector
sanitario. La pertinencia del estudio se justifica en la creciente frecuencia y
magnitud de estos ataques. Informes del HIPAA Journal (2021, 2025)
evidencian que hospitales y clínicas se encuentran entre los principales
blancos de ciberataques, con millones de registros médicos expuestos en
brechas recientes. De manera complementaria, el reporte de KPMG (2015)
reveló que cerca del 80% de las organizaciones sanitarias encuestadas en
EE.UU. habían sufrido incidentes de ciberseguridad, en gran parte debido a
sistemas heredados, dispositivos inseguros y falta de procesos de protección
integrados. A ello se suma la advertencia de Nadrag (2021), quien señala
que los historiales clínicos robados poseen un alto valor en mercados ilícitos,
lo que convierte a la información sanitaria en un objetivo prioritario para
atacantes. Estas evidencias refuerzan la necesidad de examinar de manera
sistemática los marcos Zero Trust, a fin de visibilizar logros y señalar áreas
que requieren ajustes. En este contexto, surge la pregunta central de esta
investigación: ¿Cuáles son los aspectos clave y las oportunidades de mejora
de los marcos Zero Trust aplicados a la seguridad de la información en el
sector salud?
En consecuencia, el objetivo general de esta investigación es analizar
sistemáticamente la literatura científica sobre marcos Zero Trust en el sector
salud, con el fin de identificar aspectos clave y oportunidades de mejora en
la seguridad de la información sanitaria. Para ello, se plantean los siguientes
objetivos específicos: (1) examinar cómo los marcos Zero Trust han sido
aplicados o propuestos en el sector salud; (2) evaluar las fortalezas y
debilidades reportadas en la literatura; (3) sistematizar los elementos
comunes en su diseño e implementación; y (4) precisar oportunidades de
mejora que contribuyan al fortalecimiento de la seguridad de la información
sanitaria.
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Metodología
Se llevó a cabo una revisión sistemática bajo la guía PRISMA 2020
(Page et al., 2021), lo que garantizó transparencia y reproducibilidad en el
proceso de búsqueda, selección y análisis de literatura sobre marcos de Zero
Trust en el sector salud. La estrategia de búsqueda (Tabla 1) se aplicó en
seis bases de datos académicas indexadas: MDPI, PubMed, IEEE Xplore,
Google Scholar, ScienceDirect y Scopus utilizando cadenas de búsqueda
combinadas con operadores booleanos
Tabla 1
Estrategia de búsqueda bibliográfica
BASE DE
DATOS
CADENA DE BÚSQUEDA
REGISTROS
MPDI, PUBMED,
IEEE XPLORE,
RESEARCH
GATE, GOOGLE
ACADÉMICO,
SCIENCE
DIRECT
("zero trust" OR "zero trust architecture" OR
"ZTNA" ) AND ("healthcare" OR "health
sector") AND ("cybersecurity") AND (
"evaluation" OR "comparison")
32
("zero trust" OR "zero-trust architecture")
AND "healthcare systems") AND (security
OR cybersecurity OR "access control" OR
"data protection")
51
CANTIDAD
83
Nota. Autores, (2025)
Los criterios de inclusión y exclusión (Tabla 2) se definieron para
asegurar la pertinencia, actualidad y alineación de los estudios con los
objetivos de la investigación.
Tabla 2
Criterios de inclusión y exclusión
Criterios
Inclusión
Exclusión
Fuentes de
información
Bases de datos académicas
indexadas
Libros
Tiempo
Publicaciones entre los años
2020 a 2025.
Publicaciones anteriores a
2020
Idioma
Artículos en inglés
Artículos en otros idiomas
Área temática
Seguridad de la información
en el sector salud
Artículos no relacionados
con el tema
Acceso
Estudios de acceso libre
Estudios de pago o con
DOI corrupto
Nota. Autores, (2025)
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El cribado inicial identificó 69 registros. Tras eliminar duplicados, se
revisaron 65, de los cuales 20 fueron descartados por no cumplir criterios de
inclusión y 24 tras la revisión a texto completo, quedando 21 estudios finales
(Figura 1).
Figura 1
Diagrama de flujo PRISMA
Nota. Autores, (2025)
En cuanto a la distribución geográfica, la mayoría de los estudios
provienen de Estados Unidos, seguido por Canadá, Europa y Asia, lo que
refleja que la investigación en Zero Trust en salud está más desarrollada en
regiones con mayor madurez digital y experiencia en seguridad de la
información (Figura 2)
Figura 2
Distribución de estudios por país
Nota. Autores, (2025)
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El análisis se llevó a cabo con un enfoque cualitativo-comparativo,
orientado a identificar aspectos clave, fortalezas, debilidades y
oportunidades de mejora en los marcos Zero Trust aplicados a la seguridad
de la información sanitaria. Además, se consideró la calidad metodológica de
los estudios incluidos en términos de claridad de objetivos, detalle de las
métricas utilizadas y aplicabilidad de los resultados en entornos clínicos.
Resultados
Tema 1: Control de acceso y autenticación reforzada
La adopción de autenticación multifactor en el sector salud mostró un
crecimiento considerable: del 34% en 2019 al 76% en 2025 (Mohile, 2025).
En términos de efectividad, la autenticación de dos factores redujo accesos
no autorizados en 67,9%, mientras que tres o más factores alcanzaron un
97,3% de reducción. La biometría se consolidó como mecanismo de alta
eficacia, disminuyendo la escalación de privilegios en 92,7% y previniendo
modificaciones no autorizadas en 98,3% (Sood et al., 2024).
Los sistemas de control de acceso contextual detectaron el 89,3% de
intentos de uso indebido de credenciales válidas mediante análisis de
patrones de comportamiento (Saha, 2025). En paralelo, la aplicación del
principio de menor privilegio con provisión “just-in-time” redujo permisos
permanentes en 91,7% y casos de abuso en 87,3%, con ventanas de acceso
promedio de 4,3 horas (Saha, 2025). El control granular de acceso mediante
atributos logró disminuir accesos indebidos en 97,8%, con una latencia
mínima de 4,3 ms por consulta. Además, el enmascaramiento dinámico de
datos se implementó en el 78,6% de las organizaciones encuestadas,
reduciendo violaciones HIPAA relacionadas con exposición innecesaria en
93,7%.
Tabla 3
Síntesis de resultados sobre control de acceso y autenticación reforzada
Autor
Mecanismos
Resultados principales
Mobile
(2025)
MFA
Adopción 76% en 2025 (34% en 2019)
Sood et al.
(2024)
2FA/3FA+/biometría
2FA: -67,9% accesos indebidos; 3FA+: -97,3%;
biometría: -92,7% escalación, -98,3% modificaciones
Saha (2025)
Autenticación
contextual/JIT
Detección credenciales comprometidas: 89,3%;
reducción permisos permanentes: 91,7%; abuso: -
87,3%
Control por
atributos/enmascarami
ento
-97,8% accesos indebidos, latencia 4,3 ms;
enmascaramiento dinámico reduce violaciones HIPAA
en 93,7%
Nota. Autores, (2025)
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Este nivel de adopción y efectividad refleja un compromiso creciente
con la protección de la información sanitaria, reduciendo violaciones de datos
clínicos y reforzando la confidencialidad e integridad de los registros.
Tema 2 : Arquitecturas adaptativas y segmentación clínica
En registros electrónicos de salud (EHR), un marco Zero Trust
desplegado en entornos fog/edge con blockchain reportó un incremento en
la tasa de finalización de tareas (85%, +15,29%) y una reducción en el tiempo
medio de respuesta cercana al 39,66% (Kaur, 2025). En IoMT, se alcanzaron
tasas de precisión de 99,84% y 98,1% en autenticación y monitoreo de
dispositivos, lo que refuerza su potencial para diagnóstico y supervisión en
tiempo real. No obstante, persisten limitaciones relacionadas con
heterogeneidad tecnológica, dificultades de actualización y restricciones
energéticas (Ahmed, 2025). En cuanto a políticas dinámicas, un modelo de
segmentación y autorización basado en identidad logró una precisión del
92,7% en detección de amenazas internas (Ahmadi, 2025). Revisiones
recientes resaltan la utilidad de motores de política contextuales apoyados
en IA, aunque advierten que aún predominan prototipos experimentales
(Zakhmi et al., 2025).
Respecto a escalabilidad, un marco en redes 5G alcanzó precisión
superior al 97% en la toma de decisiones, manteniendo disponibilidad bajo
alta carga, aunque con sobrecarga derivada de la verificación continua y
complejidad en la calibración de umbrales (Alnaim, 2025). Finalmente, la
microsegmentación se consolidó como práctica esencial para limitar
movimientos laterales. Estudios de Kaur (2025), Alnaim (2025) y Shamsan
(2024) muestran que la segmentación granular, soportada en SDN y
blockchain, refuerza la seguridad entre dominios clínicos, aunque la
integración con sistemas heredados sigue siendo un desafío.
Tabla 4
Síntesis de resultados sobre arquitecturas adaptativas y segmentación clínica
Autor
Contexto
Resultados principales
Kaur (2025)
EHR en fog/edge con
blockchain
TCR 85% (+15,29%); -39,66% latencia
Ahmed (2025)
IoMT
Precisión 99,84% y 98,1% en monitoreo
Ahmadi (2025)
Políticas dinámicas
Detección amenazas internas: 92,7%
Zakhmi et al.(2025)
Revisión IA
Valor en políticas contextuales, limitación:
prototipos
Alnaim (2025)
Escalabilidad en 5G
Precisión >97%; mantiene disponibilidad
en alta carga
Kaur (2025), Alnaim
(2025), Shamsan (2024)
Microsegmentación
Aislamiento granular de dominios clínicos,
limitación: sobrecarga/integración
Nota. Autores, (2025)
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Las mejoras reportadas en TCR y reducción de latencia aseguran
mayor disponibilidad de los historiales clínicos, mientras que la alta precisión
en IoMT refuerza la confidencialidad de los datos generados por dispositivos
médicos.
Tema 3: Ciberseguridad cuántica y criptografía
En redes 7G, un marco Zero Trust con técnicas cuánticas y post-
cuánticas alcanzó una precisión del 87% en detección de anomalías, aunque
enfrenta limitaciones relacionadas con madurez tecnológica, costes
computacionales y compatibilidad con infraestructuras existentes (Ahmed,
2025).
La integración de blockchain permitió reforzar la trazabilidad e
inmutabilidad de registros clínicos, aunque con latencia y problemas de
gobernanza (Saleh, 2024). En IoT/IoMT, se alcanzaron valores de accuracy
del 98% y recall del 96%, con latencias entre 100 y 800 ms (Aleisa, 2025).
ZeroTrustBlock reportó interoperabilidad y trazabilidad con latencias de 150–
500 ms (Thantharate & T., 2023), mientras que la incorporación de
EigenTrust mejoró la resiliencia frente a nodos maliciosos, aunque mantuvo
vulnerabilidad a colusión (Peepliwal, 2024).
En gestión de datos clínicos, Kaur (2025) mostró que la incorporación
de blockchain en entornos fog/edge mejoró eficiencia y confiabilidad
operativa, con registros inmutables y accesos controlados. Zhang (2025)
propuso cifrado basado en atributos (ABE) para la nube, que ofrece control
granular de acceso, pero presenta limitaciones en gestión de claves,
privacidad y rendimiento.
Tabla 5
Síntesis de resultados sobre ciberseguridad cuántica y criptografía
Autor
Contexto
Resultados principales
Ahmed (2025)
7G cuántico
Precisión detección anomalías: 87%;
limitaciones: costes, compatibilidad
Saleh (2024)
Blockchain en salud
Mayor trazabilidad, menor latencia y
gobernanza
Aleisa (2025)
Blockchain IoT/IoMT
Accuracy 98%, Recall 96%, latencias
100 - 800 ms
Thabtharate &
T. (2023)
ZeroTrustBlock
Interoperabilidad y trazabilidad;
latencias 150 - 500 ms
Peepliwal
(2024)
EigenTrust en blockchain
Resiliencia mayor; riesgo de colusión
Kaur (2025)
Fog/edge con blockchain
Eficiencia mayor, registros inmutables,
control de acceso
Zhang (2025)
ABE en nube
Control granular; limitaciones: claves,
privacidad, rendimiento
Nota. Autores, (2025)
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La aplicación de estas técnicas de triangulación permitió obtener una
valoración integral del impacto
Aunque las propuestas cuánticas alcanzan una precisión del 87%, se
requieren validaciones en hospitales reales. Pese a la latencia en blockchain,
sus beneficios en trazabilidad y auditoría son fundamentales para garantizar
la integridad de la información sanitaria.
Figura 3
Comparación de efectividad de mecanismos Zero Trust en salud
Nota. Autores, (2025)
Tras el análisis de los resultados, el gráfico refleja que la mayoría de
los mecanismos evaluados superan el 90% de efectividad, especialmente en
IoMT, 3FA+ y blockchain. La adopción de MFA alcanza un 76% y el
desempeño de 2FA se mantiene más limitado (67,9%), lo que señala la
necesidad de mecanismos de autenticación más avanzados. En conjunto, la
visualización evidencia tanto fortalezas consolidadas como áreas prioritarias
de mejora en la seguridad de la información sanitaria.
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Discusión
El análisis de los resultados confirma que los marcos Zero Trust
aplicados en el sector salud han permitido avances significativos en
seguridad de la información clínica, pero también revela limitaciones que
condicionan su adopción práctica. Nuestros hallazgos coinciden con lo
reportado por Mohile (2025), quien documenta un crecimiento sostenido de
la autenticación multifactor en entornos hospitalarios, con reducciones de
accesos indebidos similares a las observadas en esta revisión. De manera
complementaria, Tomlinson et al. (2024) evidencian que el despliegue de
controles de acceso basados en Zero Trust en instituciones sanitarias mejora
la auditoría y reduce la exposición de credenciales, lo que respalda la
relevancia de la autenticación contextual y la segmentación granular
identificada en nuestro análisis.
En cuanto a la resiliencia frente a amenazas en infraestructuras
críticas, George et al. (2025) destacan que la aplicación de Zero Trust en
dispositivos médicos interconectados refuerza la continuidad asistencial y
reduce la vulnerabilidad de los EHR, un resultado que se alinea con lo
reportado en las investigaciones de Kaur et al. (2025), donde la combinación
de Zero Trust y blockchain en entornos fog/edge incrementó la disponibilidad
y trazabilidad de los registros clínicos. Sin embargo, estas evidencias
también muestran que la latencia y los problemas de interoperabilidad
persisten como retos estructurales.
Adicionalmente, Zakhmi et al. (2025) enfatizan que la integración de
inteligencia artificial en motores de política adaptativos abre nuevas
posibilidades de detección de amenazas, aunque advierten que la mayoría
de propuestas aún se encuentran en fase experimental. Esta observación
converge con lo señalado por Ahmed et al. (2025), quienes, al aplicar Zero
Trust con técnicas cuánticas en entornos 7G, identifican limitaciones en
compatibilidad y coste computacional, reflejando la brecha existente entre
propuestas innovadoras y su viabilidad clínica real
Estos contrastes permiten concluir que, aunque Zero Trust ha
demostrado efectividad superior al 90% en mecanismos como autenticación
avanzada, microsegmentación y blockchain, su implementación en
hospitales continúa condicionada por factores organizacionales,
tecnológicos y económicos. Persiste la necesidad de estandarizar métricas
comparativas (Sood et al., 2024) que permitan valorar de manera uniforme
la eficacia y coste-beneficio de cada aproximación.
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Conclusiones
El estudio demuestra que los marcos Zero Trust aplicados al sector
salud ofrecen beneficios claros en autenticación multifactor, segmentación
granular, monitoreo adaptativo y trazabilidad criptográfica, alcanzando en la
mayoría de los casos tasas de efectividad superiores al 90%. No obstante,
su consolidación se ve limitada por la interoperabilidad con sistemas
heredados, la latencia de la verificación continua, la inmadurez de
tecnologías emergentes y la ausencia de métricas comparables que permitan
evaluar resultados de manera uniforme.
De la evidencia analizada se desprenden aspectos clave que deben
considerarse en futuras implementaciones: gestión estricta de identidades,
autenticación contextual, segmentación de recursos críticos, monitoreo con
telemetría y uso de criptografía resiliente. Estos elementos constituyen una
base de referencia práctica para fortalecer la seguridad de la información
sanitaria. El aporte de esta revisión radica en ofrecer una síntesis crítica que
visibiliza avances y carencias, y que orienta investigaciones futuras hacia
validaciones en hospitales reales, estudios de coste-beneficio e impacto
organizacional. En conjunto, los hallazgos confirman que Zero Trust es una
estrategia viable para reforzar la confidencialidad, integridad y disponibilidad
de los datos clínicos, incrementando la confianza en los sistemas digitales
de salud.
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