Главная>Новости>Новости отрасли>«Лаборатория Касперского» вывела на рынок систему раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD

08.06.2021

Посетителей: 40

Просмотров: 30

Время просмотра: 2.3

В промышленности критически важно поддерживать нормальное течение технологического процесса и избегать любых факторов, способных его нарушить: перебоев в работе оборудования, ошибок операторов, кибератак. Обнаружение отклонений в технологическом процессе на ранних этапах может предотвратить опасную ситуацию и таким образом сократить издержки, связанные с простоем оборудования, излишним расходом сырья, и минимизировать другие серьёзные последствия. По оценкам «Лаборатории Касперского», сокращение времени простоя на 50% позволяет крупной электростанции ежегодно экономить до $1 млн, а нефтеперерабатывающему заводу — $2,5 млн.

 

Нейронная сеть решения Kaspersky MLAD анализирует в режиме реального времени телеметрию с различных датчиков, используемых в технологическом процессе. Она обнаруживает незначительные отклонения, такие как изменение динамики сигналов или корреляций, и отправляет уведомления до того, как показатели достигнут пороговых значений и повлияют на производительность. Это позволяет операторам АСУ ТП принимать превентивные меры. Чтобы своевременно обнаруживать аномалии, нейронная сеть изучает уже существующий поток телеметрии технологического процесса. Если изменяется параметр производства (например, вводится новый тип сырья) или заменяется часть оборудования, оператор может переобучить нейронную сеть. В дополнение к детектору на основе машинного обучения могут быть добавлены индивидуальные диагностические правила для конкретных случаев.

 

Решение Kaspersky MLAD работает в существующей инфраструктуре завода и не требует установки дополнительных датчиков. Для получения данных и сообщений об аномалиях оно подключается к промышленным системам управления, таким как SCADA. Продукт может быть интегрирован с Kaspersky Industrial CyberSecurity forNetworks, а также поддерживает популярные протоколы, включая OPC UA, MQTT, AMQP и REST, благодаря чему может использоваться в системах с различным оборудованием.

 

Решение Kaspersky MLAD предоставляет графический интерфейс для анализа обнаруженных отклонений. Благодаря визуализированным временным диаграммам всех отслеживаемых процессов эксперт (технолог или оператор) может видеть, что пошло не так, когда и в какой части системы.

 

Передовые алгоритмы машинного обучения и возможность адаптации под конкретные производственные процессы делают Kaspersky MLAD важным инструментом в деле обеспечения бесперебойного производства. Решение дополняет системы мониторинга и опыт операторов АСУ ТП, помогая обнаруживать аномалии в сложных средах. Оповещение на ранних этапах позволяет избежать простоев и поломок оборудования вне зависимости от причины сбоя. Мы разрабатывали эту технологию несколько лет и рады представить полноценный продукт широкому кругу клиентов.

 

Андрей Лаврентьев,

руководитель отдела перспективных технологий «Лаборатории Касперского».

Уведомления об обновлении новостей – в вашей почте

«Супераппом НЛМК ежемесячно пользуются 30 000 сотрудников»

На кого ориентированы мобильные приложения НЛМК? Какие технологии лежат в основе этих решений? Почему НЛМК разрабатывает собственную платформу для создания мобильных приложений?

Будущее уже здесь: как поставить искусственный интеллект на службу маркетологу

Как машинное обучение помогает выполнить KPI маркетолога? Какие преимущества поведенческого анализа может использовать бизнес?

Почему в управлении клиентскими данными главное слово — «управление»

Из каких этапов состоит процесс управления клиентскими данными? Какие классы систем представлены в этой области? Как подготовиться к внедрению процесса?

Другие новости из этой рубрики

21
04

«Ростелеком-Солар»: за год компании укрепили внешний периметр, но забыли про внутренние сети

За год на фоне многочисленных кибератак российские компании укрепили защиту ИТ-периметров, но они по-прежнему недооценивают угрозу внутреннего нарушителя.

20
04

В России создадут цифровую карту аварийности

В новой карте будут выделены самые опасные зоны вождения автомобилей и самокатов, где чаще всего происходят дорожно-транспортные происшествия. Разработкой решения занимает провайдер Simble. В последствии решение позволит строить маршрут движения с объездом наиболее авариных мест.

19
04

ИИ от резидента «Сколково» помог снизить риск развития сердечно-сосудистых заболеваний

Медицинский лечебно-диагностический центр «Миг» и Компания «К-скай», разработчик платформы Webiomed, запустили совместный проект внедрения технологий искусственного интеллекта для анализа обезличенных медицинских данных и прогнозирования развития заболеваний пациентов. Он повышает эффективность профилактической медицинской помощи.

Спасибо!
Вы подписались на обновления наших статей
Предложить
авторский материал





    Спасибо!
    Вы подписались на обновления наших статей
    Подписаться
    на тему







      Спасибо!
      Вы подписались на обновления наших статей
      Оформить
      подписку на журнал







        Спасибо!
        Вы подписались на обновления наших статей
        Оформить
        подписку на новости







          Спасибо!
          Вы подписались на обновления наших статей
          Задать вопрос
          редактору








            Оставить заявку

            Мы всегда рады ответить на любые Ваши вопросы

            * Обязательные поля для заполнения

            Спасибо!

            Благодарим за обращение. Ваша заявка принята

            Наш специалист свяжется с Вами в течение рабочего дня