«Лаборатория Касперского» разработала систему раннего обнаружения аномалий
Решение Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD), позволяющее выявлять отклонения в технологических процессах на самом раннем этапе, вывела на рынок «Лаборатория Касперского». 7 июня компания разместила информацию об этом на своем сайте.
«Мы разрабатывали эту технологию несколько лет и рады представить полноценный продукт широкому кругу клиентов», — заявил Андрей Лаврентьев, руководитель отдела перспективных технологий компании.
Нейронная сеть решения Kaspersky MLAD анализирует в режиме реального времени показания датчиков, используемых в технологическом процессе. После проведения обучения сеть в состоянии выявить значимые отклонения, включая изменение динамики подаваемых сигналов и отклонения корреляций, и уведомить диспетчера до достижения критических, пороговых отклонений.
В случае корректировки производства (введения нового типа сырья, замены части оборудования и т.п.) сеть может быть переучена. В дополнении к детектору технолог может добавить индивидуальные правила для нехарактерных, но допустимых ситуаций.
Поддерживать расчетное течение технологического процесса, своевременно замечать отклонения, будь то перебои в работе оборудования, ошибки оператора, кибератаки, и иметь возможность вносить коррективы становится критически важным для современного производства.
Обнаружение отклонений параметров технологического процесса на ранних этапах позволяет выиграть время и предотвратить опасную ситуацию, сократить издержки, вызванные простоем оборудования, избыточным расходом сырья, и минимизировать иные серьезные последствия.
