Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection передбачає простої в промислових середовищах. Це дозволяє виявити відхилення у виробничих процесах на ранній стадії та скоротити простої.
Рішення оснащено алгоритмами машинного навчання, які аналізують телеметрію від датчиків машини. Він попереджає про збої машини, викликаючи сповіщення, коли параметри виробничого процесу (теги) поводяться неочікувано. Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection також надає багатофункціональний візуальний інтерфейс для детального аналізу аномалій та інструменти для інтеграції продукту з існуючими системами для надсилання сповіщень на інформаційні панелі користувачів.
Промислові системи зазвичай не терплять збоїв
У промислових умовах важлива безперебійна робота; Слід уникати збоїв у роботі обладнання, операційних помилок або кібератак на промислові системи управління. Однак, коли трапляється найгірше, раннє виявлення може допомогти зменшити вартість простою, втрачених ресурсів та вплив інших серйозних наслідків. За оцінками Kaspersky, 50-відсоткове скорочення часу простою дозволяє щорічно заощаджувати до 1 мільйона доларів США для великої електростанції або 2,5 мільйона доларів США для нафтопереробного заводу.
Нейронна мережа для машинного навчання
Нейронна мережа Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection аналізує в режимі реального часу телеметрію різних датчиків, які використовуються у виробничому процесі. Рішення виявляє навіть незначні аномалії, такі як зміна динаміки сигналу або кореляції сигналів, і сповіщає користувачів, перш ніж вони досягнуть своїх меж і вплинуть на продуктивність. Це дозволяє операторам установок вживати профілактичних заходів. Щоб мати можливість виявляти аномалії, нейронна мережа вивчає нормальну поведінку машини з історичних даних телеметрії. Якщо параметр виробничого процесу зміниться, наприклад, через введення нового типу сировини або заміну частини машини, оператор може знову запустити навчання машинного навчання, щоб оновити нейронну мережу. На додаток до детектора, заснованого на машинному навчанні, також можна додати спеціальні правила діагностики для конкретних випадків.
Машинне навчання Kaspersky для виявлення аномалій
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection може використовуватися в інфраструктурі існуючого об’єкта і не потребує встановлення додаткових датчиків. Щоб отримати дані та повідомити про аномалії, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection підключається до промислових систем керування, таких як SCADA. Крім того, рішення можна інтегрувати в Kaspersky Industrial CyberSecurity для мереж. Продукт нативно підтримує загальні протоколи, такі як OPC UA, MQTT, AMQP і REST, що робить його застосовним до систем з різними пристроями.
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection Console (Зображення: Kaspersky).
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection надає візуальний інтерфейс для аналізу виявлених аномалій. Завдяки візуалізованим діаграмам усіх процесів, що контролюються, фахівець може побачити, що, коли та в якій частині системи сталося не так.
Незамінний інструмент для безперебійного виробництва
«Прогресивні алгоритми машинного навчання та здатність адаптуватися до конкретних промислових процесів роблять Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection незамінним інструментом для безперебійного виробництва», — сказав Андрій Лаврентьєв, керівник відділу технологічних досліджень Kaspersky. «Рішення доповнює послуги моніторингу та досвід оператора машини здатністю виявляти аномалії в складному середовищі. Незалежно від того, що спричиняє розбіжності, раннє попередження може запобігти простою, поломці обладнання та катастрофам. Ми розробляли технологію протягом кількох років і раді оголосити сьогодні про загальну доступність повноцінного продукту, щоб клієнти могли скористатися цими перевагами».
Більше на Kaspersky.com
Про Касперського Kaspersky — міжнародна компанія з кібербезпеки, заснована в 1997 році. Глибокий досвід Kaspersky у сфері аналізу загроз і безпеки служить основою для інноваційних рішень і послуг безпеки для захисту бізнесу, критичної інфраструктури, урядів і споживачів у всьому світі. Комплексне портфоліо безпеки компанії включає провідний захист кінцевих точок і низку спеціалізованих рішень і послуг безпеки для захисту від складних і нових кіберзагроз. Понад 400 мільйонів користувачів і 250.000 XNUMX корпоративних клієнтів захищені технологіями Касперського. Більше інформації про Kaspersky на www.kaspersky.com/