"Лаборатория Касперского" получила патент в области искусственного интеллекта

«Лаборатория Касперского» запатентовала технологию на базе машинного обучения для мониторинга промышленных установок и другого сложного оборудования.

Патент № 2724716, который подтверждает уникальность разработки и авторство специалистов, был выдан российской федеральной службой Роспатент.

Технология легла в основу Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) — детектора аномалий, предназначенного для раннего выявления и предотвращения кибератак, отказов оборудования, сбоев технологических процессов и других критических ситуаций на производстве.

В отличие от систем с применением машинного обучения классические системы мониторинга строятся вокруг контроля жёстко заданных параметров, что ограничивает возможности оператора объекта: зачастую он может реагировать только на нарушения, развитие которых уже предопределено.

Запатентованная технология «Лаборатории Касперского» и детектор аномалий Kaspersky MLAD предполагают концептуально иной подход. Решение способно анализировать взаимосвязь сигналов телеметрии, «запоминать» их поведение в штатном режиме работы и предсказывать технологические показатели на некоторое время вперёд. Если разница между прогнозируемыми и фактическими значениями превышает определённый порог, система информирует о потенциальном отклонении: проблемном оборудовании, неверных действиях персонала или злонамеренных вмешательствах в работу объекта. Это позволяет предотвратить критические ситуации, минимизировать риски простоев, внезапные поломки, а также увеличить срок службы агрегатов.

«Вне зависимости от направления деятельности индустриальные организации сталкиваются с одной и той же задачей — обеспечить непрерывность процессов. Вот почему Kaspersky MLAD интересен не только специалистам по информационной безопасности, но и широкому кругу представителей производственных предприятий: технологам, инженерам АСУ ТП, сервисным компаниям, производителям систем мониторинга и управления. При использовании этой технологии общий экономический эффект, полученный за счёт сокращения аварийных простоев и увеличения срока службы оборудования, может достигать сотен миллиардов рублей, — говорит Андрей Лаврентьев, руководитель отдела перспективных технологий «Лаборатории Касперского» и один из авторов патента. — У нас уже есть опыт успешных внедрений на ряде промышленных предприятий России, а сейчас мы работаем над проектами в таких областях, как тепловая энергетика, трубопроводный транспорт и инженерные системы зданий».

Презентация решения состоится в рамках конференции Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference 2020 в Сочи 2-4 сентября. Главными темами для обсуждения и докладов станут новые тенденции в области промышленной кибербезопасности, текущий ландшафт угроз, актуальные практики по киберзащите критических инфраструктур и т.д.

Регистрация на конференцию Kaspersky Industrial Cybersecurity Conference 2020 доступна по ссылке.

Узнать подробнее о детекторе аномалий Kaspersky MLAD можно здесь.

3 сентября, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

17.09.2025
«Наша задача — обеспечить максимальное удобство и простоту при работе с почтой»
17.09.2025
К 2028 году — выплаты цифровым рублём, универсальный QR-код, биометрические транзакции
17.09.2025
Природа Камчатки киберочистится на четверо суток
17.09.2025
Синтез информационной безопасности и кооперации в новом формате — конференция Coop Days IV
17.09.2025
Госдеп даёт 11 млн долларов за поимку украинского хакера
17.09.2025
ИИ Microsoft захватывает Европу
16.09.2025
Max и «Магнит» тестируют «Цифровой ID»
16.09.2025
Образовательные учреждения стали меньше платить вымогателям
16.09.2025
ЦБТ: «Биометрический» курьер несёт ответственность вплоть до уголовной
16.09.2025
InfoWatch: Предприятиям ТЭК удалось переломить негативную тенденцию

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных