Ученые Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра Российской академии наук разработали специализированный цифровой инструмент для защиты промышленных предприятий от киберугроз.
Нейросетевой фреймворк ForecaState предназначен для эффективного выявления атак в системах мониторинга и управления производственными процессами.
Как сообщает ТАСС, разработка демонстрирует высочайший уровень распознавания угроз на различных типах промышленной инфраструктуры. По сравнению с существующими аналогами система допускает на 30% меньше ошибок при анализе потенциально опасных инцидентов.
Основой решения стали модели глубокого обучения, которые идеально подходят для обработки массивов данных, характерных для технологий Industrial Internet of Things.
Тестирование системы проводилось на двух крупных наборах данных из разных отраслей промышленности — с системы очистки воды и из сети электрических трансформаторов. Модульная архитектура фреймворка позволяет легко адаптировать его функционал под разнообразные производственные потребности. Разработка может быть интегрирована в системы прогностического обслуживания для раннего выявления отказов оборудования, предотвращения аварий и улучшения контроля качества продукции.
VK
OK
Telegram
Дзен