Специалисты Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН создали уникальный нейросетевой инструмент для защиты промышленных предприятий от киберугроз. Разработанный фреймворк ForecaState предназначен для эффективного выявления атак в системах мониторинга и управления производственными процессами.
По данным разработчиков, система демонстрирует высочайший уровень распознавания угроз на различных типах промышленной инфраструктуры. В сравнении с существующими аналогами, решение допускает на 30% меньше ошибок при анализе потенциально опасных инцидентов, пишет Gazeta.SPb.
Основой технологии стали модели глубокого обучения, специально адаптированные для обработки массивов данных, характерных для Industrial Internet of Things. Тестирование проводилось на двух крупных наборах данных из разных отраслей — систем очистки воды и сетей электрических трансформаторов.
Модульная архитектура фреймворка позволяет гибко 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.
Ученые подчеркивают, что решение особенно актуально в условиях возрастающих киберугроз для критической инфраструктуры. Внедрение системы позволит значительно повысить уровень безопасности промышленных предприятий.
