Skip to main content

Что такое MLAD&

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD): Инновационная система раннего обнаружения аномалий

Введение

Современные промышленные предприятия сталкиваются с необходимостью непрерывного мониторинга работы оборудования для предотвращения аварий, простоев и киберугроз. Традиционные системы мониторинга, основанные на заранее заданных пороговых значениях, часто оказываются недостаточно эффективными, так как реагируют лишь на очевидные отклонения, когда проблема уже перешла в критическую фазу.

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (Kaspersky MLAD) — это инновационное решение, использующее методы машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) для раннего выявления аномалий в работе промышленного оборудования. Система позволяет обнаруживать скрытые отклонения в технологических процессах, предотвращая серьезные сбои до их возникновения.

Проблемы традиционных систем мониторинга

  1. Реактивность вместо предиктивности
  • Старые системы срабатывают только при выходе параметров за заданные границы, что часто означает уже развивающуюся аварию.
  • Они не способны выявлять слабые, но потенциально опасные отклонения.
  • Человеческий фактор
    • Объем телеметрии на современных предприятиях настолько велик, что оператор физически не может отслеживать все показатели в реальном времени.
    • Незначительные отклонения могут оставаться незамеченными, пока не приведут к серьезному сбою.
  • Недостаточная защита от киберугроз
    • Злоумышленники могут скрытно воздействовать на оборудование, постепенно выводя его из строя.
    • Традиционные системы не всегда способны обнаружить такие атаки.

    Как работает Kaspersky MLAD?

    Kaspersky MLAD использует комбинацию методов машинного обучения и диагностических правил для анализа данных телеметрии.

    1. Анализ данных с помощью ИИ

    • Нейронные сети выявляют скрытые взаимосвязи между параметрами технологического процесса.
    • Прогнозирование аномалий до их перерастания в критическую фазу.
    • Автоматическая группировка схожих отклонений для упрощения анализа.

    2. Диагностические правила

    • Применяются в случаях, когда симптомы проблемы заранее известны.
    • Позволяют быстро реагировать на типовые сбои.

    3. Визуализация и оповещение

    • Веб-интерфейс с аннотированными графиками в реальном времени и историческими данными.
    • Журнал аномалий с возможностью экспертной оценки.
    • Оповещения через email, интеграцию с Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks или внешние системы (MQTT, API).

    Преимущества Kaspersky MLAD

    ✅ Предотвращение аварий – обнаружение дефектов оборудования и ошибок персонала на ранних стадиях.
    ✅ Повышение эффективности – оптимизация техпроцессов, снижение затрат на ремонт и обслуживание.
    ✅ Контроль действий персонала – выявление саботажа, фрода или ошибок.
    ✅ Защита от кибератак – обнаружение скрытого воздействия на оборудование.
    ✅ Гибкость – возможность настройки моделей под конкретные производственные задачи.

    Заключение

    Kaspersky MLAD представляет собой революционный подход к мониторингу промышленных объектов, сочетающий предиктивную аналитику и диагностику. Благодаря использованию искусственного интеллекта система способна выявлять аномалии на самых ранних стадиях, минимизируя риски аварий, простоев и киберугроз.

    Внедрение Kaspersky MLAD позволяет не только повысить надежность производства, но и снизить эксплуатационные затраты, обеспечивая безопасность и стабильность работы предприятия в долгосрочной перспективе.

     

    Back to top