Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection, la soluzione per garantire la continuità del business in fabbrica
di Alberto Falchi pubblicata il 19 Maggio 2021, alle 10:51 nel canale Security
Da Kaspersky uno strumento che sfrutta le reti neurali per verificare il corretto funzionamento dei macchinari industriali e prevenire fermi macchina dovuti ad attacchi informatici, guasti dei macchinari o errori umani
Assicurare la continuità del business in qualsiasi situazione è fondamentale per mantenere la produttività a livelli elevati, soprattutto in ambito industriale, dove un fermo macchina può avere costi particolarmente elevati. Attacchi informatici, ma anche semplici malfunzionamenti dei macchinari, possono portare a bloccare momentaneamente la produzione in maniera inaspettata: per limitare al minimo questi incidenti è disponibile Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection.
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection: manutenzione preventiva basta sulle reti neurali
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) è una soluzione destinata al settore industriale che punta a ridurre i tempi di fermo macchina, siano essi causati da attacchi informatici, malfunzionamenti dei macchinari o fattori umani. Fra le aree di applicazione l'industria chimica, quella farmaceutica, le utility (gas, petrolio, acqua, energia), ma anche in ambiti come l'agricoltura 4.0, le smart city e gli smart building.
MLAD si basa su una rete neurale che tiene sotto controllo i macchinari, senza bisogno di aggiungere sensori aggiuntivi per la telemetria. Analizza tutti i parametri di funzionamento monitorando i dati dei PLC del sistema di controllo industriale su cui è installato e li confronta costantemente con il comportamento ottimale previsto. Se nota delle discrepanze, viene subito inviato un alert agli operatori che potranno verificare la natura del problema e intervenire tempestivamente per risolverlo.
Le predizioni del sistema si basano sui parametri osservati per un dato periodo di riferimento, che vengono usati per simulare il comportamento previsto del macchinario e confrontati con i dati telemetrici. A ogni parametro viene assegnato un peso a seconda del tipo di sistema e di industria, in modo da identificare anche anomalie che altrimenti sarebbero difficili da notare limitando il più possibile i falsi positivi.
Kaspersky MLAD può essere infine integrato con Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks.
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