Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection, la soluzione per garantire la continuità del business in fabbrica

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection, la soluzione per garantire la continuità del business in fabbrica

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

di pubblicata il , alle 10:51 nel canale Security
Kaspersky
 

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. 

kaspmlad

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. 

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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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