Científicos del Centro Federal de Investigación de San Petersburgo de la Academia de Ciencias de Rusia (СПб ФИЦ РАН) han creado el framework de redes neuronales ForecaState para detectar ciberamenazas en empresas industriales.
El desarrollo demostró una alta precisión de reconocimiento en diferentes tipos de infraestructura: la cantidad de errores en la detección de amenazas resultó ser un 30% menor que la de los análogos existentes.
Los algoritmos de aprendizaje profundo son adecuados para procesar grandes volúmenes de datos, característicos de los sistemas industriales IIoT (Industrial Internet of Things).
IIoT une tecnologías "inteligentes", incluyendo sensores, controladores y robots, que recopilan datos y los transmiten al operador para su análisis. Esto permite optimizar la producción, reducir los costos, mejorar la calidad del producto y predecir posibles fallas del equipo. En Rusia, la tecnología se está implementando activamente en las industrias de petróleo y gas, energía, metalurgia e ingeniería mecánica, pero su uso está asociado con riesgos de ciberataques y fugas de datos.
El framework es modular y se adapta fácilmente a diversas tareas de producción. El sistema fue probado en datos de redes de purificación de agua y transformadores eléctricos. ForecaState puede aplicarse en sistemas de mantenimiento predictivo para la detección temprana de fallas de máquinas, el equilibrio de carga, la prevención de accidentes y el control de calidad en las líneas de producción.
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