Искусственный интеллект открывает качественно новые возможности для обеспечения работоспособности промышленного оборудования.
Системы мониторинга предыдущего поколения построены вокруг контроля заранее заданных порогов. Они могут реагировать только на наиболее очевидные нарушения в работе объекта и причем только на те, возможность возникновения которых была известна заранее. Как правило, к моменту обнаружения нарушения процесс формирования критической ситуации уже зашел достаточно далеко.
Объем данных телеметрии на современном предприятии таков, что даже опытному оператору практически невозможно уследить за всеми показателями, нередко сложно понять опасность небольших отклонений в общем потоке меняющихся цифр, поэтому сбой в работе может долго оставаться незамеченным.
В таких условиях традиционных решений становится недостаточно для защиты промышленной среды от угроз, нацеленных на технологическую инфраструктуру.
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (Kaspersky MLAD) — это инновационная система, которая использует методы машинного обучения (искусственного интеллекта) для одновременного наблюдения за большим количеством показателей телеметрии и выявления отклонений в работе промышленных объектов до того, как эти отклонения станут представлять угрозу для производства.
Kaspersky MLAD поможет обнаружить дефект оборудования или ошибку персонала и предотвратить опасную ситуацию на ранних этапах ее развития.
Наша система поможет повысить эффективность технологического процесса, продлить срок службы оборудования и снизить затраты не техническое обслуживание и ремонт.
Наша система выявляет нетипичные действия сотрудников и таким образом поможет раскрыть фрод или саботаж на предприятии.
Kaspersky MLAD выявит атаки злоумышленников, скрытно воздействующие на оборудование для выведения его из строя.
Веб-интерфейс Kaspersky MLAD предоставляет аннотированные графики телеметрии (как исторические, так и в реальном времени) с наложением на них аномальных участков и прогнозируемых значений параметров. Ведется журнал аномалий, их статусов и причин. С помощью этих инструментов эксперты-технологи могут исследовать выявленные проблемы определять их причины, планировать работы по их устранению.
Наша система никак не воздействует на объект, не вмешивается в контур управления и в передачу данных. Для работы Kaspersky MLAD не требуется вносить изменения в оборудование или техпроцесс.
Kaspersky MLAD — это программное решение, которое анализирует уже существующий поток телеметрии технологического процесса: уставки, команды и показания датчиков.
Kaspersky MLAD направляет извещения об обнаруженных аномалиях оператору объекта или в существующую систему мониторинга и управления.
Параметры технологического процесса тесно взаимосвязаны. Эти связи явно или косвенно закладываются при проектировании логики контроля АСУ ТП, определяются физическими законами течения технологического процесса, условиями эксплуатации, параметрами подаваемой на вход продукции и другими факторами. Воздействие на одни параметры технологического процесса неизбежно влечет за собой изменение других параметров.
Нейронная сеть в составе Kaspersky MLAD самостоятельно выучивает эти взаимосвязи и использует их для выявления аномалий, то есть отклонений от нормального течения технологического процесса.
Kaspersky MLAD использует также и другие методы машинного обучения для обнаружения аномалий или предсказания, когда будет достигнуто то или иное пороговое значение.
Параллельно с предиктивной аналитикой работают диагностические правила. Они применяются, когда симптомы проблемной ситуации заранее известны и могут быть сформулированы предметным экспертом.
Специальный нейросемантический процессор выявляет аномальные последовательности событий (действий персонала, управляющих команд и т.п.).
В графическом интерфейсе конструктора моделей пользователи Kaspersky MLAD — технологи, инженеры-производственники, специалисты по АСУ ТП, — могут самостоятельно разрабатывать, настраивать и тестировать ML-модели, при этом специальные знания в области машинного обучения не требуются.
Возможности конструктора моделей:
Kaspersky MLAD в реальном времени отслеживает тысячи технологических параметров и анализирует их отклонения от нормального режима. Интерфейс программы позволяет исследовать данные как на потоке, так и в истории.
Наша система выявляет проблему, когда отклонение отдельных технологических параметров еще не вызывает подозрения у операторов и не приводит к срабатыванию правил противоаварийной защиты.
Программа позволяет прогнозировать значения технологических параметров и предсказывать время, оставшееся до достижения пороговых значений
Kaspersky MLAD оповещает оператора об аномалиях, обнаруженных нейронной сетью или диагностическими правилами, с указанием параметров, поведение которых сильнее всего отклонилось от нормы.
Оповещение может отправляться на электронную почту или в Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks, а также во внешнюю систему АСУ ТП по протоколу MQTT или через согласованный API.Наша система фиксирует в журнале инцидентов каждую обнаруженную аномалию и сопутствующие ей сведения для последующего анализа специалистами по технологическим процессам.
Возможность использования комбинаций нейронных сетей и диагностических правил позволяет максимально эффективно выстраивать работу детектора для каждого индивидуального объекта. При этом трудозатраты заказчика минимизируются, а такие трудоемкие операции, как математическое моделирование объекта и ручная разметка данных, исключаются.
Для каждой аномалии специалист-технолог может оставить свою экспертную оценку (заключение о причине проблемы, рекомендуемые действия для оператора и т.п.). Если подобные аномалии будут обнаружены впоследствии, то они будут автоматически отнесены к одной группе и получат уже готовую экспертную оценку.
Нефтехимия и транспортировка нефтепродуктов
Газотранспортная система
Электроэнергетика
Химическое производство
Фармацевтическое производство
Станки и машиностроение
Инженерные системы зданий
Пищевая промышленность
Водоочистка и водоснабжение
Высокотехнологичная медицина