Индустриальные гиганты под защитой: новый инструмент из Петербурга переиграл киберугрозы

Учёные Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра РАН разработали набор инструментов ForecaState для выявления киберугроз в индустриальных системах. По данным пресс-службы, его точность на 30% выше, чем у существующих аналогов.

Как работает технология

ForecaState использует алгоритмы глубокого обучения для анализа больших потоков данных, которые характерны для технологий IIoT — Industrial Internet of Things.

В таких системах датчики, контроллеры и роботы собирают данные о производстве, позволяя прогнозировать отказы оборудования и повышать эффективность.

"Модели глубокого обучения позволили на 30% снизить вероятность ошибки при выявлении угроз", — сказала научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Диана Левшун.

Гибкость и преимущества

Разработка отличается модульной структурой, благодаря чему её легко адаптировать под разные производственные задачи. Система может применяться как в нефтегазовой отрасли, так и в энергетике, металлургии и машиностроении.

"Наш фреймворк можно использовать для разных задач и расширять его функционал", — отметил старший научный сотрудник СПб ФИЦ РАН Дмитрий Левшун.

Проверка эффективности

ForecaState прошёл тестирование на реальных промышленных данных:

1. системы очистки воды;
2. сеть электрических трансформаторов.

Результаты показали высокую эффективность в распознавании угроз и возможность применения в системах прогностического обслуживания и контроля качества.

Перспективы внедрения

Интеграция ForecaState позволит предприятиям снизить риск кибератак, предотвратить аварии и техногенные катастрофы, а также оптимизировать производственные процессы.