Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection kullanıma sunuldu

- Kaspersky Teknoloji Araştırma Departmanı Başkanı Andrey Lavrentyev:- "Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve belirli endüstriyel süreçlere uyum sağlama yeteneği, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection çözümümüzü sorunsuz üretim sağlamak için gerekli bir araç haline getiriyor"

Genel 07.06.2021, 11:23
Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection kullanıma sunuldu

İSTANBUL (AA) - Üretim süreçlerindeki sapmaları erken aşamada ortaya çıkarmak için tasarlanan Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD), ticari bir ürün olarak kullanıma sunuldu.

Kaspersky'den yapılan açıklamaya göre, endüstriyel ortamlarda teknolojik süreci ideal koşullarda tutmak, ekipman arızaları, operatör hataları veya endüstriyel kontrol sistemlerine yönelik siber saldırılar dahil her türlü kesintiyi önlemek çok önemli oluyor. Bu noktada erken tespit çözümleri bir şeylerin ters gittiğini anlayabiliyor, aksaklıkları önleyebiliyor ve dolayısıyla arıza süresinin maliyetini, ham madde israfını ve diğer ciddi sonuçların neden olabileceği etkileri azaltabiliyor.

Kaspersky’nin tahminlerine göre, kesinti süresinde yüzde 50 azalma, büyük bir elektrik santrali için yıllık 1 milyon ABD doları veya bir petrol rafinerisi için 2,5 milyon ABD doları tasarruf sağlıyor.

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection'ın yapay sinir ağı, üretim sürecinde kullanılan çeşitli sensörlerden gerçek zamanlı olarak toplanan telemetri verisini analiz ediyor. Böylece sinyallerin dinamiklerindeki veya korelasyonlarındaki değişiklikler gibi küçük sapmalar tespit ediliyor ve değerler eşiklerine ulaşmadan ve performansı etkilemeden önce uyarı veriliyor. Bu da önleyici tedbirlerin alınmasına olanak tanıyor. Anormallikleri tespit edebilmek için sinir ağı, makinenin normal davranışını geçmiş telemetri verilerinden öğreniyor. Üretim sürecinin herhangi bir parametresi değişirse (örneğin, yeni bir ham madde türü eklenirse) veya makinenin bir parçası değiştirilirse operatör sinir ağını güncellemek için ML eğiticisini yeniden çalıştırabiliyor. ML tabanlı dedektöre ek olarak sisteme müşterinin talebi üzerine belirli durumlar için özelleştirilmiş kurallar eklenebiliyor.

Kaspersky MLAD, mevcut tesisin altyapısında çalışıyor ve ek sensör kurulumu gerektirmiyor. Kaspersky MLAD, veri elde etmek ve anormallikleri raporlamak için SCADA gibi endüstriyel kontrol sistemlerine bağlanıyor. Alternatif olarak, Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks ile de entegre edilebiliyor. Ürün, OPC UA, MQTT, AMQP ve çeşitli ekipmanlara sahip sistemlere uygulanabilen REST gibi popüler protokolleri doğal olarak destekliyor.

Kaspersky MLAD, tespit edilen anormalliklerin analizi için bir grafik arayüzü de sağlıyor. İzlenen tüm süreçlerin görselleştirilmiş zaman grafikleri sayesinde uzmanlar neyin yanlış gittiğini, ne zaman ve sistemin hangi bölümünde olduğunu görebiliyor.

Açıklamada görüşlerine yer verilen Kaspersky Teknoloji Araştırma Departmanı Başkanı Andrey Lavrentyev, şunları kaydetti:

"Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları ve belirli endüstriyel süreçlere uyum sağlama yeteneği, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection çözümümüzü sorunsuz üretim sağlamak için gerekli bir araç haline getiriyor. Karmaşık bir ortamdaki anormallikleri tespit etme yeteneğiyle izleme sistemlerini ve makine operatörlerinin uzmanlığını tamamlıyor. Sapmaların sebebi ne olursa olsun erken uyarılar sayesinde arıza süreleri, ekipman arızaları ve felaketler önlenebiliyor. Bu teknolojiyi birkaç yıldır geliştiriyoruz. Bugün müşterilerin bu avantajları elde etmelerine yardımcı olmak için tam teşekküllü ürünün genel kullanıma sunulduğunu duyurmaktan mutluluk duyuyoruz."

Yorumlar (0)
24
açık
banner64
Namaz Vakti 24 Haziran 2021
İmsak 03:32
Güneş 05:17
Öğle 12:49
İkindi 16:40
Akşam 20:11
Yatsı 21:49
Puan Durumu
Takımlar O P
1. Beşiktaş 40 84
2. Galatasaray 40 84
3. Fenerbahçe 40 82
4. Trabzonspor 40 71
5. Sivasspor 40 65
6. Hatayspor 40 61
7. Alanyaspor 40 60
8. Karagümrük 40 60
9. Gaziantep FK 40 58
10. Göztepe 40 51
11. Konyaspor 40 50
12. Başakşehir 40 48
13. Rizespor 40 48
14. Kasımpaşa 40 46
15. Malatyaspor 40 45
16. Antalyaspor 40 44
17. Kayserispor 40 41
18. Erzurumspor 40 40
19. Ankaragücü 40 38
20. Gençlerbirliği 40 38
21. Denizlispor 40 28
Takımlar O P
1. Adana Demirspor 34 70
2. Giresunspor 34 70
3. Samsunspor 34 70
4. İstanbulspor 34 64
5. Altay 34 63
6. Altınordu 34 60
7. Ankara Keçiörengücü 34 58
8. Ümraniye 34 51
9. Tuzlaspor 34 47
10. Bursaspor 34 46
11. Bandırmaspor 34 42
12. Boluspor 34 42
13. Balıkesirspor 34 35
14. Adanaspor 34 34
15. Menemenspor 34 34
16. Akhisar Bld.Spor 34 30
17. Ankaraspor 34 26
18. Eskişehirspor 34 8
Takımlar O P
1. Man City 38 86
2. M. United 38 74
3. Liverpool 38 69
4. Chelsea 38 67
5. Leicester City 38 66
6. West Ham 38 65
7. Tottenham 38 62
8. Arsenal 38 61
9. Leeds United 38 59
10. Everton 38 59
11. Aston Villa 38 55
12. Newcastle 38 45
13. Wolverhampton 38 45
14. Crystal Palace 38 44
15. Southampton 38 43
16. Brighton 38 41
17. Burnley 38 39
18. Fulham 38 28
19. West Bromwich 38 26
20. Sheffield United 38 23
Takımlar O P
1. Atletico Madrid 38 86
2. Real Madrid 38 84
3. Barcelona 38 79
4. Sevilla 38 77
5. Real Sociedad 38 62
6. Real Betis 38 61
7. Villarreal 38 58
8. Celta de Vigo 38 53
9. Granada 38 46
10. Athletic Bilbao 38 46
11. Osasuna 38 44
12. Cádiz 38 44
13. Valencia 38 43
14. Levante 38 41
15. Getafe 38 38
16. Deportivo Alaves 38 38
17. Elche 38 36
18. Huesca 38 34
19. Real Valladolid 38 31
20. Eibar 38 30