Учёные Санкт-Петербургского ФИЦ РАН представили нейросетевой фреймворк ForecaState для выявления киберугроз на индустриальных предприятиях. Система демонстрирует на 30% меньше ошибок по сравнению с существующими решениями.
ForecaState использует алгоритмы глубокого обучения и хорошо справляется с обработкой больших данных IIoT — датчиков, контроллеров и роботов на производстве.
Фреймворк модульный: его можно адаптировать под разные задачи, включая прогностическое обслуживание оборудования, контроль качества и предотвращение аварий.
Тестирование проходило на данных систем очистки воды и сетей электрических трансформаторов, показывая эффективность в разных промышленных сферах.
Применение ForecaState возможно в энергетике, водоснабжении, нефтегазовой отрасли, машиностроении и химической промышленности — везде, где есть промышленный интернет вещей и риск кибератак.