Российские ученые снизили риск кибератак на промышленных объектах

В Санкт-Петербурге специалисты Федерального исследовательского центра РАН представили инновационную платформу, способную выявлять угрозы в цифровых системах промышленных предприятий. По информации ТАСС, созданный ими инструмент на базе нейросетей демонстрирует заметно меньший процент ошибок по сравнению с существующими решениями — снижение достигает 30%.

В основе платформы лежит использование современных методов искусственного интеллекта, что позволяет анализировать огромные массивы информации, поступающие от промышленных датчиков, контроллеров и других устройств. Такие технологии особенно актуальны для предприятий, где активно внедряется промышленный интернет вещей. Благодаря этому подходу, система способна не только обнаруживать потенциальные атаки, но и адаптироваться под различные задачи и инфраструктуры.

Промышленный интернет вещей сегодня становится неотъемлемой частью производственных процессов. Он объединяет интеллектуальные устройства, которые собирают и передают данные для дальнейшей обработки. Это помогает оптимизировать работу оборудования, прогнозировать возможные сбои и аварии, а также поддерживать высокое качество продукции. Однако вместе с преимуществами растет и число цифровых рисков: уязвимости в программном обеспечении, утечки информации и целенаправленные атаки могут привести к серьезным последствиям для бизнеса.

Разработанная в Санкт-Петербурге система отличается модульной архитектурой. Это значит, что ее можно легко доработать под нужды конкретного производства, расширить функционал или интегрировать с уже существующими решениями. В ходе испытаний ученые проверили работу платформы на данных из разных отраслей — от водоочистных комплексов до энергетических сетей. Результаты показали, что инструмент способен эффективно выявлять угрозы, а также использоваться для прогнозирования технических сбоев, предотвращения аварий и контроля качества на производстве.

Внедрение подобных технологий становится особенно актуальным для российских предприятий, работающих в сферах энергетики, машиностроения, металлургии и нефтегазовой промышленности. Система может стать основой для создания комплексных решений по цифровой защите, а также повысить устойчивость критически важных объектов к внешним и внутренним угрозам.