DOLAR 8,6642
EURO 10,3405
ALTIN 496,267
BIST 1409,85
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 27°C
Gök Gürültülü

‘Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection’, üretim süreçlerinin bozulacağını önceden görebiliyor

Üretim süreçlerindeki sapmaları erken etapta ortaya çıkarmak için tasarlanan Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD), ticari bir …

‘Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection’, üretim süreçlerinin bozulacağını önceden görebiliyor
A+
A-

Üretim süreçlerindeki sapmaları erken etapta ortaya çıkarmak için tasarlanan Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD), ticari bir eser olarak kullanıma sunuldu. Tahlil makinelerdeki sensörlerden gelen telemetri bilgilerini tahlil eden makine öğrenmesi algoritmalarıyla güçlendirildi. Böylelikle üretim süreci parametreleri beklenmedik halde davranmaya başladığında durumu çabucak fark ederek makinelerdeki mümkün arızalara karşı ikazda bulunabiliyor. Kaspersky MLAD, anormalliklerin detaylı tahlili için varlıklı özelliklere sahip grafik arabirimin yanı sıra eseri mevcut sistemlerle entegre ederek operatörlerin panolarına ihtarlar gönderebiliyor.

Endüstriyel ortamlarda teknolojik süreci ülkü şartlarda tutmak, ekipman arızaları, operatör kusurları yahut endüstriyel denetim sistemlerine yönelik siber akınlar dahil her türlü kesintiyi önlemek çok değerli. Bu noktada erken tespit tahlilleri bir şeylerin karşıt gittiğini anlayabilir, aksaklıkları önleyebilir ve münasebetiyle arıza mühletinin maliyetini, hammadde israfını ve öbür önemli sonuçların neden olabileceği tesirleri azaltabilir. Kaspersky’nin varsayımlarına nazaran kesinti müddetinde 50 azalma, büyük bir elektrik santrali için yıllık 1 milyon ABD Doları yahut bir petrol rafinerisi için 2,5 milyon ABD Doları tasarruf sağlıyor[1].

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection’ın yapay hudut ağı, üretim sürecinde kullanılan çeşitli sensörlerden gerçek vakitli olarak toplanan telemetri verisini tahlil ediyor. Böylelikle sinyallerin dinamiklerindeki yahut korelasyonlarındaki değişiklikler üzere küçük sapmalar tespit ediliyor ve bedeller eşiklerine ulaşmadan ve performansı etkilemeden evvel ikaz veriliyor. Bu da önleyici önlemlerin almasına imkan tanıyor. Anormallikleri tespit edebilmek için hudut ağı, makinenin olağan davranışını geçmiş telemetri bilgilerinden öğreniyor. Üretim sürecinin rastgele bir parametresi değişirse (örneğin, yeni bir hammadde çeşidi eklenirse) yahut makinenin bir kesimi değiştirilirse, operatör hudut ağını güncellemek için ML eğiticisini tekrar çalıştırabiliyor. ML tabanlı dedektöre ek olarak sisteme müşterinin talebi üzerine belli durumlar için özelleştirilmiş tanılama kuralları eklenebiliyor.

Kaspersky MLAD, mevcut tesisin altyapısında çalışıyor ve ek sensör suramı gerektirmiyor. Kaspersky MLAD, bilgi elde etmek ve anormallikleri raporlamak için SCADA üzere endüstriyel denetim sistemlerine bağlanıyor. Alternatif olarak, Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks ile de entegre edilebiliyor. Eser, OPC UA, MQTT, AMQP ve çeşitli ekipmanlara sahip sistemlere uygulanabilen REST üzere tanınan protokolleri doğal olarak destekliyor.

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

Kaspersky Teknoloji Araştırma Departmanı Lideri Andrey Lavrentyev, şunları söz ediyor: “Gelişmiş makine tahsili algoritmaları ve belli endüstriyel süreçlere ahenk sağlama yeteneği, Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection çözümümüzü meselesiz 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 ihtarlar sayesinde arıza müddetleri, ekipman arızaları ve felaketler önlenebiliyor. Bu teknolojiyi birkaç yıldır geliştiriyoruz. Bugün müşterilerin bu avantajları elde etmelerine yardımcı olmak için tam teşekküllü eserin genel kullanıma sunulduğunu duyurmaktan memnunluk duyuyoruz.”

Kaynak: (BHA) – Beyaz Haber Ajansı


YORUMLAR

Henüz yorum yapılmamış. İlk yorumu yukarıdaki form aracılığıyla siz yapabilirsiniz.