Разработка и применение машинного обучения для защиты современной технологической среды

Обеспечение безопасности современной информационной и промышленной среды, интернета вещей (IoT) и промышленного интернета вещей (IIoT) — задача, не решаемая без использования технологий машинного обучения. Современные технологии, включая глубокое обучение нейросетей, позволили вывести обработку больших данных на новый уровень, но преодолели далеко не все технологические барьеры и требуют развития. Так, не решены до конца вопросы организации памяти в нейросетях, контекстной обработки информации. Также, в эпоху интернета вещей особую важность приобретают вопросы энергоэффективности вычислительных устройств.

Над этими и другими вопросами применительно к проблемам безопасности работает наша исследовательская группа.

Среди реализованных проектов – Kaspersky MLAD, система раннего обнаружения аномалий в технологических процессах широкого спектра.

Kaspersky MLAD. Cистема раннего обнаружения аномалий

Kaspersky MLAD предназначен для обеспечения безопасности киберфизической системы (АСУ ТП, интернет вещей, промышленный интернет вещей) на основе обнаружения и интерпретации аномалий методами машинного обучения в телеметрии технологических процессов.

Подробнее

Интернет вещей

Безопасность интернета вещей (IoT) одна из самых актуальных проблем в современном мире. Устройств становится так много, что возникает необходимость дополнительного контроля их поведения. Мы разрабатываем ML-движок, который будет детектировать аномальное поведение умных вещей и предупреждать о нем пользователя. К ключевым моментам нашего подхода относится создание поведенческого профиля устройства и обработка информации в непосредственной близости к устройству, что позволит сократить объем передаваемого в облако трафика (так называемый Edge Computing).

Подробнее

Нейроморфные технологии

Среди технологий машинного обучения можно выделить нейроморфные решения – т.е. решения, основанные на использовании импульсных нейронных сетей (ИмНС, англ. Spiking Neural Networks – SNN) и когнитивных технологий.

Подробнее

Команда

В нашей команде — эксперты с многолетним опытом научной работы, молодые талантливые ученые, кандидаты физико-математических и технических наук, эксперты в области машинного обучения, опытные программисты, инженеры и IT-специалисты.

Мы открыты для сотрудничества.

Подробнее