Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

Система раннего обнаружения аномалий Kaspersky MLAD наконец вышла в релиз

«Лаборатория Касперского» сообщила, что систему Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection (MLAD) теперь может приобрести более широкий круг клиентов. Напомним, что Kaspersky MLAD позволяет обнаружить аномалии в технологическом процессе на самом раннем этапе.

Как подчёркивают разработчики, Kaspersky MLAD располагает алгоритмами машинного обучения, анализирующими телеметрию, поступающую с датчиков оборудования. Помимо этого, система обеспечивает клиентов многофункциональным графическим интерфейсом, благодаря которому проще детально анализировать аномалии.

Таким образом, Kaspersky MLAD может выявить целый ряд отклонений: перебои в работе оборудования, кибератаки, ошибки операторов и тому подобное. Эти функциональные возможности делают систему незаменимой в промышленности, где важно детектировать аномалию на самой ранней стадии.

Как подсчитали аналитики «Лаборатории Касперского», сокращение времени простоя даже на 50% позволяет крупной электростанции экономить до миллиона долларов в год. А нефтеперерабатывающий завод благодаря такому сокращению сбережёт и того больше — $2,5 миллиона.

За счёт работы нейронной сети Kaspersky MLAD способен анализировать телеметрию с различных датчиков, причём делать это в режиме реального времени. В итоге от системы не скроются даже незначительные отклонения — изменения динамики сигналов или корреляций. Также заказчик может сам добавить индивидуальные диагностические правила для конкретных случаев.

Стоит отметить и графический интерфейс Kaspersky MLAD, который отлично подходит для анализа выявленных отклонений. Диаграммы всех отслеживаемых процессов помогут экспертам увидеть, что именно пошло не так и в какой части системы.

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru