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.

Квантовый прорыв Microsoft поставили под вопрос из-за ошибок в Python-коде

Квантовая программа Microsoft получила новую порцию неприятной критики не из-за сверхсложного оборудования, а из-за куда более банальной вещи — кода на Python. В журнале Nature вышла критика исследования Microsoft по топологическим кубитам на основе майорановских мод.

Именно на эту технологию компания делает большую ставку, рассчитывая создать коммерческий квантовый суперкомпьютер уже к 2029 году.

Авторы критики утверждают, что в программной обработке экспериментальных данных были ошибки. По их версии, скрипты некорректно работали с массивами данных и фактически отбрасывали шумные или противоречивые измерения, оставляя только те результаты, которые подтверждали наличие так называемого топологического зазора.

Если говорить проще: исследователи считают, что заявленный квантовый прорыв мог быть не результатом физического эксперимента, а следствием неудачной обработки данных.

Microsoft с этим категорически не согласна. В корпорации заявили, что речь идёт максимум о незначительной аномалии в скриптах, которая не меняет сути эксперимента. Технический руководитель Microsoft Quantum Hardware Четан Наяк напомнил, что DARPA после независимой оценки перевела Microsoft в финальную фазу своей квантовой инициативы.

Ситуация болезненна ещё и потому, что у квантового подразделения Microsoft уже была похожая история. В 2021 году компания отозвала знаковую научную работу 2018 года о майорановских частицах после того, как независимые физики нашли проблемы с обработкой данных.

Теперь скандал вспыхнул снова на фоне недавней презентации процессора Majorana 2 и ускорения планов Microsoft: компания перенесла ожидание коммерческого квантового суперкомпьютера с 2035 на 2029 год.

Пока Microsoft уверяет, что всё под контролем. Но если критики правы, ошибка в нескольких строках кода может оказаться куда серьёзнее, чем сбой в лабораторном оборудовании.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru