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.

За год спрос на специалистов по ИИ в России удвоился

Расширение внедрения ИИ в рабочие процессы российских компаний породило повышенный спрос на специалистов с соответствующими знаниями и навыками. В 2025 году число таких вакансий на hh.ru, Superjob, «Авито» возросло в два раза.

Вместе с тем дефицита профильных специалистов на рынке не наблюдается. Многие работодатели пока лишь опробуют ИИ и не готовы ради этого вкладываться в дополнительные (и недешевые!) людские ресурсы.

По данным hh.ru, в настоящее время наиболее востребованы ML-, ИИ- и промпт-инженеры, а также нейрокреаторы (художники, иллюстраторы, дизайнеры). Спрос на ИИ-тренеров, архитекторов ИИ-решений, фасилитаторов (специалистов по обучению персонала) гораздо скромнее.

Диапазон зарплат, предлагаемых таким узким специалистам, широк:

  • ML-инженеры — от 185 тыс. до 345 тыс. руб. (медианные значения);
  • ИИ-инженеры — 220 тыс. руб. (медиана);
  • ИИ-тренеры, архитекторы ИИ-решений, ИИ-фасилитаторы — 100 тыс. руб. и выше;
  • промпт-инженеры, нейрокреаторы — до 100 тыс. рублей.

На «Авито» чаще всего искали ИИ-тренеров и ИИ-редакторов (создание текстов, вычитка, подбор качественных образцов для обучения моделей). Средняя зарплата по всем профильным вакансиям — около 67,5 тыс. рублей.

Опрошенные «Ведомостями» представители ИТ-отрасли считают, что на данном этапе освоения ИИ большую ценность представляют навыки промпт-инженерии и способность отличить рабочий артефакт от правдоподобной галлюцинации. Ошибки ИИ могут дорого стоить крупной компании, так как могут повлечь не только убытки, но также потерю репутации и отток клиентов.

Андрей Зыкин, возглавляющий в BPMSoft направление по внедрению ИИ, отметил еще одно важное качество профильного специалиста — наличие критического мышления. От таких работников требуется умение четко формулировать задачи и оценивать корректность, пригодность, безопасность ИИ-решений с учетом слабых мест новых технологий.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru