По мере того как ландшафт промышленной кибербезопасности осваивает технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), меняются и подходы к обнаружению аномалий в средах операционных технологий (OT) и промышленных систем управления (ICS / АСУ ТП). Внедрение этих инноваций не только повышает безопасность, но и улучшает прозрачность на протяжении всего жизненного цикла систем.Однако применение ИИ в OT-средах связано с уникальными трудностями: данные здесь имеют другую специфику. Исторически сложилось, что относительно простые OT-системы генерируют «шумные», неструктурированные или неполные данные, что требует глубокой фильтрации на основе доменных знаний и тщательной предварительной обработки.В отличие от традиционных методов обнаружения на основе сигнатур, которые с трудом поспевают за новыми векторами атак, системы на базе AI/ML могут оценивать массивные наборы данных и распознавать необычные поведенческие паттерны, указывающие на потенциальные угрозы, которые можно предотвратить в реальном времени. Читать далее