Антивирус бессилен: только ИИ видит аномалии в промышленных сетях
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 далееИсточник: Хабрахабр
Похожие новости
- Цифровой фронтир: Почему малому бизнесу пора вспомнить опыт Napster
- «РБПО для бедных»: собираем CI/CD-конвейер безопасной разработки
- Я обнаружил крупномасштабное распространение вирусов в GitHub
- ChatGPT теперь требует селфи с паспортом: как OpenAI и Anthropic внедряют KYC и убивают анонимность в ИИ
- Обзор решений двухфакторной аутентификации на 2026 год
- Сервис «Скорозвон»: Как мы проверяем продавцов без субъективных оценок руководителя: методика аттестации отдела продаж
- NextDNS, AdGuard DNS, Cloudflare for Families, Pi-hole, мы — честное сравнение от конкурента
- Криптографы «Криптонита» создали новый способ проверки устойчивости постквантовых криптосистем
- gost-curl — консольный HTTP-клиент с поддержкой ГОСТ TLS 1.3
- Я год не писал код руками. Но я не вайбкодер — и это две разные профессии