Perú, Brasil y México, Top3 países latinoamericanos en detección de objetos maliciosos en equipos industriales

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Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection utiliza aprendizaje automático para prevenir averías e interrupciones en procesos industriales.
Durante el primer trimestre, Kaspersky detectó objetos maliciosos en más del 26% de los equipos industriales de todo el mundo, porcentaje que se incrementa hasta el 32% en las industrias de petróleo y gas.

3 de junio de 2021

Kaspersky ha dado a conocer Machine Learning for Anomaly Detection, una solución diseñada para detectar desviaciones en los procesos productivos en fase temprana. Este sistema cuenta con algoritmos de aprendizaje automático que analizan la telemetría de los sensores de la maquinaria y advierten del mal funcionamiento de la misma enviando alertas cuanto los parámetros del proceso de fabricación (tags) se comportan de forma inesperada. La solución de Kaspersky proporciona una interfaz gráfica rica en funciones para el análisis detallado de las anomalías, así como herramientas que permiten integrar el producto con los sistemas existentes, para enviar alertas al cuadro de mandos de los operadores.

En los entornos industriales es fundamental mantener el proceso tecnológico de forma óptima y evitar todo tipo de interrupciones, tales como el mal funcionamiento de los equipos, errores de los operadores o ciberataques a los sistemas de control industrial. Si algo va mal, la detección temprana puede evitar la interrupción y, por tanto, reducir el coste del tiempo de inactividad, el desperdicio de materias primas o incluso consecuencias más graves. Según las estimaciones de Kaspersky, una reducción del 50% del tiempo de inactividad permite un ahorro anual de hasta 1 millón de dólares para una gran central eléctrica o 2,5 millones de dólares en una refinería de petróleo1.

Durante el primer trimestre del año en curso, Kaspersky detectó objetos maliciosos en más del 26% de los equipos industriales de todo el mundo, porcentaje que se incrementa hasta el 32% en las industrias de petróleo y gas. Las fuentes de amenazas más bloqueadas fueron recursos de Internet (15%), scripts maliciosos (8%) y spyware (8%).

En cuanto a los países más afectados, China, Indonesia y Vietnam lideran la clasificación. En América Latina, Perú fue el país en el que se detectó un mayor número de objetos maliciosos, seguido de Brasil, México, Colombia y Ecuador.

La red neuronal de Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection analiza en tiempo real la telemetría de distintos sensores del proceso de producción. Detecta pequeñas desviaciones, como un cambio en la dinámica o las correlaciones de las señales, y emite alertas antes de que los valores alcancen su umbral límite y afecten al rendimiento. Esto permite a los operarios de la planta tomar medidas preventivas. Para poder detectar anomalías, la red neuronal aprende del comportamiento normal de la máquina a partir de los datos históricos de telemetría. Si un parámetro del proceso de producción cambia (por ejemplo, se introduce un nuevo tipo de materia prima) o se sustituye una pieza de la máquina, un operario puede actualizarlo en el algoritmo para actualizar la red neuronal. Además de un detector basado en aprendizaje automático, se pueden añadir reglas de diagnóstico personalizadas para casos específicos si así lo requiere el cliente.

Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection funciona sobre la infraestructura existente de la planta y no requiere la instalación de sensores adicionales. Para obtener datos e informar de las anomalías, la solución se conecta a sistemas de control industrial como SCADA. También puede integrarse con Kaspersky Industrial CyberSecurity for Networks. El producto soporta de forma nativa protocolos como OPC UA, MQTT, AMQP, así como REST, lo que lo hace aplicable a sistemas con equipos diversos.
Kaspersky MLAD proporciona una interfaz gráfica para el análisis de las anomalías detectadas. Gracias a los gráficos de tiempo de los procesos monitorizados, un experto puede ver qué ha fallado, cuándo y en qué parte del sistema.

Interfaz de Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection: el informe muestra cómo cambian los parámetros del proceso de fabricación en tiempo real y muestra una anomalía
“Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático y la capacidad de adaptarse a procesos industriales concretos hacen de Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection una herramienta esencial para garantizar una producción sin problemas. Complementa los sistemas de monitorización y la experiencia de los operadores de máquinas con la capacidad de detectar anomalías en un entorno complejo. Las alertas tempranas previenen los tiempos de inactividad, las averías de los equipos y los accidentes sin importar cuál sea la causa de las desviaciones. Llevamos varios años desarrollando la tecnología y nos complace anunciar la disponibilidad general del producto completo para ayudar a los clientes a lograr todos estos beneficios», comenta Andrey Lavrentyev, Jefe del Departamento de Investigación Tecnológica en Kaspersky.
Para más información sobre Kaspersky Machine Learning for Anomaly Detection, visite https://mlad.kaspersky.com
1 La estimación se basa en el análisis de Kaspersky de diferentes parámetros, como la duración de los tiempos de inactividad, los parámetros de la actividad económica de las organizaciones y la modelización.

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