En América Latina, Perú fue el país en el que se detectó un mayor número de objetos maliciosos, seguido de Brasil y México.
En cuanto a los países más afectados, China, Indonesia y Vietnam lideran la clasificación.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 nuestras estimaciones, 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 petróleo", señala Kaspersky.Por ello, la empresa diseñó 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.
Esta solución 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.
