Алексей Шабля: «Важнейший критерий для выбора - низкая вероятность ложного срабатывания»

Алексей Шабля, технический директор группы компаний «ЮПХ», рассказал журналу RUБЕЖ о том, каковы основные запросы заказчиков в связи с ростом гибридных угроз и о том, при помощи каких технологий компания адаптирует свои продукты под специфику промышленной отрасли.

— Какие тренды в запросах заказчиков из промышленности вы отмечаете в связи с ростом гибридных угроз (физические + кибератаки)?

Алексей Шабля: В последнее время два основных тренда сохраняются. Это усиление мер безопасности для предотвращения несанкционированного доступа на объекты и технологии по обнаружению и нейтрализации беспилотных аппаратов.

— Как вы адаптируете свои решения под специфику промышленной отрасли или ТЭК, где критична бесперебойная работа устаревшего оборудования?

А. Шабля: Важнейшим критерием при выборе оборудования и технологий обеспечения безопасности является вероятность ложного срабатывания. Особенно это важно для оборудования, направленного на выявление исключительно редких и одновременно потенциально катастрофических событий, таких как террористический акт с применением взрывчатых веществ, химическая или биологическая атака.
Специалисты ГК «ЮПХ» непрерывно работают над снижением частоты ложных срабатываний для всех своих продуктов и за последние несколько лет существенно улучшили эти показатели благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта.

Нейросетевые модели, используемые для обработки сигналов наших детекторов, уже сейчас позволяют в десятки раз снизить вероятность ошибки при выявлении взрывчатых и иных опасных веществ. И их возможности постоянно растут по мере накопления новых данных как в ходе лабораторных исследований, так и при эксплуатации на реальных объектах.

Модули искусственного интеллекта требуют больших вычислительных мощностей, поэтому размещаются на удаленном сервере «Сегмент AI». Детекторы «Сегмент», подключенные к сети, могут реализовывать обмен данными с сервером с целью:

• минимизации ложноположительных срабатываний по тем веществам, на которые уже внедрены нейросетевые модели. При этом сигнал тревоги формируется только при подтверждении сформированного детектором тревожного события со стороны сервера ИИ;

• накопления данных для дальнейшего обучения нейросетевых моделей;

• централизованного обновления программного обеспечения газосигнализаторов (в том числе пополнения встроенных библиотек взрывчатых и опасных химических веществ).

При этом может использоваться как сервер ГК «ЮПХ», подключение к которому осуществляется по защищенному каналу через интернет, так и сервер, поставляемый заказчику и работающий в его локальной сети.