Машинное обучение и анализ данных: решаем практические задачи с победителями индустриального хакатона ЛК

Как вычислить замыслы киберпреступников, атакующих промышленный объект и распознать слабые сигналы SOS, которые периодически подает индустриальная АСУ ТП на фоне “нормального” поведения, – об этом и многом другом поговорим уже в ближайшую среду, 7 июня, на встрече CoLaboratory: Deep Learning в центральном офисе “Лаборатории Касперского”. Всех неравнодушных к теме промышленной безопасности ждет захватывающее погружение в мир машинного обучения и анализа данных под руководством победителей весеннего индустриального хакатона ЛК и экспертов нашей компании.

Герои вечера расскажут о том, как сразиться с огромным 44 Гб дата-сетом технологических сигналов индустриальной системы и выйти победителем, обнаружив атаки, которые почти невозможно идентифицировать. Причем, на суд публике будут представлены два решения этой задачи – от участников хакатона и от его составителей.

Так, победители хакатона расскажут о том, как:

• превратить нахождение аномального поведения в логах заводских приборов в задачу обычной классификации;
• как за короткое время сгенерировать легкие, но полезные фичи, характеризующие временной ряд целиком;
• как разделить работу внутри команды;
• как «на коленке» смешивать разные модели на одном наборе признаков;
• как поднять AUC с помощью kNN – вишенки на торте Competitive Data Science.

Небольшой спойлер: подход наших героев базируется на «трех китах»:

1. ключевом решении на основе подсчета статистик временных рядов в качестве признаков;
2. кодировании подряд идущих разреженных состояний системы вектором признаков;
3. выявлении аномалий с помощью LSTM, идеям по их модификациям.

Ну а эксперты со стороны «Лаборатории Касперского» поделятся своим видением проблемы анализа данных ACУ ТП: какими критериями они руководствовались при составлении заданий и дата-сета для участников, чего ожидали от команд и что вышло в итоге.

Словом, 7 июня в 19.00 ждем всех желающих попрактиковаться в Deep Machine Learning в штаб-квартире ЛК. Зарегистрироваться на мероприятие можно тут ^[1].

Автор: Kaspersky_Lab

Источник ^[2]