MLAD – Fabriken mit Machine Learning for Anomaly Detection am Laufen halten

Uff, Gott sei Dank ist es vorbei! Das grässlichste Jahr für die meisten von uns ist endlich zu Ende gegangen, over, finito, passé. Wir hoffen einfach mal, dass die Menschen recht haben, die ständig wiederholen, dass 2021 nur besser werden kann, denn schlimmer ist unmöglich, nicht wahr?

Letztes Jahr stand die ganze Welt quasi zehn Monate lang unter Schock. Und damit meine ich nicht nur die Weltbevölkerung – auch private Unternehmen und die verschiedenen Wirtschaftsräume wurden sehr hart getroffen. Leider gibt es einen Sektor, der gar nicht unter der Pandemie gelitten hat und tatsächliche sogar im letzten Jahr aufgeblüht ist – richtig, es handelt sich um Cyberverbrechen. Durch den Lockdown wechselten viele Menschen vom Büro zum Homeoffice und verbrachten viel mehr Zeit online, dementsprechend befanden sich deutlich mehr potenzielle Opfer von Cyberkriminalität im Internet. Das betraf nicht nur individuelle Benutzer, sondern auch Unternehmen – die Mitarbeiter mussten plötzlich zu Hause arbeiten und viele Unternehmensnetzwerke wurden angegriffen, weil sie nicht ausreichend geschützt waren. Im Frühling 2020 war es vorrangig den abrupten Wechsel zu Remote Work schnell über die Bühne zu bringen und demzufolge war Sicherheit nicht immer die oberste Priorität. Kurz gefasst, der digitale Status quo der Welt wurde auch tüchtig von Covid-19 gebeutelt, ein Virus der direkt aus der Hölle zu kommen scheint.

Aufgrund der stark zunehmenden Anzahl von Cyberverbrechen – besonders Angriffe, die es auf die Sicherheitslücken der Unternehmensnetzwerke abgesehen haben – haben Cybersicherheitsunternehmen mehr denn je zu tun. Ja, das betrifft auch uns! 2020 stellte sich für unser Unternehmen als eines der produktivsten Jahre heraus. Beispielsweise haben wir eine beeindruckende Anzahl an neuen Versionen unserer Sicherheitstechnologien herausgebracht, besonders für Unternehmen.

Wir haben auch neue Versionen der Sicherheitslösungen für industrielle Cybersicherheit entwickelt und in meinem heutigen Blogbeitrag geht es um eine dieser Lösungen, und zwar um MLAD. Bitte nicht mit witzigen Online-Videos verwechseln. Auch nicht mit der Abkürzung MLAD, die für Minimum Local Analgesic Dose (Mindestdosis für Schmerzmittel) steht, noch mit MLAD als Abkürzung für Mid Left Anterior Descending Artery (absteigender Ast der linken Koronararterie). MLAD in diesem Kontext bedeutet Machine Learning for Anomaly Detection, eine Technologie die mehr Sicherheit durch maschinelles Lernen bietet.

Wenn Sie unsere Blogbeiträge regelmäßig lesen, erinnern Sie sich eventuell an die eine oder andere Information zu dieser Technologie, die wir bei Kaspersky anwenden. Vielleicht auch nicht. Aber kein Grund zur Sorge, vorsichtshalber folgt eine kurze Auffrischung zu diesem Thema.

Unser MLAD ist ein System, das maschinelles Lernen zur Analyse von Telemetriedaten der Industrieanlagen verwendet, um Anomalien, Angriffe oder Störungen festzustellen.

Stellen Sie sich vor, Sie besitzen eine Fabrik in der tausende von Sensoren installiert sind – einige messen den Druck, andere die Temperatur usw. Jeder Sensor generiert einen konstanten Informationsfluss. Für einen Mitarbeiter wäre es unmöglich all diese Information im Auge zu behalten, aber für maschinelles Lernen ist diese Aufgabe ein Kinderspiel. Wenn vorweg ein neuronales Netzwerk trainiert wurde, kann MLAD, basierend auf direkten oder indirekten Wechselbeziehungen feststellen, dass etwas in einem bestimmten Bereich der Fabrik nicht richtig funktioniert. Es können Schäden in Millionenhöhe und sogar Verluste von mehreren Millionen vermieden werden, wenn mögliche Vorfälle frühzeitig im Keim erstickt werden.

So, das war die Kurzbeschreibung von MLAD. Jetzt werde ich versuchen die MLAD- Analysen anhand einer medizinischen Metapher detaillierter zu erklären.

Einige von Ihnen besitzen eventuell ein Fitness-Armband. Darauf können Sie Ihren Puls, die Anzahl der getätigten Schritte und ein paar mehr Dinge ablesen. Das Gerät ist mit einigen Sensoren ausgestattet und das war’s auch schon. Nehmen wir an, dass Ärzte über fortschrittlichere Geräte verfügen, die außerdem auch den Blutdruck, die Anzahl von weißen Blutkörperchen usw. messen. Jetzt lassen Sie uns einen Schritt weitergehen und von dem hypothetischen Fall ausgehen, dass Ärzte über ein Gerät verfügen, das mit Zigtausend Sensoren verbunden ist, die am ganzen Körper angebracht sind und jedes Blutgefäß, jede Nervenzelle und alles andere überwachen und kontinuierlich diese Telemetriedaten übertragen. Diese enorme, detaillierte Datenmenge hilft dem Arzt garantiert bei der Untersuchung des Patienten und er kann mithilfe dieser Daten das eine oder andere diagnostizieren und eine Behandlung verordnen. Allerdings würde der Arzt bei der Analyse der großen und komplexen Datenmenge bestimmt Kopfschmerzen bekommen (die auch von einem Sensor festgestellt werden) – Und schwuppdiwupp mit einem im Wind flatternden Umhang und enger Unterhose über den Leggings kommt etwas angeflogen, um dem überlasteten Arzt aufzuhelfen. Sie haben richtig geraten, es ist nicht Supermann, es sind unsere TeKhnologien!

So, das war die Einleitung/Auffrischung über das Thema MLAD. Jetzt können wir direkt mit den neuen Updates weitermachen.

Die erste ernsthafte Aktualisierung von MLAD heißt Pipeline. Nicht zu verwechseln mit dem dritten Track des Albums Construction Time Again von Depeche Mode – hier handelt es sich um eine Funktion, die es ermöglicht die Analyse von Telemetriedaten in verschiedene Bereiche zu unterteilen.

Die meisten Menschen haben zwei Arme, zwei Beine und eine bestimmte Anzahl an Organen. Zu wissen, dass es einem im Großen und Ganzen recht gut geht – keine Spur von Krankheit – ist natürlich eine gute Sache. Aber genau zu wissen, wie es jedem einzelnen Organ im Körper geht, wäre natürlich besser. In der Praxis wird dieses Prinzip für Bauwerksdatenmodellierungs-Projekte, auf Englisch Building Information Management (BIM), verwendet – in jedem Zimmer ist ein Fenstersensor angebracht, ein Indikator des Betriebssystems der Klimaanlage usw. Anstatt das ganze Gebäude in ein Modell zu stecken, erstellen wir ein Mini-Modell für jeden Raum – Einfacher, eleganter und mit präziseren, relevanteren Analysen.

Die zweite große Aktualisierung heißt Trainer. Nein, damit meine ich nicht das neuste Turnschuhmodell von New Balance – Unser Trainer ermöglicht es den Unternehmen, die MLAD verwenden, Algorithmen zur Anpassung an spezifische Anforderungen umzuschulen – ohne unser Mitwirken. Umschulungen werden übrigens recht oft benötigt: Es werden neue Rohmaterialien verwendet, ein Prozess wird optimiert, ein Filter hinzugefügt usw. Greifen wir noch einmal zurück zu der medizinischen Metapher – wenn Sie von Junkfood auf gesunde Ernährung umstellen (oder andersherum), dann verändert das die Ergebnisse Ihrer Blutuntersuchung. Genauso können nach einer Prozessoptimierung die Sensorwerte anders ausfallen, deshalb sollte das neuronale Netzwerk eine neue Norm erhalten und das kann jetzt mit einem Knopfdruck erledigt werden.

Zusätzlich haben wir auch kleine Änderungen an den Schnittstellen und andere Verbesserungen vorgenommen. Zum Beispiel kann MLAD jetzt einen vollkommenen Überblick der Daten eines Sensortyps für das ganze Objekt anzeigen und eine „Karte“ vom Produktionsschema erstellen mit dem Druck oder der Temperatur des kompletten Arbeitsablaufes. In naher Zukunft (Teaser!) möchten wir On-Demand-Service für 3-D-Modelle mit allen Messwerten von Objekten bieten, damit auch untrainierte Augen Anomalien mühelos entdecken können.

Und noch ein Funfact zum Nachtisch: Die Technologie ist so genial, dass wir auf ein unerwartetes und ungewöhnliches Problem gestoßen sind – Die Mitarbeiter unserer Unternehmenskunden glaubten anfangs nicht, dass alles was ich oben erklärt habe überhaupt möglich ist. Erst am Ende der Veranschaulichung der Fähigkeiten von MLAD wurde ihnen bewusst, dass wir keine Märchen erzählen und welche große Hilfe MLAD für ihre Arbeit darstellt. Nach ungefähr einer Stunde kehrten ihre vor Staunen weit aufgerissenen Augen auch wieder zum Normalzustand zurück.

Und Sie … sind Sie auch beeindruckt? Wenn ja, dann finden Sie hier weitere interessante Informationen. Es erwarten Sie u. a. praktische Fallbeispiele und exzellente Demo-Videos.

Das war’s für heute. Bleiben Sie gesund!