《计算机与自动化》杂志的读者评选卡巴斯基异常检测机器学习（MLAD）为2022年年度产品奖的前三名。该杂志编辑提名这款产品入选“安全和防护”奖项类别，并被读者评选为该类别奖项第三名。卡巴斯基MLAD在生产过程中进行早期异常检测的创新方法也获得了一项最新的美国专利。
一项研究发现，计划外的停机——无论是由于设备故障或网络事件造成的——每年给工业制造商造成约500亿美元的损失。不幸的是，通常很难在导致此类停机的问题发生之前发现它们。卡巴斯基 MLAD 旨在通过使用机器学习（ML）算法实时分析来自机械传感器的遥测数据，为操作员提供显示检测到的异常分析的图形界面，从而尽早解决这些代价高昂的问题，帮助制造商显著降低其造成的影响。
卡巴斯基异常检测机器学习首次入围该奖项。与卡巴斯基MLAD一起入围“安全和防护”类别奖项的有8个提名者，它们提供的解决方案包括软件保护和许可、网络威胁调查和取证、安全监测以及防火墙、输入模块和紧急停止开关等领域。
除了获得《计算机与自动化》杂志颁发的奖项之外，卡巴斯基MLAD还在2021年11月首次在美国获得一项专利，再一次证明了该产品给市场带来的创新。这种专利方法允许使用图形用户界面（GUI）对网络物理系统的异常情况进行早期判断。获得这项专利，不仅表明了卡巴斯基MLAD的独特性，还证明了这一发明对多个不同行业的必要性。
“我们为我们的产品感到非常自豪，并感谢我们的客户、《计算机与自动化》杂志的编辑团队和读者给予我们的认可和信任。我们将继续增强卡巴斯基MLAD的各种组件，以适应用户的需求。根据行业中遇到的使用案例，我们将为客户提供最佳的工业设施保护，”卡巴斯基技术研发部门负责人Andrey Lavrentyev表示。
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