Výskumníci z Oddelenia senzorových systémov Výskumného centra UNIZA v spolupráci s Materiálovotechnologickou fakultou STU v Trnave dosiahli významný pokrok v oblasti bezpečnosti priemyselných sietí.
V nedávno publikovanom článku s názvom „Machine Learning-Based Detection of Anomalies, Intrusions, and Attacks in Industrial Control Systems“ publikovanom v časopise IEEE Access predstavili inovatívny prístup na detekciu anomálií a útokov v priemyselných riadiacich systémoch (ICS) pomocou strojového učenia. Vedci výskumom potvrdili, že metódy strojového učenia dokážu efektívne identifikovať anomálie v ich sieťovej komunikácii, čo pomáha včas odhaliť a eliminovať kybernetické hrozby i potenciálne výpadky. Implementácia takéhoto systému môže výrazne zvýšiť bezpečnosť a spoľahlivosť priemyselných procesov, ktoré sú kľúčové pre rôzne odvetvia, ako je energetika, výroba či doprava.