Цель работы – анализ моделей машинного обучения, направленных на обнаружение аномалий на промышленных предприятиях, использующих автоматизированные системы управления технологическим процессом, а также выявление причин аномалий. Объектом исследования является выявление аномалий во время работы технологического оборудования, агрегатов, установок, отдельных производств – выявление атак на датчик или группу датчиков. Рассматриваются основные модели машинного обучения, позволяющие выявлять аномалии, которые могут возникать при попытках внешнего воздействия, так и при технологических неисправностях промышленного производства. Рассмотрена модель – AutoEncoder. Оценена точность предсказания применяемой модели ML. / The purpose of the work is to analyze machine learning models aimed at detecting anomalies at industrial enterprises using automated process control systems, as well as identifying the causes of anomalies. The object of the study is to identify anomalies during the operation of technological equipment, units, installations, individual industries - identifying attacks on a sensor or group of sensors. The main models of machine learning are considered, allowing to identify anomalies that can arise during attempts of external influence, as well as during technological malfunctions of industrial production. The model considered is AutoEncoder. The prediction accuracy of the applied ML model is assessed.

Comparison of hidden spaces of an auto-encoder and a variational auto-encoder in the problem of detecting anomalies in multidimensional time series. / Сравнение скрытых пространств автокодировщика и вариационного автокодировщика в задаче обнаружения аномалий в многомерных временных рядах.