Вход на сайт

Просмотр новости

Найдите то, что Вас интересует

Участник «Сколково» внедрил в производство собственную ИИ-модель для интеллектуального поиска аномалий

Дата публикации: 13-07-2026 09:25:00

Компания NGR Softlab, участник «Сколково» (группа ВЭБ.РФ) внедрила в промышленную эксплуатацию собственную базовую...

Основное содержимое страницы с новостью.

13 Июля 2026 12:25 13 Июл 2026 12:25 |

Участник «Сколково» внедрил в производство собственную ИИ-модель для интеллектуального поиска аномалий

Компания NGR Softlab, участник «Сколково» (группа ВЭБ.РФ) внедрила в промышленную эксплуатацию собственную базовую (foundation) модель DivergentGPT, разработанную для поиска аномалий в поведении пользователей и анализа событий безопасности. Модель стала результатом исследований компании в области искусственного интеллекта и поведенческой аналитики, начатых в 2025 г. Об этом CNews сообщили представители «Сколково».

Основная задача разработки — сократить объем событий, требующих ручной проверки аналитиками информационной безопасности, и повысить точность выявления действительно значимых инцидентов.

«Внедрение NGR Softlab собственной базовой модели DivergentGPT — это пример практической работы, когда участники Сколково выводят на рынок эффективные решения, позволяющие получить измеримый результат. Разработчик не просто создал еще одну ИИ-модель, а встроил ее в производственный контур, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности справляться с потоком событий. Этот проект показывает, как технологии ИИ дают понятный и прогнозируемый эффект в критически важной сфере — кибербезопасности. Наша ключевая цель — сократить путь от исследований до таких внедрений, чтобы разработки резидентов приносили ощутимую пользу крупному бизнесу и укрепляли технологический суверенитет страны», — сказал Максим Мироненко, руководитель Центра внедрения искусственного интеллекта «Сколково.Скай».

DivergentGPT представляет собой специализированную foundation-модель для анализа временных рядов — последовательностей данных, отражающих поведение пользователей, информационных систем и бизнес-процессов во времени. В отличие от традиционных алгоритмов, которые оценивают отклонения по заранее заданным статистическим правилам, новая модель использует архитектуру трансформера и анализирует более широкий контекст событий. Благодаря предварительному обучению на большом массиве реальных и синтетических данных DivergentGPT способен распознавать сложные поведенческие паттерны и обнаруживать нетипичные изменения даже в тех сценариях, для которых она не обучалась отдельно.

DivergentGPT используется в качестве второго уровня анализа в модуле поведенческой аналитики xBA аналитической платформы Dataplan, продукта NGR Softlab. На первом этапе статистические алгоритмы в режиме реального времени отбирают события, которые выглядят подозрительно. Затем DivergentGPT проводит дополнительную проверку и выносит собственную оценку, помогая определить, является ли обнаруженное отклонение реальной аномалией или обычным изменением поведения. Такой двухступенчатый подход позволяет существенно сократить количество ложноположительных срабатываний и сократить время аналитиков ИБ, затраченное на изучение отклонений.

Как киберустойчивость изменила приоритеты ИБ

Как киберустойчивость изменила приоритеты ИБ цифровизация

«Сегодня аналитики ИБ сталкиваются с огромным количеством событий, и далеко не каждое из них действительно указывает на угрозу. Мы создавали DivergentGPT как интеллектуального помощника, который дает второе мнение по наиболее подозрительным событиям. Модель учитывает большой объем накопленного опыта и помогает понять, связано ли отклонение с реальным риском или это просто обычное колебание показателей. В результате специалисты могут сосредоточиться на действительно важных инцидентах и быстрее на них реагировать», — отметил Павел Владимиров, ведущий эксперт отдела анализа данных NGR Softlab.

Одним из ключевых плюсов DivergentGPT стала возможность использования непосредственно в производственном контуре без выделенной ИИ-инфраструктуры. Модель содержит около 50 миллионов параметров и занимает порядка 30 МБ, что делает ее компактнее универсальных больших языковых моделей. В дальнейшем NGR Softlab планирует расширять окно контекста модели, развивать механизмы адаптации под особенности конкретных организаций и добавить поддержку анализа нескольких взаимосвязанных источников данных одновременно.

Другие материалы рубрики

Схожие новости

#Наименование новостиТональностьИнформативностьДата публикации
1Участник «Сколково» внедрил в производство собственную ИИ-модель для интеллектуального поиска аномалий5713-07-2026
2Фонд «Сколково» и группа ФИНГО разрабатывают ИИ-решение для повышения эффективности промышленной газоочистки0510-07-2026
3Фонд «Сколково» и группа ФИНГО разрабатывают ИИ-решение для повышения эффективности промышленной газоочистки0510-07-2026
4NGR Softlab в рейтинге крупнейших игроков российского рынка ИИ-решений CNews0502-07-2026
5NGR Softlab в рейтинге крупнейших игроков российского рынка ИИ-решений CNews0502-07-2026
6Фонд «Сколково» масштабирует модель внедрения российских технологий в промышленность5709-07-2026
7«Девелоника» представила «Девелоника-GPT»: защищенный контур, сохранение экспертизы и минимум рутины0506-07-2026
8Депутаты Госдумы обсудили в Липецке внедрение искусственного интеллекта в производство0026-05-2025
9Резидент "Сколково" поможет развитию искусственного интеллекта в ОАЭ0025-11-2020

Классификация: Пресс-релизы. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: 5. Информативность: 7. Источник: cnews.ru.