La société d’intelligence artificielle SparkCognition et le géant industriel allemand Siemens ont uni leurs forces pour une solution de sécurité industrielle conçue pour le secteur de l’énergie.

La nouvelle solution, nommée «DeepArmor Industrial, fortifiée par Siemens», combine la solution de cyberdéfense DeepArmor de SparkCognition basée sur l’IA avec l’expertise de Siemens en matière de sécurité des technologies opérationnelles (OT) pour aider les organisations à protéger les terminaux et les actifs distants.

La solution comprend l’antivirus, la détection des menaces, la prévention des attaques zero-day et les capacités de contrôle des applications pour le pétrole et le gaz, la production d’électricité et les systèmes de transmission et de distribution.

Siemens et SparkCognition affirment que DeepArmor Industrial utilise l’IA prédictive pour bloquer les menaces inconnues, il peut sécuriser les systèmes hérités non corrigés, permet aux organisations de mettre en œuvre une approche de liste blanche de confiance zéro pour protéger les systèmes à fonction fixe, et fournit une sécurité autonome pour les réseaux industriels isolés comme il ne le fait pas nécessitent des mises à jour fréquentes.

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«Grâce à notre vaste travail avec l’industrie de l’énergie, nous avons vu les problèmes et les défis auxquels l’industrie est confrontée en ce moment», a déclaré Sridhar Sudarsan, CTO chez SparkCognition.

«L’industrie a besoin de solutions de sécurité qui peuvent à la fois fonctionner de manière autonome et être conçues en tenant compte de l’environnement industriel moderne. En collaboration avec Siemens, nous sommes ravis de proposer une protection de point d’extrémité de nouvelle génération spécialement conçue pour accroître la cyber-résilience des réseaux OT et empêcher les acteurs de menace avancés d’avoir un impact sur les infrastructures critiques », a ajouté Sudarsan.

Des études publiées ces dernières années ont montré que le secteur de l’énergie est l’une des industries les plus touchées en ce qui concerne les vulnérabilités des systèmes de contrôle industriels …