Sistema obnaruzheniq wtorzhenij w promyshlennom IoT na osnowe glubokogo obucheniq predstawlqet soboj slozhnuü sistemu, prednaznachennuü dlq zaschity kriticheskoj infrastruktury ot nesankcionirowannogo dostupa i wredonosnyh dejstwij. Ispol'zuq wozmozhnosti algoritmow glubokogo obucheniq, äta sistema primenqet prodwinutye nejronnye seti dlq analiza ogromnyh ob#emow dannyh, sobrannyh s ustrojstw promyshlennogo Interneta weschej (IoT). Blagodarq obucheniü modelej glubokogo obucheniq na naborah pomechennyh dannyh, sostoqschih iz modelej normal'nogo i anomal'nogo powedeniq, sistema pozwolqet tochno wyqwlqt' i klassificirowat' razlichnye tipy wtorzhenij w rezhime real'nogo wremeni. Sposobnost' frejmworka adaptirowat'sq i obuchat'sq w zawisimosti ot razwiwaüschihsq ugroz delaet ego äffektiwnym mehanizmom zaschity, obespechiwaüschim nadezhnyj urowen' bezopasnosti dlq promyshlennyh IoT-sredy, garantiruüschij celostnost', dostupnost' i konfidencial'nost' kriticheski wazhnyh aktiwow i sistem.