Аннотация: В работе рассмотрена проблема выявления сетевых аномалий при обработке потоков данных в промышленных системах. Под сетевой аномалией понимается вредоносная сигнатура и текущий контекст: сетевое окружение и топология, параметры маршрутизации и характеристики узлов. В результате проведенного исследования для обнаружения сетевых аномалий предложено использовать модель неокортекса, поддерживающую механизм памяти.

Ключевые слова: иерархическая-временная память, искусственный интеллект, контекстуальные аномалии, машинное обучение, неокортекс, промышленный Интернет вещей, сетевой трафик, HTM.