Реферат на тему Идентификация БПЛА и определение его целевой задачи.

Содержание:

Введение 3
Глава 1. Теоретический аспект идентификации беспилотного аппарата и определение его целевой задачи 6
1.1.1. Механизмы обеспечения ИБ роевых робототехнических систем, предназначенных для выявления и нейтрализации угроз, связанных с осуществлением скрытых атак на рой 6
1.1.2. Вопросы применимости механизма безопасности мультиагентных информационных систем (МАС), основанного на модели полицейских участков – Police Office Model (РОМ) – для решения задач информационной безопасности (ИБ) в мультиагентных робототехнических системах (МРТС) с роевым интеллектом 8
1.2. Оценка интенсивности обмена информацией в сети факторов РТК 12
1.2.1. Следящая система на основе использования механизмов нейронных сетей 12
1.2.1.1.1. Следящая система 12
1.2.1.1.2. Построение модели «Следящей» системы 12
1.2.1.1.3. Выявление ключевых узлов 13
1.3. Прикладное ПО «Система выявления и анализа объектовых связей в условиях общения абонентов с использованием современных средств телекоммуникации» 14
1.3.1. Основные функции программного обеспечения 14
1.3.2. Архитектура ПО 17
1.4. Рефлексивное управление роем со стороны злоумышленников 17
Заключение 22
Список литературы 24

Введение:

Актуальность темы. Разработка БПЛА – это главное целевое направление по созданию систем сбора и обработки видеоинформации. Они предназначенные для обработки данных, которые поступают с подвижных и неподвижных объектов.
В процессе решения целевых задач БПЛА, нужно разработать и реализовать такой алгоритм поиска событий интереса, в результате выполнения которого они будут автоматически найдены и проанализированы.
Важно отметить и тот факт, что в основном обработка данных производится в реальном времени. В этой ситуации время, отведенное на поиск событий, ограничено и напрямую зависит от скорости и объема поступающих данных. Все это формирует требования по повышению производительности и снижению вычислительной сложности алгоритма.
БПЛА должны функционировать в разных режимах:
— в полуавтономном режиме;
— в автономном режиме;
— в автоматическом режиме.
В последнем случае от оператора должно требоваться минимум действий, и предоставляться необходимая информация в наиболее удобной форме.
На протяжении последних лет было разработано достаточно большое число методов и алгоритмов обработки видеоданных. Созданы и успешно функционируют различные системы анализа видеоматериалов:
— детектор движения «IVA» (Intelligent Video Analysis) – система интеллектуального видеонаблюдения и анализа данных;
— система обработки видеоизображений «Охотник» — система автоматического обнаружения и сопровождения подвижных целей;
— многие другие.
Но, к сожалению, алгоритмы, отлично работающие в одних условиях, совершенно непригодны для других.
При создании и автоматизации бортовых систем видеослежения, использующихся на беспилотных летательных аппаратах (БЛА), необходимо учитывать влияние помех различной природы. Данные условия функционирования создают ряд практических задач, которые связанные с трудностями:
— обнаружения;
— разделения;
— параметризации сопровождаемых объектов, расположенных близко друг к другу;
— анализа траекторий сопровождаемых объектов, находящихся в поле зрения датчика изображений.
Поэтому появляется множество причин, которые делают актуальным процесс автоматизации анализа видеопотока, получаемого с бортовой камеры БЛА:
— ограничения по дальности полёта БЛА каналом связи при дистанционной обработке данных оператором;
— существенная временная задержка в режиме постобработки полученных данных.
Цель работы: теоретически изучение идентификации БПЛА и определение его целевых задач.
Объект исследования: системы компьютерного зрения.
Предмет исследования: особенности процесса обследования объекта с его последующей идентификацией, а также защитой полученной информации от сторонних атак.
Достижение цели будет предполагать решение следующих задач:
1. подобрать и проанализировать научную литературу по данной проблематике;
2. раскрыть сущность идентификации БПЛА;
3. теоретически изучить и проанализировать целевые задачи БПЛА;
4. выявить особенности при работе и защите БПЛА;.
5. сделать соответствующие выводы.
Методы исследования:
— теоретические методы: анализ научной литературы;
— практические методы: количественный и качественный анализ результатов исследования.
Объем и структура работы. Работа состоит из введения, одной главы, заключения, списка литературы. Общий объем составляет 25 страниц.

Заключение:

Таким образом, исследование показало, что все рассмотренные в работе БПЛА имеют свои особенности. Сделаем следующие выводы:
1. В современном мире очень важно, чтобы решения были эффективными, поскольку именно они позволяют предприятию получить максимально эффективные полеты БПЛА. Алгоритм полета состоит из получения субъектом информации, ее обработки и в конечном результате принятия решения о дальнейшем исследовании. Тем не менее, информации может быть очень много. Это означает, что тот, кто должен осуществлять запуски БПЛА не в состоянии будет самостоятельно охватить всю информацию и сделать правильные выводы, поэтому он будет сокращать и упрощать эту информацию, что приведет к ее короблению и построения неточной математической модели. Здесь приходят на помощь современные технологии.
Правильную и эффективную по затратам и времени маршрутизацию позволит выполнить нейросеть.
2. Искусственные нейронные сети – математические модели, и даже их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма [5].
Они возникли в связи с изучением процессов, протекающих в мозге человека, а также с возможностью их спрогнозировать.
Искусственные нейронные сети плотно вошли в нашу жизнь и в настоящее время широко используются при решении самых разнообразных задач. Они активно применяются там, где обычные алгоритмические решения оказываются неэффективными или вовсе невозможными. Но нейросети нельзя считать универсальными для решения всех вычислительных проблем.
Сегодня нейронные сети используются для работы в относительно узких областях. Однако прогресс не стоит на месте, и нейронные сети уверенно продолжают развиваться.
3. Многие инженеры мирового уровня трудились над созданием системы отслеживания передвижения БПЛА на основе ноутбука и нейросетевого алгоритма.
Изменение уровня сигнала между передатчиком и приемником алгоритм дало в результате возможность находить без проблем БПЛА с точностью 99,4 процента и определять его тип с точностью 91,1 процента.
Базовая структура систем отслеживания трафика в основном в себя включает:
— камеру;
— радары;
— другие инструменты, которые дают возможность отслеживать перемещения БПЛА, их скорость, тип и другие параметры.
4. Механизмы, которые обеспечивают ИБ, должны выполняться постоянно без перерывов в работе без исключения на всех этапах выполнения целевой задачи полетов БПЛА. Они должны иметь такие характеристики как:
— масштабируемость по пространству;
— устойчивость функционирования во времени.

Фрагмент текста работы:

Глава 1. Теоретический аспект идентификации беспилотного аппарата и определение его целевой задачи

1.1.1. Механизмы обеспечения ИБ роевых робототехнических систем, предназначенных для выявления и нейтрализации угроз, связанных с осуществлением скрытых атак на рой

Чтобы предотвратить возможные атаки роевые робототехнические комплексы должны оснащаться механизмами ИБ, которые отвечают своим специфическим требованиям по сравнению с аналоговыми способами защиты мультиагентных информационных систем (МАС) [10–14].
Для обеспечения ИБ мультиагентных информационных систем существуют два подхода:
— централизованный;
— децентрализованный.
Первый подход базируется на принципе обеспечения взаимной безопасности. Он являет собой такую систему безопасности, в которой агенты отвечают за безопасность друг друга, отслеживая происходящие в системе события и взаимодействуя между собой и внешней средой.
В процессе межагентных коммуникаций агенты системы обмениваются по каналам связи:
— информацией о состоянии и выполняемых действиях;
— специальными сообщениями, которые несут в себе секретную информацию о состояниях известных им агентов;
— информацией о возможных угрозах с их стороны либо со стороны узлов сети.
В результате все агенты системы владеют информацией о потенциальных угрозах. Каждый отдельный агент несет ответственность за безопасность своего окружения и всей системы в целом при информировании своих соседей о возможной опасности (например, при появлении «чужого» агента в системе).
Самое интересное в такой модели – это отсутствие какого-либо единого центра безопасности. Данный фактор напрямую влияет на возможность или невозможность разрушения модели.
Но, тем не менее, использование подобных систем для роевых коллективов, которые из самого начала не оснащены каналами связи, может быть сопряжено с трудностями технического характера и удорожанием системы.
В реферате рассмотрено способы построения самоорганизующегося механизма ИБ роевых систем. Он основан на модели ПО. Также механизм ИБ предназначен для предотвращения скрытых атак на роевые алгоритмы со стороны роботов-диверсантов. Здесь самоорганизация – это автоматическое формирование полицейских участков в узлах графа маршрутов (рис. 1) в результате работы муравьиного алгоритма.
Централизация – это некое освобождение роботов-агентов от функций ИБ. Это означает, что эти функции возлагаются на интегрированные в роевую модель специальные аппаратно-программные комплексы, которые и реализуют функции ПО. Данные функции обеспечивают поддержку межагентного взаимодействия и самоорганизации роя.
В состав каждого ПО входят:
— агенты-полицейские по числу выходящих из узла (вершины графа) маршрутов (дуг);
— реестр узлов;
— база данных роботов-агентов;
— модуль шифрования данных (при необходимости).
Соседние ПО взаимосвязаны специальными каналами.
Таким образом, логику функционирования подобной системы можно реализовать, опираясь на известную логику функционирования системы безопасности мобильных агентов ИС. Она описанная работе [15]. К данной модели защищенного роя можно и нужно применить логику взаимодействия роботов-агентов с полицейскими участками РО может быть следующей, что более подробно будет описано в следующем пункте.