В реальному часі Оцінка загроз з недосконалими сенсорними даними - це військово-морська аспірантура з відкритим доступом дисертація Фредеріка Б. Стенфорда.
Міністерство оборони щодня використовує різні датчики для збору важливих даних про потенційні загрози для Сполучених Штатів та їхніх союзників. Однак ці датчики не завжди фіксують правдиву інформацію через технологічні обмеження та людські помилки. Ця дисертація представляє математичну основу для використання зібраних датчиками даних, які можуть містити хибнонегативні та хибнопозитивні результати, для ефективного виявлення загроз.
Перша формулювання припускає, що оператор датчика має інформацію про ймовірність загроз у певних місцях, тоді як друга формулювання враховує, що супротивник може навмисно вибирати цілі, щоб уникнути виявлення. В обох випадках автор розробляє політику на основі порогових значень, яка спрямовує датчик до зон, де найбільш ймовірна атака, і запускає тривогу, якщо ймовірність атаки перевищує порогове значення для конкретної локації.
Автор використовує моделювання методом Монте-Карло для оцінки цих порогових політик з точки зору двох суперечливих цілей: максимізації ймовірності виявлення загрози в реальному часі та мінімізації середнього часу між хибними тривогами. Результати цього дослідження дають змогу нашим силам кількісно оцінювати недосконалі сенсорні дані за допомогою надійних алгоритмів, виходячи за рамки ситуативних оцінок і покладаючись на досвід експертів у цій галузі.
Оцінка загроз у реальному часі з недосконалими сенсорними даними містить такі основні розділи:
- Вступ
- Робота датчиків з аналізом ймовірності атаки
- Сенсорна операція проти стратегічних зловмисників
- Висновок
Зображення для публікації - Adobe Stock by Дінанате.
