Internetul obiectelor militare - Internet of Military Things

Internetul obiectelor militare ( IoMT ) este o clasă de internet de lucruri pentru operațiuni de luptă și război . Este o rețea complexă de entități interconectate, sau „lucruri”, din domeniul militar care comunică continuu între ele pentru a se coordona, învăța și interacționa cu mediul fizic pentru a realiza o gamă largă de activități într-un mod mai eficient și mai informat. Conceptul IoMT este în mare parte condus de ideea că viitoarele bătălii militare vor fi dominate de inteligența mașinilor și de războiul cibernetic și vor avea loc probabil în mediul urban. Prin crearea unui ecosistem miniatural de tehnologie inteligentă capabilă să distileze informații senzoriale și să guverneze autonom mai multe sarcini simultan, IoMT este conceput conceptual pentru a descărca o mare parte din povara fizică și mentală pe care luptătorii de război o întâmpină într-un cadru de luptă.

De-a lungul timpului, au fost introduși mai mulți termeni diferiți pentru a descrie utilizarea tehnologiei IoT pentru recunoaștere, supravegherea mediului, război fără pilot și alte scopuri de luptă. Acești termeni includ Internetul Militar al Lucrurilor (MIoT), Internetul Lucrurilor din Bătălie și Internetul Lucrurilor din Campul de Luptă (IoBT).

Prezentare generală

Internetul obiectelor militare cuprinde o gamă largă de dispozitive care posedă capacități inteligente de detectare fizică, învățare și acționare prin interfețe virtuale sau cibernetice care sunt integrate în sisteme. Aceste dispozitive includ elemente cum ar fi senzori , vehicule , roboți , UAV-uri , dispozitive purtabile de oameni, biometrie , muniții , armuri , arme și alte tehnologii inteligente. În general, dispozitivele IoMT pot fi clasificate în general în una din cele patru categorii (dar dispozitivele sunt menite să fie suficient de omniprezente pentru a forma o țesătură de date ):

Dispozitiv de transport de date: un dispozitiv atașat la un lucru fizic care îl conectează indirect la rețeaua de comunicații mai mare.
Dispozitiv de captare a datelor: un dispozitiv de citire / scriere capabil să interacționeze cu lucruri fizice.
Dispozitiv de detectare și acționare: un dispozitiv care poate detecta sau măsura informațiile legate de mediul înconjurător și le convertește într-un semnal electronic digital sau într-o operație fizică.
Dispozitiv general: Un dispozitiv încorporat cu capacități de procesare și comunicare care poate face schimb de informații cu rețeaua mai mare.

În plus față de conectarea diferitelor dispozitive electronice la o rețea unificată, cercetătorii au sugerat, de asemenea, posibilitatea de a încorpora în sistem obiecte neînsuflețite și inofensive, cum ar fi plantele și rocile, prin dotarea lor cu senzori care le vor transforma în puncte de colectare a informațiilor. Astfel de eforturi se încadrează în concordanță cu proiectele legate de dezvoltarea instalațiilor electronice sau a e-plantelor.

Exemplele propuse de aplicații IoMT includ recunoașterea tactică , gestionarea inteligentă a resurselor, suport logistic (adică urmărirea echipamentelor și aprovizionării), monitorizarea orașelor inteligente și războiul de date. Mai multe națiuni, precum și oficiali NATO , și-au exprimat interesul pentru potențialele beneficii militare ale tehnologiei IoT.

Istorie

Progresele în tehnologia IoMT au provenit în mare parte din eforturile militare de a spori dezvoltarea rețelelor de senzori și a platformelor de calcul de putere redusă în anii 1960 pentru aplicații de apărare. În timpul Războiului Rece , armata SUA a fost pionieră în utilizarea tehnologiilor de rețea de senzori fără fir pentru a detecta și urmări submarinele sovietice. Un exemplu a fost sistemul de supraveghere a sunetului (SOSUS) , o rețea de senzori acustici subacvatici, adică hidrofoane , amplasate în Oceanul Atlantic și Pacific pentru a acționa ca posturi de ascultare subacvatică pentru facilitățile supraterane. O mare parte din tehnologiile de senzori și rețele pe care Departamentul Apărării din SUA (DoD) le-a dezvoltat în această perioadă de timp au servit în cele din urmă ca bază pentru sistemele IoT moderne. În mod critic, DoD a ajutat la stabilirea scenei pentru viitoarele cercetări IoT la sfârșitul anilor 1960 cu crearea ARPANET , un precursor timpuriu al internetului pe care oamenii de știință militari dispersați geografic îl foloseau pentru a partaja date.

În anii 1980, Agenția de Proiecte Avansate pentru Apărare (DARPA) a colaborat oficial cu cercetători academici de la Institutul de Tehnologie din Massachusetts (MIT) și Universitatea Carnegie Mellon pentru a dezvolta în continuare rețele de senzori distribuiți fără fir. De acolo, cercetarea tehnologiilor senzorilor fără fir s-a răspândit în comunitatea civilă de cercetare și a găsit în cele din urmă utilizarea pentru aplicații industriale precum distribuția energiei electrice , tratarea apelor uzate și automatizarea fabricii . În această perioadă de timp, DoD a investit mult și în miniaturizarea circuitelor integrate pentru a încorpora diverse obiecte cu mici cipuri de computer. Ca urmare a finanțării lor, industria microelectronică comercială a reușit să-și revină atunci când sa confruntat cu un potențial declin în acel moment.

Până la sfârșitul anilor 1990, Departamentul Apărării anunțase planuri de război „centrat pe rețea” care să integreze domeniile fizic, informațional și cognitiv pentru a îmbunătăți schimbul de informații și colaborarea. Exemple de proiecte ghidate de acest obiectiv includ Nett Warrior (cunoscut anterior sub numele de Ground Soldier System sau Mounted Soldier System ) și Forța XXI Battle Command Brigade și platforma de comunicare de mai jos , ambele fiind predominante la începutul anilor 2000.

Cu toate acestea, interesul pentru cercetarea IoT în armată a început să scadă, pe măsură ce industria comercială a avansat cu noile tehnologii. În timp ce DoD a continuat cercetarea în senzori avansați, sisteme inteligente de procesare a informațiilor și rețele de comunicații, puține sisteme militare au profitat pe deplin de stiva IoT, cum ar fi senzorii în rețea și tehnologia de răspuns automat, în mare parte din motive de securitate. Începând cu 2019, cercetările în tehnologia modernă IoT din cadrul armatei au început să recâștige o cantitate considerabilă de sprijin din partea armatei SUA , a marinei și a forțelor aeriene .

Programe

Au fost formate mai multe inițiative de către Departamentul Apărării pentru a consolida cercetarea IoT în domeniul militar, precum și pentru a reduce decalajul actual în curs între aplicațiile militare și cele din industrie.

Soldatul conectat

Proiectul Soldat conectat a fost o inițiativă de cercetare susținută de Centrul de Cercetare, Dezvoltare și Inginerie Natick Soldier al Armatei SUA (NSRDEC) care s-a axat pe crearea de echipamente inteligente pentru corp. Proiectul a avut ca scop stabilirea unui internet al obiectelor pentru fiecare trupă prin integrarea radio în bandă largă, biosenzori și tehnologie inteligentă purtabilă ca parte a echipamentului standard al soldatului. Aceste dispozitive au servit nu numai pentru a monitoriza starea fiziologică a soldatului, ci și pentru a comunica datele misiunii, informații de supraveghere și alte informații importante vehiculelor militare, avioanelor și altor trupe din apropiere.

Internetul lucrurilor din câmpul de luptă (IoBT)

Tehnologia Internetului Battlefield Things într-un mediu urban haotic și nestructurat

În 2016, Laboratorul de Cercetare al Armatei SUA (ARL) a creat proiectul Internet of Things Fieldfield (IoBT) ca răspuns la schema operațională a Armatei SUA pentru 2020 până în 2040, intitulată „Câștigarea într-o lume complexă”. În schiță, Departamentul Apărării și-a anunțat obiectivele de a ține pasul cu progresele tehnologice ale potențialilor adversari, îndepărtându-și atenția de la războaiele de mică tehnologie și concentrându-se în schimb pe lupta din zonele mai urbane. Acționând ca un plan detaliat pentru ceea ce ar putea presupune războiul suspectat de ARL, proiectul IoBT a impulsionat o mai bună integrare a tehnologiei IoT în operațiunile militare pentru a se pregăti mai bine pentru tehnici precum războiul electronic care ar putea fi în față.

În 2017, ARL a înființat Internet of Battlefield Things Collaborative Research Alliance (IoBT-CRA) pentru a reuni cercetători din industrie, universități și guvern pentru a avansa bazele teoretice ale sistemelor IoBT.

Potrivit ARL, IoBT a fost conceput în primul rând pentru a interacționa cu mediul înconjurător prin achiziționarea de informații despre mediu, acționând asupra acestuia și învățând continuu din aceste interacțiuni. În consecință, eforturile de cercetare s-au concentrat pe detectarea, acționarea și provocările de învățare. Pentru ca IoBT să funcționeze conform intenției, trebuie îndeplinite mai întâi următoarele condiții prealabile în ceea ce privește capacitatea tehnologică, organizarea structurală și implementarea militară.

Comunicare

Toate entitățile din IoBT trebuie să fie capabile să își comunice în mod corespunzător informații reciproc, chiar și cu diferențe de design arhitectural și machiaj. În timp ce viitorul internet comercial al obiectelor poate prezenta o lipsă de standarde uniforme între diferite mărci și producători, entitățile din IoBT trebuie să rămână compatibile în ciuda afișării unei eterogenități extreme. Cu alte cuvinte, toate echipamentele electronice, tehnologia sau alte oferte comerciale accesate de personalul militar trebuie să aibă aceeași limbă sau cel puțin să aibă „traducători” care să permită transferul și prelucrarea diferitelor tipuri de informații. În plus, IoBT trebuie să fie capabil să încorporeze temporar dispozitive și canale disponibile în rețea pe care nu le deține pentru propria utilizare, mai ales dacă acest lucru este avantajos pentru sistem (de exemplu, utilizarea infrastructurii de rețea civile existente în operațiuni militare într-o megacitate ). În același timp, IoBT trebuie să ia în considerare gradul diferit de încredere al tuturor rețelelor pe care le utilizează.

Momentul va fi esențial în succesul IoBT. Viteza de comunicare, calculul, învățarea automată, inferența și acționarea între entități sunt vitale pentru multe sarcini de misiune, deoarece sistemul trebuie să știe ce tip de informații să acorde prioritate. Scalabilitatea va servi, de asemenea, ca un factor important în operare, deoarece rețeaua trebuie să fie suficient de flexibilă pentru a funcționa la orice dimensiune.

Învăţare

Succesul cadrului IoBT se bazează adesea pe eficacitatea colaborării reciproce între agenții umani și entitățile electronice din rețea. Într-un mediu tactic, entitățile electronice vor fi însărcinate cu o gamă largă de obiective, de la colectarea informațiilor până la executarea acțiunilor cibernetice împotriva sistemelor inamice. Pentru ca aceste tehnologii să îndeplinească acele funcții în mod eficient, acestea trebuie să fie capabile să constate nu numai obiectivele agenților umani pe măsură ce se schimbă, ci și să demonstreze un nivel semnificativ de autoorganizare autonomă pentru a se adapta la mediul în schimbare rapidă. Spre deosebire de infrastructurile comerciale de rețea, adoptarea IoT în domeniul militar trebuie să ia în considerare probabilitatea extremă ca mediul să fie intenționat ostil sau instabil, ceea ce va necesita un grad ridicat de inteligență pentru a naviga.

Ca rezultat, tehnologia IoBT trebuie să fie capabilă să încorporeze inteligență predictivă , învățare automată și rețea neuronală pentru a înțelege intenția utilizatorilor umani și a determina cum să îndeplinească această intenție fără procesul de microgestionare a tuturor componentelor sistemului .

Potrivit ARL, menținerea dominanței informaționale se va baza pe dezvoltarea sistemelor autonome care pot funcționa în afara stării sale actuale de dependență totală de controlul uman. Un accent cheie al cercetării IoBT este avansarea algoritmilor de învățare automată pentru a oferi rețelei autonomie decizională. În loc să aibă un sistem la baza rețelei care funcționează ca componentă centrală de informații care dictează acțiunile rețelei, IoBT va avea informații distribuite în întreaga rețea. Prin urmare, componentele individuale pot învăța, adapta și interacționa reciproc la nivel local, precum și actualiza comportamentele și caracteristicile în mod automat și dinamic la scară globală pentru a se potrivi operațiunii pe măsură ce peisajul războiului evoluează constant. În contextul IoT, încorporarea inteligenței artificiale în volumul mare de date și entități implicate în rețea va oferi un număr aproape infinit de posibilități de comportament și capacitate tehnologică în lumea reală.

Într-un mediu tactic, IoBT trebuie să fie capabil să efectueze diferite tipuri de comportamente de învățare pentru a se adapta condițiilor care se schimbă rapid. Un domeniu care a primit o atenție considerabilă este conceptul de meta-învățare, care se străduiește să determine modul în care mașinile pot învăța cum să învețe. Deținerea unei astfel de abilități ar permite sistemului să evite fixarea asupra noțiunilor absolute pretrenate asupra modului în care ar trebui să perceapă și să acționeze ori de câte ori intră într-un mediu nou. Modelele de cuantificare a incertitudinii au generat, de asemenea, interes pentru cercetarea IoBT, deoarece capacitatea sistemului de a-și determina nivelul de încredere în propriile predicții bazate pe algoritmii de învățare automată poate oferi un context foarte necesar ori de câte ori trebuie luate decizii tactice importante.

IoBT ar trebui, de asemenea, să demonstreze un nivel sofisticat de conștientizare a situației și inteligență artificială care să permită sistemului să efectueze în mod autonom o muncă bazată pe informații limitate. Un obiectiv principal este de a învăța rețeaua cum să deducă corect imaginea completă a unei situații, măsurând în același timp relativ puține variabile. Ca rezultat, sistemul trebuie să fie capabil să integreze cantitatea mare și varietatea de date pe care le colectează în mod regulat în inteligența sa colectivă în timp ce funcționează într-o stare continuă de învățare la scări de timp multiple, învățând simultan din acțiunile trecute în timp ce acționează în prezent și anticipând evenimente viitoare.

Rețeaua trebuie, de asemenea, să țină seama de circumstanțe neprevăzute, erori sau defecțiuni și să poată reconfigura resursele sale pentru a recupera cel puțin un nivel limitat de funcționalitate. Cu toate acestea, unele componente trebuie prioritizate și structurate pentru a fi mai rezistente la eșec decât altele. De exemplu, rețelele care transportă informații importante, cum ar fi datele medicale, nu trebuie să fie niciodată expuse riscului de oprire.

Accesibilitate cognitivă

Pentru componentele semi-autonome , lățimea de bandă cognitivă umană servește ca o constrângere notabilă pentru IoBT datorită limitărilor sale în procesarea și descifrarea fluxului de informații generate de celelalte entități din rețea. Pentru a obține informații cu adevărat utile într-un mediu tactic, tehnologiile semi-autonome IoBT trebuie să colecteze un volum fără precedent de date de o complexitate imensă la niveluri de abstractizare , încredere, valoare și alte atribute. Datorită limitărilor serioase ale capacității mentale, atenției și timpului uman, rețeaua trebuie să poată reduce și transforma cu ușurință fluxurile mari de informații produse și livrate de IoBT în pachete de informații esențiale de dimensiuni rezonabile, care sunt semnificative pentru personalul armatei, cum ar fi semnale sau avertismente referitoare la situația și misiunea lor actuală.

Un risc esențial al IoBT este posibilitatea ca dispozitivele să comunice informații neglijabil de utile care consumă timpul și atenția prețioase ale omului sau chiar să propage informații nepotrivite care induc în eroare indivizii umani în acțiuni care conduc la rezultate adverse sau nefavorabile. În același timp, sistemul va stagna dacă entitățile umane se îndoiesc de acuratețea informațiilor furnizate de tehnologia IoBT. Ca urmare, IoBT trebuie să funcționeze într-un mod extrem de convenabil și ușor de înțeles pentru oameni, fără a compromite calitatea informațiilor pe care le le oferă.

Mozaic Warfare

Războiul mozaic este un termen inventat de fostul director al Biroului de Tehnologie Strategică DARPA, Tom Burns, și de fostul director adjunct, Dan Patt, pentru a descrie o abordare a „sistemelor de sisteme” a războiului militar care se concentrează pe reconfigurarea sistemelor și tehnologiilor de apărare, astfel încât să poată fi introduse rapid într-o varietate de combinații diferite pentru sarcini diferite. Conceput pentru a imita natura adaptabilă a blocurilor de lego și a formelor de artă mozaic, Mosaic Warfare a fost promovat ca o strategie de confuzie și copleșire a forțelor adversare prin implementarea unor sisteme de arme tehnologice consumabile adaptabile la costuri reduse, care pot juca mai multe roluri și pot coordona acțiuni între ele, complicând procesul de luare a deciziilor pentru inamic. Această metodă de război a apărut ca un răspuns la actualul sistem monolitic din armată, care se bazează pe o structură centralizată de comandă și control plină de comunicații vulnerabile într-un singur punct și dezvoltarea de câteva sisteme extrem de capabile, care sunt prea importante pentru a fi riscate. pierzând în luptă.

Conceptul de război mozaic a existat în cadrul DARPA încă din 2017 și a contribuit la dezvoltarea diverselor programe tehnologice, cum ar fi Sistemul de integrare a sistemelor de tehnologie și experimentare (SoSIT), care a dus la dezvoltarea unui sistem de rețea care permite stații terestre și platforme disjuncte anterior. să transmită și să traducă date între ele.

Oceanul Lucrurilor

În 2017, DARPA a anunțat crearea unui nou program numit Oceanul Lucrurilor, care planifica aplicarea tehnologiei IoT la scară largă, pentru a stabili o conștientizare situațională maritimă persistentă asupra marilor zone oceanice. Potrivit anunțului, proiectul ar implica desfășurarea a mii de flotoare mici disponibile în comerț. Fiecare plutitor ar conține o suită de senzori care colectează date de mediu - cum ar fi temperatura oceanului și starea mării - și date despre activitate, cum ar fi mișcarea navelor comerciale și a aeronavelor. Toate datele colectate de la aceste flotante vor fi apoi transmise periodic către o rețea cloud pentru stocare și analiză în timp real. Prin această abordare, DARPA și-a propus să creeze o rețea extinsă de senzori care să poată detecta, urmări și identifica în mod autonom atât navele militare, comerciale și civile, cât și indicatorii altor activități maritime.

Proiectul Ocean of Things s-a concentrat în primul rând pe proiectarea plutitoarelor senzorilor și a tehnicilor analitice care ar fi implicate în organizarea și interpretarea datelor primite ca fiind cele două obiective principale ale sale. Pentru designul plutitorului, nava a trebuit să poată rezista condițiilor dure ale oceanului timp de cel puțin un an, în timp ce era făcută din componente disponibile comercial care costă mai puțin de 500 USD fiecare în total. În plus, plutitoarele nu puteau prezenta niciun pericol pentru navele care treceau și trebuiau să fie realizate din materiale sigure pentru mediu, astfel încât să se poată elimina în siguranță în ocean după finalizarea misiunii sale. În ceea ce privește analiza datelor, proiectul s-a concentrat pe dezvoltarea de software bazat pe cloud care ar putea colecta, prelucra și transmite date despre mediu și starea lor utilizând un afișaj dinamic.

Preocupările legate de securitate

Unul dintre cele mai mari pericole potențiale ale tehnologiei IoMT este riscul atât de amenințări contradictorii, cât și de eșecuri ale sistemului, care ar putea compromite întreaga rețea. Întrucât esența conceptului IoMT este de a avea fiecare componentă a rețelei - senzori, actuatori, software și alte dispozitive electronice - conectate împreună pentru a colecta și a face schimb de date, dispozitivele IoT slab protejate sunt vulnerabile la atacuri care pot expune cantități mari de informații confidențiale. informație. În plus, o rețea IoMT compromisă este capabilă să provoace daune grave, ireparabile, sub formă de software corupt, dezinformare și informații scursă.

Potrivit Departamentului Apărării al SUA, securitatea rămâne o prioritate absolută în cercetarea IoT. IoMT trebuie să fie capabil să prevadă, să evite și să se recupereze după încercările forțelor adversare de a ataca, afecta, deturna, manipula sau distruge rețeaua și informațiile pe care le deține. Utilizarea dispozitivelor de blocare , ascultarea electronică sau malware cibernetic poate reprezenta un risc serios pentru confidențialitatea, integritatea și disponibilitatea informațiilor din rețea. Mai mult, entitățile umane pot fi, de asemenea, vizate de campanii de dezinformare pentru a stimula neîncrederea în anumite elemente ale IoMT. Deoarece tehnologia IoMT poate fi utilizată într-un cadru contradictoriu, cercetătorii trebuie să țină seama de posibilitatea ca un număr mare de surse să devină compromise până la punctul în care algoritmii de evaluare a amenințărilor pot folosi unele dintre acele surse compromise pentru a corobora în mod fals veridicitatea entităților potențial dăunătoare. .

Minimizarea riscurilor asociate dispozitivelor IoT va necesita probabil un efort pe scară largă din partea rețelei pentru a menține apărări impenetrabile de securitate cibernetică, precum și pentru a utiliza măsuri de contraspionaj care împiedică, subminează sau descurajează potențialele amenințări. Exemple de strategii posibile includ utilizarea securității „de unică folosință”, unde dispozitivele despre care se crede că pot fi compromise potențial de inamic sunt pur și simplu aruncate sau deconectate de la IoMT și plase de miere care induc în eroare ascultătorii inamici. Deoarece se așteaptă ca forțele adversare să își adapteze și să își dezvolte strategiile de infiltrare în IoMT, rețeaua trebuie, de asemenea, să treacă printr-un proces continuu de învățare care îmbunătățește în mod autonom detectarea anomaliilor , monitorizarea modelelor și alte mecanisme defensive.

Stocarea securizată a datelor servește ca unul dintre punctele cheie de interes pentru cercetarea IoMT. Deoarece se prevede că sistemul IoMT va produce un volum imens de informații, atenția a fost îndreptată spre noi abordări pentru menținerea corectă a datelor și reglementarea accesului protejat care nu permite scurgeri sau alte vulnerabilități. O soluție potențială propusă de Pentagon a fost Comply to Connect (C2C), o platformă de securitate a rețelei care monitoriza în mod autonom descoperirea dispozitivelor și controlul accesului pentru a ține pasul cu rețeaua de entități în creștere exponențială.

În plus față de riscurile de interferență digitală și manipulare de către hackeri , au fost exprimate și îngrijorări cu privire la disponibilitatea semnalelor wireless puternice în locații de luptă la distanță. Lipsa unei conexiuni constante la internet s-a dovedit a limita utilitatea și utilitatea anumitor dispozitive militare care depind de recepția fiabilă.

Vezi si

Lecturi suplimentare

Suri, Niranjan; Tortonesi, Mauro; Michaelis, James; Budulas, Peter; Benincasa, Giacomo; Russell, Stephen; Stefanelli, Cesare; Winkler, Robert (2016). „Analizând aplicabilitatea internetului obiectelor la mediul câmpului de luptă”. Conferința internațională 2016 privind comunicațiile și sistemele informatice militare (ICMCIS) . pp. 1-8. doi : 10.1109 / ICMCIS.2016.7496574 . ISBN 978-1-5090-1777-5 .
Chudzikiewicz, Jan; Furtak, Janusz; Zielinski, Zbigniew (2015). „Tehnici tolerante la defecte pentru internetul lucrurilor militare”. 2015 IEEE 2nd World Forum on Internet of Things (WF-IoT) . pp. 496-501. doi : 10.1109 / WF-IoT.2015.7389104 . ISBN 978-1-5090-0366-2 .

Languages

In other projects