Төменгі биіктіктегі қауіпсіздік үшін дронға қарсы жабдықтар ненің арқасында тиімді болып келеді?

Төменгі биіктіктегі қауіпсіздікке дрондар төндіретін қауіпті түсіну

Критикалық инфрақұрылымдарға жақын өз бетінше дрондардың белсенділігінің өсуі

2020-2023 жылдар аралығында электр станциялары, үкімет ғимараттары мен байланыс мұнараларының айналасындағы рұқсатсыз дрон ұшырыстарының саны әуе кеңістігін бұзу туралы біздің бақылауымызға сәйкес шамамен екі үштен бір бөлікке артты. Қазіргі уақытта кәдімгі тұтынушылық дрондар шектеулі аймақтың бес миль ішіне жиі кіреді, кейде инфрақұрылымның әлсіз жерлерін анықтау үшін сигналдарды ұстап алуға мүмкіндік беретін жылулық бейнелеу камералары немесе құрылғылар сияқты жабдықтарды тасымалдайды. Өткен жылғы қауіпсіздік тексеруі тревожный нәтиже көрсетті: энергетикалық компаниялардың жартысына жуығы (41%) бұл пилотсыз ұшу аппараттарын нақты уақыт режимінде анықтайтын жүйелерге ие емес. Бұл электр подстанциялары мен мұнай құбырлары сияқты маңызды жабдықтарды бәрқұмарлар үшін қауіп-қатерге ұшырауы мүмкіндігін білдіреді.

Зерттеу жағдайы: Үлкен халықаралық әуежайларда дрондардың әрекеті

2021 жылы Дубай халықаралық әуежайына бір ғана дрон ұшып кірген кезде, олардың бәрін тоқтатуға мәжбүр болды. Бұл бұзушылық нәтижесінде әуе рейстерінің әрбір сағатында әуежай шамамен 1,4 миллион доллар шығынға тап болды. Бұл оқиға жер бетіне жақын аймақта болып жатқан оқиғаларды бақылауға біз қаншалықты дайын емес екенімізді айқын көрсетті. Мұнда айқын қауіп-қатерлер бар болса да, әуежайлардың көбі (73%-ге жуығы) 200 метрден төмен ұшқан дрондарды бақылау үшін адамдардың аспанға қарап отыруына тәуелді. Бірақ шынын айтқанда, бұл тәсіл жылдам қозғалатын, сағатына 120 километр жылдамдықпен ұша алатын және өте кішкентай өлшеміне байланысты (кейде бар болғаны 4 сантиметр) жасырынып қалуы мүмкін болатын бүгінгі заманғы БАҰ-ларға қарсы тиімсіз. Өткен жылғы FAA деректері Американың аспанында дрондардың ұшақтарға қауіпті жақындаған жағдайлары 2300-ден астам болғанын көрсетеді. Осы оқиғалардың ондықтан жылтымдай төртеуінде дрондарды ұстаудан құтылу үшін кімдің болмаса да өзгеріске ұшыратқан тұтыну дәрежесіндегі дрондар қолданылды.

Тұтынушылық дрондар қалай қауіпсіздік бойынша қауіпке айналды

Қазіргі уақытта шамамен 800 долларға сатылатын тұтынушылық дрондар нақтысында 2015 жылдары әскери БСҰ-лар орындай алмайтын жұмыстарды орындайды. Осындай кішкентай құрылғылар 8 километрлік радиус, нысандарды іздеу үшін жасанды интеллект және пайдалы жүктеменің модульді бөліктері сияқты ерекше сипаттамаларға ие. Бұл технологиялық секіріс қауіп-қатерлер туралы ойлау тәсілін толығымен өзгертуге мәжбүр етті. Мысалы, DJI Mavic 3 дроны 40 минут бойы ауада бола алады және заңды өнеркәсіптік дрондар беретіндерімен бірдей криптографиялық бейне ағымын жібереді. Сандар да таң қалдырарлық. Өткен жылы қауіпсіздік қызметтері жарамсыз бағдарламалық жасақтаманың алақай әдістерін қолданып, заңды сияқты көрініп, кейін белгіленген аймақтарға ұшып кіру үшін жоспарланғандай әрекет еткен барлық заңсыз дрондардың жартысынан көбін ұстап алды.

Дрондарға қарсы технологиялардың (C-UAS) негізгі компоненттері

Табу, классификациялау және реакция: дрондарға қарсы шешімдер архитектурасы

Қарсы дрон технологиясы, әдетте, жұмыс істеудің үш негізгі кезеңі арқылы жұмыс істейді. Бірінші қадам — бұл әртүрлі сенсорлардың пилотсыз ұшу аппараттарын анықтауы. Оларға дрондарды көрінуі нашар жағдайларда да таба алатын дәстүрлі радиолокациялық жүйелер, радиожиілікті сканерлер мен оптикалық анықтау құрылғылары жатады. Анықтаудан кейін — қауіп-қатерді бағалау кезеңі келеді. Дрон қалай ұшып жүргенін талдау үшін алдыңғы қатарлы бағдарламалық жасақтама оның биіктіктегі өзгерістерін, жылдамдық үлгілерін және байланыс сигналдарын зерттей отырып, оның шын мәніндегі қауіп-қатер төндіретінін анықтайды. Нағыз қауіп-қатер анықталған кезде жүйе сәйкесінше жауап береді. Кейбір жүйелер дронды шатастыру үшін жасанды GPS-сигналдарын жіберуі мүмкін, ал басқалары басқару үшін қолданылатын белгілі бір жиіліктерді блоктауы мүмкін. Мақсат әрқашан жақындағы заңды сымсыз байланыстарға қосымша кедергі келтірмей, тез бейтараптау болып табылады. Қазіргі заманғы көптеген жүйелер тиімділік пен соққының минималды әсері арасындағы тепе-теңдікті қамтамасыз етуге ұмтылады.

Пассивті және белсенді дронға қарсы технологиялар: артықшылықтары, кемшіліктері және операциялық шектеулер

Пассивті жүйелер дрондарды бақылау үшін радиожиілікті (RF) табу және оптикалық бақылау әдістеріне сүйенеді, бұл олардың өздерін тыныш ұстауын және интерференция мәселелерін азайтады, бірақ қажет болған кезде ешбір әрекет қалмайды. Керісінше, белсенді жүйелер дрондар мен операторлар арасындағы басқару байланыстарын бұзу үшін бағытталған басып жібергіштерді немесе жасанды сигнал шығарғыштарды пайдаланады. Бұл тәсіл қауіп-қатерді дер кезінде тоқтатады, бірақ жақын жерде жүргізіліп жатқан басқа сымсыз жұмыстарға кедергі келтіруі мүмкін. Қазіргі уақытта қауіпсіздікті пайдаланатын түрлі объектілер негізінен гибридті жүйелерге көшті. Олар дрондар туралы ерте хабардар болу үшін пассивті бақылауды және қажет болған кезде жауап қайтаруға дайын белсенді құралдарды қолданады. Бұл жүйенің мақсаты — қауіпсіздікті сақтау мен аса керек емес үзілістерсіз саласындағы жұмыстың үздіксіз орындалуы арасындағы теңдестікті табу.

C-UAS платформаларындағы басқару және бақылау интерфейстерін біріктіру

Ұйымдар басқару және бақылау (C2) жүйелерін интеграциялағанда, олар әртүрлі сенсорлар мен қорғаныс құралдарын бағдарламалық панельдер арқылы басқарудың жалғыз нүктесін алады. Артқы жағында болып жатқан нәрсе шынымен таңғалдырарлық. Жүйе барлық дербес деректер ағынын біріктіреді, бірдеңе дұрыс емес болған кезде автоматты түрде хабарламалар жібереді және кейінгі аудиттер үшін істелген барлық әрекеттерді тіркеп отырады. Алдыңғы шепте жұмыс істейтін адамдар үшін бұл платформалар шынымен көп уақытты алатын жұмысты қысқартады. Операторлар алдын ала саясаттарды орнатып, жүйені тұрақты бақылаусыз тиісті жауап беруге икемдей алады. Бұл командалар желілерінде не болып жатқаны туралы жақсырақ хабардар болып, күрделі қауіпсіздік бұзылуларымен жұмыс істегенде әлдеқайда тез әрекет ете алатынын білдіреді.

Көп сенсорлы анықтау: Сенсорларды біріктіру арқылы дәлдікті арттыру

Төмен биіктіктерде аймақтарды қорғау үшін әртүрлі сезгіш технологияларды үйлестіру маңызды, өйткені жалғыз жүйе жеке тұлға ретінде мүлдем дәлме-дәл жұмыс істемейді. Басқарылмайтын ұшу аппараттарын анықтауға арналған радиолокациялық жүйелер 500 метрден төмен ұшатын нысандарды бес километр шеңберінде тәулік бойы жақсы бақылау мүмкіндігін береді. Дегенмен, әсіресе ғимараттар сигналдың кедергілерін туғызатын қалаларда, бұл радарлар жиі кіші дрондарды өткізіп жібереді. Екінші тәсіл — 2,4 ГГц және 5,8 ГГц сияқты ортақ сымсыз жиіліктерде берілетін басқару сигналдарын қабылдайтын радиожиілікті (RF) сенсорларды қолдану. Жергілікті сынақтар RF детекторлардың сигнал үлгілері бойынша дрондардың белгілі бір брендін онның сегізінде тани алатынын көрсетті, бұл әртүрлі түрдегі пилотсыз ұшу аппараттарынан туындайтын потенциалды қауіптерге қауіпсіздік топтарының тиісті жауап қайтаруына көмектеседі.

Жылулық бейнелеу және оптикалық электрондық жүйелер күндізгі уақытта ұшақтар мен құстарды шамамен 92% дәлдікпен ажыратуға көмектесетін нақты көрінетін дәлел болып табылады. Бұл технологияларды күрделі деректерді біріктіру әдістерін қолдана отырып біріктіру барлығын әлдеқайда сенімді етеді. Сенсорлар бір-біріне дәл келеді, сондықтан көрінбейтін аймақтар азаяды. Машиналық оқыту алгоритмдері қозғалыс пен мінез-құлық ерекшеліктерін анықтайды, нақты қауіп-қатерлерді тезірек табуға мүмкіндік береді. Ал жалған тревога туралы айтатын болсақ, бұл интеграцияланған тәсіл жеке жұмыс істейтін жүйелерге қарағанда оны шамамен үштен екіге дейін азайтады. Бұл потенциалды проблемалардан озық болуға тырысатын қауіпсіздік операциялары үшін қаншалықты үлкен айырмашылық.

Қазір заманда дрондарды анықтау үшін жалғыз технологиялық тәсілдер жарамайды. Радарлық жүйелер ғимараттар арасында 30 метрден төмен ұшатын кішігірім дрондардың шамамен 40 пайызын өткізіп жібереді, ал радиожиілікті детекторлар алдын ала бағдарламаланған GPS маршруттары бойынша қозғалатын автономды UAV-лармен күресуде қиындықтарға тап болады. Көп қабатты қауіпсіздік жүйелері бойынша соңғы зерттеулер қызықты нәтиже көрсетті. Әр түрлі технологиялар бірге жұмыс істегенде, олар қорғанысты жақсартады. Бұл комбинация электромагниттік шу болған кезде немесе сенсордың біреуі белгісіз себептермен тоқтап қалған кезде де жұмысты жалғастыруға көмектеседі. Біз көргеніміз — тұрақсыз ортада жаңа түрдегі қауіп-қатерлер пайда болған сайын оған бейімделетін қозғалыстағы мақсатты қорғаныс стратегиясы.

Нақты уақыт режиміндегі дрондарды анықтаудағы Жасанды интеллект және Машиналық үйрену

Оптикалық дрондарды анықтауда CNN және YOLO модельдерінің рөлі

Біртіндеп дрондарға қарсы қорғаныс жүйелері кадрларды уақытылы өңдеу үшін Конволюциялық нейрондық желілер (CNN) мен YOLO архитектурасы сияқты алдыңғы қатарлы технологияларға жүгінуде. 2025 жылғы ScienceDirect дереккөзіне сәйкес, соңғы зерттеулер жасанды интеллект жүйелері күндізгі уақытта 30 шаршы сантиметрге жуық өлшемдегі ұсақ дрондарды 93%-ға жуық ерекше дәлдікпен анықтай алатынын көрсетіп отыр. Шынында да, адам көзі осындай реакция жылдамдығы мен сенімділікке сай келе алмайды. CNN технологиясы роторлардың орналасуы мен ұшу траекториясының тұрақтылығы сияқты дрондардың бейнелік белгілерін анықтау арқылы жұмыс істейді. Ал YOLO технологиясы бейне деректерін бір ғана тез сканерлеу арқылы анықтау мүмкіндігіне ие болғандықтан ерекшеленеді, бұл шектеулі аймақтарға жақындамас бұрын жылдам ұшатын пилотсыз ұшақтарды ұстау үшін маңызды болып табылады.

Радиожиіліктегі импульстардағы мінез-құлық моделдерін тану үшін машинаны оқыту

Машинаны оқыту радиосигналдың болуынан тыс зияқерлік әрекеттерді анықтау арқылы RF негізіндегі табу мүмкіндігін жақсартады. 12 000-нан астам RF үлгілері бойынша (NQ Defense 2023) оқытылған алгоритмдер жиілікті секіру сияқты қашу тактикасын 88% дәлдікпен анықтай алады. Алғыстайтын мүмкіндіктерге мыналар жатады:

• Жүктеме болжау : Радиожиілік импульс үлгілерін белгілі бейне трансляция сипаттамаларымен байланыстыру
• Топтасып ұшу координациясын анықтау : Бірнеше дрондар арасындағы синхрондалған байланысты анықтау
• Пилоттың географиялық орнын анықтау : Сигнал күшінің айырмашылығын пайдаланып басқару құрылғысының орнын триангуляциялау

Көпсенсорлы табу жүйелеріне интеграцияланған кезде, бұл модельдер тек радарға негізделген жүйелермен салыстырғанда жалған оң нәтижелерді 62% азайтады.

Шынайы ортада қолдану үшін оқыту деректерінің сапасы мен модель дәлдігіндегі қиындықтар

Даму жетістіктеріне қарамастан, AI жүйелері шынайы ортада қолдану кезінде қиындықтарға тап болады:

1. Сенсор мен орта арасындағы сәйкессіздік : Радиожиілікті ластану және басқа нысандармен жабылу себептеріне байланысты тұрақты ортада оқытылған модельдер қалаларда нашар жұмыс істейді
2. Қарсы шабуылдар : Модификацияланған бергіштер заңды дрондардың сигналдарын ұрлауы мүмкін
3. Модельдің дрейфі : Тұтынушылық дрондардың тез дамуы жеткіліксіз тиімділікке әкеледі — 2024 жылғы зерттеу бойынша, ескі жүйелер жаңа БҰҰ модельдеріне қарсы тексерілгенде дәлдігі 34% төмендеген

Осындай мәселелерді шешу үшін әзірлеушілер сайттар арасында анонимді деректерді біріктіретін федеративті оқыту желілерін қолдануда және жаңа пайда болған немесе сирек кездесетін қауіп-қатерлі жағдайларды модельдеу үшін синтетикалық деректерді қолдануда.

Тиімді қарсы шаралар: Сигналды басу мен физикалық ұстауға дейін

Радиожиілікті басу: Принциптер мен реттеу сұрақтары

Дрондар мен олардың басқару құрылғылары арасындағы байланысты үзу арқылы жұмыс істейтін RF бөгеуге 2,4 ГГц және 5,8 ГГц жиіліктері негізгі міндетті болып табылады, олар көбінесе басқару сигналдары үшін қолданылады. Мұндай жағдай туындаған кезде, дрондардың көбі немесе автоматты түрде үйге қайтады, не болмаса тіпті аспаннан түсіп қалады. Бірақ мұның да өзіндік қиыншылығы бар. Бұл әдіс заңдар мен нормативтік акттармен қиылысуы мүмкін. Өткен жылы Авиациялық қауіпсіздік кеңесінің зерттеуіне сәйкес, барлық әуежайлардың шамамен екі үштен бірі маңызды әуе қозғалысы жүйелеріне немесе төтенше жағдай радио каналдарына кездейсоқ әсер етуі мүмкін болғандықтан, бұл бөгеулерге байланысты заңдық мәселелерге тап болады. Бұл дрондар трафигін қауіпсіз басқаруға тырысқан үкімет органдары үшін іске асыруды қиындатады.

GPS-ті жалғандау және сигналды бұзу тактикалары

GPS-ты жалған координаталар тарату арқылы дрондарды алдау, оларды қорғалатын аймақтардан алыстайды. 2023 жылғы жергілікті сынақтар шартты нүктелерге тәуелді UAV-ларды бағыттауда 89% сәттілік көрсетті. Әскери деңгейдегі жүйелер жоғары сенімділік үшін жалған сигнал беруді импульстік RF бұзумен қосады, бірақ халықаралық спектр нормаларына сай болу үшін дәл жиілік басқаруы қажет.

Желілі қарсыластар мен кинетикалық ұстау

Кейде электрондық қарсы шаралар жұмыс істемеген кезде, кинетикалық шешімдер қолданылады. Бұғаттау желдеткіштерін немесе келетін қауіп-қатерді физикалық түрде ұстауға арналған қысылған ауа лақтырғыштарын ойлаңыз. Өткен жылы НАТОның UAS-ке қарсы технологиялар туралы есебіне сәйкес, олар сағатына 50 мильден төмен жылдамдықпен қозғалып, 200 метрден төмен ұшқан мақсаттардың шамамен 95 пайызын ұстап алды. Бірақ бұл жабдықтардың да өзіндік кемшілігі бар. Бұл жүйелер жанындағы аймаққа күтпеген зиян келтіруі мүмкін, сондықтан көбінесе олардың орнатылуы шектелген. Әдетте, операторлар жабдықты іске қосу үшін халық отыратын аймақ пен жабдық арасында кем дегенде жарты километр таза кеңістікті қамтамасыз етуі керек.

Индустрияның кинетикалық емес шешімдерге ынталануы

Нақты зерттеулер электрондық дронға қарсы құралдар секторының 2028 жылға дейін жыл сайын шамамен 29% өсіммен өсе беретінін көрсетеді. Бұл өсу басқа заттарды жарып жіберуді қажет етпейтін икемді қорғаныс құралдарын қолданғысы келетін компаниялардың қажеттілігінен туындайды. Қазіргі жүйелер сигналдарды талдау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін, интеллектуалды және автоматты жиілікті ауыстыру мүмкіндіктерін қамтиды. Бұл технологиялар дрондарға нақты тигізбей-ақ оларды бейтараптауға көмектеседі, сондықтан мұндай жүйелер қалалар мен тығыз тұрғындар аудандары үшін идеалды болып табылады. Ешкім кешкі сағаттардағы қозғалыста аспаннан құлатылған қалдықтарды көргісі келмейтіндіктен, қауіпсіздікке деген талаптар мен қатаң нормативтік шектеулер осы жерде толық қамтамасыз етіледі.

Сұрақтар мен жауаптар бөлімі

Тұтынушылық дрондардың негізгі қауіпі қандай?

Тұтынушылық дрондар кейде жылулық бейнелеу камералары сияқты күрделі технологиялармен жабдықталып, шектеулі аймақтарда ұшуы арқылы инфрақұрылымның әлсіз жерлерін байқауы мүмкін, сондықтан олар үлкен қауіп-қатер төндіреді.

Дрондарға қарсы технологиялар осындай қауіп-қатерлермен күресуде қаншалықты тиімді?

Дрондарға қарсы технологиялар анықтау, классификациялау және реакция арқылы жұмыс істейді. Бұл технологиялар әртүрлі болса да, радиолокаторлық жүйелер, RF детекторлар мен оптикалық жүйелер сияқты әдістерді біріктіру кеңінен қамти отырып, қорғаныс жүйесін одан әрі толықтырады.

Дрондарға қарсы шаралармен байланысты заңдық қиындықтар бар ма?

Иә, заңдық қиындықтар бар, әсіресе радиожиілікті басу сияқты әдістер — бұл қазіргі ережелерге сәйкес қолдану қиынға соғатын, маңызды байланыс жүйелеріне кездейсоқ тосқауыл қоятын әдіс.

Жасанды интеллект пен Машиналық үйрену дрондарды анықтауға қалай үлес қосады?

Жасанды интеллект пен Машиналық үйрену оптикалық және RF деректерді нақты уақытта талдау үшін алдыңғы қатарлы модельдерді қолдану арқылы дрондарды анықтауды жақсартып, дәлдікті арттырады және жалған оң нәтижелерді азайтады.