Booz Allen представила платформу обработки сигналов с искусственным интеллектом, предназначенную для ускорения реакции военных организаций на усложняющиеся угрозы в электромагнитном спектре. Решение объединяет программный комплект R.AI.DIO® с высокопроизводительной широкополосной приёмной системой, которая обрабатывает данные на периферии с помощью нескольких типов вычислителей. Модульная открытая архитектура рассчитана на обнаружение и анализ сигналов, разработку средств противодействия и развёртывание на разных военных платформах.
Задачи современной радиоэлектронной борьбы
Военные системы используют электромагнитный спектр для связи, навигации, зондирования и наблюдения. Одновременно противник применяет всё более сложные радиочастотные технологии, из-за чего неизвестные и быстро изменяющиеся сигналы становится труднее распознавать и анализировать.
Традиционным системам радиоэлектронной борьбы (РЭБ) нередко требуется значительное время на разбор нового сигнала и подготовку средства противодействия. Современная платформа должна обнаружить незнакомую передачу в реальном времени, определить её характеристики и назначение, а затем предоставить оператору данные для быстрого ответа. С этим связан интерес к модульным целевым нагрузкам Modular Mission Payloads (MMP): гибким средствам РЭБ, которые можно устанавливать на различные машины, стационарные объекты и переносные платформы и адаптировать к меняющимся задачам.
Подход Booz Allen должен сократить этот цикл за счёт автоматизации операций анализа сигналов, которые прежде требовали большой доли ручной работы.
Обработка сигналов с ИИ в R.AI.DIO
В основе решения находится R.AI.DIO® — программная платформа для обнаружения и исследования радиосигналов, определения их характеристик и анализа протоколов. Она сочетает обычные методы цифровой обработки сигналов с алгоритмами машинного обучения и не ограничивается заранее заданными библиотеками: система рассчитана на распознавание как известных, так и ранее не встречавшихся передач.
R.AI.DIO выполняет обнаружение и фильтрацию сигналов, демодуляцию, распознавание типа модуляции, геолокацию, пеленгацию и моделирование сигналов. Непрерывный мониторинг спектра и анализ поведения передачи позволяют платформе быстро классифицировать её и помогать операторам оценивать потенциальную угрозу.
Функции ИИ также поддерживают разработку радиочастотных киберметодов, непосредственно взаимодействующих с протоколами связи. По заявлению компании, оператор может создавать средства, способные блокировать, задерживать, нарушать, уничтожать или изменять коммуникации противника, при этом сокращая время подготовки нового противодействия.
Платформа периферийной обработки
Вычислительные ресурсы для R.AI.DIO предоставляет широкополосная гетерогенная приёмная система с периферийной обработкой данных. Она рассчитана на работу в реальном времени с большими объёмами радиочастотной информации.
Платформа объединяет систему-на-кристалле радиочастотного класса (RFSoC), программируемые логические интегральные схемы (FPGA) и центральные процессоры (CPU) в шасси OpenVPX, согласованном с архитектурой Sensor Open Systems Architecture (SOSA). Разные типы процессоров выполняют подходящие для них операции.
FPGA первой обнаруживает входящий радиосигнал и выполняет высокоскоростную цифровую обработку с минимальной задержкой. После предварительной обработки данные передаются центральному процессору, где алгоритмы ИИ и машинного обучения проводят более сложную классификацию, анализ протоколов и выработку решений. Такая архитектура рассчитана на эффективную обработку широкополосных радиосигналов в реальном времени.
От неизвестного сигнала к данным для действий
Одна из главных задач платформы — сократить интервал между обнаружением незнакомого сигнала и подготовкой оперативного ответа. R.AI.DIO автоматически анализирует метод модуляции, характер передачи, изменение частоты и другие признаки неизвестного излучения. Результаты сравниваются с существующими библиотеками, а алгоритмы ИИ ищут сходства и отличия, которые могут указывать на новую или изменяющуюся угрозу.
Платформа также анализирует структуру излучения и формирует цифровые отпечатки, помогающие различать отдельные устройства в наблюдаемой среде. Это должно повысить ситуационную осведомлённость и точность идентификации и сопровождения источников радиосигналов.
После накопления достаточного объёма данных R.AI.DIO может собирать совместимые с протоколом стеки обработки из библиотеки схем модуляции, фильтров и других компонентов. С их помощью оператор получает возможность взаимодействовать с целевыми сетями на уровне протокола в задачах РЭБ и радиочастотных киберопераций.
Варианты развёртывания
Программное обеспечение рассчитано на разные аппаратные платформы и требования к размерам, массе и энергопотреблению (SWaP). В зависимости от задачи решение можно развернуть в переносном ранцевом комплекте, на транспортном средстве или стационарном наземном объекте.
Такая аппаратная гибкость позволяет переносить один набор функций обработки сигналов между разными условиями применения без существенной переработки программного обеспечения.
Дальнейшие исследования
Параллельно Booz Allen развивает исследовательские подразделения Wavy Labs™ и DarkLabs™. Wavy Labs занимается перспективной обработкой радиосигналов, а DarkLabs — исследованиями в области кибербезопасности и анализом уязвимостей радиочастотных протоколов и подключённых устройств.
Эти работы направлены на создание новых методов анализа протоколов, оценки уязвимостей и радиочастотных киберопераций. По мере появления стандартов связи и новых угроз соответствующие функции планируется добавлять в R.AI.DIO.
Платформа Booz Allen объединяет искусственный интеллект, программно-определяемые радиосистемы, периферийные вычисления и открытые системные архитектуры. Компания рассчитывает ускорить анализ сигналов, разбор протоколов и подготовку ответа в задачах РЭБ; ожидается, что подобные ИИ-системы будут всё чаще использоваться для выявления новых угроз и разработки средств противодействия в реальном времени.