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LiDAR のデュアルフロンティア: ユビキタス 3D センシングがどのようにセキュリティを変革し、敵対者に力を与えるか
手頃な価格の LiDAR センサー、人工知能対応の分析、クラウド プラットフォームにより、3D センシングが同盟国と敵対者間で共有される機能に変わりました。
セキュリティ専門家にとっての課題は、防御側と敵対者の両方が 3 次元で見ることができる環境で意思決定の優位性を維持することです。
宇宙ベースの LiDAR: 戦略的認識のためのグローバルな精度
宇宙ベースの LiDAR は、広大な地域にわたる比類のない地形特性評価、葉の侵入、標高モデリングなど、並外れた詳細を提供します。
安全保障および防衛組織は、これらのデータセットを使用して、侵入通路を特定し、移動のための地形マスキングを分析し、新しい建設を検出し、トンネルの入り口や掘削現場などの微妙な変化を検出します。 からの最近の研究論文 以前のデータと照合した LiDAR 測定値を使用することで、GPS を拒否した長距離ナビゲーションの方法を実証しました。この技術により、218 キロメートルの飛行で最終的な位置誤差はわずか 27 メートルに達しました。 永続的な軌道カバーと変化検出アルゴリズムを組み合わせることで、これまで気づかれなかった小さな地殻変動を特定することも可能になります。
商用プロバイダーは現在、密集標高モデルと LiDAR 由来の地形製品を世界中の顧客に配布しています。国家と非国家の関係者は、同じデータ製品を取得して、ターゲティング、カモフラージュ、またはルート計画を改善できます。犯罪組織や過激派グループは、監視の不十分な通路を通って密輸品を移動させたり、従来の監視が不十分な地域での作戦を計画したりするためにこれらを使用する可能性があります。
高解像度の LiDAR 派生モデルを統合し、それらを最大限に保護する側に利点があります。
地上波およびモバイル LiDAR: 複雑な環境における戦術認識
戦術レベルでは、LiDAR は変革をもたらしました。地上設置型 LiDAR は、現在、高精度マッピングのための標準ツールです。ハンドヘルド スキャナー、ヘルメット装着型ユニット、屋内ロボット、小型無人航空機を使用して、ジャングル、市街地、GPS が受信できない屋内の詳細な 3D マップを生成できます。これらのツールは、移動と安全に影響を与える乱れた地面、隠れた構造物、または微小な地形の特徴を特定することで、計画を改善し、不確実性を軽減します。
コモディティ LiDAR センサーは現在、スマートフォン、ドローン、ロボット玩具に組み込まれています。これらは、施設の周囲をマッピングしたり、不感地帯を特定したり、車列や安全な敷地の周囲の地形をモデル化したりするための、アクセスが簡単で安価なオプションです。屋内では、敵は価値の高い施設をマッピングして、襲撃や人質作戦を支援できます。
LiDAR: 共有戦略層
軌道上と地上の両方の領域にわたって、LiDAR のアクセシビリティにより、プロの治安部隊とその敵との間の従来の分断が解消されました。かつては高度な軍事プログラム専用であったこのテクノロジーは、現在では商用衛星、消費者向けドローン、パブリック クラウド プラットフォームに存在しています。
防御側にとっての課題は、もはやデータを取得することではなく、データをセキュリティで保護し、データを悪用する側よりも迅速かつ効果的に解釈することです。
クラウド AI の活用: 生データから実用的なインテリジェンスまで
最も深刻な変化は収集ではなく、解釈と活用にあります。最新のクラウド プラットフォームは、人工知能ベース (AI ベース) の自動化と次のような機能を提供しています。
- 点群のクリーニングとノイズ除去
- 物体の検出と自動ラベル付け
- 構造とフロアプランの抽出
- ルート分析とチョークポイントの特定
- 仮想ウォークスルーの生成
- すぐに使用できる分析製品の輸出
この AI 強化環境により、分析時間が大幅に短縮されます。ハンドヘルド デバイスやドローンからの生のスキャンをアップロードして、数分以内に高度に洗練された運用画像に変換できるため、状況の理解と調整が向上します。
保護諜報チームにとって、このような自動化により、偵察から実用的な洞察までの遅延が短縮され、新たな脅威への迅速な対応が可能になります。アナリストの負担が軽減され、意思決定サイクルが短縮されます。
このテクノロジーが戦術的脅威を特定して対応するために使用された可能性があるシナリオの例は、次のようなものです。2024 年の暗殺未遂当時の米国大統領候補ドナルド・トランプについて。イベント前の会場準備と、複数の著名な商用地理情報システム ベンダーの AI 強化活用ツールを組み合わせれば、校長が通過する予定の場所への視線を備えた高い位置を簡単に特定できた可能性があります。そのシナリオで使用されたLiDARは、大統領の選挙運動に出席する前に見直し、封鎖、監視/監視が必要な領域を簡単に強調できた可能性があります。将来的にこのアプローチを適用すると、イベント前のリソース割り当ての決定に役立ち、イベント中の状況認識の取り組みもサポートされるでしょう。
LiDAR と敵対者の精密操作
LiDAR データにより、敵対者は現実的なリハーサル環境や無人システムの自律飛行経路を作成することもできます。ターゲットの 3 次元モデルにより、仮想ミッションの計画と演習が可能になります。ドローンは GPS なしで航行するように訓練することができ、衛星信号が遮断されたり妨害されたりする地域でも運用できるようになります。
無線周波数 (RF) または GPS シグネチャに依存する従来の対ドローン システムは、ターミナルが近づくまで RF 放射がなく、静かで目立たず、地形に沿ったルートを飛行する LiDAR 誘導ドローンに対抗するのに苦労しています。
優位性を維持する方法
セキュリティ専門家は現在、LiDAR を運用リスクの恒久的な特徴として扱う必要があります。
LiDAR を緩和および/または悪用するための認識と制御を維持するには、3 つの優先事項が必要です:
- 統合。セキュリティ担当者は、データ サイエンティスト、IT 専門家、インテリジェンス アナリストと連携して、さまざまなセンサー出力を統合する必要があります。 LiDAR データを熱画像、RF 画像、ハイパースペクトル画像と組み合わせるには、包括的なビューを作成するためのデータ融合、ネットワーク管理、および詳細な分析に関する専門知識が必要です。幸いなことに、それを自動化するために利用できる商用ツールがあります。 残念なことに、敵対者はそれらと同じツールの多くにアクセスできます。
- 署名管理。スキャンでのシステムの出現を減らすには、施設、エンジニアリング、カモフラージュの専門家が必要です。 LiDAR の精度を高める飛行時間特性を妨げる吸収材、角度がついた不規則なファサード、その他の技術など、よく理解されているアナログ技術がいくつかあります。正確な LiDAR 再構成を無効にするために資産の物理的な外観を評価および変更する (スクリーニング、欺瞞、照明を使用) には、サイトを構築および保守する担当者からの意見が必要です。
- カウンターマッピング戦術。空域セキュリティ、サイバー、法務チームは、ドローンや地上機器による不正な 3D データ収集を検出、妨害、規制するために連携する必要があります。 3 つのチームすべてが協力してこれらの取り組みを妨害し、検出と対応プロトコルの法的枠組みを設定する必要があります。
LiDAR のアクセシビリティを元に戻すことはできません。その利点は、署名をより迅速に処理し、より効果的に統合し、規律と意図をもって署名を保護する組織に与えられます。
ポール・マグワイアは、Knowmadics の共同創設者兼 CEO です。彼は元諜報員であり、ペルシャ湾や東南アジアに複数回派遣されていた。彼の専門知識は、テロ対策、麻薬対策、人員追跡および回収活動などの専門分野にあります。
