JP6681389B2 - 防御及び拒絶システム - Google Patents
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Description
ここで図2を参照すると、コンピュータネットワーク100は、複数のコンピュータ装置101、コンピュータサーバ102、データベース103、通信ネットワーク104、及び通信経路/接続108を含んでよい。システムのユーザは少なくとも1つのプロセッサデバイス105、メモリストレージ106a、106b、及びコマンドを通信し、実行するための通信インタフェース107を使用してよい。各コンピュータサーバ102は、少なくとも1つのデータベース103に接続されてよく、各コンピュータ装置101によって実行されるアプリケーションソフトウェア30が、データの記憶、データの合体、データの構成、及びデータの送信の機能を実行してよいアプリケーションソフトウェア30は、任意のタイプの1つ又は複数の適切なコンピュータ可読媒体に記憶されてよい。これは、磁気記憶媒体、光学記憶媒体等の1つ又は複数の非一過性コンピュータ可読媒体であってよい。コンピュータネットワーク100に考えられるコンピュータシステムアーキテクチャは以下に説明される。
センサ10は、発生を検出し、発生に関するデータを収集するために使用される。センサデータ、アクチュエータデータ、及び/又はシステムからの対策データはコンピュータ装置101に、別のセンサ10に、及び/又はアクチュエータ20に送信されてよい。送信は、上述されたハードワイヤード方式又は遠隔伝送方式の1つによって、及び/又はコンピュータネットワーク101の通信経路/接続108のいずれかによって発生してよい。さらに、いくつかのセンサ10は閉路システム構成を介してシステムに接続されてよい。
アクチュエータ20は、アプリケーションソフトウェア30及び/又はヒューマンインザループを介してシステムによって命令される対策を実行するために使用されてよい。アクチュエータ20は、アクチュエータデータ、センサデータ、及び/又はシステムからの対策データを受信する/送信するために、コンピュータ装置101、別のアクチュエータ20、及び/又はセンサ10と通信してよい。アクチュエータ20とシステムの構成要素との間のデータ送信及び通信は、APIの使用を含む、上述されたセンサ10の様式と同様の様式で達成されてよい。制御アルゴリズム及び意思決定アルゴリズムを有するソフトウェアは、センサ10及びアクチュエータ20を能動的に制御するために、センサAPI及びアクチュエータAPIからのセンサデータ及びアクチュエータデータを処理してよい。この点において、いくつかのセンサ10及びアクチュエータ20は、関着移動を可能にするためにタレットアセンブリ、ジンバルアセンブリ等を含む。
アプリケーションソフトウェア30は、自動推論エンジン、論理制御ソフトウェア、及び/又は他のソフトウェア(例えば、インタフェースソフトウェア、ターゲット取得ソフトウェア等)を含んでよい。自動推論エンジンは、対策を自動的に生成し、対応を実行するために、人工知能及び機械学習を利用する。論理制御ソフトウェアは対策に従ってであるが、対応の自動実行なしに、シーケンスを実装するために意思決定アルゴリズムを利用する。システムは、所望される自動化の範囲を達成するために上述のソフトウェアの任意の組合せを使用してよい。
図3を参照すると、自動推論エンジンは、発生を分析し、発生に適応的に対応する対策を生成するためにシステム構成要素の自動化を可能にするソフトウェアである。センサ10の相乗的統合は発生を識別し、即座のS.W.O.T.(長所、弱点、機会、及び脅威)タイプ分析が発生によって示される潜在的な脅威を局所化するために実行される。自動推論エンジン(図5Bを参照)によって実装されるフィードバックループは、リアルタイムで適応的に対策を生成するために、及び/又は事前プログラムされたコマンドによって組織化され、リアルタイム変化に適応する自動対応を実行するためにセンサデータ及びアクチュエータデータを使用する。
1.敵対者は、変電所の北側フェンスに平行に歩行し、東から西に進んでいる。敵対者の経路はフェンスから300メートル(又は他の所定距離)を超えて離れている。
RF位相段列レーダセンサは、レーダが射程、方位、速度、及び標的サイズを示すレーダ‐運動‐検出事象を生成してよい。標的の場所は射程並びにレーダアンテナ場所及び向きに対する方位から計算されてよい。
場所がフェンス及び人間(HUMAN)まで遠い(FAR)レーダ‐運動‐検出事象(速度、サイズ等)の場合、次いで人間‐遠い‐外部‐フェンス事象を放つ。
‐レベル‐脅威事象を観察する必要がある場合がある。
場所がフェンス及び人間まで中程度(MEDIUM)(速度、サイズ等)のレーダ‐運動‐検出事象の場合、次いで人間‐中程度‐外部‐フェンス事象を放つ。
場所がフェンス及び人間に近い(NEAR)レーダ‐運動‐検出事象の場合(速度、サイズ等)、次いで人間‐近い‐外部‐フェンス事象を放つ。
場所がフェンス及び人間に近い(NEAR)、レーダ‐運動‐検出事象の場合(速度、サイズ他)、次いで人間‐近い‐外部‐フェンス事象を放つ。
場所がフェンス及び人間に近い(NEAR)レーダ‐運動‐検出事象の場合(速度、サイズ等)、次いで人間‐近い‐外部‐フェンス事象を放つ。
運動‐検出事象なしの場合、次いでなし‐レベル‐脅威事象を放つ。
論理制御ソフトウェアは、対策に従ってであるが、対応を実行せずに、シーケンスを実装するために意思決定アルゴリズムを利用する。アクチュエータ20が致死であろうと、非致死であろうと、ヒューマンインザループは対策を実施するか否かに関して決定を下してよい。論理制御ソフトウェアにより、ヒューマンインザループに対する状況認識は、ヒューマンインザループに、敵対者による潜在的な攻撃が差し迫っている、又は進行中であることを知らせるために、地理空間的なGUIを介して達成されてよい。これは、図8Bの指揮統制GUI60を介してユーザに提示されてよい。ヒューマンインザループは、周辺インタフェース装置を介する対話型アイコンGUIを介してアクチュエータ20を制御することによって対応するだろう。論理制御ソフトウェアによって、いったん発生が検出されると、システムは対策の実行のために構成要素を準備するが、ヒューマンインザループによって実行されるその実行を留保する。上述されたように、論理制御ソフトウェアは、自動推論エンジンに加えて、又は自動推論エンジンの代わりに使用されてよい。
制御室ソフトウェアは、アプリケーションソフトウェア30の基本的な意思決定の起源を提供するだけではなく、発生及び識別された脅威の状況認識を示し、対策を示唆及び提示するために使用されてよい。システムが完全に自動化されていない状況では、ユーザは、対策が実現される前に調整された対応を提供するオプションを与えられてよい。これは、簡略な決行/中止かの対応であってよい、又はそれは、これによりユーザが対策を選択する及び/又はアクチュエータ20及び他の構成要素を制御するより多くの関与を必要としてもよい。完全に自動化されていても、完全に自動化されていなくても、状況認識の説明は、ユーザ(例えば、監督する人間)が決定を下すことを可能にするために使用されてよい。かかる決定は、システムの構成要素を単に制御することを超えて拡大することがある。例えば、状況認識は、ユーザ自らの安全性を提供し、適切な緊急人員に連絡し、施設の特定の操作を無効にする及び/又はロックアウトする決定を下す上でユーザを支援してよい。これは、学習シナリオ及び脅威に対処するために講じられる対策に関連付けられた他の確率的情報をコンピュータ装置101でユーザに提示することを含んでよい。シミュレーションソフトウェア(例えば、PSIMソフトウェア)は、多様なシナリオの有望な効果及び予測される結果を表示するために制御室ソフトウェアとともに含まれてよい。
例示的な実施形態では、防御及び拒否によって物的資産/物理的区域を能動的に保護するための方法は、コンピュータネットワークによって、発生を識別するように構成されたセンサから物的資産/物理的区域に対応する環境の特性と関連付けられたセンサデータを受信することと、コンピュータネットワークによって、発生を脅威として識別し、状況認識を発現させることと、コンピュータネットワークによって、複数の対策を生成することと、コンピュータネットワークによって、対策を選択するために決定規則を適用することと、コンピュータネットワークによって、アクチュエータに対策データを送信することであって、対策データが少なくとも1つのアクチュエータを活性化するために構成される、アクチュエータに対策データを送信することと、コンピュータネットワークを介して、アクチュエータデータ及びセンサデータを受信し、発生を特徴付けし直し、状況認識を再度発現させ、複数の対策を生成し直し、対策データを適応的に再送するために決定規則を適用し直すことのための連続フィードバックループを生成することを含んでよい。
図2を参照し直すと、システムと使用されてよいコンピュータネットワークが開示される。ユーザが本開示のどこで参照されていても、この参照が関連付けられたコンピュータ装置(複数の場合がある)101、コンピュータサーバ(複数の場合がある)102、データベース(複数の場合がある)103、及び/又はその使用を含むことが理解される。接続及び各コンピュータ装置101間の通信を可能にするために使用される分散通信ネットワーク104は、技術で共通である。各コンピュータ装置101は、ウェブサーバを含むことがある通信ネットワーク104を通してウェブサイト経由で全体的に又は部分的に通信してよい。
Claims (23)
- 防御及び拒否を通して物的資産又は物理的区域を能動的に保護するための方法であって、
コンピュータネットワークによって、発生を識別するように構成された少なくとも1つのセンサから、物的資産又は物理的区域に対応する環境の特徴と関連付けられたセンサデータを受信すること、
前記コンピュータネットワークによって、発生を脅威として識別し、状況認識を発現させること、
前記コンピュータネットワークによって、複数の対策を生成すること、
前記コンピュータネットワークによって、対策を選択するために決定規則を適用すること、
前記コンピュータネットワークによって、少なくとも1つのアクチュエータに対策データを送信することであって、対策データが少なくとも1つのアクチュエータを活性化するために構成される、少なくとも1つのアクチュエータに対策データを送信すること、
及び前記コンピュータネットワークを介して、アクチュエータデータ及び前記センサデータを受信するための連続フィードバックループを生成し、前記発生の特徴を付け直し、状況認識を再度発現させ、前記複数の対策を生成し直し、対策データを適応的に再送するために決定規則を適用し直すこと、
を含む方法。
- センサデータを受信すること、前記発生を特徴付けること、前記複数の対策を生成すること、決定規則を適用すること、対策データを送信すること、及び前記連続フィードバックループを生成することが、論理制御ソフトウェアによって実行される、請求項1に記載の方法。
- センサデータを受信すること、前記発生を特徴付けること、前記複数の対策を生成すること、決定規則を適用すること、対策データを送信すること、及び前記連続フィードバックループを生成することが、自動推論エンジンソフトウェアによって実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記発生を脅威として識別することが、前記発生が前記物的資産又は前記物理的区域に対するリスクを生じさせる確率に基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記決定規則を適用することが、前記脅威が前記リスクを引き起こす前記確率を削減すること、及び前記脅威が前記リスクになるのに要する時間を遅らせることのうちの少なくとも1つを含む、請求項4に記載の方法。
- 前記発生が前記少なくとも1つのセンサによって検出された少なくとも1人の人である、請求項5に記載の方法。
- 前記少なくとも1つのアクチュエータを活性化することが、非致死放出物及び非破壊放出物を生成することを含む、請求項6に記載の方法。
- 前記少なくとも1人の人が前記脅威として識別されるとき、前記決定規則を適用することが、前記少なくとも1人の人を拒否すること、又は前記少なくとも1人の人を前記リスクを示すことから遅らせることを含む、請求項7に記載の方法。
- 前記少なくとも1人の人を拒否すること、又は前記少なくとも1人の人が前記リスクを示すことから遅らせることが、前記少なくとも1人の人の移動を中断させることを含む、請求項8に記載の方法。
- 前記複数の対策を生成することが、学習シナリオを数学的にモデル化し、現在の発生を数学的にモデル化することを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記学習シナリオ、前記現在の発生、及び前記複数の対策を表示するユーザグラフィックインタフェースを生成することをさらに含む、請求項10に記載の方法。
- 設計基礎脅威が、各脅威タイプのありそうなシナリオを決定し、予測するために使用される、請求項10に記載の方法。
- 前記決定規則が前記ありそうなシナリオに対して少なくとも部分的に作成される、請求項12に記載の方法。
- 前記脅威が、前記少なくとも1人の人が前記発生の前記時刻に実行している特定のタスク及び活動に基づいた閾値レベル範囲内で特徴付けられる、請求項6に記載の方法。
- 防御及び拒否を通して物的資産又は物理的区域を能動的に保護するためのシステムであって、
少なくとも1つのプロセッサ、非一過性記憶媒体、及びディスプレイを有するコンピュータ装置を有するコンピュータネットワークと、
前記コンピュータネットワークと通信する少なくとも1つのアクチュエータと、
前記コンピュータネットワークと通信する少なくとも1つのセンサと、
前記システムの指揮統制を実施し、ユーザが少なくとも1つのモジュールを介して前記システムの指揮統制を実施できるようにするインタフェースを前記コンピュータ装置上に表示するようにプログラムされた前記非一過性記憶媒体に記憶されたアプリケーションソフトウェアと、
を備え、
前記アプリケーションソフトウェアが、発生の脅威を検出し、識別し、局所化し、それに応えて少なくとも1つの対策を実施するために決定規則に従って前記少なくとも1つのアクチュエータ及びセンサの活性化を自動的に調整するようにプログラムされた自動推論エンジンソフトウェア及び論理制御ソフトウェアの少なくとも1つを含み、
前記決定規則が、前記少なくとも1つの対策の実施中に前記少なくとも1つのアクチュエータ及びセンサの活性化を命令するために前記アプリケーションソフトウェアの中にプログラムされたパラメータであり、
前記少なくとも1つの対策が、前記脅威によって示される物的資産又は物理的区域に対する損害を軽減するために前記少なくとも1つのアクチュエータ及びセンサの協調した活性化であり、
センサデータが前記少なくとも1つのセンサから別のセンサ、前記少なくとも1つのアクチュエータ及び前記コンピュータネットワークのうちの少なくとも1つに送信され、前記少なくとも1つの対策を作成するために前記アプリケーションソフトウェアによって処理され、
前記少なくとも1つの対策の実施中に、対策データが、前記コンピュータネットワークから前記アクチュエータ及び前記センサのうちの少なくとも1つに、前記発生の特徴を付け直し、状況認識を再度発現させ、前記複数の対策を生成し直し、及び対策データを適応的に再送するために決定規則を適用し直す連続フィードバックループを介して送信される、
システム。 - 前記少なくとも1つのセンサが、前記発生を検出し、前記発生に関するデータを収集するために前記物的資産/前記物理的区域に近い環境の特徴を検出し、記録するように構成され、
前記少なくとも1つのアクチュエータが、人間及び設備に向けた非致死放出物及び非破壊放出物を生成するように構成される
請求項15に記載の前記システム。 - 前記少なくとも1つの対策が、数学的にモデル化された学習シナリオ及び数学的にモデル化された現在の発生のうちの少なくとも1つに少なくとも部分的に基づく、請求項15に記載のシステム。
- 設計基礎脅威が、各脅威タイプのありそうなシナリオを決定し、予測するために使用される、請求項17に記載のシステム。
- 前記アプリケーションソフトウェアが、
センサデータを収集し、抽出し、融合させること、及び前記物的資産又は前記物理的区域を攻撃することにより前記発生を引き起こす敵対者に対して向けられた前記少なくとも1つの対策を自動的に実施することであって、前記少なくとも1つの対策が前記敵対者の移動を中断させるように構成され、
前記ユーザに提示される地理空間グラフィックユーザインタフェース、及び前記少なくとも1つの対策に従ってシーケンスを実施するための意思決定アルゴリズムの使用、
のうちの少なくとも1つによって状況認識を発現させるようにプログラムされる、請求項15に記載のシステム。 - 前記アプリケーションソフトウェアが連続フィードバックループの中で動作するようにプログラムされる、請求項15に記載のシステム。
- 防御及び拒否を通して物的資産又は物理的区域を能動的に保護するための方法であって、
コンピュータネットワークによって、物的資産又は物理的区域に対応する環境の特徴と関連付けられたセンサデータを、その物的資産又は前記物理的区域を取り囲む区域を検知するように位置決めされた複数のセンサから受信すること、
前記センサデータから、前記物的資産又は前記物理的区域を取り囲む前記区域の中に位置する少なくとも1人の個人を識別すること、
前記センサデータから、前記物的資産又は前記物理的区域を取り囲む前記区域の中に位置する前記少なくとも1人の個人の特徴を決定すること、
前記決定された特徴から、前記少なくとも1人の個人によって示される前記物的資産又は前記物理的区域に対する脅威のレベルを決定すること、
及び、前記決定された脅威のレベルに基づいて前記少なくとも1人の個人に向かって非致死対策を向けるために複数のアクチュエータのうちの少なくとも1つを作動させること、
を含む方法。 - 前記決定規則が、政治的要因、環境要因、技術的要因、及び社会的要因を含む状況要因の分析に基づき対策の活性化を阻止する制約作成規則である、請求項1に記載の方法。
- 前記決定規則が、政治的要因、環境要因、技術的要因、及び社会的要因を含む状況要因の分析に基づき対策の活性化を阻止する制約作成規則である、請求項15に記載のシステム。
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