Scaleout Systems: FEDAIR – Nato utreder metod för att stärka flygburen underrättelseinhämtning 

AI och underrättelse 

Modern underrättelseinhämtning är starkt beroende av sensorsystem som genererar enorma datamängder. Dessa system förlitar sig i ökande grad på maskininlärning för att utvinna relevant information. I instabila miljöer, till exempel där nätverk är opålitliga eller brandbedden är begränsad, uppstår dock flera kritiska problem: 

• Modellförsämring: Maskininlärningsmodeller tappar snabbt i effektivitet när miljön förändras 

• Kommunikationsbegränsningar: Kommunikationsinfrastruktur är ofta störd eller obefintlig i konfliktzoner 

• Databegränsningar: Överföring av stora datamängder är inte alltid möjlig 

• Säkerhetsrisker: Centraliserad datahantering innebär en större attackyta 

• Operativ fördröjning: Modelluppdateringar är för långsamma i snabbt föränderliga förhållanden 

Traditionell maskininlärning, som bygger på central datainsamling för modellträning, fungerar dåligt i miljöer där nätverk är opålitliga och bandbredden är begränsad eller där data måste stanna lokalt av säkerhetsskäl. 

Natos behov av innovation 

Natos DIANA-program (Defence Innovation Accelerator for the North Atlantic) skapades för att snabba på implementeringen av banbrytande teknologier som kan möta nya säkerhetsutmaningar. Flygburen underrättelseinhämtning har identifierats som ett nyckelområde där ny teknik krävs för att bibehålla ett informationsövertag i komplexa operationer. 

FEDAIR-konceptet 

Teknologisk lösning 

FEDAIR är ett pilotprojekt som utvärderar hur federerat lärande kan möjliggöra effektiv datahantering i fält. Konceptet bygger på följande principer: 

• Edge-baserad träning: ML-modeller tränas direkt på sensorenheter eller operatörers terminaler 

• Lokal datahantering: Rådata lämnar aldrig den lokala enheten 

• Distribuerad modellutveckling: Endast modelluppdateringar delas centralt 

• Minskad bandbreddsanvändning: Betydligt lägre kommunikationskrav jämfört med rådataöverföring 

• Kontinuerlig anpassning: Modeller uppdateras löpande baserat på nya observationer 

Arkitekturöversikt 

Projektet testar en hierarkisk federerad arkitektur med följande komponenter: 

1. Edge-enheter: Drönare, sensorer och terminaler med lokal beräkningskapacitet 

2. Taktiska aggregeringsnoder: Lokala servrar som samlar in modelluppdateringar 

3. Strategiskt koordinationscenter: Central server som aggregerar uppdateringar från hela området 

4. Secure Model Exchange: Krypterade protokoll för säker modellöverföring 

5. Resilient Deployment: Automatisk omdirigering vid kommunikationsavbrott 

Pilotfas och utvärdering 

FEDAIR testas i simulerade scenarion som speglar moderna operativa utmaningar: 

• Scenario 1: Distributed ISR – Simulerar informationsinhämtning med intermittent kommunikation 

• Scenario 2: Contested Environment – Testar robusthet mot störningar och cyberattacker 

• Scenario 3: Rapid Adaptation – Utvärderar förmågan att anpassa sig till snabbt skiftande taktiska lägen 

Nyckelmetoder under utvärdering 

Följande ML-tekniker utvärderas inom ramen för piloten: 

1. Objektdetektion: Identifiering av fordon, enheter och infrastruktur 

2. Anomalidetektion: Upptäckt av avvikande beteenden eller mönster 

3. Självövervakad inlärning: Modellträning utan manuellt annoterad data 

4. Selektiv aggregering: Prioritering av de mest värdefulla modelluppdateringarna 

Tekniska innovationer 

FEDn tillhandahåller följande kärnförmågor: 

• Hierarkisk federerad arkitektur med stöd för skalbarhet 

• ML-ramverksoberoende integration 

• Asynkron träning för att hantera opålitlig uppkoppling 

• Säkerhetsfunktioner som autentisering och kryptering 

• Plug-in-arkitektur för domänspecifika försvarsapplikationer 

Försvarsanpassningar i FEDn 

För FEDAIR har specifika anpassningar implementerats i FEDn-plattformen: 

1. Cyberskydd: Skydd mot datamanipulation och modellförgiftning 

2. Kommunikationsminimering: Reducerad kommunikation för att undvika upptäckt 

3. Selektivt lärande: Val av vilka enheter som ska bidra till träning 

4. Konfidentialitet: Användning av differentiell integritet 

5. Löpande validering: Realtidsövervakning av modellkvalitet 

Preliminära resultat och insikter 

FEDAIR visar lovande resultat i tillämpningar i konfliktzoner: 

• Förbättrad säkerhet: Känslig rådata hanteras lokalt, vilket minskar risken för exponering. 

• Ökad robusthet: Edge-enheter fungerar oberoende och upprätthåller drift även vid nätverksavbrott. 

• Snabbare anpassning: Operatörer i fält kan analysera ny data direkt på plats utan att skicka känslig information. 

• Effektiv respons: Systemen identifierar och anpassar sig till nya hot i realtid, utan krav på stabil nätverksuppkoppling. 

Slutsatser 

FEDAIR är ett viktigt steg i Natos utforskning av hur federerat lärande kan stärka underrättelseförmågan i miljöer med begränsad uppkoppling. Genom FEDn-plattformen demonstreras hur lokalt distribuerad AI-träning kan minska beroendet av kommunikation och samtidigt öka robustheten i kritiska system. 

Nästa steg inkluderar utökad testning, standardisering och integration i befintliga system, med möjlig utvidgning till multi-domänoperationer, prediktivt underhåll och cybersäkerhet. FEDAIR visar tydligt på värdet av samarbeten mellan försvarssektorn och teknologibranschen. 

Mer information hittar du här: 
https://www.scaleoutsystems.com/post/scaleout-joins-natos-diana-programme-to-advance-federated-intelligence-in-conflict-zones