論文の概要: Detecting Intentional AIS Shutdown in Open Sea Maritime Surveillance Using Self-Supervised Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15586v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 07:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 20:01:00.994940
• Title: Detecting Intentional AIS Shutdown in Open Sea Maritime Surveillance Using Self-Supervised Deep Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型深層学習を用いた開海サーベイランスにおける意図的AISシャットダウンの検出
• Authors: Pierre Bernab\'e, Arnaud Gotlieb, Bruno Legeard, Dusica Marijan, Frank Olaf Sem-Jacobsen, Helge Spieker
• Abstract要約: 開海では、オンボードトランスポンダによって送信される自動識別システム(AIS)のメッセージに頼らなければならない。 インシンセア船はしばしば違法行為を隠すためにAISトランスポンダを故意にシャットダウンする。 本稿では,自己教師型深層学習手法とトランスフォーマーモデルに基づく異常AIS欠落検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.44110708925839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In maritime traffic surveillance, detecting illegal activities, such as illegal fishing or transshipment of illicit products is a crucial task of the coastal administration. In the open sea, one has to rely on Automatic Identification System (AIS) message transmitted by on-board transponders, which are captured by surveillance satellites. However, insincere vessels often intentionally shut down their AIS transponders to hide illegal activities. In the open sea, it is very challenging to differentiate intentional AIS shutdowns from missing reception due to protocol limitations, bad weather conditions or restricting satellite positions. This paper presents a novel approach for the detection of abnormal AIS missing reception based on self-supervised deep learning techniques and transformer models. Using historical data, the trained model predicts if a message should be received in the upcoming minute or not. Afterwards, the model reports on detected anomalies by comparing the prediction with what actually happens. Our method can process AIS messages in real-time, in particular, more than 500 Millions AIS messages per month, corresponding to the trajectories of more than 60 000 ships. The method is evaluated on 1-year of real-world data coming from four Norwegian surveillance satellites. Using related research results, we validated our method by rediscovering already detected intentional AIS shutdowns.
• Abstract（参考訳）: 海上交通監視においては、違法漁業や違法商品の輸送などの違法行為の検知は沿岸管理にとって重要な課題である。 開海では、自動識別システム(ais)のメッセージがオンボードのトランスポンダーによって送信され、監視衛星によって捕捉される。 しかし、インシンセア船はしばしば違法行為を隠すためにAISトランスポンダを故意にシャットダウンする。 開海では、プロトコルの制限、悪天候条件、衛星位置の制限により、意図的なAISシャットダウンと受信の欠如を区別することが非常に困難である。 本稿では,自己教師付き深層学習手法とトランスフォーマーモデルに基づく異常ais欠落検出のための新しい手法を提案する。 トレーニングされたモデルは、履歴データを使用して、次の分にメッセージを受け取るかどうかを予測する。 その後、モデルが検出された異常を予測と実際に何が起こるかを比較して報告する。 本手法は,6万以上の船舶の軌道に対応して,毎月5億以上のaisメッセージをリアルタイムに処理することができる。 この手法は、ノルウェーの4つの観測衛星から得られた1年間の実世界のデータに基づいて評価される。 関連研究結果を用いて,すでに検出されているAIS停止を再度発見し,本手法の有効性を検証した。

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