論文の概要: Towards the Unmanned Aerial Vehicle Traffic Management Systems (UTMs): Security Risks and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11125v1
- Date: Tue, 20 Aug 2024 18:25:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-22 21:16:53.907664
- Title: Towards the Unmanned Aerial Vehicle Traffic Management Systems (UTMs): Security Risks and Challenges
- Title（参考訳）: 無人航空機交通管理システム(UTMs)を目指して : セキュリティリスクと課題
- Authors: Konstantinos Spalas,
- Abstract要約: 無人航空機システム交通管理(Unmanned Aircraft System Traffic Management, UTM)は、様々なモジュールから構成されるシステムである。
UTMは高い品質のサービスと専門化を必要とする最先端のシステムです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Every aspect of our life depends on the ability to communicate effectively. Organizations that manage to establish communication routines, protocols and means thrive. An Aerial Traffic Management System operates similarly as an organization but certainly in a more strict manner. Third party agencies ensure several aspects of their functionality, the utmost to be consider safety. Many people take safety as granted but it is a pretty difficult part our daily functions. Thus, apart from digesting new things and habits of the new era, simultaneously we have to ensure safety in every part of it. It is true that the more data we produce, the more information we create and the more specialization we must introduce in order to be effective in a reasonable time basis. A Unmanned Aircraft System Traffic Management (UTM) is a system that consists of miscellaneous modules where each of them needs its consideration regarding safety. In other words, a UTM is the state-of-the-art system that demand a high quality of services and specialization, if we need to consider them reliable.
- Abstract（参考訳）: 私たちの生活のあらゆる側面は、効果的にコミュニケーションする能力に依存します。
コミュニケーションルーチン、プロトコル、すなわち成長の手段を確立する組織。
航空交通管理システム(Aerial Traffic Management System)は、組織と同様に機能するが、より厳密な方法で機能する。
サードパーティの機関は、その機能のいくつかの側面を保証する。
多くの人々は当然安全を尊重していますが、日々の機能にとって非常に難しい部分です。
したがって、新しい時代の新しいものや習慣を消化することとは別に、我々は同時にそのすべての部分の安全を確保する必要がある。
作成するデータが増えればするほど、作成する情報が増え、合理的な時間で有効にするために導入しなければならない専門性も高くなるのは事実です。
無人航空機システム交通管理(Unmanned Aircraft System Traffic Management, UTM)は、様々なモジュールから構成されるシステムである。
言い換えれば、UTMは高度なサービスと専門化を必要とする最先端のシステムです。
関連論文リスト
- Defining and Evaluating Physical Safety for Large Language Models [62.4971588282174]
大型言語モデル (LLM) は、ドローンのようなロボットシステムを制御するためにますます使われている。
現実世界のアプリケーションに物理的な脅威や害をもたらすリスクは、まだ解明されていない。
我々は,ドローンの物理的安全性リスクを,(1)目標脅威,(2)目標脅威,(3)インフラ攻撃,(4)規制違反の4つのカテゴリに分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-04T17:41:25Z) - Safe Perception -- A Hierarchical Monitor Approach [0.0]
本稿では,AIに基づく認識システムのための新しい階層的モニタリング手法を提案する。
検出ミスを確実に検出でき、同時に誤報率も極めて低い。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-01T13:09:24Z) - Guided Safe Shooting: model based reinforcement learning with safety constraints [3.8490154494129327]
安全制約の最小限の違反でシステムを制御できるモデルベースのRLアプローチであるGuSS(Guid Safe Shooting)を導入する。
提案する安全プランナは3つあり,1つは単純なランダム・シューティング・ストラテジーに基づくもので,もう1つはより高度な分岐探索アルゴリズムMAP-Elitesに基づくものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T12:46:35Z) - Differentiable Control Barrier Functions for Vision-based End-to-End
Autonomous Driving [100.57791628642624]
本稿では,視覚に基づくエンドツーエンド自動運転のための安全保証学習フレームワークを提案する。
我々は、勾配降下によりエンドツーエンドに訓練された微分制御バリア関数(dCBF)を備えた学習システムを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-04T16:14:33Z) - Trust-aware Control for Intelligent Transportation Systems [0.20415910628419062]
本稿では,エージェントの信頼性を定量化し,信頼性に配慮した協調制御を実現するための枠組みを提案する。
我々は、強化学習に基づくアプローチを用いて、信頼を意識したコントローラの合成方法を示す。
AIM-Trustと呼ばれる信頼を意識したバージョンを開発し、信頼できないエージェントと信頼できないエージェントの混在したシナリオにおける事故率を低くする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-08T03:02:25Z) - Collaborative Visual Navigation [69.20264563368762]
マルチエージェント視覚ナビゲーション(MAVN)のための大規模3次元データセットCollaVNを提案する。
様々なMAVN変種を探索し、この問題をより一般化する。
メモリ拡張通信フレームワークを提案する。各エージェントには、通信情報を永続的に保存するプライベートな外部メモリが備わっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-02T15:48:16Z) - Invisible for both Camera and LiDAR: Security of Multi-Sensor Fusion
based Perception in Autonomous Driving Under Physical-World Attacks [62.923992740383966]
本稿では,MDFに基づくADシステムにおけるセキュリティ問題の最初の研究について述べる。
物理的に実現可能な逆3Dプリントオブジェクトを生成し、ADシステムが検出に失敗してクラッシュする。
以上の結果から,攻撃は様々なオブジェクトタイプおよびMSFに対して90%以上の成功率を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-17T05:11:07Z) - Efficient UAV Trajectory-Planning using Economic Reinforcement Learning [65.91405908268662]
UAV間でタスクを分散するための経済取引に触発された新しい強化学習アルゴリズムであるREPlannerを紹介します。
エージェントが協力し、リソースを競うことができるマルチエージェント経済ゲームとして、パス計画問題を策定します。
UAV協力によるタスク分布の計算を行うため、Swarmサイズの変化に対して非常に耐性が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-03T20:54:19Z) - Learning to be Safe: Deep RL with a Safety Critic [72.00568333130391]
安全なRLへの自然な第一のアプローチは、ポリシーの動作に関する制約を手動で指定することである。
我々は,タスクと環境の1つのセットで安全であることを学習し,その学習した直観を用いて将来の行動を制限することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-27T20:53:20Z) - Multi-Agent Safe Planning with Gaussian Processes [13.270422559309058]
環境に複数の異なるエージェントが存在する場合に、分散化された安全なナビゲーションを可能にする、新しいマルチエージェント安全な学習アルゴリズムを提案する。
実験により, 様々な目的を最適化する際に, ロボットが他のアルゴリズムを動作させることで, アルゴリズムの動作が良好であることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T23:09:05Z) - Regulating Safety and Security in Autonomous Robotic Systems [0.0]
自律システムの規則は、しばしば定式化するのが困難である。
宇宙や原子力分野では、アプリケーションはより異なる傾向にあるため、一般的な安全原則が開発されている。
これにより、新しいアプリケーションが安全のために評価されるが、形式化することは困難である。
我々は、自律・ロボットシステムのガイドラインを開発するために、規制当局や宇宙・原子力分野のコミュニティと協力しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-09T16:33:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。