論文の概要: Applying Deep Learning to Anomaly Detection of Russian Satellite Activity for Indications Prior to Military Activity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00050v1
• Date: Sun, 24 Aug 2025 22:44:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-07 09:10:15.277595
• Title: Applying Deep Learning to Anomaly Detection of Russian Satellite Activity for Indications Prior to Military Activity
• Title（参考訳）: 軍事活動に先立っての表示に対する深層学習の適用によるロシアの衛星活動の異常検出
• Authors: David Kurtenbach, Megan Manly, Zach Metzinger,
• Abstract要約: 本研究は,異常な活動を評価するための統計的および深層学習アプローチについて考察する。 第1次調査期間は、2022年2月24日の侵略までの6ヶ月間に焦点を当てている。 追加分析では、侵略日後にTLEデータをサンプリングすることにより、アクティブな戦闘期間におけるROS活動について調べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We apply deep learning techniques for anomaly detection to analyze activity of Russian-owned resident space objects (RSO) prior to the Ukraine invasion and assess the results for any findings that can be used as indications and warnings (I&W) of aggressive military behavior for future conflicts. Through analysis of anomalous activity, an understanding of possible tactics and procedures can be established to assess the existence of statistically significant changes in Russian RSO pattern of life/pattern of behavior (PoL/PoB) using publicly available two-line element (TLE) data. This research looks at statistical and deep learning approaches to assess anomalous activity. The deep learning methods assessed are isolation forest (IF), traditional autoencoder (AE), variational autoencoder (VAE), Kolmogorov Arnold Network (KAN), and a novel anchor-loss based autoencoder (Anchor AE). Each model is used to establish a baseline of on-orbit activity based on a five-year data sample. The primary investigation period focuses on the six months leading up to the invasion date of February 24, 2022. Additional analysis looks at RSO activity during an active combat period by sampling TLE data after the invasion date. The deep learning autoencoder models identify anomalies based on reconstruction errors that surpass a threshold sigma. To capture the nuance and unique characteristics of each RSO an individual model was trained for each observed space object. The research made an effort to prioritize explainability and interpretability of the model results thus each observation was assessed for anomalous behavior of the individual six orbital elements versus analyzing the input data as a single monolithic observation. The results demonstrate not only statistically significant anomalies of Russian RSO activity but also details anomalous findings to the individual orbital element.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ウクライナ侵攻前のロシアが保有する宇宙物体(RSO)の活動を分析し,将来の紛争に対する攻撃的軍事行動の指標および警告として使用可能な結果について,深層学習技術を適用した。 異常活動の分析を通じて、可能な戦術と手順の理解が確立され、TLEデータを用いて、ロシアの行動パターン(PoL/PoB)のRSOパターンに統計的に有意な変化が存在することを評価することができる。 本研究は,異常な活動を評価するための統計的および深層学習アプローチについて考察する。 深層学習方法は、分離林(IF)、従来のオートエンコーダ(AE)、変分オートエンコーダ(VAE)、コルモゴロフアーノルドネットワーク(KAN)、新しいアンカーロスベースのオートエンコーダ(Anchor AE)である。 各モデルは、5年間のデータサンプルに基づいて軌道上での活動のベースラインを確立するために使用される。 第1次調査期間は、2022年2月24日の侵略までの6ヶ月間に焦点を当てている。 追加分析では、侵略日後にTLEデータをサンプリングすることにより、アクティブな戦闘期間におけるROS活動について調べる。 ディープラーニングオートエンコーダモデルは、しきい値シグマを超える再構成誤差に基づいて異常を識別する。 各RSOのニュアンスとユニークな特性を捉えるために、各観測された宇宙物体に対して個別のモデルを訓練した。 本研究は, 個々の6つの軌道要素の異常な挙動に対して, 入力データを単一のモノリシックな観測として解析することよりも, モデル結果の説明可能性および解釈可能性の優先順位付けに尽力した。 この結果は、ロシアのRSO活性の統計的に有意な異常だけでなく、個々の軌道要素に異常な発見を詳述している。

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