Бакалаврская работа магистранта Института цифровых технологий, электроники и физики АлтГУ Владислава Цвенгера «Разработка сверточной нейронной сети для обнаружения беспилотных летательных аппаратов» победила во Всероссийском конкурсе на лучшую разработку студентов вузов, реализующих подготовку в области информационной безопасности, по Сибирскому и Дальневосточному федеральным округам.
Атака с воздуха
Владислав Цвенгер — магистрант классического университета. За время учёбы он уже создал несколько проектов в сфере информационно-технических технологий, но с нейросетями при подготовке бакалаврской работы тесно столкнулся впервые — до этого пересекался с ними лишь в рамках вузовских занятий. При этом молодой человек решил объединить две актуальные в наши дни темы — нейросеть и беспилотные летательные аппараты.
«Сейчас как никогда актуальны угрозы проведения различного рода атак с применением беспилотных летательных аппаратов, они несут реальную угрозу — от видеосъёмки, сбора данных и трансляций до переноса взрывчатых веществ и атак с воздуха», — рассказывает Владислав.Сбивать БПЛА или хотя бы обнаруживать их возможно, если подвергающееся атаке предприятие или учреждение оснащено соответствующими средствами радиоэлектронной борьбы или ПВО, но они есть, как правило, на стратегических объектах или предприятиях ВПК. Зато на всех остальных есть камеры видеонаблюдения. Студент АлтГУ как раз и задумал обучить их видеть и распознавать беспилотники.
Создать и обучить
Если объяснять на пальцах, то его система выглядит так: камера видеонаблюдения следит за окружающей обстановкой. Когда в её поле зрения попадает какой-либо летательный аппарат, она сигнализирует об этом.
На первом этапе потребовалось с нуля создать сверточную нейронную сеть — так на IT-языке называют специальную архитектуру искусственных нейронных сетей, предложенную французско-американским учёным Яном Лекуном в 1988 году и нацеленную на эффективное распознавание образов. Когда Владислав с этим справился, пришло время обучать нейросеть распознаванию объектов.
— Мы определили несколько категорий объектов — квадрокоптеры, БПЛА самолётного типа, другие летательные аппараты и птицы. Изображения с различных ракурсов загружались в нейросеть, она их запоминала, — рассказывает Владислав. — Самым сложным было именно создание самой системы. Дальнейшее её обучение — это не столько трудно, сколько нудно и однообразно.
Точное распознавание
Затем настало время тестирования разработки. Так как проект не внедрён ни на одно предприятие, проверка проходила в домашних условиях. Камере демонстрировалась видеозапись с летательным аппаратом, и она безошибочно его фиксировала, посылая оператору стоп-кадр с обозначенным на нём объектом в воздухе.
Сейчас это выглядит так, но при дальнейшем совершенствовании систему можно научить совершать какие-либо действия: от подачи сигнала тревоги до команды ПВО на уничтожение цели, если её «соединить» со средствами противовоздушной обороны. Помимо этого, нейросеть способна к дальнейшему обучению и расширению базы опознаваемых летательных аппаратов.
«Мы обучили нейросеть идентифицировать и классифицировать эти летающие объекты. Причём делает это она достаточно точно, и в этом преимущество нашей разработки перед аналогами», — рассказал научный руководитель проекта, доцент кафедры информационной безопасности Даниил Салита.Разработка Владислава Цвенгера может обнаруживать БПЛА и защищать от их атак не только отдельные учреждения или предприятия, но и населённый пункт, оснащённый единой системой видеонаблюдения.
Владислав не отрицает, что его разработка на IT-рынке не нова, подобные программы есть и у «Лаборатории Касперского», и у других компаний. Но магистрант АлтГУ всё делал самостоятельно с нуля, справившись с задачей за полгода.
— Да и если бы очень захотел, подсмотреть технические решения вряд ли бы смог, такие разработки засекречены, — отмечает Владислав.
На предприятиях и в учреждениях свой проект он ещё не тестировал. Зато его оценили на сибирско-дальневосточном этапе Всероссийского конкурса на лучшую работу студентов вузов, реализующих подготовку в области информационной безопасности, там он занял первое место. И на этом Цвенгер работу над ней не заканчивает — как минимум она станет основой для его магистерской дипломной работы.
