Hierarchical risk analysis of unmanned aerial vehicle threat models

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The relevance of the issues considered in the work is determined by the widespread use of unmanned aerial vehicles in human activities, the high accident rate and the need for scientific justification of the cost of their safety when used in various operating conditions, in particular, in systems for monitoring objects distributed in space. The purpose of the study is to develop recommendations for optimizing the costs of protection systems for unmanned aerial vehicles based on a hierarchical risk analysis of threat models. Results include the developed concept of research  which is based on the principle of determining adequate ratios between the risks from threats to aircraft and the costs of their protection. In the process of research, a method and a software tool were developed that allow the construction and analysis of a three-level risk model from threats. At the lower level of this model, risk assessments are determined for private threat models of individual sections of the route, at the middle level the same is done with risk assessments for clusters of private threat models, and at the upper level, maximum risk assessments for the entire route are performed. In the process of computational experiments using the developed method, it was determined, in particular, that the cost of protection for the general threat model exceeded the private and cluster models by 47% and 20%, respectively. The application of the hierarchical analysis method makes it possible to calculate the total risks and evaluate the corresponding cost costs for various modifications of protection systems. The results of the calculation can be used as recommendations when estimating the costs of building a protection system for unmanned aerial vehicles.

About the authors

Tashbulat Zakharovich Aralbaev

Orenburg State University

Russia, 460352, Orenburg, pr. Pobedy, 13

Rinat R. Galimov

Orenburg State University

Russia, 460352, Orenburg, pr. Pobedy, 13

Maria A. Getman

Orenburg State University

Russia, 460352, Orenburg, pr. Pobedy, 13

Oksana V. Klindukh

Orenburg State University

Russia, 460352, Orenburg, pr. Pobedy, 13

References

  1. Винограденко А. М., Ладонкин О. В., Юров А. С. Система мониторинга технического состояния подвижных объектов военного назначения с использованием беспроводных технологий // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2015. Т. 9, № 1. C. 51–55. EDN: TILBZP
  2. Tang Miaomiao, Wang Changzhou, Zhong Zhi. Unmanned aerial vehicle (UAV) monitoring system based on integrated responder and response and ADS-B OUT/IN methods of UAV monitoring system. Patent China. № CN109727493A. 2019.
  3. Михайлов В. В., Самсонов А. В. Критерии эффективности беспилотных летательных аппаратов в решении задач мониторинга окружающей среды // Проблемы обеспечения безопасности при ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций. 2013. № 1–1 (2). C. 365–369. EDN: WDNQZF
  4. Петренко С. А., Симонов С. В. Управление информационными рисками. Экономически оправданная безопасность. Москва : Компания АйТи ; ДМК Пресс, 2004. 384 с. (Информационные технологии для инженеров).
  5. Чекина Е. В., Михеев С. В., Остроглазов Н. А., Михеева Т. И. Метод построения маршрутов беспилотного летательного аппарата на интерактивной электронной карте // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений : труды VII Всероссийской научной конференции (с приглашением зарубежных ученых) : в 3 т. Т. 1. Уфа : УГАТУ, 2019. C. 1–6. EDN: UXZUQC
  6. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022613608 Российская Федерация. Метод иерархического анализа рисков моделей угроз мобильного объекта информатизации : № 2022612182 : заявл. 21.02.2022 : опубл. 14.03.2022 / Т. З. Аралбаев, Р. Р. Галимов ; заявитель федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Оренбургский государственный университет». EDN: XXOTXN
  7. Аралбаев Т. З., Гетьман М. А. Оптимизация защиты беспилотного летательного аппарата в задаче мониторинга распределенных объектов нефтедобычи // Polish Journal of Science. 2021. № 39. P. 36–40. EDN: URBBNS

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».