×
Milyonlarca uçuş senaryosu üzerinde eğitilen yapay zekâ modelleri, insan operatörlerin fark edemeyeceği mikro-anormallikleri tespit eder. Kural temelli sistemlerin aksine, sinir ağları, önceden tanımlanmış şablonlara dayanmadan, örneğin standart dışı GPS sahteciliği teknikleri gibi yeni tehdit modellerini tanıyarak yeni tehditlerin proaktif olarak tespitini sağlar.
Çok katmanlı işlem yığınları, radar, termal kameralar ve akustik sensörlerden gelen verileri birleştirerek birleşik tehdit değerlendirmeleri oluşturur. Kenar bilişim ile çalışan bu sistemler, 1 km menzilde saatte 120 mil hızla hareket eden insansız hava araçlarına 200 ms'nin altında tepki süresi sağlayarak yüksek hızda müdahale imkanı sunar.
Önde gelen sistemler, yüksek riskli senaryolar için insan-katılımlı doğrulama içerir ve ana yapay zeka modelleri karşıt makine öğrenimi saldırıları nedeniyle etkilenirse alternatif algılama yöntemlerine otomatik geçiş sağlar. Bu melez yaklaşım, hava koşulları değişiklikleri, kentsel arazi ve sinyal yoğunluğu gibi çeşitli koşullar altında %5'ten düşük performans sapmasını garanti eder.
Günümüzün gelişmiş drone karşıtı savunma sistemleri, genellikle tek bir teknolojiye güvenmenin yetersiz kalması nedeniyle birden fazla sensör türünün birleştirilmesine büyük ölçüde bağlıdır. Bu sistemler, dronlara karşı kapsamlı bir gözetim oluşturmak amacıyla radar yetenekleri, radyo frekansı dedektörleri ile elektro-optik ve termal algılama ekipmanlarını bir araya getirir. Radar bileşeni bazen beş kilometre uzaklığa kadar olan nesneleri tespit edebilir. Bu sırada RF tarayıcılar, sinir bozucu kontrol sinyallerini alırken, termal görüntüleme gece veya sisli hava gibi kötü görünürlük koşullarında dahi hedefleri doğrulamada yardımcı olur. Geçen yıl Sensors dergisinde yayımlanan bir araştırma da oldukça ilginç bir şey ortaya koydu: yalnızca tek bir tespit yöntemi kullanan sistemlere kıyasla, kombinasyon yaklaşımı yanlış alarm oranını yaklaşık olarak yarıya indiriyor.
Radar sistemleri, duran nesneleri tamamen kaçırma eğiliminde olsa da, uzaktan bu küçük dronları tespit etmede oldukça iyidir. Burada devreye RF sensörler girer; bunlar, dijital parmak izleri gibi benzersiz kontrol sinyallerini algılar. Daha sonra elektro optik kameralar, görsel olarak neyin döndüğünü görmek için devreye girer. Görüş engelli ortamlarda ise termal görüntüleme gerçekten öne çıkar. 2022'de gerçekleştirilen bir şehir içi güvenlik testinde, tüm bu farklı sensör türlerinin birleştirilmesi, tek başına çalışan her cihazı kördemeyecek şekilde etkisiz hale getiren yoğun dumanın ardından bile tehditlerin %94'ünü tespit etmeyi sağlamıştır. Günümüzde savunma müteahhitlerinin çoklu sensör çözümlerine büyük yatırımlar yapmasının bir nedeni var.
Sinyal istihbaratı (SIGINT) modülleri, ticari insansız hava araçlarını (İHA) düşman İHA'larından ayırt etmek için iletişim protokollerini analiz eder. Yönlendirilebilir jenerlerle birlikte kullanıldığında, bunlar komşu frekanslara zarar vermeden 3 km'ye kadar uzaklıkta navigasyon ve video akışlarını kesintiye uğratır. Bu hedefe yönelik yaklaşım, havaalanları ve kritik altyapılar için çok önemli olan yan etkileri en aza indirir.
Modern drone karşıtı savunma sistemleri, yapay zekâyı elektronik harp kabiliyetlerine entegre ederek çoğu tüketici dronun kullandığı frekans atlamalı sinyalleri ve GPS navigasyonunu engelleyerek hemen hemen anında kötü amaçlı İHA iletişimini kesmeyi sağlar. Bu durum gerçekleştiğinde, operatörler uçuş sırasında cihazlarının kontrolünü kaybeder; Gelecek Pazar Araştırmaları'nın 2024 raporuna göre, geçen yıl büyük şehirlerde meydana gelen birkaç güvenlik ihlalinde tam olarak bu oldu. Bu teknolojileri uygulayan şehirler ayrıca oldukça etkileyici sonuçlar bildirdi. Gerçek kentsel ortamlarda yapılan testler, Euro-SD tarafından 2025 yılında geliştirilen akıllı jamlama yöntemleri sayesinde sınırlı hava sahasını ihlal etmeye çalışan ticari dronların yaklaşık 10'dan 9'unu durdurabildiklerini gösterdi.
Gerçek zamanlı tehdit nötralizasyonu, RF ve termal imzalar boyunca düşman insansız hava araçlarını izleyen çoklu spektral sensör entegrasyonuna dayanır. Güvenlik ekipleri, tespitten 0,8 saniye içinde yönlendirilmiş RF bastırma gibi otomatik karşı önlemleri etkinleştiren birleştirilmiş muharebe alanı görselleştirmeleri alır—geleneksel manuel sistemlerden %60 daha hızlı.
Modern drone karşıtı teknoloji, farklı durumlara uyarlanabilen modüler C-UAS tasarımlarına dayanmaktadır. Askeri alan genellikle sinyal karıştırma veya sahte sinyal girişimlerine karşı dayanıklı olacak şekilde tasarlanmış çoklu sensörler kullanmayı tercih eder. Kentler ve kasabalar ise sınırlarında kompakt radar birimleri ile birlikte radyo frekansı dedektörlerinin bulunduğu daha küçük kurulumlara yönelir. Uzay Hava Güvenliği Projesi'ndeki araştırmacıların 2023 yılında yayınladığı araştırmaya göre, bu esnek sistem tasarımları farklı savunma türlerini bir araya getirirken entegrasyon maliyetlerini yaklaşık %41 oranında azaltmaktadır. Tüm bunların etkili çalışmasını sağlayan şey, devasa sunucu çiftliklerinden bölgede dağılmış küçük internet bağlantılı cihazlara kadar bugün mevcut olan neredeyse her donanım platformunda çalışabilen çalışma zamanı optimizasyon yazılımıdır.
Taşınabilir C-UAS birimleri, görev kritikli mobilite için SWaP-optimizasyonlu sensörler (15 kg'ın altındaki yükler) ile AI edge işlemcilerini birleştirir. Otoyol devriye birimleri, etkili menzili 1,2 km olan araç üzeri tespit sistemleri kullanırken, taktik ekipler saha testlerinde %94 tehdit tespit doğruluğu elde eden sırt çantalarına taşınabilir RF analizörler kullanmaktadır.
En iyi modern drone karşıtı teknoloji, mevcut güvenlik sistemleriyle uyum içinde çalıştığı için gerçekten etkilidir. Birinci sınıf çözümler, mevcut kameralar, çevre boyunca yerleştirilmiş hareket dedektörleri ve bina erişim sistemleri gibi unsurlarla entegre çalışır. Tüm bu bileşenler bir araya gelerek tehditlere daha hızlı müdahale edebilir. Örneğin yapay zekâ destekli tespit sistemlerini ele alalım. Yetkisiz bir drone sınırlı bölgeye girdiğinde, bu akıllı sistemler yakındaki kameraları hemen girişimciye çevirmesini sağlayabilir ve otomatik olarak kilitlenme prosedürlerini başlatabilir. En büyük avantajı, insanların her şeyi manuel olarak koordine etmek için koşuşturmasına gerek olmamasıdır. Ayrıca bu yeni sistemler eski ekipmanlarla da uyumlu şekilde çalışabilir. Bu özellikle mevcut donanımlarını değiştirmeden yükseltme yapmak isteyen havaalanları ve askeri tesisler için büyük önem taşır.
Çoklu alanlarda hava savunması, tehditler ortaya çıktıkça bilgi alışverişinde bulunan entegre drone karşıtı savunmalara dayanmaktadır. Bu sistemler radar izleme, radyo frekansı engelleme ve elektronik warfare ekipmanlarını merkezi komuta merkezlerinden kontrol edilerek bir araya getirir. Birlikte çalışarak tehditleri aşama aşama durdurmaya çalışırlar. Zorlu dronelarda temel jamlama işe yaramadığında, yedek sistemler otomatik olarak GPS kandırmacalarını veya fiziksel yakalama ağlarını devreye sokar ve bunun için manuel müdahale gerekmez. Katmanlı sistem gereksiz kaynak israfını azaltırken güvenlik ağlarının büyük bölümünü güçlü şekilde çalışmaya devam ettirir. Yapılan araştırmalar, bu bağlantılı savunma sistemlerinin yaklaşık %94 oranında çalışma süresine sahip olduğunu göstermektedir; ancak gerçek performans, belirli koşullara ve uygulama kalitesine göre değişiklik gösterebilir.
Yapay zeka, RF sinyalleri ve görsel imzalar boyunca karmaşık desenleri analiz ederek insansız hava aracı tespit sistemlerini geliştirir, insan kaynaklı hataları azaltır ve tehdit tanıma doğruluğunu artırır.
Radar, RF ve termal verilerin birleştirilmesiyle çoklu sensör füzyonu, kapsamlı bir gözetim oluşturur ve kötü görünürlük koşullarında bile yanlış alarm oranını büyük ölçüde düşürerek tespit doğruluğunu artırır.
Elektronik harp, özellikle şehirsel ortamlarda, akıllı sinyal karıştırma yöntemlerini kullanarak kaçak insansız hava araçlarının iletişimini keserek tehditleri etkisiz hale getirir.
Modüler C-UAS sistemleri, sabit tesislerden mobil ünitelere kadar çeşitli uygulamalarla askeri ve sivil alanlarda esnek, uyarlanabilir çözümler sunar.
