Hajautettu tekoäly parannettuun turvallisuuteen satelliittipohjaisessa langattomassa navigaatiossa (RESILIENT)

Langattomat navigointi‑ ja satelliittipohjaiset paikannusratkaisut ovat nykyään tärkeä osa tieto‑ ja viestintäteknologiaa. Ne eivät ainoastaan mahdollista parannettua ja tehokasta sijaintitietoista viestintää, vaan ovat myös keskeisiä komponentteja ympäristöjen havainnoinnissa, sen osien tunnistamisessa, tarkkojen aika‑ ja paikkatunnisteiden tuottamisessa suurille datamassoille sekä erilaisten tulevaisuuden palvelujen tukemisessa turvallisuuskriittisissä sovelluksissa, kuten maa‑, meri‑ ja ilmakuljetuksessa, autonomisessa ja automatisoidussa liikenteessä, terveyssovelluksissa, työntekijöiden turvallisuudessa jne. Suomen avaruusteknologia‑ala kehittyy tällä hetkellä nopeasti. Monet alan yritykset hyödyntävät GNSS‑signaaleja erilaisissa paikkatietosovelluksissa ja hyötyvät merkittävästi edistyneistä tekoälypohjaisista tietoturvaratkaisuista sekä uusista sijaintiyksityisyyden suojaa parantavista lähestymistavoista.
Samaan aikaan kyberhyökkäykset ja häirintä (spoofing & jamming) satelliittitaajuusalueilla ovat lisääntyneet erityisesti siksi, että halpoja GNSS‑lähettimiä voidaan nykyään emuloida ja spoofing‑laitteita voidaan valmistaa muutaman sadan euron kustannuksilla. Lisäksi käyttäjän sijainnin yksityisyyden varmistaminen on haastavampaa kuin koskaan, koska monet langattoman viestinnän sovellukset perustuvat vahvasti paikkatunnisteilla ja aikaleimoilla varustettuun dataan.

RESILIENT‑hanke vastaa siviilikäyttöisten sijaintipohjaisten sovellusten kyberturvallisuuden ja yksityisyydensuojan haasteisiin nostamalla häiriönsietokykyä satelliittipohjaisille paikannussignaaleille erilaisia tahallisia ja tahattomia häiriöitä vastaan. Hankkeessa hyödynnetään uusimpia langattoman viestinnän trendejä edistääksemme satelliittipohjaisen paikannuksen ja navigoinnin häiriönsietokykyä. Erityisesti kehitämme hybridejä tekoälymenetelmiin sekä tilastollisiin malleihin perustuvia ratkaisuja kahden keskeisen kyberturvallisuusongelman ratkaisemiseksi: häiriöiden (jamming ja spoofing) havaitseminen ja paikantaminen sekä uusien menetelmien tarjoaminen käyttäjän sijaintiyksityisyyden suojaamiseksi yhteistoiminnallisissa sovelluksissa. Kehitettävä ratkaisu perustuu yksityisyyttä suojaavaan hajautettuun lähestymistapaan, joka hyödyntää useiden yhteistyötä tekevien käyttäjien verkostoa, ja edistää tekoälyn kehitystä koneoppimisen ja reaaliaikaisen mukautumisen avulla.

Hankkeen tulokset tukevat turvallisempien automaattisen kuljetuksen ratkaisujen kehittämistä sekä parempien katastrofiriskien hallintajärjestelmien luomista. Tulokset myös parantavat geo‑tunnisteiseen dataan perustuvan radiotaajuusinfrastruktuurin (RF) häiriönsietokykyä, tarjoavat vahvempaa suojaa käyttäjän sijaintidatan yksityisyydelle useissa sijaintipohjaisissa palveluissa, kuten autonomisessa kuljetuksessa, eHealth‑sovelluksissa ja älykkään asumisen sovelluksissa (Ambient Assisted Living). Toimintavarmuuden, turvallisuuden ja häiriönsietokyvyn parantamisessa huomioidaan myös teho‑ ja energiakäyttörajoitukset, jotta kehitetyt ratkaisut toimivat myös akkukäyttöisissä sensoreissa ja mobiililaitteissa.

Suomen Akatemia