Los drones (pequeños sistemas aéreos comerciales no tripulados) plantean importantes riesgos de seguridad debido a su agilidad, accesibilidad y bajo costo. Como resultado de ello, existe una creciente necesidad de desarrollar métodos para la detección, localización y mitigación de la operación de aeronaves maliciosas y otras nocivas. "Actualmente, los operadores de drones son localizados utilizando técnicas de RF (radiofrecuencia) y ello requiere sensores alrededor del área de vuelo que pueden ser triangulados", dice el investigador principal Eliyahu Mashhadi, un estudiante de informática de la BGU. "Esto es un reto debido a la cantidad de otras señales de WiFi, Bluetooth, etc. en el aire que obstruyen las señales de los drones". Los investigadores adiestraron una red neural profunda para predecir la ubicación de los operadores de los drones, usando solo la ruta de los drones, lo cual no requiere sensores adicionales. "Nuestro sistema puede ahora identificar patrones en la ruta del dron cuando este está en movimiento, y utilizarlo para localizar al operador del dron" dice Mashhadi. Cuando se probó en rutas simuladas de drones, el modelo fue capaz de predecir la ubicación del operador con una precisión del 78%. El siguiente paso del proyecto sería repetir este experimento con datos capturados de drones reales. "Ahora que sabemos que podemos identificar la ubicación del operador del dron, sería interesante explorar qué datos adicionales se pueden extraer de esta información", dice el Dr. Yossi Oren, profesor titular del Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información de la BGU, que también contribuyó a la investigación. "Los posibles conocimientos incluirían el nivel de experiencia técnica e incluso la identidad precisa del operador del dron". (Fuente: NCYT Amazings)