利用数字孪生技术进行公共空间保护与脆弱性评估
密码学与安全
2024-12-17 v2 人工智能
摘要
近年来，对所谓“软目标”（即公众易于进入且安保措施相对较低的地点）的保护已成为一个极具挑战性且日益重要的问题。由于新兴先进技术（如人工智能（AI）、自动驾驶车辆（AVs）、3D打印等）的出现，尤其是在大规模、受欢迎且多样化的公共空间中，这种安全威胁的复杂性和严重性如今呈指数级增长。本文提出了一种新颖的数字孪生即安全服务（DTaaSS）架构，用于全面且显著地增强公共空间（如地铁站、休闲场所、城市广场等）的保护。所提出的框架将数字孪生（DT）概念化与物联网（IoT）、云计算、大数据分析和AI等额外前沿技术相结合。具体而言，DTaaASS构成了一个用于高效且稳健地保护公共空间的整体、实时、大规模、全面且数据驱动的安全解决方案，支持：a) 数据收集与分析，b) 区域监控/控制和主动威胁检测，c) 事件/攻击预测，以及 d) 定量和数据驱动的脆弱性评估。总体而言，所设计的架构在处理大型、关键且受欢迎的软目标上的复杂、混合和组合威胁方面展现出更强的潜力。本文详细讨论了DTaaASS在具有代表性和多样化的真实应用场景中的适用性和稳健性，包括对以下目标的复杂攻击：a) 地铁站，b) 休闲场所，以及 c) 大教堂广场。
引用
@article{arxiv.2408.17136,
title = {Leveraging Digital Twin Technologies for Public Space Protection and Vulnerability Assessment},
author = {Artemis Stefanidou and Jorgen Cani and Thomas Papadopoulos and Panagiotis Radoglou-Grammatikis and Panagiotis Sarigiannidis and Iraklis Varlamis and Georgios Th. Papadopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.17136},
year = {2024}
}