Detección híbrida de RF para amenazas en evolución en el espacio aéreo

Combinar la detección basada en firmas con el análisis de anomalías para identificar amenazas conocidas y desconocidas de drones.

El sector se decanta cada vez más por métodos de detección de drones que no se basan en bibliotecas de radiofrecuencia, impulsados por su capacidad para identificar drones nuevos, desconocidos o modificados. Al mismo tiempo, los métodos basados en bibliotecas siguen ofreciendo una precisión esencial en la identificación de amenazas conocidas. La solución óptima no depende únicamente de uno u otro, sino que integra ambos en una estrategia híbrida cohesionada. Comprender los puntos fuertes y las limitaciones de cada una de ellas permite a las organizaciones proteger mejor su espacio aéreo.

• Los métodos basados en bibliotecas utilizan firmas predefinidas de drones (señales de radiofrecuencia, patrones de vuelo conocidos, firmas visuales, patrones acústicos). La principal ventaja es la identificación rápida y precisa de los drones conocidos. El principal inconveniente es que los drones desconocidos o modificados pueden eludir la detección.
• Métodos no bibliotecarios son cada vez más críticas para la defensa moderna contra drones. Estas técnicas se basan en estrategias de detección de amplio espectro como:
  • Detección de anomalías de RF (identificación de señales que divergen de los patrones esperados)
  • Reconocimiento de patrones basado en IA (aprovechando señales de radiofrecuencia, visuales, de radar o acústicas).
  • Análisis de comportamiento (detección de drones basada en movimientos irregulares o comportamientos de radiofrecuencia, en lugar de basarse únicamente en firmas conocidas).

Aunque pueden ofrecer menos especificidad a la hora de identificar modelos exactos de drones, los métodos de RF no basados en bibliotecas son el enfoque basado en RF más eficaz para descubrir amenazas nuevas o modificadas. Amplían el alcance de la detección, lo que permite a las organizaciones anticiparse a los riesgos en evolución y mantener un conocimiento de la situación en tiempo real. Aunque estos métodos pueden detectar drones que no están presentes en una biblioteca de firmas, pueden proporcionar menos confianza y detalles en la identificación, como el tipo, el fabricante o las capacidades del dron, en comparación con los enfoques basados en bibliotecas.

Ventajas de una solución de RF híbrida

La detección de firmas no conocidas desempeña un papel fundamental en la alerta temprana y el reconocimiento de anomalías. Pero, por sí sola, no puede sustituir a la claridad que aporta una firma conocida. Los sistemas más potentes combinan ambos enfoques:

• Métodos no basados en bibliotecas para la detección inicial y el reconocimiento de anomalías.
• Métodos basados en bibliotecas para una identificación precisa, conocimiento de la situación, inteligencia procesable y mitigación selectiva.

Este enfoque combinado ofrece la mayor eficacia, precisión y capacidad de respuesta globales. De cara al futuro, aunque las tecnologías no basadas en bibliotecas sean cada vez más capaces de realizar un seguimiento, identificación y mitigación detallados de las amenazas, persistirá la necesidad de métodos basados en bibliotecas. Los métodos basados en bibliotecas proporcionan una precisión probada, amplios datos históricos y certeza en la identificación, elementos críticos para una respuesta y mitigación eficaces. La combinación de los puntos fuertes probados de los métodos de biblioteca con las capacidades en evolución de los enfoques no basados en bibliotecas garantiza que las organizaciones sigan siendo eficaces de inmediato y estén preparadas para el futuro, capaces de responder hábilmente tanto a las amenazas actuales conocidas como a los retos emergentes desconocidos.

Limitaciones de los enfoques no bibliotecarios

• Menor precisión en la identificación: Los métodos no basados en bibliotecas pueden señalar algo como anómalo, pero pueden tener dificultades para categorizarlo con seguridad o proporcionar información procesable.
• Aumento de los falsos positivos: La detección basada en anomalías conlleva inherentemente el riesgo de falsos positivos, ya que depende de la definición de lo que es "normal" frente a lo que es "anómalo".
• Menor conocimiento de la situación: La identificación mediante el cotejo de bibliotecas puede indicarle con precisión a qué dron se enfrenta: su capacidad de carga útil, alcance de control y amenazas potenciales. Sin una biblioteca, los operadores obtienen menos información procesable.
• Dificultad para rastrear e identificar con precisión múltiples drones, lo que limita el conocimiento del número exacto y el comportamiento de las amenazas entrantes.
• Un seguimiento menos preciso da lugar a menos opciones de mitigación eficaces, en particular respuestas cinéticas, debido a la incertidumbre en el posicionamiento del objetivo.

Valor del ciclo de vida completo

Una solución eficaz contra los drones no consiste sólo en detectarlos, sino en gestionar todo su ciclo de vida:

1. Detección
2. Seguimiento
3. Identificación
4. Mitigación

La detección temprana por sí sola tiene un valor limitado sin un seguimiento fiable, una identificación precisa y una mitigación eficaz. Sin una identificación basada en bibliotecas, su respuesta posterior (seguimiento y mitigación) podría verse comprometida o ralentizada.

Por qué siguen siendo importantes las bibliotecas de drones

• Una biblioteca de drones mejora drásticamente la precisión y la rapidez de la identificación, permitiendo respuestas rápidas y adecuadas.
• Incluso las soluciones avanzadas "no bibliotecarias" suelen integrar bibliotecas como control secundario, lo que mejora sus capacidades.
• Las bibliotecas también evolucionan continuamente a medida que evolucionan las amenazas, proporcionando una capa adaptativa de protección contra nuevos tipos de drones.
• Los detectores de biblioteca pueden superar a otros enfoques en rango de detección logrando una extracción óptima de la señal en entornos ruidosos.

Conclusión

Las amenazas de los drones siguen evolucionando, y también deben hacerlo las estrategias de detección. Ni los métodos basados en bibliotecas ni los no basados en bibliotecas son suficientes por sí solos. Un enfoque híbrido de detección de RF, respaldado por una biblioteca de firmas de drones en evolución, es la forma más eficaz de detectar, rastrear, identificar y mitigar tanto las amenazas conocidas como las emergentes. La detección de radiofrecuencia funciona mejor como parte de un sistema de defensa multicapa que incluye sensores como el radar y tecnologías ópticas y acústicas. Juntas, estas herramientas ofrecen la protección integral que exigen los espacios aéreos actuales.