Кто стоит за атаками на российские НПЗ?

После атак на российские НПЗ, к нашему удивлению, значительная часть экспертов по энергетике заявила о «некритичности ущерба». Далее последовали отчеты представителей ТЭК о том, что все повреждения отремонтируют в течение двух месяцев. Мировые цены на нефть пошли вверх, в стране наблюдается небольшой дефицит топлива. Внимание общественности переключилось на кровавый теракт в «Крокусе», и обсуждение атак на топливно-энергетическую инфраструктуру почти затихло.

Но вопросы, которые должны были задать профессионалы, так и не были подняты ни в публичном поле, ни в рамках деятельности профильных министерств и ведомств. И вопросы эти совершенно не праздные:

– откуда конкретно были запущены БЛА?
– какие личности стоят за пусками (поименно)?
– как дроны смогли преодолеть огромное расстояние в условиях активной работы российской ПВО и РЭБ?
– были ли использованы в беспилотниках алгоритмы ИИ?
– каким образом удалось навести беспилотники точно на установки первичной переработки нефти и крекинга? Это достаточно непростая задача, принимая во внимание размеры НПЗ и количество размещенного на их территории оборудования.

Ранее мы подробно разбирали значимые проекты в области беспилотных систем вооружения, которые реализуют на территории «полигона Украина» специалисты Google и представители Британии. Поэтому наша команда постарается частично ответить на вопросы выше и внести некоторую ясность в теме применения противником подобных беспилотных систем.

Инфографика в высоком разрешении

English version

Беспилотный стартап

Вскоре после атаки на российские НПЗ в сети появились новости об участии некого стартапа в подготовке налетов, а затем и сообщение от лица руководителей компании по производству беспилотников на т. н. Украине. Это компания Terminal Autonomy. [если вдруг у кого-то возникнет желание пообщаться лично, вот контакты – Terminal Autonomy Inc, 8, Kniaziv Ostrozkykh St, Kyiv, 01010, Ukraine]

На сайте можно увидеть фото нескольких моделей беспилотников, явно произведенных не на серьезном производстве, а также личности двух молодых людей в качестве руководителей.

Кто такие? Чем известны?

Франческо Сьерра-Мартинес – Chief Executive Officer, судя по данным соцсетей, находится в Киеве и с гордостью заявляет на своей странице в LinkedIn о том, как успешно дроны наносят ущерб российским НПЗ. Однако на своем сайте этот персонаж старается выглядеть более благопристойно и позиционирует себя специалистом по ИИ.
В его послужном списке создание стартапа Sonder Design, основной разработкой которого является клавиатура для геймеров с использованием технологии E Ink. Этот австралийский стартап был куплен компанией Foxconn в 2019 году, в результате чего Франческо даже отметили в Forbes. И вот год назад это юное дарование оказалось на т. н. Украине в качестве руководителя предприятия по производству БЛА. Вернее, там он отвечает за электронику и ИИ, а производством занимается Роман Антонов – Chief Technology Officer.

Офис и сборочное производство находятся в Киеве, а штаб-квартира Terminal Autonomy — в Калифорнии. На странице компании указано количество персонала от 51 до 200 человек и контакты

Кто оплачивает их работу?

Франческо указывает, что год назад его нанял на работу некий суверенный фонд, специализирующийся на ИИ и робототехнике. Пока мы еще не установили всю цепочку владения этим предприятием, но совершенно не удивимся, если им окажется Фонд восстановления т. н. Украины, созданный Black Rock.

В сухом остатке были привлечены стартаперы для тестирования сырой технологии ИИ в боевых условиях. А оплачивают эти эксперименты из структуры, в которую перемещают оставшиеся активы т. н. Украины в качестве обеспечения по предоставляемым западными партнерами кредитам.

Причем тут ИИ и как он работает?

В медиа ИИ до сих пор преподносят с налетом магии, поскольку технология достаточно новая и общественность склонна преувеличивать ее возможности. Поэтому необходимо пояснить как обработка и анализ данных может быть применена в боевой обстановке. В данном случае мы позволим себе привести немного упрощенное определение работы ИИ в этом направлении [напомним, у нас не научный канал — мы говорим о сложном просто].

Сама концепция Autonomy AI предполагает отход от управления транспортными средствами, военной техникой и БЛА по командам оператора через спутниковый или иной канал. В частности, та же сеть GPS не везде доступна, а разные сигналы можно перехватить, подавить или подменить (spoofing). Часто в подобных изделиях применяют автономные инерциальные навигационные системы на основе гироскопов и датчиков угловых скоростей, однако в последнее время разработчики все чаще уделяют внимание «машинному зрению». В частности, сейчас разрабатываются различные модели ИИ для грузового транспорта, портовых судов и спецтехники. С примерами можно ознакомиться, например, вот здесь.

В конкретно данном случае система создает достаточно точную карту окружающей обстановки в реальном времени и действует исходя из полученной информации. Именно этим и занимаются стартаперы в Киеве: взяв за базу алгоритмы для транспорта, они адаптируют эту технологию для беспилотников. Для системы датчиков и камер не важно, перемещается ли транспортное средство по дороге или летит в воздухе на предельно малой высоте — вопрос в производительности вычислительной машины и корректной передачи сигналов управления.

В Пентагоне сейчас также активно работают над внедрением системы принятия решений на основе ИИ в боевой обстановке, а другие более сложные системы  сейчас тестируются на Ближнем Востоке.

Как принципиально построен механизм наведения?

Поскольку в системах на базе автономного ИИ отсутствует оператор, необходимо заранее создать массив объектов, которые им необходимо корректно анализировать и распознавать. Сюда входят все постройки, детали ландшафта, объекты технического назначения, транспортные средства, растительность. Информация поступает в систему с внешних видеокамер, компаса, лидара, ИК-датчика, измерителя скоростей и других, а затем сопоставляется с массивом данных в базе. На основании сравнения принимается решение об изменении или сохранении параметров маршрута.

Для корректной работы грузового транспорта нужно создать «коридор объектов» в рамках которого автономная система сможет корректно ориентироваться. Для наведения беспилотника, например на НПЗ, необходимо также построить аналогичный маршрут, включив туда также места расположения позиционных районов ПВО и собственно модель самого НПЗ.

Последнее предполагает самое активное участие американских специалистов из компаний, поставляющих оборудование для НПЗ, прежде всего — Honeywell International Inc и ее дочерней фирмы UOP. Для того, чтобы дрон в автономном режиме попал в турбину, установку первичной переработки нефти или каталитического крекинга, должна быть создана достаточно точная 3D модель объекта с указанием «конечной точки» маршрута. Это затруднительно сделать без технической документации объекта и оборудования, большая часть которого защищена патентами и не находится в открытом доступе.

Кроме непосредственно модели НПЗ, необходимо в высоком разрешении отснять весь маршрут и в цифровом виде загрузить в память системы. Идеально также отсканировать местность с использованием лидара или спутников дистанционного зондирования Земли, либо использовать существующие цифровые карты для создания «коридора объектов».

Выводы

Противник обладает достаточно полной информацию о возможностях российских систем ПВО и РЭБ, поэтому активно ищет различные пути и способы поражения объектов ТЭК и транспортной инфраструктуры России. В качестве одного из решений сейчас используются беспилотные системы с применением уже готовых моделей ИИ для гражданского транспорта, адаптируемых для нанесения ударов.

Наличие в сети полной информации по стартаперам, скорее, свидетельствует о том, что они являются пробным проектом для тестирования моделей ИИ в целях более крупных игроков, прежде всего — Google и Пентагона.

Игнорирование реальной угрозы для российских НПЗ может привести к дефициту топлива, что ударит по экономике. Рассуждения на тему «некритичности ущерба» являются непрофессиональными и впоследствии могут привести к еще большим потерям.

В условиях грядущего более широкого применения противником ударных дронов с технологиями «машинного зрения» важно скорректировать подходы к организации мер противодействия и охране стратегически важных объектов. Помимо создания рабочей системы оповещения и контроля воздушной обстановки, а также усилением средств ПВО за счет мобильных стрелковых отрядов, целесообразно применить и другие меры. В их числе — ужесточение уголовного наказания за фото-видео съемку, лазерное сканирование и другие действия, которые могут быть использованы для создания «коридора объектов» и реалистичных моделей самих объектов. В первую очередь это касается «ценных специалистов» из Средней Азии, которых в последнее время активно вербует противник для выполнения своих задач.

Также есть смысл воспользоваться уязвимостями алгоритмов распознования и замаскировать внешний вид ключевого оборудования вплоть до нанесения «ослепляющего камуфляжа». Это не является панацеей в случае наличия у боеприпаса инерциальной системы или наведения по другому каналу, однако позволяет дополнительно снизить вероятность точного попадания.

На примере Terminal Autonomy мы видим эффективную работу стартапов и Пентагона, поэтому хотелось увидеть подобное сотрудничество и у нас. Талантливые команды, которые доказали свою эффективность в создании беспилотных систем сейчас особенно нуждаются в поддержке. Противостояние выходит на новый уровень и требует большей гибкости и разнообразия средств ведения боя. В частности, в России есть фирмы, которые занимаются внедрением систем искусственного интеллекта в той же сфере транспорта и обладают соответствующими компетенциями. И есть повод наладить сотрудничество с этими компаниями для использования их наработок в военных целях.

Rybar