C-UASにおける信号処理用信頼性の高い ML の設計：シナリオベースのアプローチと確率ハッキング

arXiv:2602.08086v1 発表タイプ：新しい 要約：無人航空システム（UAS）が示す多様な脅威を十分に対処するために、高度なコンター・アンマンドド航空システム（C-UAS）が必要となります。人工知能（AI）などの新興かつ破壊的技術（EDT）を取り入れた C-UAS を強化することは、より効果的な対応策をもたらします。この論文では、機械学習（ML）、すなわち AI のサブセットが信号処理能力を強化するために適用されるシナリオベースの手法が提案されます。シナリオベースの手法を通じて、本論文では確率ハッキングを課題として枠組みを定義し、既存の法治メカニズムに実装可能な要件を特定します。これらの要件は C-UAS の信頼性を強化し、これを正当化された信頼へと引き込むことで、民間および軍事的文脈における成功した人間 - 自律チームを可能にします。主要用語：C-UAS、シナリオベースの手法、新興かつ破壊的技術、確率ハッキング、信頼性。

arXiv:2602.08086v1 Announce Type: new Abstract: In order to counter the various threats manifested by Unmanned Aircraft Systems (UAS) adequately, specialized Counter Unmanned Aircraft Systems (C-UAS) are required. Enhancing C-UAS with Emerging and Disruptive Technologies (EDTs) such as Artificial Intelligence (AI) can lead to more effective countermeasures. In this paper a scenario-based method is applied to C-UAS augmented with Machine Learning (ML), a subset of AI, that can enhance signal processing capabilities. Via the scenarios-based method we frame in this paper probability hacking as a challenge and identify requirements which can be implemented in existing Rule of Law mechanisms to prevent probability hacking. These requirements strengthen the trustworthiness of the C-UAS, which feed into justified trust - a key to successful Human-Autonomy Teaming, in civil and military contexts. Index Terms: C-UAS, Scenario-based method, Emerging and Disruptive Technologies, Probability hacking, Trustworthiness.