AIS-Daten werden weithin als Mittel zur Überwachung der "good guys" angesehen. Das heißt, sie sind nur für die Überwachung kooperierender Schiffe nützlich. Viele Menschen denken, dass dies bedeutet, dass AIS für einige Anwendungen wie Sicherheit, Grenzschutz oder Bekämpfung der illegalen Fischerei nicht nützlich ist. Mit den richtigen Instrumenten aber kann AIS einen wichtigen und preiswerten Beitrag zu diesen wichtigen Anwendungen leisten.

Anomalien sind einfach Ereignisse, die nicht dem erwarteten oder normalen Ergebnis entsprechen. Die Echtzeitverfolgung mit AIS-Daten kann viele Arten von Anomalien aufzeigen:

• Intrinsische Anomalien sind Probleme mit der AIS-Meldung selbst. Ein offensichtliches Beispiel sind fehlgeschlagene Prüfungen, die dazu führen, dass eine Meldung beim Eintreffen zurückgewiesen wird. Ein weiteres Beispiel sind unmögliche Positionen: Ein Breitengrad von 91° (Nord oder Süd) ist nicht sinnvoll, kann aber in einer AIS-Schiffsmeldung gemeldet werden. Ein schwierigeres Beispiel ist ein Breitengrad von 90° (d. h. der Nordpol). Obwohl dies eine gültige Position ist, ist es unwahrscheinlich, dass sich ein Schiff tatsächlich am Nordpol befindet.

• Kontextbedingte Anomalien sind Nachrichteninhalte, die mit der bekannten externen Wahrheit unvereinbar sind. Ein Beispiel ist eine falsche oder nicht übereinstimmende IMO-Nummer, die von einer bestimmten MMSI übermittelt wird.

• Verhaltensanomalien entstehen durch ungültige Bewegungen eines Schiffes. In diesem Fall werden die AIS-Daten mit früheren AIS-Daten verglichen und nicht mit einer externen Datenquelle. Doppelgänger sind ein Beispiel für eine Verhaltensanomalie. Verhaltensanomalien sind faszinierend, da sie zur Definition und Kennzeichnung verdächtiger Schiffe verwendet werden können. Jeder Einsatz oder Anwendungsfall kann ein bestimmtes Verhalten definieren, das als anomal gilt.

Jedes Überwachungs- und Warnsystem sollte so flexibel sein, dass es den besonderen Anforderungen des Einsatzes gerecht wird. Außerdem sollte es so nah wie möglich an der Echtzeit arbeiten können. Die Alarmierungslatenz ist die Zeit zwischen der Feststellung einer Anomalie und der anschließenden Übermittlung eines Alarms oder von Berichten an die Benutzer, die auf diese Informationen reagieren müssen.

Anomalie-Erkennung muss optimiert werden

Jeder Anwendungsfall für die Erkennung von Anomalien erfordert einen anderen Ansatz. Ein Verkehrs- oder Hafenmanagementsystem könnte beispielsweise daran interessiert sein, dass Schiffe genaue und zeitnahe Positions-, IMO-Nummern, Schiffslänge, Zielort und andere Fahrdaten übermitteln, um sicherzustellen, dass die Zuweisung von Anlegestellen optimiert wird. Eine Umweltbehörde könnte an einem Schiff interessiert sein, das unerwartet vor der Küste anhält, um illegal Ballast abzuladen. Eine Grenzschutzbehörde könnte sich für ein Schiff interessieren, das keine AIS-Daten mehr sendet, während es Schmuggelware auf See umlädt.

Im Allgemeinen sind die interessantesten Anomalien in Bezug auf das Verhalten. Folgt das Schiff der erwarteten Route? Wird es korrekt erkannt? Steuert es auf verbotene Gewässer zu?

Maerospace hat festgestellt, dass eine der größten Herausforderungen darin besteht, (1) zu definieren, was eine aussagekräftige Anomalie für einen bestimmten Anwendungsfall darstellt, (2) wie wir die verfügbaren Daten und Muster nutzen können, um die Anomalie zu erkennen, ohne zu viele Fehlalarme zu erzeugen, und (3) wie wir die Ergebnisse der Erkennung auf nützliche Weise präsentieren können. Alle drei Faktoren erfordern eine gewisse Zusammenarbeit mit dem Endnutzer.

Bei der Erkennung von Anomalien werden möglicherweise nur neue Daten mit statischen Regeln verglichen, z. B. dem Eintritt in ein bestimmtes Gebiet. Sie muss jedoch vorhersagend sein, damit die Nutzer genügend Zeit haben, um angemessen zu reagieren. Wie wir bereits in früheren Blogs erörtert haben, sind AIS-Daten von Natur aus alt und unvollständig.

Ein Werkzeug zur Erkennung von Anomalien ist wertvoll, wenn es dies kann:

• Vorhersage von Schiffsbewegungen in der Zukunft und Vergleich dieser Vorhersagen mit tatsächlichen Beobachtungen

• Vergleich der vorhergesagten Positionen mit definierten Interessenbereichen oder Grenzgebieten (z. B. nationalen Gewässern) und rechtzeitige Vorankündigung der Durchfahrt zur Planung der erforderlichen Maßnahmen

• Verfolgung von Schemata im Datenfluss für alle Schiffe im Laufe der Zeit und Vergleich neuer Beobachtungen mit diesen Schemata

• Vorhersage erwarteter Schiffserkennungen und Alarmierung, wenn eine erwartete Erkennung nicht eintritt, und

• Flexibilität und Unterstützung bei der Abstimmung der Anomalieregeln anhand des Falles, um das richtige Gleichgewicht zwischen Erkennungsempfindlichkeit und Fehlalarmrate zu gewährleisten.

Diese Anomalien erfordern komplexe Verfolgungs-, Warn- und Berichtsfunktionen.

Was tun mit den festgestellten Anomalien?

Es gibt viele Arten von Anomalien, und sobald sie entdeckt sind, muss auf das Ereignis und die damit verbundenen Daten reagiert werden, um eine angemessene Lösung zu gewährleisten. Die erste Frage ist, was mit anomalen Daten zu tun ist.

Hier sind die gängigsten Optionen:

1. Die Anomalie ignorieren und weiterleiten: Dies ist die Standardeinstellung für alle AIS-Rohdatenanbieter. This is the default for all raw AIS data providers.

2. Zählen und Löschen: Die Zählung kann verwendet werden, um die Anzahl und Häufigkeit der Anomalie am Ende eines Zeitraums für künftige Systemverbesserungen zu bewerten oder um das System oder die betreffenden Schiffe zu untersuchen. In diesem Fall sollte eine bestimmte Auffälligkeitsprüfung so konfiguriert werden, dass die Meldung gelöscht und nicht an die nächste Verarbeitungsstufe oder an die Endkunden weitergeleitet wird.

3. Zählen und weiterleiten: Ähnlich wie Zählen und Löschen, nur dass die Daten an die nächste Stufe des Prozesses weitergegeben werden.

4. Zählen, markieren und weiterleiten: Ähnlich wie bei der vorherigen Option, jedoch kann die AIS-Meldung mit einem Tag versehen werden, bevor sie an die nächste Stufe des Prozesses weitergeleitet wird. Dies ist sinnvoll, wenn es ein nachgeschaltetes System gibt, das das Tag für seine eigenen Zwecke verarbeiten kann.

5. Warnungen: Warnungen werden an Benutzer oder nachgelagerte Systeme weitergeleitet, die sofort auf die Anomalie reagieren müssen.

6. Bericht: In regelmäßigen Abständen werden Berichte verschickt oder zur Verfügung gestellt, in denen die seit dem letzten Bericht aufgetretenen Anomalien aufgeführt sind.

Bei der Auswahl eines AIS-Dienstes muss sichergestellt werden, dass die Erkennung und Verarbeitung von Anomalien den Anforderungen der Mission entspricht und dass die Aktualität der Anomalieverarbeitung für die betreffende Situation akzeptabel ist.

Maerospace ADVISOR®

Die Plattform ADVISOR® (Anomaly Detection, Visualization, and Operational Reporting) von Maerospace bietet vorhersagende Echtzeit-Analysen zur Unterstützung von Anomalie-Erkennungsmissionen. Seit über fünf Jahren bietet dieses Tool eine breite und wachsende Palette von Anomalieberichten. ADVISOR® basiert auf der weltweit führenden TimeCaster -Technologie des Unternehmens und bietet die genauesten Echtzeit- und zeitsynchronisierten Informationen über Schiffspositionen auf der ganzen Welt.

Über Maerospace

In diesem Blog erfahren Sie, was Maerospace über die Realitäten des globalen AIS und Satelliten-AIS gelernt hat. In den letzten zehn Jahren hat das Team von Maerospace mit allen Satelliten-AIS-Anbietern sowie mit Nutzern und Analysten aus aller Welt zusammengearbeitet. Bei der Arbeit an der Bereitstellung einer erheblich verbesserten Dateneinspeisung für die maritime Domain Awareness unter Verwendung fortschrittlicher Analysen haben sie ein tiefes Verständnis dafür entwickelt, was in dem komplexen globalen Netzwerk von Sensoren, die AIS unterstützen, vor sich geht. Das Ziel dieses Artikels war es, die Erkenntnisse von Maerospace weiterzugeben, in der Hoffnung, dass diese wertvolle Ressource weiter verbessert werden kann. Mit dem richtigen Verständnis des AIS-Systems kann diese einzigartige globale Ressource ein wichtiges Instrument sein, um Leben zu retten, Grenzen zu schützen, die Umwelt zu bewahren und den Handel zu fördern.