Abstract-Det finns goda skäl att modellera ett asymmetriskt hot (en strukturerad åtgärd som en terroristattack) som en HMM vars iakttagelser är belamrade. I detta sammanhang innehåller detta dokument två viktiga bidrag. Den första är ett Bernoulli filter som kan bearbeta belamrade observationer och kan upptäcka om det finns en HMM närvarande, och i så fall, uppskatta tillståndet för HMM. Den andra är en analys av problemet som, för en viss HMM-modell, kan göra uttalanden om den minsta komplexitet som en HMM skulle behöva innebära för att det ska kunna upptäckas med rimlig trohet, samt övre gränser för röran (förväntat antal falska mätningar) och sannolikheten för att en relevant observation ska missas. I en simuleringsstudie visas att Bernoulli-filtret ger bra prestanda under förutsättning att sannolikheten för observation är större än sannolikheten för en irrelevant skräpobservation. Dessutom visar resultaten att ju längre förseningarna är mellan HMM-staternas övergångar, desto större måste sannolikhetsmarginalen vara. Genomförbarhetsprognosen visar att det är möjligt att förutsäga gränsen mellan dålig prestanda och bra prestanda för Bernoulli-filtret, dvs. det är möjligt att förutsäga när Bernoulli-filtret kommer att vara användbart och när det inte kommer att vara det. Index Terms-Target spårning, asymmetriskt hot, Bernoulli filter, dold Markov modell.
Det visade hur Bernoulli-filtret kan användas för att upptäcka förekomsten av HMM i strukturerade åtgärdsdata tillsammans med minimal komplexitet som en HMM skulle behöva involvera för att det ska kunna upptäckas med rimlig trohet.
Asymmetric Threat Modeling Using HMMs: Bernoulli Filtering and Detectability Analysis
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}