Fighting the Locusts: Implementing Military Countermeasures Against Drones and Drone Swarms
Notice bibliographique
Résumé
The use of unmanned aerial vehicles (UAVs) or “drones” in military contexts has skyrocketed in the last two decades, with missions ranging from surveillance, reconnaissance, and intelligence to combat support. Technological advances have led to an increase in drone capabilities and reliability, on the one hand, and to a decrease of production costs, on the other hand. Furthermore, drone availability has also drastically increased, and equipment that was once the exclusive privilege of a few countries can now be obtained by all national armed forces – and, as evidenced by recent attacks, by non-official forces. In this context, drones can become part of any conflict, and military strategists have to include response to drones and to potential drone swarms in their operational scenarios. Therefore, defense against drones has to become a component of any full-fledged military strategy. This analysis explores the conceptual and operational changes for military forces triggered by the massive emergence of drones, including the theoretical and practical challenges related to training and implementing specific anti-drone units. First, the evolution of the threats related to drones and drone swarms is identified. We then summarize the different possible countermeasures. Finally, we propose practical solutions to deploy these countermeasures, notably by exploring the possibilities of development and deployment of specialized anti-drone units and examining some of the challenges associated with fighting high-tech unmanned enemies rather than fighting soldiers in conventional battlefields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».