conflict-resilience (druh scénáře)

Druh scénáře enginu v0.40.0, rodina Alternativní PNT bez GPS. Pouze poradní charakter: výstup analýzy z výzkumného a inženýrského nástroje; nejde o typově schválené navigační zařízení ani o službu z oblasti bezpečnosti života. Každé označení zde pochází z enginu nebo z verifikační matice; druh je MODELLED, pokud matice neuvádí jinak (jak se označení získává: oddíl Evidence v README).

Co dělá#

MODELLED odolnost vrstveného PNT v konfliktu (P7): uživatel ve sporném prostředí disponuje několika vrstvami PNT (GNSS s otevřenou službou, širokopásmové GNSS, autentizovaná konstelace, augmentační relé), z nichž každá má základní dostupnost, přesnost 1σ a zranitelnost vůči odepření podle jednotlivých vektorů sdílené hrozbě rušení/spoofingu. Monte Carlo SE SEEDEM, procházené podle intenzity, odepře každou vrstvu s pravděpodobností clamp(vulnerability·intensity·vector_weight,0 1), přeživší vrstvy sloučí uzavřeným pravidlem inverzního rozptylu σ_fused=(Σ 1/σ_i²)^(−1/2) a uvádí pravděpodobnost celkové ztráty (odepřeny všechny vrstvy), medián sloučené chyby a statistiky použitelnosti a odepření jednotlivých vrstev v závislosti na intenzitě. Hlavní poměr odolnosti (pravděpodobnost celkové ztráty u jedné vrstvy oproti vrstvené) vychází na ~7x za předpokladu NEZÁVISLOSTI; průchod korelovaným odepřením s jednofaktorovou gaussovskou kopulí pak ukazuje, jak se těch ~7x zhroutí směrem k 1 s rostoucí korelací odepření (korelace maří vrstvení). Blok citlivosti na apriorní hodnoty rozkládá hlavní údaj přes ZDROJOVANÉ apriorní hodnoty zranitelnosti pomocí tornáda mcda + Dirichletova přerozdělení úsilí hrozby + percentilových intervalů spolehlivosti. VALIDATED jádro: celková ztráta z Monte Carlo konverguje k uzavřenému tvaru nezávislého součinu Π_i p_deny_i (v rámci standardní chyby MC při pevném seedu a velkém N); sloučení podle inverzního rozptylu je identita v uzavřeném tvaru; při ρ=0 se kopule redukuje na nezávislý model a každé ρ zachovává marginální míru odepření každé vrstvy. MODELLED: velikosti zranitelnosti / dostupnosti / přesnosti jednotlivých vrstev jsou vstupy ze zdrojů, ale vypočtené z modelu (JammerTest 2024, TEXBAT, EASA SIB, RTCA DO-229, LunaNet/IOAG -- viz conflict_threat_params) a konkrétní velikost ~7x a tvar křivky poměr-oproti-korelaci z této parametrizace vyplývají. Rozklad přežití podle jednotlivých vektorů v § 4,2 pak rozloží sdílenou RF hrozbu na čtyři pojmenované vektory (rušení/spoofing/kinetický/kybernetický) a uvádí pro každý vektor křivku postupné degradace použitelného PNT S_v(x)=1-Prod_i(1-a_i(1-clamp(susceptibility_i,v·x,0 1))) -- VALIDATED: Monte Carlo se seedem po vrstvách konverguje k tomuto uzavřenému tvaru; rušení je nejostřejším vektorem pro korelovaný RF základ a rozhodujícím přeživším je vrstva inerciální, odolná vůči RF. Nejde o produkt s certifikací navigační dostupnosti.

Jeden běh scenarios/conflict-resilience.toml se shrnuje takto: conflict-resilience | 4 vrstvy (0 základ) | referenční intenzita 1,00 | poměr odolnosti v uzavřeném tvaru 6.73x MC 6.19x (vrstvené oproti jedné vrstvě) | korelace maří vrstvení: poměr 7.50x @ rho 0,00 -> 1.21x @ rho 0,95 | apriorní CI [5.51-8.48]x | přežití podle vektorů @ ref. rušení 26% spoofing 80% kinetický 100% kybernetický 99% (nejostřejší rušení) | hlavní údaj ~7x MODELLED, VALIDATED MC->uzavřený tvar / identita sloučení / marginály kopule / přežití podle vektorů

Vstupy#

Ze schématu (kshana kinds --json):

• Povinná pole: žádná
• Volitelná pole: layers, intensity, correlation, trials, seed, primary_layer

Příklad scenarios/conflict-resilience.toml mimo jiné nastavuje:

Spusťte jej#

kshana scenarios/conflict-resilience.toml

Co poskytuje#

Skalární výsledky tohoto běhu s jednotkami, které engine uvádí:

Označení výsledku (z enginu): MODELLED odolnost vrstveného PNT v konfliktu (P7). VALIDATED jádro: pravděpodobnost celkové ztráty z Monte Carlo konverguje k uzavřenému tvaru nezávislého součinu Pi_i p_deny_i (ověřeno v rámci standardní chyby Monte Carlo při pevném seedu a velkém N); sloučení polohy podle inverzního rozptylu sigma_fused = (sum_i 1/sig

Důkazy#

Žádný řádek matice tento druh nejmenuje; označení jeho výsledku je vlastní označení enginu uvedené výše.

Řádky, které běh sám procvičil, s orákulem, které matice každému dává (veřejné zdroje jsou tam uvedeny):

• MODELLED Deterministické, hashované po scénářích, brány SBOM a zlatých výsledků mezi platformami. Orákulum (ExternalDataset): shoda SBOM s oficiálním schématem JSON CycloneDX 1,5 (+ platné identifikátory SPDX) — externí publikovaný standard, nula chyb validace přes celý graf závislostí; část o determinismu FoM / bajtové reprodukovatelnosti zůstává zafixovanou kontrolou vlastní konzistence, takže řádek zůstává MODELLED
• MODELLED Dílčí skóre podle dimenzí nad sedmi vlastními kategoriemi odolnosti Kshany (nikoli pojmy DHS), funkcemi RDRR z RethinkPNT a kritérii Yang, každé označené jako vypočtené z modelu s i. Oracle (InternalConsistency): Ručně odvozené vzorce pro jednotlivé metriky: inverzní Simpsonova diverzita, vážený průměr kompozitu, omezené/neomezené doby časové osy, žebříček úrovní Level podle nejslabšího článku

Omezení#

Co zpráva samotného běhu uvádí jako nemodelované nebo neověřené:

• MODELLED odolnost vrstveného PNT v konfliktu (P7). VALIDATED jádro: pravděpodobnost celkové ztráty z Monte Carlo konverguje k uzavřenému tvaru nezávislého součinu Pi_i p_deny_i (ověřeno v rámci standardní chyby Monte Carlo při pevném seedu a velkém N); sloučení polohy podle inverzního rozptylu sigma_fused = (sum_i 1/sigma_i^2)^(-1/2) je identita v uzavřeném tvaru; při korelaci rho=0 se gaussovská kopule přesně redukuje na nezávislý mo (výsledek label)
• MODELLED odolnost vrstveného PNT v konfliktu (P7): uživatel ve sporném prostředí disponuje několika vrstvami PNT (GNSS s otevřenou službou, širokopásmové GNSS, autentizovaná konstelace, augmentační relé), z nichž každá má základní dostupnost, přesnost 1σ a zranitelnost vůči odepření podle jednotlivých vektorů sdílené hrozbě rušení/spoofingu. (katalog druhů (kshana kinds --json))
• Hlavní poměr odolnosti (pravděpodobnost celkové ztráty u jedné vrstvy oproti vrstvené) vychází na ~7x za předpokladu NEZÁVISLOSTI; průchod korelovaným odepřením s jednofaktorovou gaussovskou kopulí pak ukazuje, jak se těch ~7x zhroutí směrem k 1 s rostoucí korelací odepření (korelace maří vrstvení). (katalog druhů (kshana kinds --json))
• MODELLED: velikosti zranitelnosti / dostupnosti / přesnosti jednotlivých vrstev jsou vstupy ze zdrojů, ale vypočtené z modelu (JammerTest 2024, TEXBAT, EASA SIB, RTCA DO-229, LunaNet/IOAG -- viz conflict_threat_params) a konkrétní velikost ~7x a tvar křivky poměr-oproti-korelaci z této parametrizace vyplývají. (katalog druhů (kshana kinds --json))
• Uživatel ve sporném prostředí disponuje čtyřmi RF vrstvami PNT, které všechny jedou ve stejném pásmu, a proto sdílejí vektor odepření rušením/spoofingem -- křehký, korelovaný případ. Scénář uvádí: * pravděpodobnost celkové ztráty v závislosti na intenzitě hrozby (Monte Carlo oproti uzavřenému nezávislému součinu, ke kterému konverguje), * poměr odolnosti ~7x vrstveného oproti jedné vrstvě za předpokladu nezávislosti, * jak se těch ~7x zhroutí na (komentář v souboru scénáře, řádky 3 až 15)
• Každá velikost jednotlivých vrstev je MODELLED vstup s uvedeným původem; viz src/conflict_threat_params.rs pro zdrojové apriorní hodnoty [min, nominální, max] a profily citlivosti podle vektorů (JammerTest 2024, TEXBAT, EASA SIB 2022-02, RTCA DO-229, LunaNet/IOAG). Vynecháním layers se spustí táž zdrojová čtyřvrstvá základní varianta; je zde vypsána, včetně vector_profile každé vrstvy, kvůli transparentnosti. (komentář v souboru scénáře, řádky 17 až 22)
• Reprodukovatelnost a zajištění softwaru je MODELLED, nikoli ověřeno nezávislou referencí: dílčí tvrzení je externě zkontrolováno, ale celá schopnost skládá modelované části, takže schopnost zůstává vypočtená z modelu. (verifikační matice (docs/MODELLED-RATIONALE.md))
• Hodnocení odpovídající rámcům odolnosti PNT je MODELLED, nikoli ověřeno proti nezávislé vnější referenci: kontroluje se proti vlastní uzavřené / analytické identitě, což zachytí chyby přepisu a koeficientů, ale není to vnější orákulum. (verifikační matice (docs/MODELLED-RATIONALE.md))

Viz také#

• Stránka rodiny: Alternativní PNT bez GPS
• Všechny druhy: KINDS.md
• Tematická stránka: RESILIENCE-CROSSWALK.md