Intelligenza artificiale e radiocomunicazioni

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo delle radiocomunicazioni. Recentemente siamo stati spettatori di operazioni d’intelligence molto sofisticate, risultato di un perfetto bilanciamento tra l’utilizzo di nuove tecnologie e l’impiego di apparati tradizionali.

I sistemi di radiocomunicazione operano su diverse bande radio, utilizzando modalità che possono essere molto diverse tra loro.

Esistono sistemi che ricetrasmettono su diverse onde radio: quelle corte, tra i 3 e 30 MHz, denominate HF (high frequency), adatte per trasmissioni su lunghe distanze; quelle UHF (ultra-high frequency) che operano in frequenza tra i 300 MHz e 3 GHz, adatte per contesti con barriere fisiche presentano una portata limitata, incrementabile sfruttando la propagazione troposferica; quelle VHF (very-high frequency), con frequenza operativa tra i 30 MHz e 300 MHz, ideali per trasmissioni in ambienti con pochi ostacoli fisici ad esempio non sono ideali per i contesti urbani; quelle SHF (super high frequency) con operatività dai 3 GHz a 30 GHz; infine, le microonde (µWave) operanti nella gamma dai 300 MHz ai 300 GHz.

Per rendere un’idea più chiara del largo uso delle frequenze bisogna pensare ai vari esempi del loro impiego, quali:

• i sistemi di radiocomunicazione satellitare;
• i sistemi di radiocomunicazione marittima GMDSS e AI;
• i sistemi di radiocomunicazione dedicati alla telefonia mobile, ossia GSM (Global System for Mobile Communication) in modalità 2G, 3G, 4G e 5G;
• l’utilizzo di router e hotspot per lo scambio dati internet;
• i sistemi di comunicazione dedicati al mondo aeronautico, denominati ACARS;
• i sistemi dedicati alle trasmissioni bidirezionali utilizzando apparati portatili in modalità radio PMR (personal mobile radio) o in modalità ibrida radio e internet DMR (Digital Mobile Radio), compresi i più recenti TETRA (Terrestrial Trunked Radio).

Inoltre, alcuni spettri di frequenza sono riservati in via esclusiva alla sperimentazione radioamatoriale: ad esempio i sistemi EME (Earth-Moon-Earth), che utilizzano la luna come satellite passivo sulla cui superficie far rimbalzare segnali radio in microonde.

L’utilizzo delle frequenze e dei sistemi radio è disciplinato dalla CEPT (Conferenza Europea delle amministrazioni delle Poste e delle Telecomunicazioni), parzialmente regolamentati dalla IARU (International Amateur Radio Union) e supervisionati dalla ITU (International Telecommunication Union) delle Nazioni Unite.

La maggior parte dei dispositivi che utilizziamo quotidianamente permette lo scambio dei dati in modalità senza fili, ovvero utilizzando specifiche frequenze radio; ed è ragionevolmente possibile compromettere il flusso delle informazioni scambiate mediante atti ostili da remoto. Questa problematica riguarda anche tutta un’altra serie di apparati hardware come, ad esempio, i sistemi di guida avanzata delle autovetture (ADAC); i radar, i radiofari degli aeroporti e dei porti nautici civili e militari; i sistemi d’arma avanzati; i sistemi antintrusione delle abitazioni e dei locali commerciali e statali; i droni civili e militari; le comunicazioni satellitari, etc.

L’intelligenza artificiale al servizio delle radiocomunicazioni

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale applicata ai sistemi wireless ha apportato benefici in termini di sicurezza ed efficientamento delle trasmissioni radio. Nello specifico, attraverso l’utilizzo di algoritmi personalizzati è possibile svolgere una serie di azioni difensive, come ad esempio l’applicazione di crittografia avanzata, la misurazione e prevenzione da attacchi di jamming, la capacità di decidere – attraverso il monitoraggio costante dello spettro radio – quali siano le frequenze migliori da utilizzare in base alla propagazione delle onde radio e alle caratteristiche dell’ambiente circostante, o ancora la prevenzione delle intrusioni da parte di apparati esterni alla rete, anche mediante l’utilizzo di azioni di deep learning.

 

 

 

Si sta, tuttavia, intensificando l’utilizzo dell’intelligenza artificiale anche con finalità malevole: i target sono sistemi radio ad uso sia civile, sia militare.

I potenziali attaccanti sfruttano diverse metodologie per compromettere i sistemi radio.

Tra queste, figurano le manipolazioni di sistemi che utilizzano il riconoscimento vocale utilizzando false tracce sonore; la misurazione in tempo reale e il relativo attacco di apparati radio mediante tecniche che possono prevedere l’utilizzo di phishing audio; la ricerca e sfruttamento delle vulnerabilità dei sistemi SDR (Software Defined Radio); la clonazione dei segnali radio, come ad esempio avviene per i droni; le azioni mirate di interruzione delle comunicazioni con possibilità di selezione automatica della modulazione di frequenza e potenza del segnale radio; lo sfruttamento delle capacità previsionali nell’ambito delle reti di cognitive radio, anticipando quali saranno le frequenze utilizzate dal sistema attaccato; la capacità di analizzare enormi flussi radio, individuando comunicazioni criptate e applicando metodologie di deep learning per decriptare (e rendere accessibile) la fonte.

Per il futuro, in un’ottica predittiva, sarà necessario focalizzare la ricerca e l’implementazione degli algoritmi per aumentare la velocità di reazione dell’intelligenza artificiale. Si dovrà, inoltre, porre attenzione nella creazione di reti cognitive in grado di creare dei perimetri difensivi efficaci.

L’intelligenza artificiale nell’ambito delle radiocomunicazioni è ampiamente utilizzata e implementata, in ambito sia civile che militare, per effettuare una serie di operazioni di intelligence che rientrano nel perimetro operativo della SIGINT (Signal Intelligence).

Uno dei principali scopi dell’intelligence applicata alle radiocomunicazioni è poter prevenire eventuali minacce contro obiettivi civili e militari: per questa ragione è importante mantenere costante lo scopo difensivo e preventivo costituito da un insieme di operazioni per il monitoraggio delle radiocomunicazioni, siano esse analogiche, ibride o digitali.

Signal Intelligence e il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle operazioni militari

Attualmente i metodi utilizzati per le intercettazioni dei segnali radio sono basati sull’ascolto selettivo delle frequenze radio con l’ausilio dell’intelligenza artificiale, implementata da appositi algoritmi. Vi sono situazioni particolari, in cui il monitoraggio dei segnali radio ricopre un ruolo strategico per assicurare la sicurezza dei civili e del personale militare. Di fondamentale importanza sono la raccolta delle informazioni e il monitoraggio delle trasmissioni nelle zone in cui sono presenti contingenti militari, ove la minaccia principale è data dai rapidi attacchi a sorpresa per opera di piccole unità operative che utilizzano tecniche di guerriglia.

Nel caso di personale militare che è dislocato a presidio di una determinata zona e risiede in compound, diventa fondamentale unire diverse tecniche di intelligence per la raccolta delle informazioni, ossia tecniche HUMINT e tecniche atte al monitoraggio attivo delle frequenze radio.

Le intercettazioni si devono eseguire sulle frequenze in VHF, UHF, SHF, utilizzando antenne che possano individuare la provenienza del segnale, come ad esempio le antenne direzionali, le antenne loop magnetiche o le classiche antenne verticali ad ampio spettro. Normalmente il vantaggio di un compound è poter fornire alimentazione elettrica con un’ottima capacità di erogazione e spazio per il posizionamento di antenne, anche di grandi dimensioni, che in taluni casi possono essere posizionate su alti tralicci o strutture equivalenti. Le caratteristiche elencate concorrono alla creazione di un perimetro radio di sicurezza.

Nel caso in cui il personale militare, per esigenze operative, si trova nella situazione di muoversi in un determinato territorio ostile, è necessario attivare la raccolta informativa attraverso personale appositamente inviato in loco che utilizzerà tecniche HUMINT per comprendere l’eventuale presenza di guerriglieri mediante contatti con la popolazione locale.

Nello specifico, si dovrà tenere sotto controllo l’eventuale scambio di apparecchiature idonee a costruire una ricetrasmittente e la presenza di compravendita di batterie di piccole dimensioni adatte all’alimentazione di apparati radio, come ad esempio batterie da 12v 7,2 Ah. In testa al personale militare, durante la fase operativa dello spostamento, sarebbe utile organizzare tre squadre da ricognizione rapida che possono essere composte da uno a tre operatori ciascuna.

Ispirandosi alla cosiddetta attività di “caccia alla volpe o caccia alle radiosonde”, diffusa in ambito radioamatoriale, è possibile anticipare il passaggio del personale militare andando a intercettare eventuali segnali di apparati radio a bassa potenza. Per massimizzare l’azione di monitoraggio, le tre squadre potrebbero identificare il luogo dell’emissione effettuando una triangolazione del segnale.

L’integrazione tra intelligenza artificiale e radiocomunicazioni rappresenta oggi un punto nevralgico per garantire la cybersecurity in ambito civile e militare. Per un approfondimento completo sul tema e sulle implicazioni strategiche trattate, ti invitiamo a consultare il white paper Quaderni di Cyber Intelligence #7.

Fonti

• Chen Huang; Ruisi He; Bo Ai; Andreas F. Molisch; Buon Kiong Lau; Katsuyuki Haneda – Artificial Intelligence Enabled Radio Propagation for Communications – Part I: Channel Characterization and Antenna-Channel Optimization, https://ieeexplore.ieee.org/document/9713745
• Tao Chen; Hsiao-Hwa Chen; Zheng Chang; Shiwen Mao – Intelligent Radio: When Artificial Intelligence Meets the Radio Network, https://ieeexplore.ieee.org/document/9023916
• Krayani A. – Learning Self-Awareness Models for Physical Layer Security in Cognitive and AI-enabled Radios, https://arxiv.org/pdf/2211.12784
• An He; Kyung Kyoon Bae; Timothy R. Newman; Joseph Gaeddert; Kyouwoong Kim; Rekha Menon – A Survey of Artificial Intelligence for Cognitive Radios, https://ieeexplore.ieee.org/document/5420026
• Małgorzata Wasilewska, Adrian Kliks, Hanna Bogucka, Krzysztof Cichoń, Julius Ruseckas, Gediminas Molis, Aušra Mackute-Varoneckien, Tomas Krilavičius – Artificial Intelligence for Radio Communication Context-Awareness, https://ieeexplore.ieee.org/document/9568860
• Gieffe-IW20AP – Amplificatori di potenza a radio frequenza, Sandit Libri (2013)
• Sarti C. – Notebook del radioascolto. Le antenne, C&C Edizioni (2008)
• Tomassini D., Fondamenti dei campi elettromagnetici, Sandit Libri (2024)
• Zella G. – Antenne tattiche. Teoria, applicazioni, progetti, Sandit Libri (2009)