Recently the importance of nuclear security is increased after Fukushima Daiichi Power Plant accident. Especially as the threat to nuclear power plants, sabotage by insider is significant. In this research, the technology to detect malicious behaviors by insiders was developed by video camera movie. Time series data analysis is a useful method in abnormal behavior detection. However, abnormal behavior detection isn’t enough for nuclear security, future malicious behavior prediction should be considered...
英字タイトル:
Sign Detection of Future Malicious Behavior for Nuclear Security

Abstract After Fukushima accident, the threats of terrorism are increasing. However, countermeasures for insider terrorists are insufficient because the main target of Physical Protection System (PPS) is outsider. Thus development of automatic detection of insider terrorists is required. In this paper, focusing on the hand motion, final goal is image recognition by Convolutional Neural Network (CNN) and analysis of each finger’s position and angle and detection of signs of malicious behavior. And For ...
英字タイトル:
Automatic Detection of Malicious Insider Behavior for Nuclear Security

１．緒言 福島事故以降、原子力施設における核セキュリティの重要性は増大している。原子力発電所における核セキュリティの最大の目的は悪意のある行為者による原子力施設の安全機能の喪失のリスクを可能な限り下げることである。その中でも特に重要視すべきものが妨害破壊行為である。妨害破壊行為は一般的にアウトサイダーによるものとインサイダーによるものの2 つに分類される。現状の核セキュリティはアウトサイダーへの対応に比べインサイダーへの対応は十分とは言えない可能性がある。そのため原子力施設内でインサイダーが行う妨害破壊行......
英字タイトル:
Development of Dangerous Behavior Detection Method using Machine Learning