PRZENOŚNEGO MODUŁU BIOMETRYCZNEGO DO WOJSKOWEGO SYSTEMU WSPARCIA LOTNICTWA
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Abstrakt
Artykuł jest odpowiedzią na zaistniałą potrzebę wykorzystania w strukturach Lotnictwa Sił Zbrojnych RP technologii mobilnych. Podstawowym wymaganiem stawianym tego typu rozwiązaniu jest wykorzystanie urządzenia przenośnego współpracującego, w oparciu o ogólnie dostępną infrastrukturę cywilną, z wojskowymi systemami działającymi w ramach sieci przetwarzającej informacje niejawne. Obowiązujące przepisy oraz aktualnie stosowane rozwiązania sugerują stworzenie procedury umożliwiającej bezprzewodową synchronizację danych za pomocą globalnej sieci Internet. Rozwiązanie swoim zakresem obejmuje opracowanie sposobu wymiany danych, razem z mechanizmem zabezpieczania danych. Dodatkowo projekt został wzbogacony o metodę skróconego uwierzytelniania użytkownika. W tym celu wykorzystane zostały czujniki biometryczne urządzenia mobilnego tj. skaner linii papilarnych. Umożliwia on szybką i komfortową weryfikację użytkownika przy zachowaniu odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa przetwarzanych informacji. Poniżej scharakteryzowano proces projektowania takiego rozwiązania oraz zaprezentowano otrzymane rezultaty. Jako przykład wykorzystano dedykowaną dla pilota aplikację mobilną współpracującą z systemem analizy i oceny bezpieczeństwa lotów TURAWA.
##plugins.generic.usageStats.downloads##
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Bibliografia
Buchanan W.J., Helme S., Woodward A., Analysis of the adoption of security headers in HTTP (2018), IET Information Security, 12 (2), ss. 118–126, DOI: 10.1049/iet-ifs.2016.0621.
Elrawy M.F., Hadjidemetriou L., Laoudias C., Michael M.K., Detecting and classifying man-in-the-middle attacks in the private area network of smart grids Sustainable Energy, Grids and Networks, 36, art. no. 101167 (2023), DOI: 10.1016/j.segan.2023.101167.
https://docs.oracle.com/middleware/12213/adf/develop/creating-adf-restful-web-services-application-modules.htm [dostęp: 06.08.2023].
https://silo.tips/download/tworzenie-aplikacji-j2ee-w-oparciu-o-oracle-application-development-framework-ad [dostęp: 26.10.2023].
https://square.github.io/okhttp/ [dostęp: 21.07.2022].
https://square.github.io/retrofit/ [dostęp: 25.09.2022].
https://www.soais.com/rest-services-in-oracle-adf/ [dostęp: 19.08.2023].
Kawka K., Wojtowicz K., Zieja M., Examination and evaluation of training jet aircraft maintainability. Proceedings 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Aerospace, IEE, 2020, DOI: 10.1109/MetroAeroSpace48742.2020.9160188.
Kowalski M., Izdebski M., Żak J., Gołda P., Manerowski J., Planning and management of aircraft maintenance using a genetic algorithm. Eksploatacja i Niezawodność, nr 23 (1), ss. 143–153 (2021), DOI: 10.17531/EIN.2021.1.15.
Lewitowicz J., Szelmanowski A., Pazur A., Janik P., Computer-based management system for reliability and operational readiness of the integrated communication system for military helicopters. AUTOBUSY – Technika Eksploatacja Systemy Transportowe. 20. 303-308 (2019), DOI: 10.24136/atest.2019.055.
Lezcano I., Romero J., Gonzalez L., Zacarías F., Dominguez M., Centurión C., Mobile Applications And Their Importance In The Commercial World. Revista Gênero e Interdisciplinaridade. 4. 797-811 (2023). DOI:10.51249/gei.v4i05.1705.
Lin Q., Lin B., Zhang D., Wu J., Chen X., HMS-REST v1.0: A plugin for the HEC-HMS model to provide RESTful services. Environmental Modelling and Software, 170, art. no. 105860 (2023). DOI: 10.1016/j.envsoft.2023.105860.
Mitra S., Gofman M., Biometrics in a Data Driven World: Trends, Technologies, and Challenges, CRC Press, Boca Raton 2017.
Pigłas M., Radoń T., Szymanski M., Krutkow A., Przystawska A., Information system support for military aircraft operations SI SAMANTA as a tool to support logistic resource management. Journal of KONBiN. 50. 269-286 (2020), DOI:10.2478/jok-2020-0086.
Reda K., Kedzierski M., Detection, classification and boundary regularization of buildings in satellite imagery using faster edge region convolutional neural networks. Remote Sensing, 12 (14), art. no. 2240 (2020), DOI: 10.3390/rs12142240.
Redavid D., Ferilli S., Semantic Web Services Ingestion in a Process Mining Framework, Electronics (Switzerland), 12 (23), art. no. 4767 (2023), DOI: 10.3390/electronics12234767.
STANAG 5066, Profile for High Frequency (HF) Radio Data Communications, Edition 4, North Atlantic Treaty Organization, 2021.
Tam-Seto L., Wood V., Linden B., Stuart H., Perceptions of an AI-Supported Mobile App for Military Health in the Canadian Armed Forces. Military Behavioral Health. 9 (2020), DOI: 10.1080/21635781.2020.1838364.
Zieja M., Smoliński H., Gołda P., Jakościowe i ilościowe szacowanie ryzyka na podstawie analizy zdarzeń w lotnictwie wojskowym. Research Works of Air Force Institute of Technology. 38. (2016), DOI 10.1515/afit-2016-0007.
Żyluk A., Zieja M., Adamski M., Kawka K., Maintaining A Continuous Readiness For Military Pilot Flights By Using Mobile Technology. Journal of KONBiN 2019 Volume 9, Issue 4, DOI: 10.2478/jok-2019-0099.