Pilot biyometrisi, bakım emniyeti ve hava trafik yönetimi alanlarında, kurumsal veri sınırlarını ihlal etmeden ortak öğrenmeyi mümkün kılan yöntemler geliştiren bir emniyet araştırma programı.
▶ CDSA SENARYOLARICDSA, pilot biyometrisi, bakım emniyeti ve hava trafik yönetiminde karar anını inceleyen tamamlayıcı bir emniyet araştırma programıdır. Fizyolojik hazır oluşu, motor sağlığı ile siber olayların kesişimini ve akış/ayırma kararlarını ortak bir mimaride ele alır. Çok modlu kodlayıcılar, dikkat temelli füzyon, pekiştirmeli öğrenme ve birleşik eğitim bu mimarinin bileşenleridir. Amaç, ham veriyi kurum sınırlarında tutarak model paylaşımıyla ortak öğrenmeyi araştırmaktır. Bulguların veri kaynağı ve doğrulama ölçeği açıkça belirtilir; olumsuz sonuçlar ve çürütme sınamaları da raporlanır. Bu sayfa, program bileşenlerini, kanıt panellerini ve güncel durumu birlikte sunar.
Uçuş ekibinin karar anındaki hazır oluşunu etik gerekçelerle yalnızca sentetik veriyle inceler. Senaryolardaki BB3 sekmesi kilitli kutudur: EKG paketleri tarayıcınızda WebCrypto AES-256-GCM ile mühürlenir; eşikli anahtar paylaştırma (p = 2²⁵⁷ − 93 üzerinde Shamir 2/3) ile kutuyu üç emanetçiden ikisi açar.
Motor sağlığı, siber-emniyet ve bakım geçmişinin kesişimini konu alır; kuruluşlar veri paylaşmadan ortak erken uyarı modeline katkı verir. Senaryolardaki MRO sekmesi bir MCDU'dur: satır tuşuyla seçtiğiniz bakım olayını SHY-145 eklerine ve Part-IS / ATT&CK sınıflamasına iki çapayla bağlarsınız.
Akış ve ayırma kararlarının bütünlüğünü konu alır; her hava seyrüsefer hizmet sağlayıcısı ayrı bir ajandır. Senaryolardaki ATM sekmesi hava trafiği radarıdır: 20 dakikalık sentetik trafikte GNSS karışmasını ve ayırma uyarısını izlersiniz; her olay ESARR 2 ve Part-IS sınıflarıyla kaydedilir.
Üç damarı tek çerçevede birleştiren çatı katmanıdır; deneyler tohumludur, olumsuz bulgular da raporlanır. Senaryolardaki bütün uçuşlar, kayıtlar ve olaylar sentetiktir; şifreleme ve anahtar paylaştırma ise tarayıcınızda gerçekten çalışır. Kaynak depolar v2.4.0: cdsa-atm · cdsa-bb3 · cdsa-mro.
Pilot biyometrisi — PPG, ECG ve EEG füzyonuyla bilişsel durum tespiti.
Bakım emniyeti — motor, siber olay ve bakım verilerinin füzyonu.
Hava Trafik Yönetimi — MA-FedPPO akış optimizasyonu
Üç sütun özeti — çerçeve, depolar ve DOI'ler
Bireysel kayıtlar AES-256-GCM ile şifrelenir; olay sonrası incelemede üç bağımsız emanetçiden ikisinin anahtar payıyla açılır (Shamir 2/3). PilotSense AUTH onay akışını gösterir; CDSA Senaryoları ise şifrelemeyi ve eşikli anahtar paylaştırmayı doğrudan tarayıcıda uygular.
Pilot kimliğinden arındırılmış sürekli veri akışı, havayolu genelindeki eğilimleri ve emniyet göstergelerini izlemek için kullanılır. PilotSense OPS, bu bilgileri Emniyet Yönetim Sistemi (SMS) bağlamında sunarak proaktif analiz ve değerlendirmeyi destekler.
Program üç çalışmayı kapsar: sentetik havacılık görevlerinde birleşik pekiştirmeli öğrenme, Part-IS olaylarına çift demirleme ve fizyolojik kayıtlar için eşikli anahtar emaneti. Çalışmalar gönderim öncesindedir; hakem değerlendirmesinde değildir. Ön kayıtlı deneylerde derin pekiştirmeli öğrenme, üç görevin hiçbirinde maliyet duyarlı sınıflandırıcıyı geçememiştir. Bu olumsuz sonuç korunmaktadır. Kod, koşu kayıtları, ön kayıtlar ve tanısal sınamalar açık depolardadır. Tam metinler, ilgili yayın süreçleri tamamlandıkça ve kör hakemlik düzeni gözetilerek paylaşılacaktır.
Tasarım aşaması tamamlandı; üç araştırma alanının kanıt panelleri ve kodu açık erişimdedir. Deneyler tohumlu ve yeniden üretilebilirdir; olumsuz bulgular korunur. Mevcut sonuçlar tasarım aşaması ölçeğiyle sınırlıdır, operasyonel doğrulama değildir. Sonraki hedef, gerçek operasyonel veriyle yapılacak saha çalışmasıdır; proje dosyası hazırdır. Uzun vadede, ham veriyi paylaşmadan ortak öğrenen tanısal bir katmanın mevcut emniyet yönetim sistemlerini tamamlaması amaçlanmaktadır.
Cantekin, M. (2026, in press). Giyilebilir Pilot Teknolojilerinin Uçuş Emniyetindeki Yeni Tanısal Rolü [The New Diagnostic Role of Wearable Pilot Technologies in Flight Safety]. In G. Lokman and R. B. Yeşilay (Eds.), Aviation Technologies and Applications-2 (Chapter 8, pp. 121–140).
EASA. (2023). Implementing Regulation (EU) 2023/203 — Part-IS. Official Journal of the European Union.
EUROCONTROL. (2000). ESARR 2 — Reporting and Assessment of Safety Occurrences in ATM.
European Parliament. (2016). General Data Protection Regulation (GDPR) — Article 9. Official Journal of the European Union.
ICAO. (2016). Annex 13 — Aircraft Accident and Incident Investigation (11th ed.). International Civil Aviation Organization.
ICAO. (2016). Annex 19 — Safety Management (2nd ed.). International Civil Aviation Organization.
McMahan, B. et al. (2017). Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data. AISTATS.
Schulman, J. et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv.
Shamir, A. (1979). How to Share a Secret. Communications of the ACM, 22(11).
Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS.