Uitvoerende Samenvatting
In een tijd waarin synthetische datamanipulatie de betrouwbaarheid bedreigt van trainingssets die worden gebruikt in AI-gestuurde elektronische oorlogsvoeringssystemen (EW), biedt MIMIC-HUNTER een nieuw forensisch detectie- en auditraamwerk. Ontwikkeld voor integratie op maritieme platforms zoals de De Zeven Provinciën-klasse fregatten van de Koninklijke Marine, verhoogt MIMIC-HUNTER de paraatheid op het gebied van radar, signal intelligence en elektronische oorlogsvoering door databronnen te valideren, vijandelijke injectie te weerstaan en algoritmische besluitvorming te beschermen.
1. Missiecontext
De De Zeven Provinciën-klasse fregatten zijn cruciale pijlers binnen de geïntegreerde NAVO-raketverdediging. Ze zijn uitgerust met:
- SMART-L Mk2 radar (2000 km detectiebereik)
- APAR radarsysteem (>400 km voor vuurleiding en tracking)
- Thales Defence Sabre EW-systeem
Deze schepen bevinden zich op het snijvlak van radar-gebaseerd situationeel bewustzijn en datagedreven EW. Het gebruik van synthetische datasets voor het trainen of updaten van boord-AI-systemen vormt een groeiend kwetsbaarheidsrisico.
MIMIC-HUNTER richt zich op:
- Datavergiftiging via synthetische signaalinjectie
- Corruptie van cognitieve radar tijdens modelafstemming op zee
- Vertekening van inferentie door nep-trainingssets via leveranciers of coalitie-feeds
2. Technologie-overzicht
MIMIC-HUNTER is een modulaire subsystemen van de SignalIntelligenceCore, uitgebreid met:
- Dataset Entropy Profiling: Statistische forensiek van token-/feature-distributies
- Latent Space Consistentiecontrole (Transformer): Detecteert verdachte clustering of lage semantische variatie
- Fourier Metadata Anomaliedetectie: Spoort uploadpatronen op die duiden op bot-achtige synthetische datasetfabrieken
- Cross-Spectrum Simulatie: Modelleert RF-spectrumpropagatie van datasetmetadata alsof het signaalenergie is (voor visuele EW-mapping)
3. Integratie in Maritiem Platform
- API-Koppeling: MIMIC-HUNTER functioneert als beveiligde API-microservice geïntegreerd met het Battle Management System (BMS) van het schip
- WebXR-Visualisatie: Met integratie van Google Glass Gen 1 kunnen wachtfunctionarissen en EW-officieren anomalieën in datasets in realtime visualiseren via radar-metaforen
- Ionosferisch-getunede Datasetprofilering: Gebruikt ruimteweerdatasets (JWST + EU Copernicus) om te simuleren hoe vijandelijke datasets natuurlijke EW-vervalpatronen proberen te imiteren
4. Dreigingsscenario’s en Gebruikstoepassingen
🔹 Use Case 1: Voorafgaand aan inzet model-audit
Inspecteert de trainingsherkomst en markeert anomalieën zoals hergebruikte samples, watermerkmanipulatie of clustering die op GAN-generatie wijzen.
🔹 Use Case 2: Datavalidatie op zee
Aan boord geoogste signalen voor AI-hertraining worden gescand op hoge embed-similariteit of onrealistische tokenentropie—mogelijk wijzend op spoofpogingen.
🔹 Use Case 3: Validatie van gezamenlijke intelligence feeds
Controleert datasets van NAVO-bronnen (bijv. EDA AI-labs, US Navy AI Office) op bekende vijandelijke synthetische patronen.
5. Strategische Waarde voor de Koninklijke Marine
- Beschermt hoogvertrouwde sensoren (SMART-L, APAR) tegen softwarevervuiling
- Versterkt Thales EW Sabre door dataintegriteit te garanderen
- Biedt realtime visualisatie van misleidingspatronen
- Versterkt soevereine AI-capaciteit en vertrouwen in ML-observeerbaarheid
- Ondersteunt EU/NAVO digitale soevereiniteitsinitiatieven op het gebied van AI-defensie
6. Toekomst: MIMIC-HUNTER Neptune Edition
- Integratie met onderwater sonarklassificatiedata (voor onderzeebootbestrijding)
- Detectie van synthetische akoestische samples in passieve hydrofoonstreams
- Audits op Maritime Domain Awareness (MDA)-datasets van commerciële satellietfeeds
Contact
Benjamin Gilbert (geen relatie tot Amerikaanse materiaalkundige)
Hoofduitvinder – RF Quantum SCYTHE
Beveiligde lijn: benjamesgilbert@outlook.com | Call-sign: DAOWATCH
Bijlagen
📁 Bijlage A: Embedding-similariteitsmatrixen (Transformer)
📁 Bijlage B: Fouriertransformaties van synthetische uploadpatronen
📁 Bijlage C: Maritiem geoptimaliseerd Odoo FWA-dashboard voor signaalauditlogs
Klaar om dit om te zetten in een visual briefing, interactieve WebXR flow, of mission-card versie? Laat het me weten! 🧠📡🇳🇱Zeker, neB—hier is de volledige Nederlandse vertaling van jouw executive samenvatting. Ik heb zorgvuldig technische precisie, vloeiend taalgebruik en tactische terminologie behouden:
Uitvoerende Samenvatting
In een tijd waarin synthetische datamanipulatie de betrouwbaarheid bedreigt van trainingssets die worden gebruikt in AI-gestuurde elektronische oorlogsvoeringssystemen (EW), biedt MIMIC-HUNTER een nieuw forensisch detectie- en auditraamwerk. Ontwikkeld voor integratie op maritieme platforms zoals de De Zeven Provinciën-klasse fregatten van de Koninklijke Marine, verhoogt MIMIC-HUNTER de paraatheid op het gebied van radar, signal intelligence en elektronische oorlogsvoering door databronnen te valideren, vijandelijke injectie te weerstaan en algoritmische besluitvorming te beschermen.
1. Missiecontext
De De Zeven Provinciën-klasse fregatten zijn cruciale pijlers binnen de geïntegreerde NAVO-raketverdediging. Ze zijn uitgerust met:
- SMART-L Mk2 radar (2000 km detectiebereik)
- APAR radarsysteem (>400 km voor vuurleiding en tracking)
- Thales Defence Sabre EW-systeem
Deze schepen bevinden zich op het snijvlak van radar-gebaseerd situationeel bewustzijn en datagedreven EW. Het gebruik van synthetische datasets voor het trainen of updaten van boord-AI-systemen vormt een groeiend kwetsbaarheidsrisico.
MIMIC-HUNTER richt zich op:
- Datavergiftiging via synthetische signaalinjectie
- Corruptie van cognitieve radar tijdens modelafstemming op zee
- Vertekening van inferentie door nep-trainingssets via leveranciers of coalitie-feeds
2. Technologie-overzicht
MIMIC-HUNTER is een modulaire subsystemen van de SignalIntelligenceCore, uitgebreid met:
- Dataset Entropy Profiling: Statistische forensiek van token-/feature-distributies
- Latent Space Consistentiecontrole (Transformer): Detecteert verdachte clustering of lage semantische variatie
- Fourier Metadata Anomaliedetectie: Spoort uploadpatronen op die duiden op bot-achtige synthetische datasetfabrieken
- Cross-Spectrum Simulatie: Modelleert RF-spectrumpropagatie van datasetmetadata alsof het signaalenergie is (voor visuele EW-mapping)
3. Integratie in Maritiem Platform
- API-Koppeling: MIMIC-HUNTER functioneert als beveiligde API-microservice geïntegreerd met het Battle Management System (BMS) van het schip
- WebXR-Visualisatie: Met integratie van Google Glass Gen 1 kunnen wachtfunctionarissen en EW-officieren anomalieën in datasets in realtime visualiseren via radar-metaforen
- Ionosferisch-getunede Datasetprofilering: Gebruikt ruimteweerdatasets (JWST + EU Copernicus) om te simuleren hoe vijandelijke datasets natuurlijke EW-vervalpatronen proberen te imiteren
4. Dreigingsscenario’s en Gebruikstoepassingen
🔹 Use Case 1: Voorafgaand aan inzet model-audit
Inspecteert de trainingsherkomst en markeert anomalieën zoals hergebruikte samples, watermerkmanipulatie of clustering die op GAN-generatie wijzen.
🔹 Use Case 2: Datavalidatie op zee
Aan boord geoogste signalen voor AI-hertraining worden gescand op hoge embed-similariteit of onrealistische tokenentropie—mogelijk wijzend op spoofpogingen.
🔹 Use Case 3: Validatie van gezamenlijke intelligence feeds
Controleert datasets van NAVO-bronnen (bijv. EDA AI-labs, US Navy AI Office) op bekende vijandelijke synthetische patronen.
5. Strategische Waarde voor de Koninklijke Marine
- Beschermt hoogvertrouwde sensoren (SMART-L, APAR) tegen softwarevervuiling
- Versterkt Thales EW Sabre door dataintegriteit te garanderen
- Biedt realtime visualisatie van misleidingspatronen
- Versterkt soevereine AI-capaciteit en vertrouwen in ML-observeerbaarheid
- Ondersteunt EU/NAVO digitale soevereiniteitsinitiatieven op het gebied van AI-defensie
6. Toekomst: MIMIC-HUNTER Neptune Edition
- Integratie met onderwater sonarklassificatiedata (voor onderzeebootbestrijding)
- Detectie van synthetische akoestische samples in passieve hydrofoonstreams
- Audits op Maritime Domain Awareness (MDA)-datasets van commerciële satellietfeeds
Contact
Benjamin Gilbert (geen relatie tot Amerikaanse materiaalkundige)
Hoofduitvinder – RF Quantum SCYTHE
Beveiligde lijn: benjamesgilbert@outlook.com | Call-sign: DAOWATCH
Bijlagen
📁 Bijlage A: Embedding-similariteitsmatrixen (Transformer)
📁 Bijlage B: Fouriertransformaties van synthetische uploadpatronen
📁 Bijlage C: Maritiem geoptimaliseerd Odoo FWA-dashboard voor signaalauditlogs
Klaar om dit om te zetten in een visual briefing, interactieve WebXR flow, of mission-card versie? Laat het me weten! 🧠📡🇳🇱
MIMIC-HUNTER WHITE PAPER
Synthetic Dataset Forensics for Maritime Signal Integrity and Cognitive Electronic Warfare
Tailored for: Royal Netherlands Navy – De Zeven Provincien Class Frigates
Executive Summary
In an era where synthetic data manipulation threatens the veracity of training sets used in AI-driven electronic warfare (EW) systems, MIMIC-HUNTER provides a novel forensic detection and auditing framework. Developed for integration into maritime platforms such as the Royal Netherlands Navy’s De Zeven Provincien Class frigates, MIMIC-HUNTER enhances radar, signal intelligence, and EW readiness by vetting data sources for authenticity, resisting adversarial injection, and safeguarding algorithmic decision chains.
1. Mission Context
The De Zeven Provincien Class frigates are linchpins in NATO’s integrated missile defense. Equipped with:
- SMART-L Mk2 radar (2000 km detection range)
- APAR radar system (>400 km for fire control and tracking)
- Thales Defence Sabre EW system
These vessels sit at the intersection of radar-based situational awareness and data-driven EW. Synthetic datasets used to train or update onboard AI systems pose a rising vulnerability vector.
MIMIC-HUNTER addresses:
- Data poisoning via synthetic signal injection
- Cognitive radar corruption during at-sea ML model tuning
- Inference distortion from fake training sets supplied through vendor or coalition feeds
2. Core Technology Overview
MIMIC-HUNTER is a modular subsystem of the SignalIntelligenceCore, enhanced with:
- Dataset Entropy Profiling: Statistical forensics of token/feature distributions
- Transformer-Latent Space Consistency Checks: Flags suspicious cluster tightness or low semantic variance
- Fourier Metadata Anomaly Detection: Detects upload rhythms indicating bot-like synthetic dataset factories
- Cross-Spectrum Simulation: Models RF spectrum propagation of dataset metadata as if it were signal energy (for visual EW mapping)
3. Integration into Maritime Platform
- API Hook: MIMIC-HUNTER operates as a secured API microservice that interfaces with the vessel’s battle management system (BMS)
- WebXR Visualization: Using Gen 1 Google Glass integration, watchstanders and EW officers can visualize dataset anomalies in real time using familiar radar visual metaphors
- Ionospheric-Tuned Dataset Profiling: Uses space weather telemetry (JWST + EU Copernicus data) to simulate how adversarial datasets might mimic naturally degraded EW conditions
4. Threat Response Use Cases
Use Case 1: Pre-Deployment Model Audit
Before shipping an updated machine learning model onboard, MIMIC-HUNTER inspects training provenance and flags anomalies such as reused samples, adversarial watermarking, or clustering patterns resembling GAN generations.
Use Case 2: At-Sea Data Vetting
Signals harvested at sea for onboard re-training (e.g., anomaly detection AI) are scanned for high similarity embeddings or unrealistic token entropy—suggesting potential spoofing attempts.
Use Case 3: Joint Intelligence Feed Assurance
MIMIC-HUNTER validates datasets transmitted from NATO coalition feeds (e.g., EDA AI labs, US Navy AI Office) against a library of known adversarial synthetic patterns.
5. Strategic Value to the Netherlands Navy
- Protects high-trust sensors (SMART-L, APAR) from downstream software poisoning
- Enhances Thales EW Sabre by ensuring training data integrity
- Enables real-time visualization of signal deception patterns
- Strengthens sovereign AI capability and trust in ML observability
- Supports EU/NATO digital sovereignty initiatives in AI defense
6. Future Work: MIMIC-HUNTER Neptune Edition
- Integration with underwater sonar classification datasets (for submarine warfare)
- Detection of synthetic acoustic samples injected into passive hydrophone streams
- Maritime Domain Awareness (MDA) dataset audits from commercial satellite feeds
Contact:
Benjamin Gilbert (no relation to US-based materials scientist)
Sole Architect – RF Quantum SCYTHE
Secure Line: benjamesgilbert@outlook.com | Callsign: DAOWATCH
Appendices
- Appendix A: Transformer Embedding Similarity Matrix Examples
- Appendix B: Fourier Transforms of Synthetic Upload Rhythms
- Appendix C: Navalized Odoo FWA Monitoring Dashboard for Signal Audit Logs