Par Chris Callaghan, Rob Schroeder et Dr. Wayne Porter

introduction

À la lumière de la stratégie de sécurité nationale actuelle et des orientations de la défense nationale de 2018, l'impact de la guerre hybride et de la «zone grise»¹ l'activité maritime à l'appui de la concurrence des grandes puissances entre les nations est devenue un sujet de préoccupation croissante. Cela comprend la nécessité de se concentrer davantage sur l'identification et le suivi des navires d'intérêt (VOI) et de leurs propriétaires, exploitants et activités associés. Traditionnellement, la sensibilisation au domaine maritime (MDA) a consisté en des activités de renseignement, de surveillance et de reconnaissance des activités en mer avec une analyse limitée des liens entre domaines² des événements, des transporteurs et des sponsors (Wallace & Mesko, 2013). Bien que cette méthodologie permette aux analystes et aux opérateurs de passer au crible et de structurer de vastes données à partir de systèmes de plus en plus complexes, elle ne tient pas compte de la façon dont les liens entre des entités similaires créent des réseaux maritimes gris (non transparents) capables de prendre en charge la guerre hybride dirigée par l'État.

Cela ne veut pas dire qu'une perspective de réseau a été absente du domaine maritime. Des chercheurs de diverses disciplines analytiques ont conceptualisé diverses constructions en tant que réseaux, telles que les routes commerciales historiques (Rivers, Evans et Knappett, 2016; Wang, Notteboom et Yang, 2016), les modes d'expédition mondiaux (Ducruet, Rozenblat et Zaidi, 2010) , les itinéraires des bateaux de croisière (Rodrigue & Notteboom, 2014) et la logistique impliquée dans le transport maritime mondial (Ducruet & Lugo, 2013). Pourtant, l'essentiel de ce travail a porté sur la compréhension des réseaux transparents (licites).³ De leur côté, les chercheurs en réseaux ont tiré parti de l'analyse des réseaux sociaux pour mieux comprendre les réseaux obscurs – c'est-à-dire les organisations secrètes et / ou illicites (Raab et Milward, 2003). Cela comprend, par exemple, l'étude des groupes terroristes (Krebs, 2002; Roberts et Everton, 2011), les réseaux de distribution de stupéfiants (Morselli et Petit, 2007), les gangs de rue (Papachristos, Hureau et Braga, 2013) et les cyber criminels sur le dark web (Dupont, 2014) pour n'en nommer que quelques-uns.

Nous nous sommes appuyés sur l'analyse de réseau (NA) pour examiner les réseaux maritimes gris (fonctionnant alternativement de manière licite et illicite) en relation avec deux exercices dirigés par l'OTAN en 2018: BALTOPS et l'exercice Trident Juncture. Comme démontré précédemment par des recherches axées sur la cartographie des réseaux maritimes gris dans la mer de Chine méridionale (Porter, et al., 2019), les méthodes NA peuvent être exploitées pour développer des représentations de réseaux longitudinaux de navires errant dans des zones sensibles ou contestées. Ici, nous exploitons les données géo-temporelles disponibles dans le commerce, les bases de données open source et les algorithmes de détection du domaine vital pour générer des représentations des sous-groupes de propriétaires et d'opérateurs associés aux activités grises.

Bien que axée sur la méthodologie, cette recherche ne visait pas uniquement à fournir une contribution académique, mais également à démontrer comment NA peut améliorer la sensibilisation et le suivi en temps réel à des fins opérationnelles. Les méthodes et l'analyse présentées ici devraient permettre une discussion riche des méthodes actuelles et futures pour la MDA améliorée. À ce titre, nous commençons par une description de notre collecte de données et de nos méthodes, puis nous discutons des constatations et des implications pratiques pour l'AMM. Enfin, nous concluons par une série de recommandations pour de nouvelles recherches.

Génération de réseaux: données et méthodes

Nous utilisons les données de suivi des navires disponibles dans le commerce comme pierre angulaire de notre analyse; en particulier, dans le processus d'identification et de suivi des VOI. Notre équipe a collecté les flux des émetteurs-récepteurs du système d'identification automatique (AIS) du 13 mars 2018 au 7 janvier 2019.⁴ Ces points de données sont particulièrement importants car les émetteurs AIS sont nécessaires comme systèmes de navigation et anti-collision pour tous les navires de plus de 300 tonneaux de jauge brute opérant à l'échelle internationale, tous les navires de plus de 500 tonneaux de jauge brute ne effectuant pas de voyages internationaux et tous les navires à passagers, quelle que soit leur taille. Pour restreindre la portée de notre ensemble de données, nous avons géo-clôturé nos données pour inclure la mer Baltique et l'océan Atlantique Nord. Les journaux de suivi AIS quotidiens résultants ont fourni des variables spatiales et temporelles pertinentes pour notre analyse; à savoir la date et l'heure de transmission d'une VOI, le numéro d'identité du service mobile maritime (MMSI), la vitesse au sol, la longitude et la latitude.

Une fois les données décodées et filtrées, nous avons exploré les modèles de trafic à l'aide de la coque convexe locale temporelle (T-LoCoH) méthode initialement développée pour l'étude des modèles de mouvement chez les animaux télémétriques suivis par GPS. T-LoCoH intègre le temps et l'espace dans la construction de coques locales (formes géométriques contenant une distribution d'emplacement dans un domaine vital) tout en tenant compte de la vitesse d'un animal individuel, ce qui facilite l'utilisation de mesures pour la revisitation et la durée de la flânerie (Lyon, Turner, & Getz, 2013). Dans notre travail, les données AIS qui suivent le trafic des navires dans le temps et l'espace sont analogues aux données GPS utilisées pour analyser les animaux qui se déplacent. À ce titre, nous avons tiré parti de l'application de cette méthode pour identifier les schémas spatio-temporels des navires errant dans des zones proches des exercices militaires dirigés par l'OTAN.

Afin de réduire le bruit de la circulation, nous avons inclus uniquement les transmissions AIS pour les navires commerciaux non membres de l'OTAN transpondant à une vitesse au-dessus du sol inférieure ou égale à deux nœuds. Nous avons ensuite généré des polygones de flânement spatial qui peuvent représenter des ports, des mouillages ou d'autres zones où un VOI a flâné pendant la fenêtre de recherche (voir la figure 1). Comme prévu, les zones présentaient des densités de flânage différentes, certaines étant denses (représentées en jaune sur la figure 1) et d'autres moins denses (représentées en rouge). Ces polygones vagabonds ont servi de base à l'élaboration d'une liste de VOI utilisant leurs numéros d'identification MMSI comme identifiants uniques.

La mise en correspondance des isoplèthes flânant avec les transmissions AIS d'origine utilisées pour les générer a donné une table de localisation navire à flâneur (voir Tableau 1) avec l'identifiant unique du navire, la date et l'heure du message AIS et l'identité du polygone flânant.

MMSI	Date-heure	Polygone
123456789	T = 1	Polygone A
987654321	T = 1	Polygone A
123456789	T = 2	Polygone B
123456789	T = 3	Polygone C

Tableau 1. Exemple de table de localisation des navires à flâner

De ce tableau, nous avons extrait un réseau d'emplacement à emplacement où les zones de flânerie étaient interconnectées si un VOI se déplaçait d'un endroit à l'autre. Ensuite, pour examiner les organisations sous-jacentes liées aux VOI, l'équipe a collecté des informations open source sur les entreprises qui possèdent et / ou exploitent ces navires à l'aide de la base de données de recherche avancée Lexis Nexis. Ces informations sur l'entreprise ont ensuite été jointes aux données du navire. Les informations sur la société ont été utilisées pour créer des liens entre les sociétés si elles étaient liées au même navire, l'une était une filiale de l'autre, l'une détenait une participation financière importante dans l'autre, partageait la même adresse physique ou avait des membres de leur conseil d'administration. administrateurs en commun. Les résultats et l'analyse de ces données suivent dans la section suivante.

Analyse: faire la lumière sur les réseaux maritimes gris

À partir des données AIS sur les mouvements des navires, nous avons extrait deux réseaux pour une analyse plus approfondie: le réseau de localisation à localisation composé de zones de flânerie observées pendant les BALTOPS (31 mai 2018 au 16 juin 2018) et de zones de flânement observées pendant l'opération Trident Juncture (22 octobre 2018 jusqu'au 25 novembre 2018). La majeure partie de l'activité VOI était concentrée dans la mer Baltique (voir figure 2). Ces constatations sont à prévoir compte tenu de l'étendue géographique des opérations. Alors que la plupart des VOI de l'ensemble d'échantillons sont restés en mer Baltique, quelques-uns ont également été observés au large des côtes norvégiennes lors de l'exercice OTAN Trident Juncture.

Après un examen plus approfondi, les VOI actifs au large des côtes norvégiennes pendant Trident Juncture semblent avoir flâné près de sites militaires sensibles et affiché des schémas de mouvement anormaux. Par exemple, la figure 3 illustre les mouvements de deux VOI avec des modèles de suivi anormaux. Le premier est un pétrolier appartenant au gouvernement russe et exploité par une compagnie maritime enregistrée dans ce pays. Le second est un pétrolier commercial de produits chimiques immatriculé aux Îles Marshall, un pays souvent utilisé comme pavillon de complaisance, qui flotte au nord de la Norvège.

Enfin, la figure 4 est une représentation en réseau des connexions entre les entreprises associées aux VOI identifiés. Dans ce graphique, nous voyons que de nombreuses entreprises sont liées les unes aux autres, les trois plus grandes composantes étant colorées en bleu, vert et orange. Par exemple, le grand cluster bleu sur le côté droit du sociogramme contient de nombreuses petites entreprises, toutes opérant à la même adresse dans le nord de la Russie, chacune ayant des connexions avec au plus quelques navires. Le grand composant orange en bas à gauche contient des grappes d'entreprises associées à VOI interconnectées en partageant certains des mêmes membres du conseil d'administration. Dans la composante verte, les compagnies de navigation associées aux VOI sont connectées en partageant des sociétés mères, des filiales ou des holdings. Les entreprises occupant une position apparente de courtage structurel sont représentées par des nœuds plus grands. Une de ces compagnies maritimes (surlignée d'une flèche), par exemple, était liée à la famille élargie de sociétés similaires, tout en étant liée à une grande société pétrolière multinationale par le biais de liens de propriété partielle (Schelle, 2018).

Conclusions et recommandations pour de nouvelles recherches

Cette analyse met en évidence la valeur de NA dans la sensibilisation et le suivi en temps réel des parties prenantes associées aux activités maritimes grises présumées dans une ère stratégique de concurrence entre grandes puissances. À l'aide de données géospatiales disponibles dans le commerce, notre équipe a identifié 56 VOI flânant dans des zones proches d'exercices dirigés par l'OTAN en mer Baltique et en Atlantique Nord. Ces navires ont ensuite été liés à plus de 196 sociétés / entités publiques et privées. Une telle analyse donne un aperçu d'un réseau de parties prenantes qui peuvent soutenir la guerre hybride ou les activités dites de zone grise, qui ne sont pas directement attribuables à une nation spécifique.

L'utilisation des méthodologies d'analyse de réseau discutées ici et les outils développés à la Naval Postgraduate School pour identifier, cartographier et suivre les réseaux maritimes gris peuvent être appliqués à un certain nombre de menaces. Bien que nos recherches antérieures sur l'activité de mise en valeur des récifs chinois dans la mer de Chine méridionale aient déjà été citées, les opérateurs du Centre d'opérations maritimes (MOC) et les analystes de MDA pourraient adapter cet ensemble d'outils pour suivre et évaluer les réseaux maritimes et terrestres associés au trafic de stupéfiants, au terrorisme, aux Pêche non réglementée (IIU), trafic d'armes et d'êtres humains et autres problèmes de sécurité. L'intégration de ces outils dans les systèmes MDA existants permettrait également de mieux faire comprendre comment ces réseaux se chevauchent dans de multiples zones géographiques et dans des activités malveillantes. De plus, et peut-être le plus important, ils pourraient fournir aux opérateurs des informations opportunes et exploitables.

Notre recherche n'est pas sans amélioration. Les futures itérations de ce travail devraient inclure un ensemble de données plus riche sur les liens entre l'État et les entreprises. Cela devrait inclure une plongée plus approfondie dans les relations entre les sociétés mères et les filiales parrainées par l'État (et soutenues par l'armée) et les adhésions au conseil d'administration, ou les associations géographiques proximales entre les entreprises, les bureaux et les navires. D'autres recherches sont également envisagées par l'application de la modélisation de la dynamique des systèmes, du wargaming, de l'analyse de campagne et de la modélisation d'événements discrets.

Reconnaissance

Les auteurs tiennent à souligner que cette recherche a énormément bénéficié du partenariat entre le laboratoire Common Operational Research Environment (CORE) et le Littoral Operations Center de la Naval Postgraduate School, avec le Norwegian Defence Research Establishment (Forsvarets Forskningsinstitutt, FFI). Cette recherche s'appuie sur un effort conjoint pour intégrer les méthodologies d'analyse de réseau dans le domaine maritime, qui a remporté le Defence Innovation Challenge 2019 de l'Agence NCI visant à accélérer les solutions technologiques à l'appui du C4ISR OTAN et des cyber-capacités.

Avec plus de recherche et d'intérêt, ces méthodes peuvent nous aider à mieux comprendre les relations non linéaires et les mécanismes de rétroaction qui contribuent à la complexité de la compétition des grandes puissances et à ses manifestations dans le domaine maritime.

Chris Callaghan est associé de recherche au laboratoire CORE du département d'analyse de la défense au NPS. Son travail s'appuie sur l'analyse de données open source pour comprendre et modéliser une variété de problèmes de sécurité nationale et nationale.

Rob Schroeder jes a Associate Faculty for Research in the CORE Lab in the Defence Analysis Department and a PhD Student in the Information Sciences Department at the Naval Postgraduate School (NPS). Il étudie actuellement comment utiliser les informations open source collectées en grande partie sur les réseaux sociaux afin de comprendre et de cartographier les dynamiques changeantes dans les zones de conflit et explore l'utilisation de l'analyse de réseau pour analyser les modèles de trafic maritime. Il a présenté certaines de ces recherches lors de conférences (INFORMS et INSNA).

Le Dr Wayne Porter, CAPT, USN (à la retraite) est maître de conférences aux départements d'analyse de la défense et d'ingénierie des systèmes de la Naval Postgraduate School, où il est également codirecteur du CORE Lab et directeur du Littoral Operations Center. Il est titulaire d'un doctorat en sciences de l'information et de deux maîtrises ès sciences – en informatique et technologie conjointe des systèmes C4I – de la Naval Postgraduate School. Le devoir militaire comprenait le Japon, l'Angleterre, l'Italie, les Balkans, Bahreïn (COMFIFTHFLT ACOS Intelligence et adjoint des opérations du MOC dans le golfe Persique / Afrique de l'Est), et trois visites au sein du personnel de l'ADM Mike Mullen, y compris l'adjoint spécial pour la stratégie à la fois le chef des opérations navales (N00Z) et président des chefs d'état-major interarmées. Il a ensuite occupé le poste de président, Stratégie systémique et complexité à la Naval Postgraduate School de Monterey, en Californie, et a pris sa retraite de la Marine en juillet 2014 après 28 ans de service actif. Le Dr Porter a contribué à un certain nombre de projets de stratégie du DoD et de l'USN, notamment en tant qu'analyste de systèmes pour la revue de l'état de préparation stratégique du SECNAV.

Les opinions exprimées dans ce document sont celles des auteurs et ne reflètent pas la position ou les politiques officielles de la marine américaine ou du ministère de la Défense.

Notes de fin

1. La zone opaque dans laquelle les activités illicites malignes coexistent avec les activités licites.

2. Une méthode analytique pour organiser et interroger de manière interactive les bases de données relationnelles (Cunningham, Everton et Murphy, 2016). Dans un diagramme de liens, différents types d'entités (par exemple, les ports, les événements, les navires, les opérateurs et le personnel pour n'en nommer que quelques-uns) sont liés explicitement les uns aux autres dans le but de décrire l'environnement.

3. Ceux qui opèrent ouvertement et légalement.

4. Tous les journaux AIS collectés ont été codés dans des phrases AIVDM (données reçues d'autres navires) / AIVDO (informations propres au navire) et ont dû être décodés pour une analyse plus approfondie.

Références

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Image vedette: OSLO, Norvège (13 novembre 2018) Les marins et les Marines man les rails comme le navire d'assaut amphibie de classe Wasp USS Iwo Jima (LHD 7) arrive à Oslo, Norvège, pour une visite du port prévue le 13 novembre 2018 (Photo de l'US Navy par le spécialiste de la communication de masse de 3e classe Daniel C. Coxwest / libérés)

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