例如，美國的NuScale Power公司開發的小型模塊化反應堆，每個模塊功率相對較小，可根據實際需求靈活組合，滿足不同規模的能源需求，無論是偏遠地區的小型電網，還是大型工業設施的自備電源，都能適用，這極大地拓展了核能的應用場景。

然而，這些緊湊型反應堆也帶來了新的挑戰，尤其是在實物保護方面。核設施的實物保護至關重要，它關乎公眾安全、環境保護以及國家能源安全。傳統大型核反應堆的實物保護體系基于其龐大的規模和固定的設施布局構建，而小型模塊化核反應堆由于體積小、分布可能更為分散，需要采用新的實物保護方法，在降低成本的同時仍能滿足監管要求，從而使核能與其他電力來源具備競爭力。

目前核電領域不斷探索一些新技術和新的實物保護方法，這些方法有助于優化新設施的保護成本。

在入侵檢測方面，提出了高效的入侵檢測故意動作算法。傳統的入侵檢測系統多基于固定規則和簡單的傳感器數據，對于復雜多變的潛在入侵場景適應性不足。而新的算法采用人工智能和機器學習技術，能夠實時分析多種傳感器數據，包括視頻監控、震動傳感器、紅外傳感器等。通過建立正常行為模型，當檢測到異常行為模式時，能夠快速準確地判斷是否為入侵行為，并及時發出警報。例如，利用深度學習算法對監控視頻中的人員行為進行分析，不僅可以識別出人員的異常闖入，還能對可疑的徘徊、窺探等行為進行預警，大大提高了入侵檢測的準確性和及時性。