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傳統軍事訓練依賴于專用模擬平臺。本研究探討利用商用游戲引擎Unity開發嚴肅游戲以提升軍事決策能力（特別是針對空中作戰）的潛力。這種方法代表了軍事訓練的新方向，通過利用游戲引擎的可訪問性和適應性來創建逼真且具沉浸感的模擬環境。擬議研究包括開發一個基于Unity的模擬系統，以復現空戰場景的復雜性。這種嚴肅游戲環境將使軍事人員能夠在受控環境中練習并完善其決策能力。通過分析模擬環境中的玩家行為，本研究旨在識別影響決策制定的關鍵因素。研究成果可為改進軍事訓練提供參考，通過提供一種潛在經濟高效且適應性強的平臺，用于開發針對特定作戰需求定制的嚴肅游戲。本研究致力于優化軍事決策流程，最終實現真實世界空中作戰任務效果的提升。

地理信息系統（GIS）和遙感因其空間性而被認為在軍事中具有重要意義。本研究采用描述-分析方法來說明地理信息系統在軍事行動中的應用，從選定的研究中吸取陸基軍事發展的經驗教訓。最近的軍事發展表明，各種軍事機構在軍事行動中的指揮、控制、通信和協調都依賴于可靠和準確的空間測繪工具。研究指出，高分辨率衛星數據和無人機技術與機器學習和人工智能（AI）相結合，已在軍事領域得到廣泛應用，包括制圖、地形分析、情報收集和傳播、目標識別、保護軍事重要設施以及歷史建筑。GIS 機器學習與人工智能的結合對軍事規劃和部署具有重要意義，因為對地形的理解有助于實時確定戰場上的戰略位置。研究建議有必要對軍事人員進行地理空間技術培訓，并確保適當的部署，以便開展富有成效的軍事行動。

合成數據生成已成為人工智能應用中應對數據稀缺、隱私問題和資源優化等相關挑戰的重要方法。本文探討了合成數據生成方法的最新進展，重點關注生成學習、遷移學習和建模技術。生成學習使用機器學習模型來復制現實世界數據中的統計模式。同時，遷移學習允許在相關任務中進行知識遷移，從而減少數據稀缺帶來的影響。建模技術，如基于統計和機器學習的方法，可創建與真實數據分布密切相關的合成數據。本文探討了各種方法和案例研究及其在不同應用領域的意義，重點是軍事領域。此外，基準分析表明了生成對抗網絡和變異自動編碼器在合成數據生成任務中的有效性。考慮到遷移學習策略的優缺點和應用領域，對遷移學習策略進行了評估。評估了生成合成場景的建模技術。論文最后討論了合成數據生成對加強軍事領域決策支持的重要性。

人工智能是當今世界最重要的話題之一。人工智能（AI）是指開發能夠執行通常需要人類智能才能完成的任務的計算機系統。這些任務包括理解自然語言、識別模式、從經驗中學習和做出決策。有了人工智能，機器可以分析大量數據、識別趨勢并做出預測，從而改進決策、提高生產率并增強用戶體驗。開發人工智能成本高昂，而且需要專業技術知識，因此導致技術熟練的專業人員短缺。人工智能系統還可能延續訓練數據中存在的偏見，從而限制其公平性。人工智能的關鍵要求之一是真實世界的數據集。盡管與技術進步相關的數據集數量龐大且不斷增長，但主要挑戰之一是數據質量低且稀缺，尤其是在軍事領域。要應對這一挑戰，需要解決兩個重要問題：儉約型人工智能和合成數據。

儉約型人工智能是一種技術，旨在利用較少的數據和計算資源實現人工智能模型的魯棒性。它涉及用有限的資源訓練人工智能系統，重點是輸入節儉和學習節儉。其目標是在使用較少數據和優化學習過程的同時實現預測質量。在某些領域，如軍事領域，出于安全原因，可能無法隨時獲得完整的數據庫。在這種情況下，節儉的人工智能就變得至關重要。為了克服缺乏數據的問題，研究人員和工程師們正在探索不同的方法。其中一種方法是所謂的 “遷移學習”，即使用已經從足夠數據集中學習過的現有人工智能系統。另一種技術是數據生成，即利用虛擬環境生成與真實環境條件非常相似的數據。數據增強是另一種方法，涉及通過對現有數據進行轉換或修改來生成新數據。將數據生成和數據擴增結合起來，可以獲得更全面、更多樣的數據集。

數據具有重要價值，但質量至關重要。隨著企業和研究人員對數據的依賴程度越來越高，對高質量數據和隱私的需求也變得越來越重要。由人工生成的信息組成的合成數據正在成為應對這些挑戰的強大解決方案。合成數據通常比真實數據質量更高。此外，還應實施隱私保護措施，防止關鍵信息泄露。在軍事領域，由于行動的動態性和高風險，數據收集具有挑戰性。然而，由于所涉及數據的敏感性，隱私問題在軍事領域非常普遍。合成數據生成被證明是一種有價值的創新解決方案。雖然合成數據是一個令人信服的概念，但其生成卻要求精確。它必須是可信的，并符合原始數據的基本分布。因此，負責生成合成數據的算法必須表現出魯棒性，并有效捕捉真實數據中固有的模式。

在軍事行動中，將新興技術融入指揮與控制系統（C2 系統）是一個亟待解決的問題。人工智能、機器學習和無人系統等潛在顛覆性技術的引入有可能顯著提高作戰效率。然而，在將這些技術整合到包含傳統條令和組織結構的 C2 能力中時，也會遇到倫理難題和挑戰。本文是按照設計科學研究（DSR）流程開展的研究項目的一部分。該研究項目的主要目標是開發一個概念框架，并提供模型和方法，幫助設計人員和指揮官從社會技術角度評估和理解 C2系統。該項目還旨在深入探討單個子系統如何影響整個“系統簇”（SoS）。在之前的文章中，作者討論了將新技術集成到軍用 C2系統中的相關挑戰。本文進一步闡述了研究結果，這些結果表明有必要將重點從優化單個組件或子系統轉移到考慮整個大型復雜系統（又稱“系統簇”）。這種轉變強調了一種綜合全面的方法，對于確保 C2 系統的有效性、精確性以及適應不斷變化的條件和要求至關重要。然而，在解釋和預測 SoS 中信息系統、方法、流程和組織發展之間的動態關系方面，現有的研究和方法還存在差距。為了彌補這一差距，有必要調整現有的能力開發框架，使其范圍更廣、適應性更強、更詳盡。此外，系統開發中的社會技術重點將有助于更深入地理解組織、流程和技術系統演進之間的相互依存關系。之前對利益相關者進行的訪談調查，確定了對特定領域（如運行和開發）內所遇挑戰的細化看法。對利益相關者的需求進行了分析，并將其作為設想框架的目標。利益相關者交流了調整后的方法框架應如何發揮作用，以應對新興技術帶來的挑戰。通過采用 DSR 和企業建模，本文提出了（1）一個概念模型，概述了 C2系統的原則和總體結構。該概念模型為目標建模提供了基礎，確保了不同模型之間的一致性和互操作性。本文了還提出了（2）C2 系統的目標模型，代表了設想框架需要實現的目標。研究結果表明，該框架有助于系統地識別和調整人工制品的目標，使其與總體目標相一致，即有助于設計軍用 C2 系統和理解技術的集成。本研究項目為正在進行的軍事創新研究做出了貢獻，為新技術在復雜軍事行動生態系統中帶來的系統性挑戰和機遇提供了見解。

SIEM（安全信息和事件管理）系統非常普遍，在安全作戰中心的各種分析師工作流程中發揮著至關重要的作用。然而，現代 SIEM 面臨著一個巨大的挑戰：它們仍然無法減輕分析人員在分析以自然語言編寫的 CTI（網絡威脅情報）報告時所涉及的重復性任務。本項目旨在開發一種人工智能體，以取代分析 CTI 報告所涉及的勞動密集型重復性任務。該智能體利用了 LLM（如 GPT-4）的革命性能力，但不需要任何人工干預。

網絡犯罪給政府和行業造成了巨大損失。2023 年，美國消費者和企業的損失超過 125 億美元[5]。其中，45% 的企業遭遇過基于云的數據泄露或審計失敗 [3]。這促使企業更加重視安全運營中心（SOC）的預防性攻擊能力。作為公司安全戰略的核心，SOC 受托監控和分析企業的網絡、設備、裝置和信息庫。其主要目標是不斷加強組織的安全態勢，確保其寶貴資產得到保護。

在過去的二十年里，SOC 的運作一直在不斷發展，一個明顯的標志就是 SIEM（安全信息和事件管理）系統的普及和顯著發展。SIEM 系統配備了實時關聯引擎，有助于及時發現對公司基礎設施的任何攻擊。該引擎負責將日志與數據庫中存儲的相關規則進行比較，以檢查是否有任何匹配。當安全分析師發現公司可能成為黑客組織的攻擊目標時，迅速建立和更新相關規則以應對這些威脅就成為 SOC 的首要任務。作為第一道防線，這一主動步驟至關重要，它可確保 SOC 能夠迅速做出反應，緩解潛在的安全漏洞。為建立相關規則，安全分析師通常會參考網絡威脅情報 (CTI)。CTI 可能來自 FireEye 和 CrowdStrike 等知名網絡安全公司的報告。CTI 還可能來自 Mitre ATT&CK[1] 等免費安全平臺或 Telegram 或 X（Twitter）等平臺上安全分析師之間的交流。

如今，SIEM 系統在各種分析師工作流程（例如，識別相關威脅模式的工作流程、安全監控工作流程、事件響應工作流程）中發揮著至關重要的作用。一個非常重要的 SIEM 系統演變來自迅速崛起的威脅情報市場。(預計未來幾年該市場將快速增長，到 2028 年將達到 219.2 億美元[2]）。這種演變使安全操作從簡單的警報系統轉變為能夠利用威脅情報進行預測性威脅分析等目的的高級機制。

盡管取得了這些進步，但現代 SIEM 仍面臨著巨大挑戰：它們仍無法讓分析人員從分析以自然語言編寫的 CTI 報告所涉及的勞動密集型重復性任務中解脫出來。CTI 通常以報告或博文的形式發布，這就要求安全分析師花費大量時間進行閱讀和分析。這一過程也增加了對攻擊的響應時間[9]。由于這種無能為力的情況，SIEM 一直在努力擴大 CTI 報告的龐大語料庫。盡管現有研究（如 [4, 6, 13, 8]）應用機器學習技術從安全相關文檔（如策略）中自動提取 “金塊”，但不幸的是，這些針對特定領域的人工智能模型在泛化方面存在不足。

在本文中，試圖開發一種人工智能體，以取代分析 CTI 報告所涉及的勞動密集型重復性任務。該智能體利用了 LLM（如 GPT-4）的革命性能力，但不需要任何人工干預。有了我們的智能體，SOC 分析師就可以從重復性任務中解脫出來，把大部分時間用在創造性任務上。

總之，做出了以下貢獻：

• 提出了一種新的人工智能體，可自動從 CTI 報告中提取重要信息并生成 Regex。

• 為確保生成的 Regex 的準確性，采用了四步流程來過濾潛在的假陽性和假陰性。

• 智能體還能提供關系圖，描述 CTI 報告中不同 CTI 之間的聯系。

• 據所知，該項目邁出了人工智能體取代重復性任務的第一步，無需任何人工干預。這也是首次利用 LLM 的革命性能力，使 CTI 分析工作流程大大提高自動化程度。

在安全關鍵型應用中，驗證和認證人工智能驅動的自主系統（AS）所做的決策至關重要。然而，這些系統中使用的神經網絡的黑盒性質往往使實現這一目標具有挑戰性。這些系統的可解釋性有助于驗證和認證過程，從而加快其在安全關鍵型應用中的部署。本研究通過語義分組獎勵分解研究了人工智能驅動的空戰智能體的可解釋性。論文介紹了兩個使用案例，以展示這種方法如何幫助人工智能和非人工智能專家評估和調試RL智能體的行為。

圖 3. 訓練有素的 RL 智能體跟蹤性能。左上圖為鳥瞰圖。右上圖是從藍色智能體框架透視的，每個綠色圓圈的半徑為 1000 米。下圖是分解獎勵條形圖，黑色 x 符號代表選擇的行動，其他 x 符號代表與每個 DQN 的最大預期獎勵相關的行動，它們分別代表各自的獎勵類型。

為了真實地再現軍事行動，嚴肅的戰斗模擬要求建模實體具有合理的戰術行為。因此，必須定義作戰戰術、條令、交戰規則和行動概念。事實證明，強化學習可以在相關實體的行為邊界內生成廣泛的戰術行動。在多智能體地面作戰場景中，本文展示了人工智能（AI）應用如何制定戰略并向附屬單元提供命令，同時相應地執行任務。我們提出了一種將人類知識和責任與人工智能系統相結合的方法。為了在共同層面上進行交流，人工智能以自然語言下達命令和行動。這樣，人類操作員就可以扮演 "人在回路中 "的角色，對人工智能的推理進行驗證和評估。本文展示了自然語言與強化學習過程的成功整合。

RELEGS：針對復雜作戰情況的強化學習

為了獲得模型架構的靈感，我們研究了 DeepMind 的 AlphaStar 架構，因為它被認為是復雜 RL 問題領域的最先進架構。通過我們的架構（如圖 2 所示），我們提出了一種靈活、可擴展的行動空間與深度神經網絡相結合的適應性新方法。觀察空間的設計基于如何準備戰場的軍事經驗。通常使用地圖和可用部隊表。因此，模擬觀測被分為標量數據（如可用坦克數量及其彈藥）。同時，基于地圖的輸入作為視覺輸入提供給空間編碼器。

標量數據用于向人工智能提供幾乎所有場景細節的建議。其中包括有關自身部隊及其平臺的數據，以及有關敵方部隊的部分信息。輸入并非以絕對數字給出，而是采用歸一化方法來提高訓練效果。編碼器可以很容易地寫成多層感知器（MLP）；不過，使用多頭注意力網絡可以大大提高訓練后智能體的質量，因此應予以采用（Vaswani 等人，2017 年）。

為了理解地理地形、距離和海拔高度的含義，人工智能會被輸入一個帶有實體編碼的地圖視覺表示。顏色方案基于三通道圖像，這使我們能夠輕松地將數據可視化。雖然使用更多通道會給人類的圖形顯示帶來問題，但人工智能能夠理解更多通道。不同的字段類型和實體會用特殊的顏色進行編碼，以便始終能夠區分。這種所謂的空間編碼器由多個卷積層組成。最初，我們嘗試使用 ResNet-50 （He 和 Zhang，2016 年）和 MobileNetV3 （Howard 等，2019 年）等著名架構，甚至使用預先訓練的權重。然而，這并沒有帶來可接受的訓練性能。因此，我們用自己的架構縮小了卷積神經網絡（CNN）的規模。

為了測試和優化這一架構，我們使用了一個自動編碼器設置，并使用了模擬中的真實樣本。我們能夠將參數數量從大約 200 萬減少到大約 47000。此外，我們還生成了一個預訓練模型，該模型已與模擬的真實觀測數據相匹配。這一步極大地幫助我們加快了 RL 進程。

一個可選元素是添加語言輸入，為人工智能定義任務。雖然一般的戰略人工智能不使用這一元素，但計劃將其用于下屬智能體。這些智能體將以自然語言接收來自戰略人工智能的任務，并使用雙向門控遞歸單元（GRU）編碼器對其進行處理。

視覺數據、任務數據和標量數據的編碼值被合并并輸入核心網絡。根據 Hochreiter 和 Schmidhuber（1997 年）的介紹，核心主要是一個擁有 768 個單元的長短期記憶（LSTM）組件。在軍事場景中，指揮官必須了解高價值資產的長期戰略規劃。在本模擬中，人工智能可以請求戰斗支援要素，這些要素在影響戰場之前需要長達 15 分鐘的時間。因此，人工智能必須了解未來任務的時間安排和規劃。在 RL 中使用 LSTM 網絡相當困難，因為它需要大量的訓練時間，而且會導致上面各層的梯度消失。因此，我們決定在 LSTM 上添加一個跳過連接，以盡量減少新增層的負面影響。

動作頭由一個自然語言處理（NLP）模型組成。這是一個非常簡化的動作頭模型，包含一個小型 LSTM 和一個額外的密集層，共有約 340000 個參數。其結果是一個尺寸為 8 x 125 的多離散動作空間。

除主模型外，還有一個單獨的價值網絡部分。價值網絡使用核心 LSTM 的輸出，并將對手信息串聯起來傳遞給 MLP。然后，MLP 可以精確預測價值函數。通過對手信息，價值網絡對模擬有了一個上帝般的地面實況視圖。由于該網絡只與訓練相關，因此可以在不干擾訓練完整性的情況下進行。

認識到當前軍事教育體系的特殊性，并考慮到軍事工程培訓快速現代化的必要性，人機界面需要采用創新技術來加強教育過程。我們的目的是詳細分析在培訓未來軍事工程軍官時人工智能技術的實施情況，概述現有策略，并制定通過人工智能技術強化教育過程的可行策略。為實現研究目的，通過五份問卷對 154 名教官進行了開放式和封閉式調查，以解決研究問題。采用傳統的內容分析法和數據統計處理法對答案進行了研究。結果揭示了人工智能在軍事工程訓練中應用的基本方向，以及人工智能在未來軍事工程軍官專業能力培養中的可能應用。但與此同時，研究結果表明，軍事工程訓練過程正面臨著一些挑戰，使人工智能驅動的轉型實施變得更加復雜。為了克服人工智能目前面臨的挑戰，并為人工智能在人機界面的應用提出建議，概述了通過人工智能技術加強軍事工程訓練的策略。

圖 3：通過人工智能技術加強軍事工程訓練的戰略。

根據調查結果，可以考慮通過人工智能技術加強軍事工程訓練的五項策略。

首先，對未來軍事工程軍官進行有效培訓和數據隱私控制需要制定使用人工智能的法律框架。特別是對于信息獲取受限的人機交互界面而言，這一點至關重要。由于所有烏克蘭教育機構都根據《歐盟-烏克蘭聯系協議》中烏克蘭立法與歐盟（EU）法律相協調的原則運作，因此擬議的歐盟人工智能法（歐盟委員會，2021 年）成為設計人工智能法規的基礎。同時，高校的教育過程近似于北大西洋公約組織（NATO）的標準，他們有義務在北約實施人工智能政策（Stanley-Lockman & Christie, 2021）。針對特定機構的規定可以幫助教師處理具體情況，并解決人工智能應用所帶來的具體風險。此外，官方指南還包括一份不能在人機界面中使用的高風險應用程序清單，并規定了人工智能用戶（包括教員和學員）的具體義務。我們預計，制定使用人工智能的法律框架將促進教育進程，并使學員能夠從已有的幾項創新技術中受益。

其次，將人工智能納入課程涉及將人工智能的原則、道德、法規和基本功能納入人機界面教授的課程，以及創建使用人工智能工具的綜合課程。該戰略以在培養未來軍事工程軍官的過程中有效應用人工智能工具為導向，可用于培養人工智能素養和數字能力。此外，這種影響可能有助于擴大工程單元的運作可能性，提高未來軍事工程軍官專業活動的生產力。將人工智能納入課程是培養教員和學員適應人機界面創新數字教育環境的必要條件。因此，修改現有課程將為在軍事工程訓練中正確和合乎道德地使用人工智能創造一個穩定的位置。

第三，教育過程參與者的高水平人工智能數字化能力意味著他們已準備好正確使用人工智能工具，能夠處理來自不同來源的大量信息，并理解在專業軍事活動中進行數字化轉型的必要性（Ng 等人，2023 年）。培養人工智能數字化能力需要為教官和學員開設專門課程，教授如何在數字化環境中操作以及如何避免可能出現的錯誤。人工智能數字化能力對于優化教育過程、在線環境下的工作、改善學習材料的視覺感知、使用人工智能工具創建高質量內容、收集和系統化數據、開發基于人工智能的項目、積極的在線交流、改善教學實踐、高效的課堂管理等都是必不可少的。

第四，通過人工智能技術加強軍事工程訓練需要制定具體的方法，旨在選擇教學方法和活動，使教學過程高效。適當的方法論可以讓教員合理使用學習材料，在學員中形成深厚的知識和技能，培養未來軍事工程軍官的持續學習能力。目前，人機界面的教學科目正面臨著快速轉型，我們看到的是從傳統教學方法向個性化學習和互動式教學方式的轉變。一方面，行為模型、數據分析和學習管理系統等人工智能工具促進了軍事教育的現代化，形成了有效的定制學習。另一方面，人工智能工具的使用要求根據教學科目和教學目標采用特定的教學方法。

近幾十年來，國防系統的規劃已經演變成基于能力的規劃（CBP）過程。本文試圖回答兩個問題：首先，如何表達一個復雜的、真實世界的能力需求；其次，如何評估一個具有交互元素的系統是否滿足這一需求。我們建議用一套一致的模型以可追蹤的方式來表達能力需求和滿足該需求的解決方案。這些模型將目前的能力模型，具體到規劃級別和能力觀點，與系統思維方法相結合。我們的概念模型定義了環境中的防御系統，數據模型定義并組織了CBP術語，類圖定義了CBP規劃元素。通過給出一個能力參數化的例子來說明這個方法，并將其與DODAF能力觀點和通用CBP過程進行比較。我們的數據模型描述了能力在行動中是如何退化的，并將該方法擴展到能力動態。定量能力定義的目的是支持解決現實世界中相互作用的子系統，這些子系統共同實現所需的能力。

能力規劃問題的定義

在本節中，能力被定義為執行任務的效果或功能并作為系統時，我們討論CBP；在1.2小節中進一步討論Anteroinen的分類中的第三和第五類。為了專注于軍事系統或軍事單位的結構定義和未來的數學建模，只考慮系統的物理組成部分，即人員和物資，以及他們與能力的關系。環境的影響--天氣條件、地形、周圍的基礎設施和其他軍事單位--被省略，以關注兩種力量之間的相互作用；盡管在實踐中，環境和其他更廣泛的系統問題顯然是相關的。通常情況下，CBP過程定義了環境的相關方面和軍事行動的類型，為能力需求定義、能力評估和解決方案選擇制定了可能的規劃情況集合。

一個軍事單位或一個組織由其人員和物資組成。經過組織和訓練的人員配備了適當的物資，代表、擁有或產生能力。當兩個軍事單位相互作戰時，他們會啟動自己的能力，以造成敵人的物資和人員的退化。為了定義能力需求并計劃如何作為軍事單位或系統來實施，需要解決的問題是：在與敵人的互動過程中，能力將如何演變，而敵人的能力卻鮮為人知？圖1說明了在敵人能力的作用下，自己的軍事作戰和維持能力的動態互動。我們的能力削弱了敵方的人員和物資，對敵方的能力產生了影響；而敵方的能力削弱了我們的人員和物資，對我們的能力產生了影響。外部資源，也就是供應和維持能力，維持著被削弱的人員和物資。如因果循環圖所示，敵方的能力可以與我方的能力對稱地表示。第3節的進一步建模集中在我們自己的能力上，由圖1中的虛線表示，以便更純粹地表示。

對我們自己的能力的定義說明，由人員和物資提供，表明了復雜的結構和與能力有關的功能和元素之間的相互作用。此外，真正的軍事單位，通常由較小的編隊組成，有幾種能力，由大量不同的物資和人員組成，并與環境互動。

現有的能力模型

• 軍事能力是外交政策的工具
• 作為軍事單位戰斗力的能力
• 作為執行任務效果和功能的能力
• 作為武器系統或平臺的能力
• 作為系統的能力

軍事背景下能力規劃的概念模型架構描述

架構被定義為 "一個系統在其環境中的基本概念或屬性，體現在其元素、關系以及設計和進化的原則中"。因此，架構描述是一種表達架構的工作產品。架構框架是在一些應用領域或社區應用架構描述的基礎。架構框架為網絡系統的復雜性管理提供了結構化的方法，使利益相關者之間能夠進行溝通，并支持未來和現有系統的系統分析和設計。企業架構的Zachman框架是這類通用框架的一個例子。DoDAF、MODAF和NAF是用于國防系統分析和定義的架構框架，特別是用于指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）。這些架構框架由觀點組成，定義了代表特定系統關注點的一組架構視圖的規則。架構視圖由一個或多個模型組成。架構框架基礎的元模型定義了不同視點中元素之間的關系。DoDAF元模型DM2有一個概念數據模型圖（DIV-1），用來向管理者和執行者傳達架構描述的高層數據構造的概念。MODAF元模型詳細定義了每個架構視圖的數據模型。

利益相關者需要適當的支持，以促進他們彼此之間以及與規劃專家團體的溝通，從而從CBP方法中獲益。軍事專家的作用不是參與復雜的工具和方法，而是為規劃過程提供重要的領域專業知識。架構框架是一個很好的工具，可以定義當前的防御系統，確定能力需求，并描述系統解決方案。不幸的是，架構框架和相關元模型的精確但復雜的機制與復雜的符號并不一定能以明顯的方式解釋能力觀點和要素之間的關系。因此，架構觀點和典型的CBP流程并沒有明顯的聯系。因此，參與能力規劃的軍事專家和決策者很少能夠加深理解，或者在沒有專門掌握這些工具和方法的人員的情況下，通過應用架構框架確定解決方案。需要對能力進行更簡單的定義，與流程兼容。

能力模型框架

圖2提出了一個高層次的數據模型，它代表了能力定義問題的抽象。數據模型描述了能力模型類型及其關系，作為能力和防御系統建模的框架。符號的選擇是為了保持信息量，但對更多的人來說是可讀的，因此它不遵循任何特定的方法，但與SODA的認知圖譜有一些共同點。

能力的現實世界實例在圖的左邊，而概念模型類型在右邊。該模型的第一個版本已經被Koivisto和Tuukkanen應用于一個基于研發的自下而上的過程和概念性的未來系統，即認知無線電。原始模型描述，系統模型定義了物資、戰斗力和功能能力。實際上，這是一種雙向的關系：在所需能力和所需資源的驅動下建立系統模型，然后用系統模型來預測特定環境和實例中的結果。

防御系統和能力——上下文模型

防御系統由系統、系統要素及其相互作用組成，其突發屬性由系統、系統要素和它們的相互作用界定。圖3中的模型代表了系統層次結構中的防御系統層次。防御系統可以被看作是SoS，但我們應用一般的系統術語來保持模型的可擴展性，并為防御系統層次結構的較低層次提供合適的術語。在國防系統層次結構的任何一級，系統代表一個由系統元素組成的軍事單位：人員和物資。

圖3 國防系統在其背景下的概念系統模型。防御系統，即利益系統（SOI），被環境和其他行為者的系統所包圍。這些系統包括相互作用的系統要素人員（P）和物資（M）。子系統和系統元素之間的聯系是示范性的。

能力模型類型和術語——高級數據模型

除了系統元素和它們的組織之外，還要定義功能和相應的輸出，以獲得更全面的系統定義。我們將能力定義為執行任務的效果或功能，是一種功能能力。在CBP過程中，功能能力定義了一些當前或計劃中的軍事單位或由物資和人員組成的系統的能力潛力。最終，能力發展過程必須以現實世界的軍事單位來定義系統的實施。力量要素的概念定義了最終的系統結構，也就是要生產的現實世界的軍事單位的組織。在我們的數據模型中，功能能力被安排在SOI內部，以代表系統的涌現屬性。當這種潛力或涌現被計劃為引起某種效果時，系統，具體來說是其功能能力，在計劃過程中被分配到一個任務中。此外，當軍事單位執行任務時，效果就會產生。高層數據模型的作用，如圖4，是將關鍵的術語及其關系可視化。

圖 4 基于能力的規劃中術語及其關系的高級數據模型表示

基于能力的規劃元素——UML類圖

圖5中的類圖將圖3所示的概念系統模型中確定的國防系統規劃要素與圖4中的能力模型類型結合起來。由于我們關注的是國防系統，國家權力和軍事力量的要素被認為是其環境的一部分，不在圖中。然而，我們建議，國家權力也可以通過效應來表示。

圖 5 基于能力的規劃元素的統一建模語言 (UML) 類圖表示