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當前組織面臨持續演變的威脅態勢，必須持續投入資源保護資產，這使得網絡安全自動化進程勢在必行。然而流程自動化需以輸入數據形式化為前提。本文針對以"攻擊場景"為輸入的自動化流程（含攻擊模擬腳本生成、攻防演練及攻擊分析）提出創新解決方案。核心學術貢獻在于構建涵蓋"攻擊環境描述"與"攻擊場景"的新型形式化模型，采用UML類圖進行抽象表達。完成模型闡述后，本文論證其如何支撐上游攻擊分析流程，并展示其在網絡安全培訓場景中自動生成攻擊腳本的應用價值——此雙案例構成研究的第二重貢獻。

盡管網絡安全技術持續演進，仍是利益相關方的重大關切。文獻計量研究定量證實該領域關注度穩步攀升：阿揚瓦萊等人（2024）針對高等教育的網絡安全綜述顯示，文獻趨勢指標自2016年首次躍升后，2019年起呈現陡峭增長曲線。此趨勢源于業界對當代安全挑戰的認知深化：包括高效應對日益復雜的攻擊、提升安全運營中心（SOC）人員及普通用戶技能水平。與多數安全流程相同，防御效能提升依賴于攻擊分析質量及攻擊事件序列描述的精細度。這種通常稱為"攻擊場景描述"的內容常見于事件報告，亦可用于虛擬平臺網絡安全演練。

高質量網絡安全演練需使受訓者直面真實攻擊場景。此類演練的設計開發需預設完備的攻擊場景描述，當前過程存在三大痛點：需耗費大量人力物力、易出錯、依賴高級專業技能。實現自動化成為破局關鍵，而自動化首要前提正是攻擊場景的形式化表達。現有事件報告中的攻擊場景至多以攻擊模型實現"半形式化"描述，多數仍采用自然語言。自然語言表述阻礙知識提取與自動形式化，且無法保證信息完備性；半形式化描述則要求設計者精通特定模型符號體系，且常遺漏關鍵知識要素。

因此，本文提出普適性攻擊場景形式化描述框架，既滿足攻防演練需求，亦適配需攻擊描述的自動化流程。通過形式化建模，既可兼容自動化要求，又能整合既有攻擊模型的可表達知識體系。最終采用UML類圖實現模型抽象化以提升可理解性。論文結構如下：第二章綜述相關研究；第三章闡述攻擊場景形式化核心貢獻；第四章提供形式化模型雙應用案例；第五章總結成果并規劃后續研究。

為破解軍事智能裝備預測性維護中智能化與網絡化程度低、物理模型構建困難等問題，本研究針對人工智能技術在軍事智能裝備中的應用框架、關鍵技術及保障決策方法展開探索。通過將預測性健康管理（PHM）系統架構融入軍事智能裝備健康管理體系，充分發揮人工智能全域通信、泛在感知與自主學習等核心能力，實現軍事智能裝備健康管理的數據驅動化、智能化和網絡化轉型。本研究成果可為復雜戰場環境下軍事智能裝備保障提供參考路徑，有效降低運維成本，持續提升保障效能。

本文重點研究人工智能技術（AIT）在機電控制系統（MECS）中的應用：首先闡釋AIT基礎理論與概念框架，繼而開發現代化AIT核心技術，結合我國現代企業機電控制系統現狀剖析現存瓶頸，最終探究AIT與機械系統的融合路徑，重點討論其在機械電子孔口子系統與電氣控制系統集成中的實踐應用。

"軍事智能裝備"泛指具備預測、感知、分析、推理、決策及控制能力的裝備體系。其在裝備數控化基礎上演進為更高級形態，可顯著提升生產效能與制造精度。其發展關鍵技術涵蓋缺陷檢測與健康維護技術（如高端數控機床、工業機器人），而故障預測與健康管理（PHM）技術正成為未來保障體系的核心方向。隨著軍事智能裝備復雜度提升，構建部件或系統的精確數學模型愈發困難。利用裝備全生命周期多節點歷史數據進行建模，相較物理分析模型更有利于實現PHM功能。鑒于軍事智能裝備向信息化、智能化、網絡化演進，其維護流程也需同步實現網絡協同與智能決策。本研究聚焦PHM與人工智能的融合應用，著力提升軍事裝備智能保障的決策水平、力量編成、方法革新及效能增益，為PHM智能化與網絡化維護模式的落地實施提供支撐。

未來智能化作戰形態演變

高端技術的廣泛運用正在深刻改變制勝機理。信息力已超越火力成為戰爭勝負的決定性要素，控制取代摧毀成為壓制對手的首選手段。作戰體系中集群單元的影響力超越傳統集中兵力效果，催生出三大新型作戰樣式：基于集群協同的"新型智能作戰"（亦稱分布式協同戰）、基于多域集群的"集群攻防戰"、以及創新理論體系衍生的"電磁全維戰"，三者共同構成未來智能化戰爭的基本形態。

將人工智能技術應用于軍事系統引發重大風險，主要源于國際人道法遵約要求與戰場可靠性能考量。基于風險的監管路徑能依據系統類型特質的風險性質與嚴重度定制緩釋措施，避免過度阻礙技術發展與應用。本文提出五級風險分層框架，采用定性模型評估不同軍事系統風險，其參數體系反映核心關切維度；進而主張建立差異化風險緩釋機制，探討可納入的緩釋措施類型。該路徑還通過兩種方式促進AI軍事系統監管國際共識：首先將龐雜風險解構為簡明集合以聚焦討論；其次推動負責任國家通過自我監管確保可靠性能，為爭議問題建立共同基礎。

當前國際社會普遍認同：人工智能(AI)技術應用于各類系統的風險重大，須妥善應對。近年多邊機構在制定AI全球標準方面取得顯著進展，涵蓋技術標準與負責任AI的倫理政策維度（Kerry等，2021）。2018年七國集團(G7)同意建立"全球人工智能伙伴關系"（GPAI），該多邊倡議致力于探索AI發展的監管挑戰與機遇。公私機構亦涌現大量宣言與框架指導負責任AI發展，其中許多已從原則聲明演進為完整政策框架。軍事領域，2019年聯合國(UN)確立致命性自主武器系統(LAWS)新興技術使用指導原則（聯合國裁軍事務廳，2019）；2020年2月美國防部通過《AI倫理原則》（美國防部，2020），然其未必專門針對軍事系統。值得注意的是，歐盟對AI應用監管已采用風險分級路徑。

原則雖是政策制定實施的起點，仍需細化機制指導落地。對軍事系統采用風險分級監管，有望成為從緩釋原則轉向政策實踐的有效路徑。因各類軍事系統風險差異顯著，統一緩釋策略將導致三重困境：對高風險系統失之過寬，對低風險系統矯枉過正，阻礙對人類有益的軍事技術發展。風險分級路徑則可規避這些缺陷。

本文首先剖析AI技術特性如何引致系統潛在問題，比較民用與軍事系統風險分級路徑的演化原則；聚焦軍事系統，探討其核心AI風險關切；主要貢獻在于提出"風險分級體系"，勾勒軍事AI系統風險緩釋的實施框架。該體系通過精細化緩釋路徑促進軍事AI責任領域的國際外交：聚焦關鍵議題推動爭議問題早期共識。本文還論證：在AI軍事系統全生命周期實施風險緩釋措施并非零和博弈，純粹基于提升作戰效能的考量亦構成采納這些措施的充分理由。

本文闡述圖像處理技術在軍事領域的應用方案。展示數字圖像分析在軍事安全防御中的多元應用場景，重點探討地球地圖與合成孔徑雷達（SAR）數據中的目標檢測、武器識別、關鍵軍事據點/物體/目標的偵測與分割技術。此外，基于數學離散算法自主開發專用軟件，實現SAR數據中物體、區域、地形區域乃至軍事目標的智能檢測。通過數學建模實現圖像分割，并完成計算機軟件自主開發實現圖像分割功能。該技術使軍事指揮員可分析可視化戰場態勢，評估圖像中具體目標的威脅等級。軍事管理部門可據此制定安防策略與防御戰術決策。

在當今安全格局中，未經授權無人機在禁航空域的擴散已成為重大威脅。這些無人機構成從潛在監視與間諜活動到物理攻擊等惡性行為的多樣化風險。因此，開發高效反無人機激光系統愈發重要。本研究聚焦三大目標：建立內部可靠性模型、識別關鍵組件、探究影響反無人機系統可靠性的因素。通過分析關鍵組件可靠性及系統參數對整體可靠性的影響，旨在提升反無人機激光系統的綜合性能與效能。為此，采用可靠性框圖（RBD）方法計算反無人機系統中激光子系統的可靠性。同時開展組件級可靠性全面評估，識別系統薄弱環節，從而實現針對性改進與優化。為捕捉系統失效行為的真實場景，采用不同分布模型計算系統可靠性，確保深入理解其多工況下的運行可靠性。最終獲取反無人機激光系統的能量值與命中概率，以有效應對環境挑戰。

無人機已迅速融入現代社會生活，在多個領域獲得廣泛應用。盡管最初主要與軍事行動相關，無人機當前在民用領域發揮關鍵作用。其應用場景涵蓋娛樂（航拍攝影）、地質學（地圖繪制、勘測）、交通（流量監測）、安防（搜救、人群監控、救災）、物流（包裹投遞）、農業（作物監測、噴灑）及通信（應急基礎設施）等多元化領域。這些創新應用標志著社會向更高自主性轉型的重要進程，無人機正深刻改變日常生活的各個方面。

在當今安全格局中，禁航空域內非法無人機活動構成的威脅與日俱增。此類無人機可被用于監視、間諜活動甚至物理攻擊等惡意行為。為有效應對此類威脅，開發強健的反無人機激光系統勢在必行。圖1展示了激光反無人機系統的典型配置。

反無人機激光系統作為關鍵安防技術，旨在檢測、追蹤并反制禁航空域內的非法無人機。通過先進檢測機制、精確追蹤能力與有效反制手段，此類系統致力于保護敏感區域免受惡意無人機的潛在威脅。激光武器憑借其光速響應、精準光束定位與單次打擊成本效益[19]，正成為應對無人機威脅升級的有效解決方案。為分析激光對無人機引擎的打擊效能，文獻[16]研究了目標對激光的脆弱性綜合評估方法。Ball在文獻[24]中指出，評估目標對激光的脆弱性類似于評估非爆炸性穿透物撞擊目標時造成的損傷機制，盡管未明確闡述具體評估方法。

當今的一體化和聯合作戰需要借助利基技術來保持戰略優勢和作戰效能。近來，數字孿生技術已成為軍事應用領域的變革范例。本文全面回顧了世界各地正在進行的數字孿生研究，介紹了各種案例研究和研究成果。本文論述了數字孿生的定義，澄清了圍繞數字孿生概念的一些迷思，介紹了數字孿生在戰略和戰術方面的影響，并列出了在軍事應用中采用該技術所面臨的挑戰。最后，本文概述了數字孿生技術在聯合作戰中的持續發展和整合的未來前景，強調需要制定適應性戰略，以充分發揮其潛力，同時應對相關挑戰。

數字孿生的應用不僅限于一般的產品生命周期或研發。與國防應用類似，數字孿生的應用也不僅限于維護或保養。數字孿生的適應性、實施效率、互操作性、結果的保真度和準確性等特點使其成為一種利基技術，最適合于多元而復雜的聯合作戰機制。利用強大的數字孿生技術，可以克服各軍種裝備、訓練和偏見的個性。隨后的段落將重點介紹數字孿生技術在軍事應用方面的已知和成熟應用。

作戰和任務規劃

數字孿生技術正在航空領域做出巨大貢獻。航空的本質是昂貴和多維的。此外，飛機的培訓、測試和維護也是非常昂貴和動態的。空中行動受到安全、天氣和敵方戰術的限制，這些都需要通過培訓來適應。OEM 手冊和程序通常對操作和維護的限制等方面進行指導。因此，可變因素可能很多，但學術或設計方面的限制將其松散地捆綁在一起。可用于擴展和測試這些操作參數的資源有限或無法模擬。在這些情況下，數字孿生就派上了用場。數字孿生技術在機載傳感器的輔助下，為飛行員提供油耗、航線預測、機身壓力、剖面圖或導彈發射驗證等方面的實時動態解決方案。此外，基于歷史數據，還可以根據飛機在戰斗或日常飛行中的行為預測未來的行動。可能出現的部件故障、疲勞和警報系統等方面可以增加飛機的價值并提高對態勢的感知能力。

自適應飛行器制造（AVM）是美國國防部高級研究計劃局（DARPA）于 2010 年啟動的一個項目，旨在縮短武器系統的研發周期和成本。數字孿生有望在網絡空間、模擬、實驗、加工、測試和生產等所有作戰領域為這些系統提供幫助。美國 F35 戰斗機克隆預測組件故障、未來性能、預期壽命和故障率。美國陸軍正在與威奇托州立大學合作構思數字孿生技術的使用，以提高 “黑鷹 ”直升機機隊的效率和訓練水平。通用電氣已經啟動了一個技術加速中心，將運營商、工程師和制造商聚集在一起，加強數字孿生技術的適應性。由于能夠監控機載傳感器的數據并在其數字孿生系統上驗證參數，它可以確定復雜戰爭的作戰方式。在一項基于模型的系統工程研究中，數字孿生技術被用于無人機，通過任務目標的實現來驗證航線選擇過程。研究結果令人滿意，具有開創性。在圖 4（a 和 b）中，無人機正在執行最后一英里投送任務，為友軍目標提供補給，如藍色所示。根據其歷史記錄，系統已通過機載傳感器（電子戰數據、地理位置數據、敵方武器系統的射程等）獲得了敵方存在的信息。現在，這些數據已在無人機的數字孿生系統中試用。根據目標時間、有效載荷、速度、航程和續航時間等任務目標，數字孿生系統將在規定時間內優化航線。本研究中的數字孿生提出了 A、B 和 C 三條路線，并建議選擇 B 路線，以確保無人機免受對手攻擊。根據模擬設置和風險評估，這是最不受攻擊的路線。

圖4 (a)任務計劃10 (b)系統建議路線

軍事工程與裝備

美國空軍和美國國家航空航天局（NASA）提出了機身數字孿生體（ADT）框架，旨在用更健全、更概率化、基于風險的精確系統取代傳統的確定性單機跟蹤系統。該系統還通過了加拿大國家研究委員會（NRC）的驗證。NRC 將 ADT 定義為 “as-built/as-maintained 飛機機身系統的數字表示，即對as-built 飛機機身系統進行多物理場、多尺度、概率性的綜合仿真，該仿真使用最佳可用模型、傳感器信息和輸入數據，以反映和預測相應單個飛機機身系統在整個壽命期間的活動/性能”。NRC 對 ADT 的設想如圖 6 所示。它由五個構件組成。其中 1 是通用機隊數據庫，2 是單個數字孿生系統，3 是定量風險評估，4 是單個物理飛機，5 是貝葉斯推理。

圖 6：NRC 對 ADT 的設想

物聯網的迅猛發展有可能對人類的多個領域產生影響，作戰領域就是其中之一。本文強調了物聯網在現代戰場場景中的應用前景，分析了物聯網在增強態勢感知、提供信息優勢和通過綜合分析補充決策支持系統方面的作用。在肯定技術優勢的同時，本文還探討了物聯網在軍事應用中的安全和倫理問題。

物聯網向戰場物聯網過渡

長期以來，國防領域一直是眾多新興技術的源泉。獲得戰場優勢一直是探索和嘗試激進想法的驅動因素。第一次海灣戰爭后，時任美國海軍作戰司令的威廉-歐文斯上將在美國國家安全研究所發表的一篇研究文章中提出了 “系統簇”這一概念，從而使這種想法開始成形。他闡述了數據和網絡改變作戰的方式。這一觀點轉化為 “網絡中心戰”概念，它是三個領域的融合，即物理領域（進行演習并從傳感器獲取數據）、信息領域（傳輸和存檔數據）和認知領域（處理和分析數據）。在這一概念提出二十多年后的今天，世界各地的軍事領導人和國防專家都對這一概念的實施持樂觀態度，這主要是由于物聯網技術的成熟。烏克蘭地面部隊廣泛使用標槍反坦克導彈和 “彈簧刀 ”隱形導彈來挑戰強大的俄羅斯裝甲部隊，這就是物聯網技術在戰區成功應用的例證。

物聯網技術不應被視為 “另一種獨特的利基技術”，相反，它涵蓋了許多此類技術。因此，將物聯網技術理解為一種理念更為恰當和合理。它是多種智能化、網絡化和動態構建的設備和技術融合的結果，可以在物理和虛擬空間產生效果。IoBT 的目標是管理復雜、智能的系統之系統，普遍安裝智能傳感器和執行器，以自適應學習過程為動力，實現軍隊的戰略和戰術目標。IoBT 網格通過各種有線或無線傳感器節點實現功能，所有這些節點都是網狀的。由地面預警和無人機傳感器、自主武器、智能士兵和最先進的指揮所組成的網絡可協調行動。它可以發揮收集情報和實施動能打擊的雙重作用。它可以將士兵從執行環節中剝離出來，讓他們處于最高級別的監督地位，從而使武器能夠高度自主地分配和攻擊目標。它還能加快行動節奏，消除戰爭迷霧。

圖 1：國防戰術邊緣物聯網的目標場景

戰場物聯網應用案例

物聯網在軍事領域的應用潛力巨大，其在戰術戰斗領域的應用似乎更勝一籌，有望帶來豐厚的紅利。在以網絡為中心的作戰場景中，物聯網可無縫、有效地整合戰場指揮官所掌握的所有可用資源，幫助其做出明智決策。下面簡要介紹一些可能的應用領域。

• C4ISR。部署在各種平臺上的物聯網傳感器集成網絡可在有爭議和脅迫的環境中提供更好的態勢感知。地面和空中傳感器、監視衛星以及實地士兵的組合必然會收集到各種數據。這些信息可在一個平臺上進行過濾、處理、核對、確證和保存，該平臺可調節指揮鏈上下的關鍵數據傳輸，從而實現更好的戰場協調、指揮和控制。

• 武器控制系統。目前正在探索利用傳感器網絡、機器學習和先進的人工智能分析技術實現自主武器系統和火力控制的可能性。這種傳感器射手網格可以提供精確的目標火力投送，并對攻擊做出完全自動化的實時響應。

• 作戰物流。利用智能傳感器、RFID 標簽和 M2M 通信，可以輕松實現有效的車隊管理和高效的貨物跟蹤。邊緣物聯網設備可增強對軍械、關鍵物資、口糧和服裝的實時跟蹤和供應。在監控消費模式的同時，還可以根據固有的優先級和必要性來推動物資供應模式的實施，從而大大提高行動效率。

• 人員管理。可穿戴物聯網傳感器可嵌入戰斗人員的個人裝備，如小武器、頭盔、服裝、背包等，實現無處不在的身體活動跟蹤和作戰數據收集。利用情境感知數據實時推斷和跟蹤士兵在行動中的健康參數和心理狀態，可提供重要的洞察力，有助于采取預防性措施以保護部隊。

• 訓練。物聯網還可用于加強訓練和戰爭游戲體驗。IoBT 概念可融入軍事訓練，為未來行動提供更加真實、適應性更強和更有效的準備。可穿戴傳感器可用于跟蹤正在接受訓練的士兵的生理和認知狀態，從而提供量身定制的反饋和個人優化。

• 管理。管理戰區的電力需求仍然是一個被低估的領域，但隨著戰場上電子設備的引入越來越多，電力和能源管理將給未來行動的規劃和執行帶來嚴峻挑戰。采用預測算法和實時物聯網數據可以大大節省軍方的能源消耗，并有助于了解使用模式。

• 智能監控。先進的視聽和地震傳感器以及視覺人工智能和模式識別技術可促進智能監視和監測網的建立，該網不僅可覆蓋地面，還可覆蓋海洋環境。物聯網解決方案使感知和預測生態條件成為可能，從而隨時掌握大范圍內的海上作業情況。

• 協作與人群感應。戰術資源的流動性和機動性給現代戰場帶來了一系列獨特的通信挑戰。協作傳感是指在移動設備之間傳播傳感器數據的過程，通常使用可靠的短程通信。物聯網節點可利用閑置傳感器來滿足自身的傳感需求。通過將傳感器與任務分配相匹配，可為任何臨時 ISR 任務提供便利。因此，作戰指揮官可支配的可用傳感和通信資源可得到最佳利用。

由美國國防部高級研究計劃局（DARPA）等項目開發的智能子彈代表了精確戰爭的突破性進展。本文對智能子彈技術進行了全面回顧和批判性分析，探討了其技術的復雜性、軍事應用、倫理影響、經濟考量和未來前景。通過集成先進的光學傳感器、制導系統和機動機制，智能子彈在戰場上實現了無與倫比的精確度和殺傷力。其軍事應用范圍包括精確瞄準和快速打擊多種威脅，在戰斗力方面具有顯著優勢。然而，有關平民傷亡、擴散風險和問責問題的倫理關切也需要慎重考慮。此外，從經濟角度看，智能子彈技術的商業化既有潛在的成本節約，也存在道德困境。未來，人工智能、材料科學和微型化方面的進步有望進一步提高能力。然而，要確保在軍事行動中負責任地、合乎道德地使用智能子彈技術，從而為全球安全與穩定做出貢獻，就必須應對當前的倫理、法律和技術挑戰。

圖 1：裝有制導系統的智能子彈（資料來源：Melvin, 2015）

技術方面

智能子彈體現了尖端技術的融合，旨在提高戰場上的精確瞄準和戰術效果。這些彈丸融合了先進的光學傳感器、制導系統和機動機制，可實現無與倫比的精確度和殺傷力（圖1）。

智能子彈或制導彈丸的結構由基本組件組成。其主體包括制導系統、推進機制和有效載荷。制導系統采用全球定位系統或激光制導等技術，引導子彈飛向目標，而推進裝置則為機動提供必要的推力。有效載荷可以多種多樣，從爆炸材料到針對特定任務目標的專用有效載荷。鰭等控制面可以調整彈道，確保精確度。此外，電源可為機載電子設備提供動力，通信系統可為外部更新或指令提供便利。這些集成元素共同賦予了智能子彈精確打擊的能力，為各種作戰環境提供了多功能性。智能子彈的最大速度為 1200 米/秒，射程為 5 千米，可確保迅速而準確的交戰。它能在發現后 3 秒內做出反應，精確度無與倫比，偏差誤差低于 5 米。智能子彈體積小巧，威力強大，長 30 厘米，直徑 5 厘米，僅重 1 千克。智能子彈已證明能以無與倫比的精確度擊中移動目標，從而提高軍事狙擊手的殺傷力（Melvin，2015 年）。

軍事應用

智能子彈為軍事行動帶來了范式轉變，在各種作戰場景中提供了多種應用。這些先進的彈丸為軍隊提供了 增強了精確瞄準能力，大大提高了戰場效率（Melvin，2015）。智能子彈的主要軍事應用之一是其實現精確瞄準的能力，即使在具有挑戰性的環境中也是如此。

在城市戰或反叛亂行動等擔心平民傷亡的情況下，智能子彈可以在遠距離準確打擊目標，并將附帶損害降到最低（The Week Staff，2015）。這些射彈的精確瞄準能力最大限度地降低了對非戰斗人員造成意外傷害的風險，從而提高了軍事行動的整體安全性和人道主義影響（Keller，2017b）。

此外，智能子彈還能使軍隊以更高的效率和效力與目標交戰。通過自主調整彈道以補償環境因素和目標移動，這些彈丸提高了成功交戰的概率（McCormick，2015）。這種能力在動態作戰環境中尤為有利，因為在這種環境中，快速準確地瞄準目標對任務的成功至關重要。

除精確瞄準外，智能子彈還具有同時攻擊多個目標的多功能性。DARPA 的多方位防御快速攔截彈交戰系統（MAD-FIRES）計劃旨在為機槍配備智能子彈功能，使其能夠快速精確地打擊多個威脅（Keller，2017c）。這種能力增強了軍隊對蜂擁而至的威脅（如無人機或快速攻擊艇）的防御能力。

總之，智能子彈在軍事上的應用多種多樣，意義深遠，在戰場上提供了精確瞄準、高效和多功能等顯著優勢。

功效和局限性

智能子彈技術在提高戰場精確瞄準和交戰能力方面已顯示出卓越的功效。實彈演示和實地測試展示了智能子彈打擊移動和躲避目標的能力，即使在具有挑戰性的環境條件下也是如此（McCormick，2015）。

此外，智能子彈還能快速精確地打擊多個目標，從而提高整體戰斗力，具有徹底改變軍事行動的潛力（Keller，2017a）。

然而，智能子彈盡管功效顯著，但也存在某些局限性和挑戰，必須加以解決。其中一個限制是制導系統對電源的依賴，這可能會限制智能子彈在長時間交戰中的作戰耐力（Dias，2023 年）。此外，目標的警覺性和環境條件等因素也會影響智能子彈的性能，這凸顯了持續研發以提高其堅固性和可靠性的必要性（The Week Staff，2015）。

此外，開發和部署智能子彈技術的成本仍是廣泛采用的一大障礙。雖然隨著時間的推移，技術的進步可能會降低生產成本，但智能子彈系統的研究、開發和測試所需的初始投資可能是巨大的（Pike，2022 年）。

雖然智能子彈技術在提高精確作戰和戰術能力方面具有顯著功效，但必須承認并應對其局限性和挑戰。通過了解這些限制因素并不斷創新，軍事組織和國防承包商可以最大限度地發揮智能子彈的潛力，同時降低風險并確保在軍事行動中負責任地使用。

近年來，槍支暴力事件急劇增加。目前，大多數安防系統都依賴于人工對大廳和大廳進行持續監控。隨著機器學習，特別是深度學習技術的發展，未來的閉路電視（CCTV）和安防系統應該能夠檢測威脅，并在需要時根據檢測結果采取行動。本文介紹了一種使用深度學習和圖像處理技術進行實時武器檢測的安防系統架構。該系統依靠處理視頻饋送，通過定期捕捉視頻饋送中的圖像來檢測攜帶不同類型武器的人員。這些圖像被輸入一個卷積神經網絡（CNN）。然后，CNN 會判斷圖像是否包含威脅。如果是威脅，它就會通過移動應用程序向保安人員發出警報，并向他們發送有關情況的圖像。經過測試，該系統的測試準確率達到 92.5%。此外，它還能在 1.6 秒內完成檢測。

近來，物聯網（IoT）技術為農業、工業和醫學等許多學科提供了后勤服務。因此，它已成為最重要的科研領域之一。將物聯網應用于軍事領域有許多挑戰，如容錯和 QoS。本文將物聯網技術應用于軍事領域，創建軍事物聯網（IoMT）系統。本文提出了上述 IoMT 系統的架構。該架構由四個主要層組成： 通信層、信息層、應用層和決策支持層。這些層為 IoMT 物聯網提供了容錯覆蓋通信系統。此外，它還采用了過濾、壓縮、抽象和數據優先級隊列系統等數據縮減方法，以保證傳輸數據的 QoS。此外，它還采用了決策支持技術和物聯網應用統一思想。最后，為了評估 IoMT 系統，使用網絡仿真軟件包 NS3 構建了一個密集的仿真環境。仿真結果證明，所提出的 IoMT 系統在性能指標、丟包率、端到端延遲、吞吐量、能耗比和數據減少率等方面均優于傳統的軍事系統。

提議的IoMT系統架構

IoMT 系統由一組在戰場上應組織良好的軍事設備組成。無人機、作戰基地、艦艇、坦克、士兵和飛機等這些物品應在一個有凝聚力的網絡中進行通信。在 IoMT 網絡中，態勢感知、響應時間和風險評估都會得到提高。此外，IoMT 環境應涉及對普適計算、普適管理、普適傳感和普適通信的全面認識。此外，IoMT 可能會導致傳感器等網絡事物產生超大規模的數據。此外，這類網絡所需的計算量非常大，而這些計算的結果應能實時準確地實現。因此，IoMT 系統架構應考慮上述注意事項。

因此，建議的體系結構由四層組成： 通信層、信息層、應用層和決策支持層（見圖 1）。通信層關注的是事物如何在一個大網絡中相互通信。信息層涉及軍事數據的收集、管理和分析。應用層包括控制不同通信軍事系統的應用程序。最后，決策支持層負責決策支持系統，幫助戰爭管理者做出準確、實時的決策。下文將對每一層進行深入討論。

3.1 通信層

IoMT 系統可視為物聯網的一個特殊例子。因此，IoMT 環境與物聯網環境有些相似，只是在事物類型、通信方式等方面略有不同。根據這一理念，IoMT 環境可定義為一組使用互聯網相互通信的不同網絡。這些網絡應包括軍事任務中的主動和被動事物。IoMT 系統中應構建的主要網絡包括無線傳感器（WSN）、射頻識別（RFID）、移動特設（MANET）、衛星和高空平臺（HAP）網絡。由于 WSN 在許多軍事問題中的重要性，它被納入了 IoMT 系統。WSN 通過快速收集和提供危險數據來協助戰爭行動。然后，將這些數據發送給最合適的人員，以便實時做出正確決策。因此，除了協調自身的軍事活動外，WSN 的主要目標是監測和跟蹤敵方士兵和其他敵方事物的動向。傳感器可以遠距離分布，覆蓋大片區域。這些傳感器通過控制其行為的基站進行通信。由于 RFID 網絡在軍事領域的重要性，它在 IoMT 環境中得到了體現。軍隊中最重要的問題之一就是大部分物品都要貼上標簽。在戰場上使用 RFID 可以為士兵、貨物、小型武器、飛機、射彈、導彈等提供一個具有監控功能的跟蹤系統。例如，定期掃描每個人的醫療情況和效率是戰爭中一個非常重要的問題。城域網在 IoMT 系統中的表現也是一個重要問題，因為它可以用來促進士兵、武器、車輛等的通信。城域網在軍事上有許多特別的應用，如安裝在飛機和地面站之間的網絡或船舶之間的網絡。每種特設網絡的要求都取決于軍事任務的類型。此外，在軍事應用中使用的特設設備都配備了路由場景，可以利用最佳路由路徑自動轉發數據。物聯網依賴互聯網技術來促進通信，這是一個普遍的邏輯。遺憾的是，某些作戰地點可能沒有互聯網技術。因此，尋找替代通信技術非常重要。這就是在覆蓋目標中使用 HAP 網絡的原因。軍用物資分布面積大，因此必須以可靠的方式進行覆蓋，以保證通信效率。HAP 網絡可作為互聯網之外的第二種通信策略選擇。HAP 網絡的高度有限，因此容易成為敵方的攻擊目標，其故障概率可能很高。如果 HAP 網絡出現故障，通信系統將面臨很大問題，可能會影響軍事任務的執行。因此，應構建一個衛星網絡來覆蓋故障的 HAP 網絡，并覆蓋 HAP 網絡或互聯網可能無法覆蓋的軍事事物（見圖 2）。不同網絡之間的通信難題只需使用報頭恢復技術即可解決。在這種技術中，每個網絡之間都應添加一個翻譯器，用目的節點的報頭封裝每個數據包。新的報頭使數據包可以被理解；這可以通過系統路由器來實現（見圖 3）。

圖2: 通信網絡(該圖部分摘自[23])

圖3: 報頭轉換過程

3.2 信息層

這一層非常重要，因為它代表著 IoMT 系統架構的核心。射頻識別（RFID）、傳感器等軍用設備收集的信息應以安全、珍貴、實時的方式進行傳輸、存儲和分析。這一層的首要功能是在信息處理后對收集到的信息進行組織和存儲。IoMT 系統數據的處理被認為是一個具有挑戰性的問題，因為在短時間內可以收集到 TB 級的數據。因此，應在不影響質量的前提下盡量減少這些數據。此外，IoMT 的特殊要求（如實時決策）也不容忽視。在 IoMT 系統架構中，數據處理包括四個步驟： 優先化、過濾、壓縮和抽象。下面將對優先級排序過程進行說明。數據過濾、數據壓縮和數據抽象技術在第 4.1 小節中說明。

確定優先級的步驟包括處理不同優先級的數據。對于戰爭管理者（即軍隊將領）來說，收集到的每項數據都有一定的重要程度。因此，應將數據分為若干優先級，以便在 IoMT 系統饑餓的情況下優先處理和發送高優先級的數據。隊列系統就是用來實現這一優先級劃分步驟的。由于 IoMT 系統數據分類數量龐大，因此采用了六隊列系統。因此，IoMT 系統數據將被分為六個不同的類別。第一類代表最重要的 IoMT 系統數據；第二類代表不太重要的數據，依此類推。分類過程將動態完成，因此每個類別中的數據可能會根據戰爭任務的性質發生變化。為切實實現這一步，下一代路由器應具備對 IoMT 系統數據進行分類的能力。圖 4 說明了優先級排序過程。

圖4: 數據分類過程的簡單視圖

3.3 應用層

IoMT 系統架構中的應用層包括管理、監視等戰爭任務中使用的異構應用。該層應使用一個通用應用程序管理這些應用程序的功能，同時不影響其效率。這些應用程序的統一過程應基于通信數據（信息交換）來實現。在數據通信中，一個應用系統的輸出數據可能是另一個應用系統的輸入數據。因此，確定戰爭應用程序的輸入數據和輸出數據被認為是這一層最重要的目標之一。例如，飛機或發射器的火箭發射應用的輸入需要衛星監控應用的輸出數據，而衛星監控應用可能需要 WSN 應用的數據。信息層和應用層之間的通信非常重要，因為作為輸入和輸出的數據應首先在信息層處理。因此，在設計用于管理軍事應用程序的通用應用程序時，應首先確定每個應用程序的輸入和輸出數據。然后，應確定數據處理的時間（硬、實或軟）。例如，在戰斗停止期間，某個目標的坐標突然發生變化，三個應用程序應實時交互，以完成任務并擊中新位置上的目標。這些相互作用的應用程序構成了 WSN、戰爭管理以及執行任務的飛機機艙。還應確定應用特殊應用程序的優先順序。例如，在敵方多次攻擊特定目標的情況下，防御應用程序將優先啟動。

根據上述討論，一般管理應用程序應有一個專門的數據庫。該數據庫存儲有關單個軍事應用程序的動態變化數據。這些數據與以下主題有關： 輸入和輸出、單個應用程序之間的數據流方向、硬時間軍事情況、實時軍事情況、軟時間軍事情況以及每個應用程序的優先級。這些優先級應根據戰爭形勢來確定。根據綜合管理 IoMT 應用程序的性質，IoMT 系統數據庫的設計可以是分布式的，也可以是集中式的。在分布式數據庫中，應注意數據庫服務器之間交互的復雜性，特別是在需要硬時間或實時交互的事件中（見圖 6）。 、

3.4 決策支持層

戰爭中最重要的問題之一是決策過程。在技術戰爭中，決策應具備準確性、實時性、清晰性、安全性和快速分發等諸多規格。所有這些指標都應與信息層收集的數據相關。雖然信息與軍事決策之間關系密切，但所提出的 IoMT 系統架構在信息層和決策支持層之間還有一個中間層，即應用層。短時間內收集到的大量 TB 信息需要進行分析、過濾、優先排序和壓縮。這些過程已經在信息層中完成。但是，信息層沒有能力確定信息在應用層之間的移動方向（即信息的正常順序）。這種信息順序意味著，每個數據段都應指向一個合適的應用程序，以便實現互補和平衡。這些信息將用于決策過程。例如，假設戰爭管理者有一個目標，要求以特定的安排和特定的順序處理信息，直到軍事偵察之旅取得一定的結果。該目標的完成將通過步兵和防空來實現。因此，應用層和決策支持層之間的聯系將對高精度規格的決策產生良好的影響，這將在關鍵的戰爭事件中發揮作用。

簡單地說，本文概述的決策支持流程包括五個步驟： 事件權重、解決方案識別、選擇一種解決方案、行動和輸出評估（見圖 7）。戰爭管理者可根據自身經驗水平提取事件權重。一旦對事件有了充分了解，就該確定解決方案了。在準備決策時，有許多不同的備選方案。因此，確定可用行動的范圍非常重要。接下來，應選擇備選方案，并確定每個備選方案的風險。然后，就該采取行動了。應確定實施計劃，并提供實施所選解決方案所需的資源。應預先確定執行時間，然后開始執行。最后，應對選定解決方案的執行結果進行評估。請注意，有許多決策支持系統在經過實際測試（如 [24,25]）后，可在 IoMT 中實施。

決策支持層可能面臨三大挑戰。第一個挑戰是數據過多或不足。這意味著決策支持層的輸出會延遲或不準確，這可能會造成災難，因為在大多數戰爭時期都需要實時決策。第二個挑戰是問題識別錯誤。在大多數戰爭任務中，圍繞一項決策會有許多問題。然而，有時卻無法確認這些問題的真實性。第三個挑戰是對結果過于自信。即使決策過程得到了準確執行，實際產出也可能與預期產出不完全一致。應用層將通過確定決策構建所需的準確信息、對問題的準確定義以及輸出調整來應對這些挑戰。因此，決策支持層將使用應用層的輸出。因此，在擬議的 IoMT 架構中，這些層之間的分離是一個需要考慮的重要問題。

仿真

首先，應構建一個軍事模擬環境，以測試所提議的 IoMT 架構的性能。網絡模擬器 3（NS3）是最廣泛使用的網絡模擬軟件包之一，將用于實現這一目標。軍事模擬環境由五種不同類型的網絡組成，其中包括分布在大片區域的大量節點。這五種網絡分別是 WSN、RFID、MANET、HAP 和衛星網絡。這些網絡是根據戰場需求確定的。文獻[26]中的仿真用于評估所提出的 IoMT 架構。在 WSN 仿真中，成千上萬的傳感器分布并部署在戰爭環境中。一個或多個基站將這些傳感器相互連接起來，并從中收集信息。在突發事件中，傳感器能夠向基站發送陷阱信息。然后，如果情況緊急，需要迅速做出決定，基站將直接把信息發送給執行者，如戰士、管理人員等。不過，在正常情況下，基站會將收集到的信息（詳細信息或摘要）重新發送給負責決策的管理人員。基站應該是智能的，并通過編程來實現這一目標。為了在 IoMT 中準確呈現 WSN，傳感器應具有不同的傳輸范圍。對于 RFID，美國軍方在第二次海灣戰爭中使用了最佳方案[27]。每個士兵身上都應貼有一個 RFID 標簽，以便在戰場上進行追蹤。此外，商業貨運和航空托盤等戰爭工具也應貼上 RFID 標簽，以便了解坦克和計劃等關鍵工具的最新狀態。此外，為了挽救士兵的生命，建議的模擬系統考慮了專門用于戰爭的移動醫院，并應配備 RFID 技術。此外，還利用 RFID 技術觀察軍隊的小型庫存物品，以實現更嚴格的庫存控制。對于城域網仿真，它包含戰場對象（如車輛、士兵和信息提供者）之間的臨時通信。在某些軍事情況下，很難通過數據采集中心傳遞或發送信息。因此，城域網仿真的一個考慮因素就是在數據傳輸中使用這種網絡。文獻[28]中所述的架構用于 HAP 和衛星網絡的通信。互聯網仿真使用了 [29] 中介紹的路由算法和 [30] 中介紹的物聯網混合組播架構。多媒體傳輸使用[31]，但傳統軍事系統的模擬則使用[32,33]中所述的準則。

在信息層模擬中，將隨機、動態地創建 IoMT 數據。然后，這些數據將被分類并進入隊列，每個隊列將作為一個數據類別。動態數據的創建取決于存儲在特殊數據庫中的戰爭任務。本模擬場景中使用了 [34] 中所述的壓縮技術和數據過濾技術來減少數據，這是信息層的主要目標之一。應用層模擬也取決于戰爭任務，其中包括許多模擬網絡場景。每個網絡應用程序的輸入和輸出數據都在模擬文件中預先確定。網絡應用程序與綜合管理應用程序之間的通信是通過信息傳輸實現的。文獻[35]中的仿真用于決策支持層。戰爭任務的部分建模和仿真來自文獻[36]，仿真中使用的武器的一般規格來自文獻[37]。圖 8 顯示了擬議的 IoMT 系統模擬環境的全貌。