亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

軍事行動中的通信平臺運用模式歷經重大變革，現已成為任務成功、快速決策及維持戰略優勢的核心要素。本文深入剖析現代軍事通信系統的革新性應用，聚焦網絡化通信、信號保障、網絡安全策略及多國部隊聯合作戰協同機制，同時著力攻克電磁頻譜擁堵、網絡威脅與惡劣環境下安全數據傳輸等關鍵挑戰。基于《野戰手冊6-02：作戰信號保障》及前沿科研成果，本研究系統闡述軍事通信技術最新進展及其對作戰效能的提升路徑，并前瞻性探索人工智能驅動通信平臺、量子加密技術與先進國防衛星網絡等未來發展方向。本研究的核心貢獻在于構建結構化人工智能通信工作流，通過融合量子安全加密、區塊鏈認證及天基協同系統，顯著增強多域作戰決策能力與體系抗毀性。

關鍵詞：軍事通信、安全網絡、戰場互聯、無線電系統、網絡安全、信號保障、戰術通信、國防人工智能

軍事行動效能高度依賴于可靠、安全、自適應的通信平臺。隨著現代戰爭向網絡中心化加速演進，跨陸、海、空、天、網多作戰域實時信息傳輸能力已成為戰略剛需。軍事通信系統通過集成先進無線電網絡、天基通信及加密數據傳輸技術，確保前沿部隊與指揮中心的無縫協同[1][3][5]。多國聯合作戰、特遣部隊行動及非對稱戰爭復雜性的持續攀升，進一步凸顯了在對抗環境中仍能穩定運行的高安全互操作通信基礎設施的戰略價值[6]-[8]。

現代軍事通信的核心環節——信號保障體系，在應對網絡攻擊、電子戰干擾及環境擾動時，持續提供強健網絡連接并保障信息流暢通。軍事條令強調通信網絡必須具備敏捷性、冗余度與生存能力，確保主信道受損時作戰力量仍可維持運轉[9][11]。美軍《野戰手冊6-02》確立的信號保障基本原則，涵蓋互操作性、網絡彈性及網絡安全策略等任務成功要素[17]。這些原則在決定作戰成敗的大規模戰役中至關重要，特別是維持指揮控制（C2）能力的關鍵作用[12][14]。軍事通信平臺從模擬向數字化的轉型帶來傳輸速率躍升、AI輔助網絡管理及自動化加密協議等優勢[15]-[17]。軟件定義無線電（SDR）、寬帶衛星網絡及AI驅動的網絡防御機制更顯著強化戰場通信能力，實現實時態勢感知與敏捷決策[4][10]。然而電磁頻譜擁堵、信號干擾威脅及敵對勢力網絡攻擊等挑戰依然嚴峻[7][9]。

網絡安全始終是軍事通信平臺的核心關切。網絡戰、間諜活動與數字破壞對軍事網絡構成重大威脅，需依托量子安全加密、高級密碼技術及AI入侵檢測系統構筑防護體系[6][8]。國防部信息網絡（DODIN）通過整合多層加密協議、區塊鏈認證及自適應防火墻機制，在安全數據傳輸中發揮關鍵作用[13][16]。人工智能與機器學習在自動化網絡安全響應及威脅檢測領域的應用，將持續革新軍事通信戰略[14]-[17]。

本文系統研究軍事通信平臺發展現狀、與現代國防技術融合路徑，以及電子戰與網絡安全威脅帶來的挑戰；同時探討量子加密、AI戰場組網、低軌（LEO）衛星通信系統等未來趨勢[2][5][12]。通過解析技術演進及其對軍事行動的影響，本研究旨在為國防領域安全彈性通信平臺的未來發展提供前瞻洞見[1][4][8]。

本研究的核心學術貢獻在于提出新一代軍事通信平臺的自適應工作流框架。通過融合AI驅動自動化、區塊鏈安全機制與低延遲天基互聯，創新性架構顯著提升對抗環境下的戰術協同能力、網絡彈性及實時態勢感知水平。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心形態，依賴先進雷達、導彈系統與決策支持技術。本文系統綜述仿真與機器學習（ML）工具在BVR空戰分析中的應用，涵蓋方法論、實踐場景與技術挑戰。研究聚焦機器學習如何賦能自適應戰術以提升行為識別與威脅評估能力，從而增強態勢感知效能。本文追溯BVR空戰的歷史演進，解析探測、導彈發射與戰后評估等關鍵交戰階段，重點探討仿真環境在構建實戰化空戰場景、支撐飛行員訓練及驗證AI驅動決策策略中的作用。通過對比前沿仿真工具的多智能體協同與實時適應性研究能力，分析其優勢與局限。本綜述的核心貢獻包括：闡述機器學習在BVR空戰中的具體應用、評估仿真工具效能、識別研究缺口并指明未來方向，為傳統仿真方法與人工智能在動態對抗環境中融合構建先進人機決策體系提供全景式解析。

超視距空戰（BVR）作為現代空戰的核心要素，其典型特征為飛行員目視范圍外的遠程交戰。該作戰模式高度依賴先進雷達系統、遠程導彈與探測跟蹤技術，旨在實現目視接觸前摧毀敵方目標。隨著空戰形態演進，BVR交戰重要性日益凸顯，需創新性方案應對遠程對抗挑戰。BVR的戰略價值在于其能賦予兵力先發制人能力并維持戰術優勢，但其復雜性要求跨學科技術整合——包括傳感器融合、目標跟蹤、決策算法與導彈制導系統——以提升交戰效能、確保任務成功并增強飛行員態勢感知（SA）。

視距內空戰（WVR）發生于較短距離，常依賴機動性、速度與瞄準精度進行近距格斗。相比之下，BVR通過先進傳感器與遠程導彈壓制對手。盡管存在差異，BVR可能隨戰機逼近轉為WVR交戰，因此需兼備兩種域作戰能力。

本文全面綜述BVR空戰前沿方法與技術，聚焦最新進展與戰略路徑。首先追溯BVR歷史沿革，從早期空對空導彈（AAM）系統演進至現代多傳感器平臺，解析關鍵技術突破及其對戰法的影響。其次剖析BVR交戰核心階段（探測、導彈發射、支援與規避機動），闡釋本文所述方法如何提升作戰效能。隨后評述關鍵方法論，包括動態環境自適應決策的機器學習（ML）算法與人工智能（AI）在交戰及自主戰術中的作用，其應用涵蓋飛行員決策支持系統至無人機（UAV）作戰。最后強調仿真工具在戰術開發、飛行員訓練與算法驗證中的價值，討論通用與專用平臺在復雜作戰場景建模中的適用性。

據所知，此為首次針對BVR空戰中仿真與ML應用的專題綜述。現有空戰綜述多泛化論述或將BVR作為次要議題。多數遠程交戰ML研究僅見于論文相關章節，缺乏方法論與應用的系統整合。本文突破既往研究局限，跨多領域文獻提供ML與仿真增強決策與交戰策略的全景視角，分析現有仿真工具能力邊界及適用場景，識別未解挑戰與研究缺口，為未來研究指明方向。

本綜述核心貢獻包括：系統梳理BVR中ML方法體系及其在自主戰術決策中的作用；對比仿真工具在實戰化場景建模中的能力與局限；揭示ML與仿真技術融合提升戰術決策的瓶頸問題；展望研究趨勢，提出開放性問題并規劃領域發展路徑。

超視距空戰研究的多維應用

BVR空戰研究涵蓋自主決策、多智能體協同與飛行員訓練等多元領域。本節分類梳理近期進展，聚焦新興技術與方法如何提升戰術效能、適應性與任務成果。

A. 自主決策

自主決策涉及分析、選擇與執行可增強態勢控制與作戰效能的行動。研究提出多種方法支撐該能力，重點探索智能體如何建模戰術行為、執行目標推理（GR）并在復雜場景中輔助或替代人類飛行員。

文獻[61]提出基于粒計算的戰術特征降維方法；文獻[15][52]在計算機生成兵力（CGF）與GR框架下研究行為建模，使自主系統能在動態場景中作出適應性戰術決策。此類能力支持開發可分擔威脅應對或支援機動等任務的自主空戰智能體，與人類飛行員形成互補。文獻[48]開發了生成戰術對抗策略的飛行員輔助系統。

文獻[49]提出遺傳規劃（GP）框架以發掘空戰場景中的新型行為模式，賦能更具適應性與不可預測性的戰術；文獻[50][51]利用文法演化生成自適應CGF與人類行為模型（HBM），提升訓練仿真的真實性與適應性。

文獻[12]解析無人機空戰決策流程，將其劃分為態勢評估、攻擊規劃、目標分配與機動決策四階段；文獻[2]基于飛行員知識構建分層框架，將空戰拆解為多個子決策系統。

文獻[17]綜述深度強化學習（DRL）在BVR空戰中的應用；文獻[57]在高保真空戰仿真環境中探索新戰術的自主學習；文獻[53]開發基于DRL的智能體，通過自博弈模擬戰斗機戰術并生成新型空戰策略，使人類飛行員可與AI訓練體交互以提升決策與適應性；文獻[58]構建強化學習（RL）環境以實現空戰戰術自主學習與機動創新。

多篇研究將RL應用于一對一空戰場景。例如，文獻[54]提出自博弈訓練框架以解決長時域交戰中的動作控制問題；文獻[55]設計基于DRL的決策算法，通過定制化狀態-動作空間與自適應獎勵函數實現多場景魯棒性；文獻[59]通過改進Q網絡使智能體能從優勢位置接近對手以優化機動決策；文獻[56]提出基于真實武器仿真的DRL智能體構建方法；文獻[60]開發混合自博弈DRL智能體，可維持對不同對手的高勝率并提升適應性與性能。

B. 行為識別

行為識別對理解與預測敵方行動、支撐決策與戰略規劃至關重要。多項研究探索了復雜不確定作戰條件下識別與預測敵方行為的方法。

文獻[62]提出集成規劃與識別算法，證明主動觀測收集可加速行為分類；基于案例推理（CBR）框架，文獻[63][64][65]開發案例驅動行為識別（CBBR）系統，通過時空特征標注智能體行為，提升GR控制無人機的識別能力；文獻[66]結合對手建模與CBR識別敵方編隊行為。

針對數據不完整問題，文獻[70]提出基于多粒度粗糙集（MGRS）的意圖識別方法；文獻[68]將Dempster-Shafer理論與深度時序網絡融合以優化分類效能；文獻[71]采用決策樹與門控循環單元（GRU）實現一對一空戰狀態預測；文獻[1]提出基于級聯支持向量機（CSVM）與累積特征的分層方法進行多維度目標分類。

為識別戰術意圖，文獻[69]開發注意力增強型群體優化與雙向GRU模型（A-TSO-PBiGRU）檢測態勢變化；文獻[67]應用動態貝葉斯網絡（DBN）推斷飛行狀態與戰術動作的因果關系，提升編隊識別與態勢感知能力。

C. 制導與攔截

制導與攔截機制對提升導彈命中率（尤其針對高速機動目標）具有關鍵作用。

文獻[72]通過對比制導策略，識別可最小化攔截時間與機動負載的配置方案，優化不同作戰條件下的交戰選項；文獻[73]通過增強導彈特定攻角命中能力改進高超音速目標攔截效能，優化終段交戰條件；文獻[74]在無人作戰飛行器（UCAV）中采用自主制導技術提升瞄準精度，實現對機動空目標的有效打擊。

文獻[75]優化導彈飛行中的機動決策以支撐交戰規劃并提升模擬作戰成功率；文獻[76]通過動態攻擊區（DAZ）概率建模實現實時航跡修正，確保環境不確定性下的打擊精度；文獻[77]通過協同制導模型提升雷達與導彈協同效能，增強防空體系整體精度。

文獻[78]量化數據鏈質量對導彈效能的仿真影響，揭示更新延遲與誤差對導引頭激活及整體成功率的作用機制；文獻[79]改進雙脈沖發動機導彈點火控制與彈道修正技術，強化遠程目標攔截能力。

D. 機動規劃

機動規劃旨在計算運動基元序列以獲取戰術優勢。

該領域早期研究側重結構化評估與決策模型。文獻[80]提出包含態勢評估模型、機動決策模型與一對一對抗評估模型的框架；文獻[81]基于環境條件、威脅分布、武器性能與空戰規則開發戰術決策系統；文獻[82]整合戰術站位與武器能力的多維度要素，探索提升資源分配效能的目標分配（TA）策略。

近期研究聚焦學習驅動方法。文獻[83][84][85]應用深度強化學習（DRL）進行機動規劃，增強動態場景下的威脅規避與目標打擊能力，通過多初始交戰條件訓練提升智能體適應性；文獻[86]采用雙延遲深度確定性策略梯度（TD3）算法開發一對一對抗中的自主導彈規避策略；文獻[87]基于敵我相對方位與距離設計機動決策方法；文獻[88]結合DRL與蒙特卡洛樹搜索（MCTS），探索無需先驗飛行員知識或價值函數的機動規劃路徑。

E. 導彈交戰

導彈攻防需優化發射時機與機動策略以最大化攻擊效能與生存概率。

進攻方面：文獻[38]采用監督學習（SL）估算最優導彈發射時機以提升任務效能；文獻[89]提出雷達盲區機動控制方法實現隱蔽接敵；文獻[92]通過分析導彈捕獲區與最小規避距離，確定編隊空戰協同場景下的最佳發射距離與防御策略。

防御方面：文獻[90]為無人作戰飛行器（UCAV）設計基于分層多目標進化算法（EA）的自主規避機動策略以提升生存能力；文獻[91]將導彈規避問題建模為雙團隊零和微分博弈，其中一架戰機需在遠離來襲導彈的同時逼近非攻擊性目標。

協同作戰領域：文獻[93]提出基于武器有效區（WEZ）的協同占位方法；文獻[94]解決空對空導彈（AAM）發射后信息盲區難題。

F. 多智能體協同

多智能體協同作戰通過自主平臺間的協作決策、聯合戰術執行與響應優化，賦能協同攻擊策略、動態編隊重構及人機協同等應用場景。

文獻[95]將多無人機戰術策略應用于空對空對抗分解，將復雜交戰拆解為一對一單元案例以提升機動效率與作戰成功率；文獻[96]將協同站位分配與目標分配（TA）建模為零和博弈，采用混合雙Oracle算法與鄰域搜索在時限約束下優化解質量。

文獻[97]擴展戰術戰斗管理器功能，構建分布式系統檢測跨智能體任務數據差異以強化協同效能；文獻[98]通過面向角色的框架推進目標推理（GR）技術，增強通信受限自主智能體的協同能力；文獻[99]提出AlphaMosaic架構，將人類反饋整合至作戰管理系統（BMS），實現動態任務中基于信任的人機協作。

文獻[100]將群體智能適配固定翼無人作戰飛行器（UCAV），實現編隊飛行、自主重組與戰損后動態調整等行為；文獻[101]采用集中式AI規劃系統協調全態勢可觀測與可驗證的多智能體任務方案；文獻[102]通過兵棋推演驗證艦隊協同行為，優化戰術參數以提升均勢對抗任務成效。

文獻[42]利用仿真評估優化無人機戰術編隊應對不確定敵方行為；文獻[103]提出兩階段協同追擊策略，結合誘敵戰術與混合A*路徑規劃提升攔截成功率；文獻[104]設計多目標函數與GDT-SOS元啟發式驅動的自適應制導方法優化無人機占位效能。

文獻[3]通過分層強化學習架構使多智能體團隊通過自博弈與場景分解學習高低階戰術；文獻[105]將多智能體近端策略優化（PPO）應用于UCAV協同，將領域知識融入獎勵函數以提升性能；文獻[106]構建基于圖神經網絡的推理模型，結合專家知識建模復雜協作模式并簡化大規模交戰決策。

文獻[107]采用對抗自博弈與分層策略梯度算法學習超越專家基線的涌現策略；文獻[108]在集群機動中應用深度確定性策略梯度，聯合學習智能體協作與目標打擊；文獻[109]融合神經網絡與人工勢場技術，支持針對自適應對手的協同路徑規劃。

G. 作戰分析

作戰分析（OA）通過仿真、模型與評估指標衡量作戰效能、支撐戰術規劃并支持作戰決策。

文獻[11][40]應用隨機博弈模型分析不確定性下的多機對抗，解析超視距（BVR）場景中的協同策略與導彈分配；文獻[46][110][111]通過含人類操作員的仿真評估實戰條件下飛行員與團隊表現，聚焦作戰規程遵循度、認知負荷與共享態勢感知（SA）。

多項研究構建了面向訓練、戰術測試與作戰規劃的仿真平臺：文獻[8]開發戰術級空戰仿真系統以支持智能決策；文獻[112]設計用于評估巴西空軍軍事場景的ASA框架；其云端擴展版ASA-SimaaS實現可擴展自主仿真服務[113]；AsaPy工具集通過統計與機器學習（ML）方法提供仿真后分析功能[114]。

文獻[115]采用體系（SoS）仿真評估飛機設計、平臺互操作性及生存性、武器使用等任務級效能指標；參數化研究探究雷達截面積、導彈射程、飛行高度與通信延遲等變量對殺傷概率與整體作戰效能等指標的影響[116][120][121]；文獻[117]通過基于智能體的模型探索行為特征對仿真可信度的影響，增強對稱與非對稱BVR場景的驗證方法。

文獻[118]設計雙模通信協議以適配協同空戰網絡條件；文獻[119]強調仿真架構的可擴展性與靈活性，提出需構建能管理AI驅動實體與分布式決策流程的多智能體系統；文獻[122]開發高動態飛行條件驗證環境，評估大機動動作下光電系統性能。

文獻[123]建模網絡中心戰分析傳感器、指控系統與火控協同水平對作戰效能的影響；文獻[124][125][126]分別基于多準則決策（MCDM）、相關向量機與改進極限學習機（ELM）模型提出決策支持工具，為戰機性能與戰術配置提供量化評估。

H. 飛行員訓練

飛行員訓練通過先進仿真環境、績效評估與自適應學習技術提升戰備水平與作戰效能，旨在強化復雜空戰場景中的決策與態勢感知（SA）能力。

文獻[127]提出的回顧性績效評估方法為識別改進領域、指導針對性訓練調整提供洞見；文獻[130]探索行為建模技術以優化高壓條件下飛行員決策，增強訓練演習真實度。

文獻[131]探討的實況、虛擬與構造（LVC）環境集成方案，通過融合真實與仿真要素構建高擬真沉浸式訓練場景，使飛行員體驗多樣化作戰情境以提升環境適應性；文獻[129]提出績效加權系統優化訓練成效，確保飛行員高效達成能力基準。

文獻[18]綜述自適應訓練方法學，強調基于飛行員表現的AI驅動個性化內容生成技術進展；文獻[10][128]探討空戰行為快速適配與訓練仿真驗證方法，確保仿真系統精準映射真實作戰動態，通過提升響應速度與態勢理解能力提供直接影響訓練效能的實用工具。

I. 態勢感知

態勢感知（SA）是理解戰術環境（涵蓋敵我位置、行動與意圖）的核心能力，支撐交戰、占位與規避的明智決策，最終提升作戰效能與生存概率。

文獻[132]探索實時數據處理方法，賦能飛行員高效解析復雜信息；文獻[133]將SA擴展至團隊層級，驗證協同數據共享對任務連貫性與績效的增益。

威脅評估方面：文獻[137][152]解析敵方武器有效區（WEZ）判定方法，為飛行員提供戰略規避或對抗的空間感知；文獻[141]開發的實時威脅分析工具持續更新態勢數據，確保戰術動態調整；文獻[134][139][135]整合目標意圖預測至威脅評估體系，構建戰場態勢分析與威脅指數系統。

AI驅動SA方法：文獻[138][143]應用機器學習（ML）進行威脅檢測，加速飛行員威脅預判與響應；文獻[136]采用基于蒙特卡羅的概率評估方法優化不確定態勢下的風險管理；文獻[47]提出基于防御性制空（DCA）作戰指標的接戰決策支持工具；文獻[140]分析深度神經網絡（DNN）在WEZ最大射程估算中的應用。

文獻[142]利用機載傳感器數據與神經網絡實時評估擊落概率；文獻[6]提出對抗條件下機動靈活性估算方法，支撐編隊級決策。

J. 目標分配

目標分配（TA）涉及高效配置空對空導彈、防空導彈及戰機等資源以壓制敵方威脅，需在優化交戰效能的同時最小化資源消耗。

多篇研究聚焦提升作戰效能的分配方法：文獻[146][147][149]探討動態分配導彈與戰機至多目標的多目標分配（MTA）策略；文獻[148]提出多友機對多敵機的協同攻擊分配方法。

文獻[144][150]研究基于任務目標與約束的武器-威脅最優配對算法，以最大化殺傷概率并保存資源；文獻[145]引入融合目標優先級與交戰時序的改進分配模型；文獻[151]探索結合優化技術與實時戰術調整的混合方法以應對動態戰場。

仿真工具

仿真環境與工具對推進超視距（BVR）空戰研究至關重要，其能夠建模復雜場景、評估決策算法并優化作戰策略。此類工具涵蓋通用平臺至定制化系統，各具獨特功能以應對BVR空戰的不同維度。

多數平臺通過高層體系結構（HLA）與分布式交互仿真（DIS）等標準支持互操作性，促進跨仿真系統集成與實時同步。本節概述BVR空戰研究中常用工具，文末附表格總結核心工具特性、編程語言與互操作能力。

A. AFSIM：仿真、集成與建模高級框架

美國空軍研究實驗室開發的AFSIM[153]是BVR空戰研究中的主流平臺，支持靈活建模作戰環境、系統集成與任務規劃決策流程，常用于認知控制、行為識別與人工智能研究[15][62][63][64][65][66][97][99][101]。AFSIM支持與其他模型集成，實現戰略與戰術層級的實時交互仿真，賦能作戰管理與任務規劃研究。該平臺非開源，受美國政府法規管控。

B. ASA：空天仿真環境

巴西空軍開發的ASA（葡萄牙語Ambiente de Simula??o Aeroespacial縮寫）[112][113]是基于C++的面向對象仿真框架，專用于復雜空天行動建模，支撐態勢感知（SA）、任務規劃與作戰決策研究[38][42][47][53][114][117][140]。ASA支持機器學習技術與傳統仿真融合，優化戰術并預測敵方行為，其架構可精細建模任務參數、航空器系統與武器性能。該平臺非公開，受巴西政府法規管控。

C. 定制系統

定制系統采用Python、C++或MATLAB開發，專用于商用工具無法滿足的研究場景。由于電子戰模型、導彈制導與BVR技術多涉密，商用系統難以滿足開放性研究對復雜性、安全性與適應性的需求，故定制系統成為主流解決方案[8][11][40][55][56][59][61][67][68][70][72][73][74][76][77][79][81][82][83][84][88][89][92][93][94][95][96][98][103][104][105][108][110][111][116][118][122][123][124][125][126][135][137][139][142][145][147][148][149][151]。此類工具支持快速開發，適用于敏感領域研究。

D. DCS World：數字戰斗模擬器世界

DCS World[154]是商業化高保真戰斗飛行模擬器，以真實飛行動力學與精細模型著稱，廣泛應用于決策制定與強化學習（RL）作戰研究[54][86]。其開放式架構支持自定義模塊開發，賦能研究者模擬動態高烈度BVR空戰場景，成為真實作戰條件下測試AI驅動智能體的理想平臺。

E. FLAMES：靈活分析與建模效能系統

FLAMES[155]是模塊化商業仿真框架，支持開發與運行實況-虛擬-構造（LVC）仿真，具備實時可視化、場景管理與作戰分析（OA）功能，適用于任務規劃與作戰模擬[38]。盡管靈活性高，但其商業許可可能限制可訪問性，且復雜架構對快速原型開發或資源受限研究構成挑戰。

F. FLSC：瑞典空軍戰斗模擬中心

瑞典國防研究局開發的FLSC整合LVC仿真分析空戰場景，用于飛行員訓練、任務規劃、決策支持研究及人機協作評估[130][131]。其功能特性可增強聯合作戰中的態勢感知（SA）與決策能力。FLSC由瑞典國防研究院（FOI）運營，訪問受限，但國防項目研究者可通過合作渠道申請使用。

G. JSBSim

JSBSim[156]是開源飛行動力學模型，廣泛應用于需高精度航空器仿真的強化學習BVR研究，支持決策制定、機動優化與作戰接戰等任務[3][6][58][60][138][143]。常與Unity（IAGSim）及定制環境集成，構建計算高效的動態場景自主決策仿真。

H. MATLAB與Simulink

MATLAB[157]與Simulink[158]廣泛用于仿真、控制理論與優化研究。MATLAB數學能力支撐決策與作戰研究[1][50][51][69][75][78][80][90][91][102][109][120][121][141][146][150]；Simulink通過圖形化動態系統建模工具擴展功能，適用于控制策略開發。

I. Python與R

Python是開發仿真環境與機器學習（ML）模型的核心工具，借助TensorFlow[159]、PyTorch[160]等庫支持任務規劃、強化學習實施與優化[71][85][100][136]，其靈活性賦能快速原型開發及跨平臺集成研究。R語言偶爾用于空戰數據分析與仿真相關統計建模[140]。

J. 其他工具

以下工具亦支持超視距（BVR）空戰研究：

ACE-2：定制化仿真器，用于測試空戰機動中的遺傳優化技術[49]。
ACEM：實況-虛擬-構造（LVC）仿真環境，用于空戰中人類表現分析[46]。
FTD (F/A-18C)：F/A-18C飛行訓練設備，用于高保真模擬飛行員行為、協同與訓練場景[127][129][133]。
IAGSim (Unity + JSBSim)：結合JSBSim飛行動力學與Unity實時渲染的定制仿真器，專為自主空戰研究設計[2]。
MACE[161]：現代空戰環境（MACE），可擴展分布式仿真平臺，用于作戰分析（OA）與戰術空戰場景測試[115]。
NLR四機編隊模擬器：荷蘭航空航天中心（NLR）開發的仿真器，用于多機對抗中的飛行員訓練與人機交互研究[128]。
STAGE：快速生成空戰場景的框架，適用于人工智能（AI）與強化學習（RL）訓練[10]。
Super Decisions：集成層次分析法（AHP）與網絡分析法（ANP）的決策支持軟件，用于空戰威脅排序與任務規劃[134]。
UnBBayes-MEBN：基于多實體貝葉斯網絡（MEBN）的概率推理框架，應用于不確定條件下的態勢感知與決策[132]。
WESS：自適應戰術決策仿真工具，用于動態作戰行為建模[50][51]。
Wukong：強化學習（RL）驅動的多智能體戰術決策平臺，專為BVR場景設計[57][106][107]。
X-Plane[162]：高保真商業飛行模擬器，用于自主行為驗證與作戰規劃[48]。

K. 工具總覽

表2匯總了核心工具、主要應用場景、功能特性、編程語言及互操作能力。該表涵蓋本文分析的120項研究中的116項，其余4項為未使用具體工具的綜述類研究。各列信息如下：
? 仿真工具：工具或框架名稱

? 核心功能：與BVR空戰研究相關的主要特性

? 編程語言：開發或定制化使用的主要語言/平臺

? 互操作性：支持標準仿真協議（如HLA、DIS）、定制接口或無相關信息

? 引用文獻：使用該工具的研究編號

開放挑戰與未來趨勢

盡管強化學習（RL）等先進技術在空戰決策領域取得顯著進展，仍存在諸多開放挑戰，為未來研究提供機遇。

• 場景復雜性
   當前方法（如NFSP RL與DQR驅動的DRL）多基于簡化的一對一對抗驗證[54][84]。需將其擴展至反映真實空戰復雜性的多智能體環境。基于DDPG的集群策略與H3E分層方法等框架為應對此挑戰指明方向[2][108]。此外，目標分配（TA）、探測與制導研究多假設雷達、戰機及通信節點同質化[118][144][148][149][163][164][165]，未來需探索異質化模型以更精準刻畫現實系統復雜性。

• 全觀測假設局限
   MCTS、PPO與CSVM等方法常假設環境全觀測，忽略雷達目標搜索等關鍵要素[1][88][166]。BVR場景中KAERS等技術通過處理部分可觀測性提升模型魯棒性與實戰適用性，具備借鑒價值[57]。

• 計算強度制約
   MCTS等方法雖有效但計算耗時[88]，需優化連續動作空間處理并提升計算效率以適配實時應用。基于TD3算法優化導彈攻防決策的近期研究展現進展[86]。

• 初始條件敏感性
   課程學習與IQN方法在不利初始配置下表現欠佳[59][167]。基于GP的演化行為樹（BT）等自適應學習率與魯棒課程設計可緩解敏感性并增強泛化能力[49]。

• 可擴展性與實時適應性
   多智能體方法（如MAPPO）與分層框架（如H3E）在動態大規模環境中面臨可擴展性挑戰[2][105]。需開發高效方法應對協同場景，如目標分配研究所示[96][146]。

• 不確定性整合不足
   博弈論、貝葉斯網絡（BN）與監督學習（SL）等方法多假設確定性環境[1][76]，融入隨機要素與不確定性可提升模型對復雜空戰的現實刻畫能力。

• 多樣化場景驗證缺失
   SAE網絡戰術認知模型與DRL集群模型多在靜態環境驗證[108][141]，需擴展至動態高維場景（如實時決策與多變作戰條件）。基于ANN與粒計算的協同空戰研究為此提供范例[61][151]。

• 跨學科融合需求
   強化學習（RL）、深度學習（DL）與控制理論結合可顯著增強BVR決策模型。分層RL與行為樹（BT）等技術為協調高層戰術與底層機動提供可擴展框架[48][61]，此類方法有望催生更魯棒、可解釋的模型。

• 訓練效率優化
   遺傳規劃（GP）雖在策略優化中潛力顯著，但低維問題處理與計算開銷仍存挑戰。課程式RL與敵方意圖識別技術可提升學習效率與決策能力[54]。

• 實戰化應用瓶頸
   先進方法需通過高保真仿真驗證實戰適用性。與軍事及航空機構合作可彌合研究與部署鴻溝，集群策略與協同無人作戰飛行器（UCAV）研究已體現仿真驗證價值[105][108]。

• 仿真工具未來趨勢
  隨著BVR場景復雜度攀升，仿真工具需沿以下方向演進：
   ? 高保真多智能體仿真：在AFSIM、ASA、DCS World與FLSC等平臺支持大規模集群協同與實時高保真仿真。

? 增強互操作性：通過HLA與DIS標準實現有人機、無人機及導彈等異構系統仿真集成。

? AI/ML深度整合：嵌入自適應智能體實現實時任務規劃與決策[105]。

? 計算效能提升：優化仿真架構以應對復雜度增長，支撐實時動態適配。

突破上述挑戰將推動開發復雜、可擴展且自適應的BVR決策模型，為高動態對抗空戰環境中的自主系統奠定基礎。

不可否認，新型技術、行為體與沖突情境的興起為戰爭注入了新變量。尤其值得關注的是，新技術戰爭手段及人工智能在軍事行動和決策中的應用，正引發重大安全與倫理關切。專家已就人工智能深度滲透及其引發的軍事變革拉響警報。本文重點剖析人工智能武器的安全與人道風險，聚焦有限人類監管與技術誤差帶來的多重影響。本文主張：缺乏人類監管的人工智能軍事技術大規模部署，不僅對國際法構成重大威脅，更可能在全球武裝沖突動態中開創危險先例，亟需監管干預。研究將以以色列國防軍（IDF）在當前加沙戰爭中生產部署的AI決策武器為案例，展開批判性反思與經驗總結。

本研究旨在揭示新型人工智能武器對國際法的危險沖擊，呼吁通過強化監管實現問責機制。通過檢視以色列在加沙的AI技術部署，聚焦自動化決策武器系統與弱化人類監管引發的安全影響及人道風險。最后，本文將對這類工具的廣泛非監管使用進行批判性反思，強調其必須遵循戰爭法，并探討歐盟作為監管力量的角色——依據其防務政策對人工智能武器構建系統性應對框架。

本文探討了俄烏戰爭（2022-2024 年）中無人駕駛飛行器（UAV）的使用是否構成軍事事務革命（RMA）。通過分析整個沖突期間的無人機行動，本研究評估了新武器、新組織和新戰爭方式的出現--科恩的 RMA 框架確立了這三項標準。研究發現，無人機在這場沖突中的應用代表了一種 RMA，具體表現為各種無人機技術的擴散、烏克蘭專門無人系統部隊的建立--世界上第一個獨立的無人系統軍事部門--以及包括無人機群和人工智能瞄準在內的新作戰概念的出現。本研究利用烏克蘭無人機行動的大量文獻資料和軍事創新理論，展示了無人系統如何改變現代戰爭。研究結果對軍事現代化，尤其是對美國陸軍具有重大意義。本論文建議成立專門的無人系統分部，為無人機飽和的戰場開發新的作戰概念，并將采購戰略轉向可減員系統，以便在無人戰爭無處不在的時代保持軍事效率。

烏克蘭創新性地使用無人機來對抗俄羅斯的常規軍事優勢，以及俄羅斯快速發展自己的無人機技術，都有可能為其他沖突提供借鑒，包括美國與中國等近鄰競爭對手之間的潛在對抗。在大國競爭重新抬頭的時代，了解強國和弱國如何利用無人機對于制定有效的戰略和能力至關重要。俄烏戰爭中低成本、商業化無人機的廣泛使用表明，無人機技術正在使更多國家和非國家行為體獲得復雜的空中力量能力。胡塞武裝在 2023 年 10 月以色列-哈馬斯戰爭后開始的針對商業航運的行動中使用了這種系統，這就是廉價無人機的引入如何改變戰爭的一個例子。廉價無人機在非國家行為者中的普及使他們能夠對敵人造成嚴重破壞，但這也會使他們容易受到同行組織的無人機攻擊。國家和非國家行為體廉價無人機系統的擴散對未來沖突、反恐努力和全球穩定具有重大影響。這可能需要對防空、部隊保護和行動安全采取新的方法。

無人飛行器的自主性和殺傷力不斷增強，對未來戰爭提出了重要的倫理和法律問題。人類對致命自主武器系統的控制、平民傷亡增加的可能性以及降低使用武力的門檻等問題都需要認真考慮。俄烏戰爭提供了具體的例子，可以為這些重要的辯論提供參考。在烏克蘭，低成本無人機在對抗昂貴的常規軍事硬件時表現出的有效性挑戰了傳統的軍事采購成本效益觀念。這可能促使國防開支的優先次序和工業生產發生重大轉變。它還可能加速反無人機技術的發展，從而有可能引發該領域的新一輪軍備競賽。

正如在烏克蘭所看到的那樣，將無人機融入各級軍事行動可能需要對軍事組織結構、培訓計劃、甚至征兵策略做出重大改變。了解這些組織方面的挑戰和適應性對于尋求有效利用無人機能力的軍隊來說至關重要。對于美軍，特別是陸軍來說，全面了解俄烏戰爭中無人機的使用情況對于為正在進行的現代化工作提供信息至關重要。這場沖突提供了關于各種無人機類型和使用策略的有效性的真實數據，以及對潛在弱點和應對措施的深入了解。這些信息有助于制定從研發重點到戰術理論的決策。分析烏克蘭無人機能力和戰術的快速演變可以為該領域未來的潛在發展提供寶貴的見解。這有助于決策者、軍事規劃人員和分析人員預測與無人機技術相關的新威脅和機遇。

總之，在俄烏戰爭中使用無人機是了解現代戰爭潛在轉變的重要案例研究。無論這些系統被證明是真正的革命性還是僅僅是重要的進化步驟，在未來數年中，軍事事務和國際關系的多個領域都將感受到它們的影響。因此，要制定有效的戰略、政策和能力來應對無人機技術擴散帶來的挑戰和機遇，就必須對這場沖突進行嚴謹的分析。

關鍵研究結果

1.新武器

在俄烏戰爭中，出現并迅速發展了各種無人機技術，這些技術在科恩的框架中被稱為 “新武器”。這些新武器包括：低成本、商業化的軍用無人機的普及；開發出具有更強能力的專用軍用無人機；將人工智能和機器學習整合到無人機系統中；閑逛彈藥和神風特攻隊無人機作為戰略打擊資產出現；以及使用無人機群來壓制防御。這些技術創新極大地擴展了空中力量的可獲取性和可負擔性，使國家和非國家行為者都能部署大量可攻擊系統。

2.新組織

無人機的重要性與日俱增，推動了重大的組織變革，包括創建烏克蘭專門的無人系統部隊作為一個獨立的軍種，在現有的部隊結構中發展專門的無人機部隊和小組，實施為無人機行動量身定制的新的培訓和招募方法，以及將民間志愿者和組織納入無人機采購和行動。這些組織變革反映了對軍事力量結構應如何有效利用無人系統的根本性重新思考。

3.新的戰爭方式

無人機催生了新的作戰概念和戰術，包括縱向和橫向擴大戰場、模糊傳統戰線、利用持續監視和精確打擊制造心理壓力、將無人機與常規武器系統集成以提高效能、采用蜂群戰術壓垮敵方防御，以及快速傳播無人機拍攝的信息戰和公共信息。這些發展與以往的戰爭大相徑庭，改變了多領域作戰的特點。

本文探討了人機協同（HMT）和人機自主協同（HAT）在加強歐洲陸軍維持行動方面的變革潛力。文章探討了這些模式如何通過將人類的適應性與自主的精確性和效率相結合，徹底改變后勤、戰場維修和醫療支持。通過探討動態和有爭議的環境中日益增長的需求，本文強調了歐洲軍隊采用這些技術的戰略重要性，以便在未來大規模作戰場景中實現更強的應變能力和作戰效能。

在作戰環境日益復雜的時代，先進機器和自主系統的集成有可能重塑未來戰爭的實施方式。隨著軍事理論轉向多域作戰，以應對多極世界和大規模沖突的回歸，軍隊必須創新其維持戰略，以滿足現代戰爭的復雜需求。這一發展對于增強軍隊的機動性、應變能力以及在有爭議和動態沖突地區支持分散、聯合和技術一體化部隊的能力至關重要。在這方面，人機協同（HMT）和人機自主協同（HAT）這兩個新興范例尤其具有發展前景，它們將人類的適應性與自動化和機器人技術的精確性和效率相融合，在各種軍事后勤和醫療活動中具有變革潛力。雖然這兩個概念涉及維持網絡的不同方面，但它們協同合作，有望更快地為關鍵支持功能提供更強大、更準確的解決方案。

因此，本文探討了這些范例在重新定義歐洲陸軍前方維持行動方面的潛力，強調了它們在軍隊（再）補給、戰場維修/維護和醫療支持服務方面的作用。本文強調，雖然這些創新會帶來挑戰，包括技術限制和行動整合障礙，但歐洲軍隊必須適應并為未來鋪平道路，在未來，人類專長和自主能力將相互促進，以維持任務并確保行動效力。

無人機行動為現代戰爭增添了新的篇章。在烏克蘭，無人駕駛航空系統（UAS）已成為俄羅斯軍隊獲得不對稱優勢的重要武器。在俄羅斯對烏克蘭的戰爭中使用無人機系統的經驗教訓幾乎數不勝數，從單兵層面延伸到戰術、戰略和政府層面。本文利用烏克蘭和澳大利亞的專業知識，總結了迄今為止在烏克蘭戰爭中使用無人機系統的經驗教訓的首次循證研究重點。

總體而言，多域和跨域無人系統（UxS）代表了軍事技術的變革性進步，反映了全球范圍內的重大投資和發展。隨著各國繼續開發和部署這些系統，了解其影響并將其融入澳大利亞戰術、技術和程序（TTPs）至關重要。通過保持創新的加速周期和從烏克蘭學習，澳大利亞等國家有機會領先于對手，確保在沖突中做好準備，應對當代和未來的戰略挑戰。

從烏克蘭戰爭中汲取的一個教訓依然清晰可見--非機動系統正在顛覆現代戰爭的作戰方式，而在未來戰爭中，非機動系統的快速技術適應和持續創新將至關重要。本文為澳大利亞國防軍（ADF）提供建議，以了解無人機帶來的機遇和限制，為未來的條令、訓練和規劃以及未來對這些可能在戰場上產生不對稱影響的技術的投資提供依據。

在本文中，“無人機 ”一詞指無人駕駛飛機。該術語將與 UAV、UAS、遙控飛機和遙控飛機系統等概念交替使用，表示 “無人駕駛 ”或 “遙控 ”的飛行無人機。其中一些系統具有一定程度的自主性。研究的總體目標是了解無人機如何改變現代戰爭，并總結在俄烏戰爭中使用無人機的經驗教訓。就本文而言，研究試圖回答兩個問題：

1.從俄烏戰爭中無人機的使用中可以吸取哪些教訓？

2.基于這一分析，對美國國防軍有哪些建議？

表 1. 烏克蘭戰爭中無人駕駛飛行器的使用和分類概述

圖 6. 在戰場上部署無人機系統技術的過程（資料來源：路透社，《烏克蘭的無人機戰斗如何改變戰爭》，2024 年 5 月 22 日）

經驗教訓

教訓1：無人機系統改變了戰爭的性質

教訓2：無人機系統正在改變軍事機構的性質

教訓3：小型無人機的盛行

教訓4：無人機系統可以拯救（并且已經拯救）人類生命

教訓5：無人機的多領域使用

教訓6：反無人機系統

教訓7：使用無人機系統的財務要求

教訓8：快速創新

教訓9：適應之戰

教訓10：培訓的重要性

教訓11：研發和投資主權能力的重要性

教訓12：未來的能力和技術

21 世紀作戰任務要想取得成功，就必須發揮各種不同實體的能力，而不僅僅是軍事實體的能力。本文探討了參與這些集體企業的實體需要如何超越其傳統的指揮和控制方法，才能在日益復雜的任務中取得成功。

具體來說，本文重點是如何利用指揮與控制理論以及協調概念，更好地管理或治理多域行動（MDO）。

C2 靈活性理論認為，“一刀切 ”的 C2 方法不適合應對現代沖突中的各種挑戰。這意味著必須根據當前的問題采用不同的 C2 方法。

在 MDO 中，一個領域的行動可能會影響其他領域的行動或效果。這就需要一定程度的跨域一致性。要實現這一點，參與 MDO 的實體的 C2、治理和/或管理必須適應軍事組織和其他非軍事組織之間的互動，這就駁斥了集中式甚至協調式方法就足夠的觀點。

此外，這些行動必須在有爭議的網絡空間環境中進行，這可能會限制或約束實體內部和實體之間的信息交流和通信。這反過來又影響了采用 C2 協調安排的可行性，因為這種安排依賴于強大的信息流和協作。

隨著傳感器和系統變得越來越 “智能”，運行的自主性也越來越強，需要對允許它們做出的決定進行明確管理。本文將這些能力稱為 “非人類智能合作者”（NIC），并將使用這些能力的組織稱為 “社會技術 ”組織。

本文進行了一系列實驗和案例研究，系統地探索和評估了一系列社會技術組織的 C2 協調安排，以更好地了解在有爭議的網絡空間環境中，什么適合于從簡單到復雜的 MDO 任務挑戰。

這些實驗和案例研究支持了一些與 C2 靈活性理論對 MDO 的適用性有關的命題，以及參與 MDO 的各個實體調整自己的 C2 方法的必要性。

指揮與控制與多域作戰

21 世紀的北約和成員國任務要想取得成功，就必須發揮各種不同實體的能力，而不僅僅是軍事實體的能力。本文探討了參與集體工作的實體需要如何超越其傳統的指揮和控制方法，才能在日益復雜的任務中取得成功。具體來說，本文的重點是如何利用指揮與控制理論以及協調概念，更好地管理或治理多域作戰。本報告的組織結構如下圖所示（圖 E-1）。

多域作戰（MDO）帶來了復雜的挑戰，需要采取超出傳統 C2 理論的方法。在 MDO 中，一個領域的行動可能會影響其他領域的行動或效果。這就需要一定程度的跨域一致性。為了實現這一點，多域行動往往需要軍事組織和其他非軍事組織之間的互動，這就否定了集中指揮甚至協調指揮的想法。C2 靈活性理論認為，“一刀切 ”的 C2 方法不適合應對現代沖突中的各種挑戰。這意味著必須根據當前的問題采用不同的指揮調度方法。

(Endeavor或E-Space）。E-Space是一個三維概念模型，可用于分析問題的特征，目的是為問題找到合適的 C2 方法。E-Space的維度包括動態性、依賴性和耦合性。該模型可作為一種工具，用于將行動背景概念化，并分析不同類型的問題如何需要不同的協調努力。

動態維度指的是波動性、潛在的變化率以及任務或工作中固有的變化幅度。依賴性維度描述行動之間的依賴性及其產生的影響。這一點在 MDO 中尤為重要，因為在一個領域產生的影響可能會在其他領域產生連帶效應或副作用，從而給任務帶來風險。最后一個維度 “耦合 ”考慮了實體、任務和環境變量之間關系的性質。當兩個活動緊密耦合時，前者的變化將很有可能反映在后者中，而且變化將成正比。當兩個變量松散耦合時，變化可能會傳播，也可能不會傳播。有時不會發生變化，有時則會發生巨大變化，從而使預測變得困難。

E-Space被劃分為多個 “挑戰區”，以支持討論不同類型工作之間的異同，以及不同的 C2 方法或不同實體之間的協調方式在多大程度上適合應對挑戰。例如，網絡化的 C2 方法可能更適合管理高度動態、由不涉及重大依賴關系的組件組成、松散耦合因而難以把握的工作。

E-Space位置和挑戰區只能在受控實驗中進行充分研究。在現實生活中，對E-Space位置的判斷取決于個人的主觀感受。盡管如此，E-Space仍是支持討論和研究復雜的多領域工作以及如何應對這些工作的重要工具。本報告探討了E-Space中的不同立場所帶來的挑戰如何對 C2 提出了不同的要求，以及如何在復雜的工作中協調不同實體之間的努力。

網絡安全的發展促使自主威脅狩獵成為人工智能驅動的威脅情報領域的一個關鍵范例。本綜述將介紹自主威脅狩獵的復雜情況，探討其在強化網絡防御機制方面的意義和關鍵作用。本文深入探討了人工智能（AI）與傳統威脅情報方法的結合，勾勒出自主方法在打擊當代網絡威脅中的必要性和演變。通過對人工智能驅動的基礎威脅情報的全面探討，本文強調了人工智能和機器學習對傳統威脅情報實踐的變革性影響。報告闡明了支撐自主威脅狩獵的概念框架，重點介紹了其組成部分，以及人工智能算法在威脅狩獵流程中的無縫集成。此外，報告還仔細研究了在自主威脅狩獵中部署的最先進的人工智能技術，包括機器學習模型（監督、無監督和強化學習）、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構。對人工智能驅動模型的可擴展性、可解釋性和道德考量等挑戰的精辟討論豐富了討論內容。此外，通過富有啟發性的案例研究和評估，本文展示了真實世界的實施情況，強調了采用人工智能驅動威脅情報的組織的成功案例和經驗教訓。最后，本綜述整合了主要觀點，強調了自主威脅狩獵對未來網絡安全的重大影響。它強調了在利用人工智能驅動方法的潛力來加強網絡防御以應對不斷變化的威脅方面，持續研究和合作努力的重要性。

自主威脅狩獵的背景和動機

隨著針對系統和網絡的復雜威脅的激增，網絡安全領域發生了重大變化。傳統的網絡安全措施往往難以跟上快速發展的威脅形勢，這促使自主威脅狩獵作為一種主動防御機制應運而生。這種方法涉及利用人工智能（AI）和機器學習（ML）算法來實時自主檢測、分析和緩解潛在威脅。

網絡威脅的復雜性和頻率不斷升級，要求網絡安全防御機制采取更加積極主動的姿態[1, 2, 497]。事實證明，人工威脅檢測方法是不夠的，會導致在識別和應對新出現的威脅方面出現延誤。對快速識別和緩解威脅的需求凸顯了自主威脅狩獵在強化網絡防御中的重要性[3, 4, 498]。此外，網絡威脅的動態性質要求持續監控和分析，這是一項超越人類能力的任務[5, 6]。自主威脅狩獵系統擅長處理海量數據、識別模式、分辨可能預示潛在威脅的異常情況，從而提高整體威脅情報能力[7, 499]。促使采用自主威脅搜索的另一個關鍵因素是，必須最大限度地縮短網絡事件的響應時間[8,9]。迅速識別和遏制威脅對于防止大范圍破壞和最大限度減少網絡攻擊對組織的影響至關重要 [10,11,500]。配備先進算法的自主系統可大大縮短響應時間，從而限制網絡事件的潛在影響[12, 13, 501]。此外，網絡威脅的不斷演變要求網絡安全態勢從被動反應轉變為主動出擊[14, 15, 502]。傳統的安全方法主要側重于應對已知威脅，使系統容易受到新出現的風險的影響。自主威脅狩獵系統會主動尋找潛在威脅，使組織能夠領先對手并預測其戰術[16, 503]。自主威脅狩獵與持續監控和評估的概念相一致，這是現代網絡安全框架的基本原則[17, 504]。通過采用人工智能驅動的系統，企業可以對其安全態勢進行持續、全面的評估，從而及時發現并緩解漏洞和潛在威脅[18, 505]。

總之，網絡威脅的復雜性和復雜性不斷升級，加上傳統網絡安全方法的局限性，突顯了自主威脅狩獵的迫切需要。利用人工智能和 ML 技術，這些系統可以提供主動、實時的威脅檢測，從而加強網絡安全防御，使組織能夠在不斷變化的網絡威脅環境中保持領先。

威脅情報的演變和人工智能的作用

威脅情報多年來發生了重大演變，從人工數據分析過渡到利用先進技術，特別是人工智能（AI）。威脅情報的演變表明，網絡安全正從被動應對向主動出擊轉變[19, 506]。最初，威脅情報在很大程度上依賴于人工分析師篩選數據，但數據的指數級增長使得這種方法既不充分又耗時[20, 21, 507]。隨著人工智能的出現，這一格局發生了顯著轉變。圖 1.0 顯示了威脅智能生命周期。

人工智能能夠以無與倫比的速度處理海量數據，因此在威脅情報領域發揮著舉足輕重的作用。機器學習算法可以識別人類分析師可能無法發現的數據模式和異常情況 [22, 23, 508]。這有助于及早發現和緩解潛在威脅，從而以積極主動的姿態應對網絡攻擊。此外，人工智能驅動的威脅情報系統會不斷學習和適應，隨著時間的推移提高其功效[24, 25, 509]。人工智能在威脅情報方面的一大優勢是能夠自動執行各種任務，從而解放人類分析師，讓他們專注于更復雜和更具戰略性的活動[26, 27, 510]。人工智能驅動的工具可以更高效地執行數據收集、分析和關聯等重復性任務，從而使分析人員能夠專注于決策和制定更好的安全策略[28, 29, 511]。人工智能與人類分析師之間的這種合作努力最大限度地提高了威脅情報行動的效率。此外，人工智能通過提供預測能力來增強威脅情報。通過歷史數據分析，人工智能模型可以預測潛在威脅和漏洞，使企業能夠主動加強防御[30, 31,32, 512]。這種主動方法有助于在風險升級為重大安全漏洞之前先發制人地降低風險。然而，人工智能與威脅情報的整合也帶來了挑戰，例如針對人工智能模型的潛在惡意攻擊[33, 34, 513]。 敵人可以操縱人工智能算法，導致錯誤識別或逃避檢測。因此，確保威脅情報中人工智能系統的安全性和穩健性仍是一個持續關注的問題[35, 36, 37, 514]。

總之，威脅情報的發展在很大程度上受到了人工智能技術整合的影響。人工智能驅動的能力可實現主動威脅檢測、任務自動化和預測分析，從而大大提高網絡安全措施的有效性。然而，確保人工智能系統抵御潛在的惡意攻擊仍然是利用人工智能進行威脅情報分析的關鍵重點。

研究問題的陳述和自主方法的必要性

網絡安全形勢日益復雜多變，威脅的復雜程度和規模也在不斷發展。傳統的威脅情報方法往往難以跟上這些快速發展的步伐，從而導致一個關鍵的研究問題：無法快速有效地實時檢測、分析和緩解新出現的威脅。這一持續存在的挑戰導致了對自主威脅狩獵方法的需求。人類操作系統在處理不同來源產生的大量數據以及辨別潛在威脅的細微模式方面能力有限。此外，網絡威脅的時間敏感性要求采取積極主動的自動應對措施。自主威脅狩獵旨在利用人工智能驅動系統的能力來彌補這一差距。這些系統可以自主收集、處理和分析大量數據，從而能夠識別微妙的入侵跡象和以前未曾見過的攻擊載體。自適應、可擴展和快速的威脅檢測與緩解機制的必要性與日俱增，這凸顯了開發自主方法的緊迫性。因此，研究問題圍繞著傳統方法在應對現代網絡威脅的速度和復雜性方面效率低下的問題展開，強調迫切需要由人工智能賦能的自主方法來強化網絡安全措施。

綜述論文的目標和研究貢獻

本綜述論文的主要目標有三個方面： 首先，全面闡釋威脅情報不斷演變的格局，突出人工智能在塑造其發展軌跡方面發揮的關鍵作用。本文旨在概述威脅情報方法論的歷史進程，闡明人工智能和機器學習如何徹底改變傳統范式。其次，本文旨在勾勒自主威脅狩獵的概念框架，提供一個明確的定義，并闡明其關鍵組成部分。本文努力深入探討人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，詳細介紹了復雜的框架及其運行動態。最后，這篇綜述論文致力于強調與自主威脅狩獵相關的最先進的人工智能技術，對機器學習模型、自然語言處理、情感分析和深度學習架構進行了深入分析。本文旨在深入探討這些技術在強化網絡安全方面的實際應用。本文的研究貢獻在于綜合了現有知識，對人工智能驅動的威脅情報進行了全面而有條理的概述。通過將基礎理論與當代進展相結合，本文希望提供對自主威脅狩獵的整體理解。此外，本文還努力發現挑戰，介紹現實世界中的案例研究，提出評估指標，并預測未來趨勢，從而為網絡安全領域的進一步研究和實際應用奠定堅實的基礎。

研究論文結構

本綜述論文的結構旨在全面深入探討人工智能驅動的自主威脅狩獵這一變革性領域。本文分為幾個不同的部分，通過自主威脅檢測和緩解的視角，系統地探討網絡安全領域不斷發展的情況。

1.引言：本文從導言開始，概述了自主威脅狩獵演變背后的基本動機。它追溯了威脅情報方法的發展軌跡，并強調了人工智能在革新這些實踐中的關鍵作用。此外，它還提出了研究問題，強調了自主方法的必要性，設定了目標，并概述了本綜述論文的貢獻。

2.人工智能驅動的威脅情報的基礎：本節通過闡明傳統的威脅情報方法、介紹網絡安全中的人工智能和機器學習，以及闡述人工智能在重塑傳統威脅情報實踐中的變革性作用，提供一個基礎性的理解。

3.自主威脅狩獵：概念框架： 接下來的部分將深入探討自主威脅狩獵的概念。它定義了自主威脅狩獵的范圍，剖析了自主威脅狩獵系統的基本組成部分，闡述了人工智能算法在威脅狩獵流程中的整合，并詳細介紹了該框架/流程。

4.自主威脅狩獵中的最新人工智能技術：本部分將仔細研究自主威脅狩獵中使用的前沿人工智能技術，包括機器學習模型、自然語言處理（NLP）、情感分析和深度學習架構，并闡述其在威脅檢測和情報提取中的應用。

5.自主威脅狩獵的挑戰：針對自主威脅狩獵的多面性，本節闡明了包括可擴展性、可解釋性、倫理考慮和人工智能算法潛在偏差在內的挑戰。

6.案例研究與應用：本節重點介紹現實世界中的實施情況、成功案例和經驗教訓，通過對組織機構的案例研究，說明人工智能驅動的威脅情報的實際應用和功效。

7.評估指標和性能基準：本節以評估有效性為重點，對人工智能驅動的系統與傳統方法之間的指標進行了劃分和比較分析。

8.未來方向與新興趨勢：這一部分探討了在自主威脅狩獵方面即將取得的進展，重點介紹了新興技術，并確定了潛在挑戰，為未來的研究途徑奠定了基礎。

9.結論：本文最后總結了關鍵見解、自主威脅狩獵對網絡安全的影響，并倡導進一步的研究和實施。

俄羅斯在烏克蘭的持續戰爭再次引發了人們對歐洲和俄羅斯軍隊的安全擔憂。自 2008 年以來，恢復元氣的俄羅斯軍隊擁有越來越先進的一體化防空和導彈防御能力。本文將探討現代俄羅斯軍事事務發展的過去和現在因素如何影響俄羅斯戰區航空航天防御和正在進行的烏克蘭戰爭。將評估防空和導彈防御以及攻擊性導彈的發展情況，為美國海軍應對俄羅斯新興能力的戰斗力提供重要信息。盡管俄羅斯對其航空航天防御部隊的現代化改造意義重大，但進一步的條令和組織改革仍是一項進行中的工作。

美國海軍已把注意力集中與大國之上；自本世紀初以來，俄羅斯已經引發了三次沖突。最近在烏克蘭發生的沖突仍在繼續，看不到解決的跡象。然而，自 2008 年俄羅斯第一次現代沖突以來，俄羅斯航空航天防御部隊發生了重大變化。本研究解讀了俄羅斯戰區航空航天防御不斷演變的航空航天組織以及過去和現在的行動，這些考慮因素在美國的條令中無法輕易定性。論文還分析了防空和導彈防御以及用于進攻態勢的導彈領域的發展，為美國海軍的戰斗力提供了重要信息。美國海軍軍官必須清楚地了解俄羅斯戰區航空航天防御能力和概念。

本文通過歷史評估了俄羅斯的戰爭和軍備水平，為分析 2008 年以來的航空航天改革提供了背景資料。陸軍和航空航天部隊的結構改革似乎卓有成效，因為它們轉向了聯合武器陸軍結構。為航空航天部隊更新裝備所投入的資金似乎也用得其所。此外，論文還指出了當前的條令、態勢和行動，正在進行的改革，以及這些改革后的部隊在作戰行動中的使用情況。俄羅斯在航空航天防御方面的改革意義重大，2020 年成功改革的報告似乎是俄軍變革的頂點。對改革的唯一真正考驗是在戰斗中。

烏克蘭沖突加劇了俄羅斯軍工綜合體持續存在的問題。作為一系列改革的一部分而進行了重大改革的俄羅斯軍隊的整體訓練被證明是無效的。除非繼續進行改革，吸取在烏克蘭沖突中的教訓，否則俄羅斯軍隊在努力與西方能力和現代化計劃相匹配的過程中將繼續失利。

本文是研究指揮與控制（C2）未來表現形式的四篇系列論文中的第一篇。第一篇論文通過探討未來指揮與控制（C2）系統需要在其中運行的未來作戰環境，為后續研究設定了基線。具體來說，本文探討了復雜性的驅動因素、表現形式和影響，而此前的研究表明，復雜性很可能是這一環境的特征。為此，它討論了 C2 和復雜性等關鍵術語的定義；介紹了未來運行環境中復雜性的一些驅動因素，并討論了這些因素如何對 C2 系統和組織造成新的壓力；研究了分析和理解復雜性的可能方法；并概述了 2030 年代及以后可能產生的一些實際考慮因素。由于本文旨在為本系列的后續三篇論文提供資料，因此沒有全面涵蓋未來 C2 思考的所有方面，包括提出具體建議。

研究問題

• 根據當前的全球社會和技術趨勢進行預測，國防和合作伙伴可能面臨的持續競爭和多領域作戰的作戰環境的性質是什么？
• 基于這種對未來的預測，未來的 C2 系統和組織將面臨怎樣的復雜性；即復雜性的可能來源是什么？
• 考慮到未來作戰環境的這一特點，未來的 C2 系統和組織需要具備哪些條件？
• 未來的 C2 系統和組織需要什么樣的新能力和特性才能有效應對這些需求？

有爭議的定義

C2 沒有直截了當的定義，對于該術語在當代作戰環境中的范圍和相關性也存在爭議。對 C2 傳統定義的批判來自于對 21 世紀有效領導力構成要素的更廣泛質疑。在英國、美國和北約，最近出現了大量與 C2 相關的新術語，并將重點從聯合思維轉向多領域思維。我們的研究將 C2 定義為一個動態的、適應性強的社會技術系統，因此有必要考慮組織、技術和人力要素。

同樣，復雜性也沒有一個公認的定義。學術界對復雜性的研究日益增多，涉及多個科學學科，但缺乏統一的方法或理論框架。一個有用的出發點是區分簡單系統、復雜系統、復雜系統和復雜適應系統。文獻還描述了在這些條件下可能出現的所謂 "棘手"或 "超級棘手問題"。還可以對有限博弈和無限博弈進行重要區分--這是考慮作為復雜適應系統的國家間競爭時的一個有用視角。鑒于這些爭論，我們的研究避開了對復雜性的僵化定義，而是從其關鍵屬性的角度對這一現象進行了 DCDC 式的描述。

復雜性的預計驅動因素

未來作戰環境的特征--以及國防 C2 系統和組織預計將執行的任務類型--具有很大的不確定性，因此任何預測都必須謹慎。盡管如此，文獻指出了各種政治、經濟、社會、技術、法律、環境和軍事（PESTLE-M）趨勢，預計這些趨勢將影響國際體系的演變，進而影響 2030 年及以后的國防行動。這些趨勢包括以下宏觀趨勢

• 日益增強的互聯性、多極化和全球競爭
• 不斷變化的氣候的影響
• 技術變革和數字化的影響
• 傳統和新穎領域的模糊化
• 國際準則和價值觀的轉變。

最重要的是，沒有一個單一或主要的趨勢推動著變化或復雜性；相反，最令人擔憂的是多種因素的融合及其不可預測的相互作用。這種認識為進一步研究這些趨勢影響國際體系復雜性水平和特征的具體機制提供了基礎，從而為在這一領域開展工作的 C2 帶來了新的挑戰。

復雜性的表現

上述 PESTLE-M 趨勢為未來組織應對 C2 帶來了一系列困境和壓力，包括但不限于

• 不確定性
• 模糊性
• 多義性
• 信息超載
• 認知偏差
• 面對瞬息萬變的事件，決策癱瘓或節奏不足
• 難以確保決策（包括人工智能）或信任決策所依據的數據、邏輯和假設
• 難以調動所有必要的權力杠桿，或協調參與制定和執行特定戰略或行動計劃的大量不同參與者（如跨政府合作伙伴、行業、國際盟友、公民）。

此外，無論是理論家還是實踐者，在處理包含非線性動態的問題時，都缺乏有力的措施來衡量所做決定或采取的行動的有效性。因此，很難確切地說未來作戰環境中的復雜性是否在客觀上不斷增加（而不是以不同的形式出現），但對軍隊應處理的復雜任務的政治期望與當前 C2 方法的執行能力之間顯然存在巨大差距。當前的學術理論為決定如何在復雜環境中配置 C2 提供了一個方法工具包的初步輪廓和一些指導原則，但并沒有提供靈丹妙藥。該理論強調審議分析方法，即讓不同利益相關者參與共同設計、借鑒多學科和知識體系的見解，并在分析和決策過程中建立靈活性，以便根據反饋意見不斷迭代和改進的方法。

未來 C2 的實際考慮因素

要應對復雜的自適應系統，就必須摒棄當前的線性 C2 流程和等級結構，盡管在處理非復雜任務和問題時，更傳統的方法可能仍然有用。在競爭激烈的世界中，英國既需要培養能夠對他人施加建設性影響的特性和能力（例如，將復雜性強加給對手的 C2），也需要培養能夠增強自身駕馭復雜性能力的特性和能力。

要影響敵對行動者的觀念、決策和行為，首先要深入了解其 C2 結構、流程和文化。根據這種了解，英國國防需要一套動能和非動能杠桿，對敵方的 C2 施加建設性影響，包括施加復雜性。除了敵對行動者，英國國防部還需要進一步了解如何對 PAG、盟友、合作伙伴、工業界、學術界、公民和對 C2 采取截然不同方法的其他人施加建設性影響。

在增強英國自身應對復雜性的能力方面，未來的 C2 系統和組織必須促進靈活性、復原力以及學習和適應能力等特性。整個決策周期都需要變革。例如，傳感器和通信技術的進步為獲取更多深度和廣度的數據提供了機會，包括有關復雜問題的數據。因此，提高認知能力對于理解所有這些數據至關重要，既要利用人類和機器的優勢，又要減少各自的缺點。要改變決策方法，還需要改變領導風格，以培養更善于駕馭復雜適應系統的決策者。在做出決策或計劃后，提高跨部門或跨層級的能力，在實施階段更好地整合活動或匯聚效應，對于抵消英國的局限性（如在質量方面）至關重要。

同樣，整合也不是萬全的；如果國防缺乏足夠深度的力量和能力，無法在充滿敵意的威脅環境中采取可信行動或維持高節奏行動，那么即使是最高效的指揮控制系統也無法在未來取得成功。此外，還需要采取防御措施以及恢復和失效模式，以阻止或減輕敵方破壞 C2 系統和組織的努力所造成的影響。鑒于所面臨的威脅，以及英國國防可能需要解決的不同形式的復雜問題，很可能會同時出現多種并行的 C2 模式，而不是單一的方法。應對復雜性意味著不斷學習、適應、創新和開放求變。因此，必須從一開始就將效果衡量標準、信號和變革機制納入計劃以及 C2 系統和組織，使其能夠隨著時間的推移不斷學習和調整，以應對各種情況。至關重要的是，未來 C2 系統和組織的設計只是挑戰的一部分--它們還必須得到更廣泛的國防企業緊急改革的支持，以確保獲得所需的使能因素（人員、技術等）。從 C2 的角度來看，這本身就是一個挑戰，因為改變這個企業--一個復雜的適應性系統--本身就是一個棘手的問題。

結論和下一步行動

學術理論家和政府、軍事或工業從業人員對復雜性或復雜適應系統的理解并不全面，而這正是未來 C2 運行環境的特點。雖然文獻提供了處理復雜性的有用方法和工具，以及未來 C2 的一些初步設計考慮，但英國 C2（本身就是一個社會技術系統）的現代化和轉型將是一項高度復雜的工作。這意味著要與不斷發展的作戰環境、不斷變化的威脅和技術環境共同適應，從而進行迭代和不斷學習。因此，最緊迫的挑戰或許是，考慮到 C2 系統在未來面對復雜性時取得成功所需的轉型（技術、結構、流程、文化、教育等）的程度和性質，了解如何在一段時間內最好地引導這一過程。

自相矛盾的是，要克服實現以應對復雜性為目標的 C2 系統所面臨的障礙，可能需要英國國防部已經表現出其所尋求建立的系統的許多特征。面對這樣的循環邏輯，英國國防部可能需要某種外部沖擊來迫使其進行創造性的破壞，或者利用（或不顧）更傳統、線性的 C2 方法來啟動自身的激進改革努力，并隨著時間的推移，隨著變化的到來而進行調整。