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自主系統的復雜性與部署范圍正日益提升，從先進工業機器人到智能城市基礎設施，這迫切需要軟件工程范式的根本性轉變。這些系統不僅要求高度適應性，還需具備嚴格的安全性與透明決策能力。本文提出一種統一的軟件智能框架，通過無縫集成神經程序合成（NPS）、量子安全運維（QSD）與可解釋人工智能（XAI）來滿足這些多維需求。該框架借助NPS實現AI驅動的代碼生成，通過QSD強化軟件生命周期以應對新興量子威脅，并利用XAI確保關鍵自主操作中可解釋且可信的決策過程。我們對各領域最新進展進行全面文獻綜述，詳細分析其各自挑戰與協同潛力。所提出的架構將這些組件統一為從規范到代碼生成、安全部署及運行時適應的連續管道。通過一個假設的智慧城市基礎設施場景，闡明了該融合框架的實際應用與優勢，展示其快速代碼適配能力、后量子安全性以及對自主行為提供人類可理解解釋的特性。我們進一步討論此類集成固有的技術挑戰，包括穩健的評估策略，以及在敏感環境中部署AI生成、量子安全系統所涉及的深遠倫理、運營與安全影響。本研究為發展適應性、穩健性及可信賴自主系統所必需的新興多學科領域奠定基礎。

自主系統在各大關鍵領域（從制造業先進機器人到智能城市基礎設施）日益增長的復雜性與廣泛部署，迫切需要軟件工程范式的深刻演進。這些系統必須在動態且不可預測的環境中以前所未有的適應性、安全性與可信度水平運行。傳統軟件開發方法難以跟上運營需求的快速演變及新興威脅的步伐，尤其在人類干預有限或響應時間至關重要的場景中。當前自主系統發展的挑戰源于三個核心領域：對實時軟件適配的需求、量子計算對經典密碼學構成的存在性威脅，以及AI驅動決策中透明性與人類信任的必要性。程序員常常難以為所有可預見場景快速編寫和更新代碼，而神經程序合成（NPS）旨在通過AI自動生成或修復代碼來解決該問題。同時，量子計算機的出現可能破解廣泛使用的公鑰密碼系統，從而危及從開發到部署的軟件生命周期各階段。這需要集成量子安全運維（QSD）以構建彈性安全管道。最后，隨著AI組件日益控制自主系統中的關鍵決策，許多模型固有的“黑箱”特性削弱了人類信任。可解釋人工智能（XAI）通過生成人類操作者可理解且可審計的推理模型，旨在彌合這一差距，確保信任與問責。本文認為NPS、QSD與XAI并非孤立學科，而是相互依存的支柱，當緊密集成時，可構成下一代自主系統的協同框架。例如，NPS生成的AI代碼應能通過XAI技術進行驗證與調試，再通過QSD管道安全部署。同樣，量子安全管道可保證XAI生成的模型及其解釋不被強大對手篡改。這些領域的融合有望提升自主平臺的敏捷性、安全性與可信度。

本文的貢獻是多方面的：

? 對神經程序合成、量子安全運維與可解釋人工智能的最新學術與行業研究進行廣泛回顧，聚焦其各自進展、挑戰及融合潛力。

? 提出一種新穎的軟件智能框架架構，將這三個關鍵組件統一為用于自主系統開發與運營的連續智能管道。

? 詳細闡述該融合框架內的模塊、工作流與交互，通過一個涉及自主資源管理的假設智慧城市場景說明其實際應用。

? 分析實施此類集成框架固有的技術挑戰，包括正確性、可擴展性、安全開銷、可解釋性與復雜性權衡、人機交互及集成復雜性等問題。

? 概述必要的嚴格評估策略與性能指標，以評估所提出框架的有效性、可信度及倫理合規性。

? 討論在敏感環境中部署AI生成、量子安全系統所涉及的更廣泛倫理、運營與安全影響。本工作為開發適應性、穩健性及可信賴自主系統所必需的新興多學科領域奠定基礎。

本文強調知識圖譜在強化軍事偵察的智能信息系統中的重要作用，著重分析知識圖譜的推理能力價值，并探討開源工具在知識圖譜開發維護中的角色。為此，本文首先剖析不同開源知識圖譜工具提供的推理支持，探索如何利用現有軟件推理器增強知識圖譜功能。這為知識圖譜實踐者提供寶貴指南——洞察可用資源、推理支持及構建綜合知識圖譜的策略。其次，本文提供有效框架幫助用戶根據軍事偵察特定需求篩選和比較最適配工具。

圖1：情報周期內的知識工程流程。傳統情報周期通常由需求模塊起始的四個組件構成。新增的"處理"模塊通常作為分析模塊的子流程。此處將其視為獨立模塊，旨在突顯周期內兩個底層流程：一級數據處理與融合階段，二級高級情報生成階段。

軍事情報依賴收集處理偵察行動中獲取的海量異構數據，以消除情報知識缺口并支撐指揮官決策。多源信息的必要互聯通過提供作戰環境實時精準數據，對指揮控制（C2）智能信息系統（IIS）形成關鍵支撐。在"情報周期"（涵蓋任務分配、收集、處理、分析與分發流程）中，分析師需處理描述指揮官信息需求的優先/特定情報需求（PIRs/SIRs）。簡言之，指揮官需掌握敵軍戰力等信息以制定應對決策，而分析師通過解析偵察數據提供情報支持。數據通常經多技術手段采集，呈現多樣化格式（如圖像、書面報告、無線電訊號等）。當部隊無法獨立滿足情報需求時，需向上級或友鄰單位申請支援。所有采集數據與反饋信息必須有效整合。知識圖譜（KG）作為結構化多關系圖式知識表征——捕捉實體（如人員、載具、地點）及其關聯信息，為組織存儲檢索此類信息提供高效方法。知識圖譜可視為實體語義網絡、屬性及關系的符號化表征，其優勢在于明確定義的語義與推理能力：可檢測矛盾或通過領域知識豐富信息。具備推理能力的知識圖譜支持復雜作戰環境決策，類似指揮控制與情報知識信息系統的決策場景。

知識圖譜通過組織海量互連數據，構建軍事戰略行動相關信息的結構化表征。這種結構化知識促進精細化情境感知推理，從離散數據源提取可操作洞察。隨著系統演進，高級推理機制的整合進一步優化決策流程——基于知識圖譜實體間復雜關系推演潛在結果。本質上，指揮控制與情報智能信息系統融合知識圖譜及推理能力，不僅優化信息檢索與解讀，更為戰略領導者提供駕馭信息化現代戰爭復雜性的高階工具。相較于易產生幻覺的大語言模型（LLM），知識圖譜通常包含已驗證事實。目前LLM仍難從文本提取邏輯關聯：若模型訓練包含"A是B"句式，其無法自然推導"B是A"逆命題（此現象稱"逆轉詛咒"）。LLM另一局限在于僅通過單次海量文本訓練且缺乏持續更新。解決方案之一是情境學習，如采用檢索增強生成（RAG）框架。知識圖譜及其嵌入表征亦可作為情境學習源，例如在基于最新信息構建問答系統的RAG流程中。

在軍事等敏感領域決策時，決策者終不可依賴直覺。因決策關乎人命，其必須基于有效事實可追溯、可解釋。知識圖譜及其推理能力相較LLM兼具二者特性，故LLM目前無法替代知識圖譜。構建知識圖譜面臨多維挑戰：需以有意義方式結構化信息以表征應用領域相關實體關系。成功創建維護知識圖譜主要依賴本體編輯器與推理器兩大工具：編輯器用于開發本體（定義特定知識領域核心概念、屬性及關系的概念框架）；推理器基于既有事實推導新知識，用于深化洞察或檢驗知識圖譜信息一致性。

構建穩健本體需理解RDFS/OWL等本體語言與形式化標準。理想本體編輯器應配備圖形界面以隱藏形式化復雜性，使本體學家（專攻本體設計與實施的專家）聚焦核心術語與關系的明確定義。此過程通常為迭代協作式。開源工具在普及知識圖譜中發揮重要作用，歐盟委員會亦倡導使用促進知識圖譜開發維護的開源方案。開源工具具多重優勢：規避供應商鎖定、低成本可及性等。故本研究僅考量輔助知識圖譜構建維護的開源軟件。但并非所有開源編輯器或推理器均提供同等推理支持（知識圖譜核心能力）。因此，本文通過評估各類公開編輯器與推理器的推理能力，揭示此關鍵維度。

本文通過梳理現有開源工具為知識圖譜實踐者提供指南。重點聚焦推理能力及開源編輯器對其支持程度，同時介紹部分開源推理器及其與現有編輯器的協同使用方案。這涉及評估編輯器與推理引擎的兼容性，以通過自動推理提升知識圖譜構建質量精度。全文結構如下：第二章論述相關工作；第三、四章開展開源本體編輯器與推理器的比較評估；第五章探索構建全功能知識圖譜平臺；第六章總結全文。

可采取多樣化反混合威脅措施以防御低于常規軍事閾值的敵對行動。然而因混合威脅的模糊性、跨域性及反制措施如何影響對手行為的不確定性，這些措施的成效尚不明晰。本文提出通過貝葉斯網絡（概率建模技術）構建模型，模擬反制措施對混合威脅行為的影響。該模型綜合權衡反制成本、威懾對手執行混合威脅的能力及減輕威脅影響的潛力。基于半合成場景運行1000次變體模擬，推演攻擊方A與防御方B圍繞關鍵基礎設施網絡攻擊的戰略互動，評估五類反混合威脅措施的有效性。反制措施涵蓋強化韌性、剝奪對手執行混合威脅能力至以懲罰威脅實施威懾等范疇。分析聚焦評估反混合威脅措施的整體特性，旨在歸納措施普適有效性而非孤立歸因。同時探討政策關聯性并規劃未來研究方向。

圖1：反混合威脅建模的貝葉斯網絡架構。深藍色背景層標注確定性變量集合，灰藍色層表示概率性變量集合。黑色箭頭顯示概率性關聯關系，灰色箭頭顯示確定性關聯關系。

技術發展加速、經濟深度融合及社會數字化重構了當代國家間競爭，為修正主義國家提供在武裝沖突閾值下追求戰略目標的新型工具。在歐洲，"混合威脅"被廣泛定義為"協調同步運用暴力與非暴力手段"的行為——通常難以探測歸因，旨在武器化民主進程并施加影響力。盡管常被混用，"混合沖突"概念有別于美國學者所述的"灰色地帶"戰略：后者指準持續性國家間沖突的特殊狀態，即利用法律外衣掩蓋侵略行動以脅迫對手達成有限目標，其操作低于探測歸因閾值。但二者均指代沖突閾值下的侵略行為，包括信息心理戰、政治外交脅迫、經濟壓制、進攻性網絡行動及利用代理人顛覆對手。

當前各國致力制定反混合政策以提升韌性并對抗手施加成本，從而威懾此類行為。然相較于常規與核領域的公開侵略行為，混合行動因不透明與跨域特性構成獨特挑戰，其威懾防御難度顯著。傳統威懾通過"剝奪對手達成目標能力"（拒止威懾）或"威脅行動后施加代價"（懲罰威懾）來"阻止國家采取非期望行動"。常規與核威懾理論公認"認知"是威懾成功關鍵——對手須感知"行動潛在代價超過收益"。有效威懾需滿足明確性、相稱性與可信度：明確性要求清晰傳達防御方響應措施；相稱性指威懾手段與防御目標的匹配度；可信度則植根于威懾方應對外部侵略的能力與意愿。

經典威懾的適用條件在混合威脅背景下嚴重受限。首先，灰色地帶侵略行為非單純軍事對抗，而是軍事與非軍事、公開與隱蔽操作的復雜混合，涉及經濟脅迫、虛假信息戰、進攻性網絡行動乃至武裝團體部署。其次，混合威脅引發兩大緊迫問題：灰色地帶活動持續發生且常難溯源特定對手，致使威懾實施愈發復雜。

傳統領域內的懲罰與拒止策略雖具部分適用性，卻不足以應對灰色地帶復雜互動。傳統威懾策略需進化為復合型跨域策略——除成本威脅與收益剝奪外，更需融合對敵方的保證激勵措施（assurance）、推動國際合作與規范構建（norms）、利用經濟與系統性相互依賴（entanglement）以影響對手行為。鑒于灰色地帶持續緊張狀態，威懾努力應具"累積性"：防御方需將反混合策略視為"長期過程——單次違規不意味失敗，而需通過協同努力塑造對手行為"。此背景下，學者建議采用更廣泛的"勸止"（dissuasion）策略應對混合威脅。勸止被理解為涵蓋懲罰與拒止響應的統領性戰略，通過政治、外交和經濟關系杠桿實施高級反制措施。因此，灰色地帶勸止對手需戰略部署外交-信息-軍事-經濟金融-情報-執法（DIMEFIL）全譜系國家力量工具，同時管控升級動態與潛在報復風險。

然而實踐中，制定成功跨域響應的原則、指標或指南尚未達成共識，比例失衡與行為模糊風險始終存在。因威懾與勸止植根于認知，反混合策略有效性取決于對手真實動機與核心利益認知——包括其進攻傾向及需保護的脆弱點。但決策者常缺乏關鍵信息：對手在灰色地帶的戰略目標、驅動低于戰爭閾值行動的決策機制與收益計算模型、以及反混合政策如何影響威脅行為（尤其因大量混合威脅發生于探測溯源閾值之下）。故評估現實反混合政策效能極為困難。

部分學者嘗試用博弈論模擬混合威脅動態以克服信息匱乏；另一些則將稀缺數據源融入貝葉斯建模技術以優化領域知識。本文基于后者提出貝葉斯網絡建模法——將反混合政策深層不確定性（如威脅探測、溯源及跨域效應）建模為概率關系。模型設定攻擊方A與防御方B兩類國家行為體：防御方面臨混合攻擊并通過反制措施實施勸止。攻擊方A執行混合攻擊的決心受防御方B既有反制措施影響。執行攻擊的決策及其潛在破壞均以概率建模，分別考量威懾關聯的認知心理維度及混合威脅影響的不確定性。混合行動潛在破壞與反制成本共同構成防御方B的收益矩陣，最優反制措施通過最大化預期收益值計算得出。

為驗證模型，設計網絡威脅場景進行仿真推演（見附錄A）。進攻性網絡行動是武裝沖突閾值下混合威脅的典型代表——因網絡空間技術/物理/邏輯層特性及網絡技術日常生活滲透，近年網絡攻擊愈發普遍。從伊朗"震網"（2009）、沙特"沙蒙"（2012）到全球60余國"諾佩提亞"（2017），網絡攻擊可造成重大物理破壞。基于此，本研究綜合現實惡意網絡行動案例設計合理網絡攻擊場景。解析網絡攻擊響應時，聚焦域內響應（網絡空間措施）與域外響應（執法、規范構建、公共外交及經濟制裁等）。通過累積性威懾視角，部分反混合措施旨在減輕敵對網絡攻擊破壞，另一些則通過提高成本收益比勸止侵略行為。

為此征詢政策專家意見并梳理文獻，量化評估各反制措施的成本、減損能力與威懾效能。這些變量以概率分布形式呈現，以兼容文獻分歧、專家差異及混合威脅不可預測性。通過整合文獻綜述與專家洞見，設計總計1000組獨立實驗。實驗結果生成反混合措施排序，用以評估不同場景下措施效能，并回答核心研究問題：

? 在1）措施勸止攻擊效能 2）措施減損攻擊影響效能均存不確定性的前提下，反混合威脅措施的哪些特性最有效助力防御方B應對攻擊方A對關鍵基礎設施的網絡威脅？

本文結構如下：第二章介紹建模方法，闡述如何將文獻與專家見解轉化為概率分布輸入模型；第三章詳述混合威脅場景及關聯跨域反制措施；第四章解析實驗結果；第五章反思研究發現的政策關聯性并指明未來研究方向。

隨著生成式人工智能（AI）技術迅猛發展，其對全球信息安全的潛在影響日益凸顯。本文探討俄羅斯國家關聯及親國家行為體如何在網絡傳播中討論、概念化與界定AI。基于對俄羅斯關聯網絡渠道的原創分析，本研究調查了俄影響力生態系統中的行為體如何看待AI在信息戰中的作用，以及其敘事揭示的威脅演變軌跡。報告發現：多元化的俄羅斯行為體正積極參與AI話題討論——不僅探索AI工具在內容自動化生產與傳播放大中的應用，更將其作為敘事工具加以探討：或宣揚其效力，或警示其風險，將其同時塑造為戰略資產與潛在威脅。

分析表明各類俄行為體（從瓦格納關聯組織到親俄黑客團體及網絡意見領袖）日益聚焦AI的雙重性。AI常被描繪為強大的信息操縱工具：能生成說服性內容、放大信息傳播量、以規模壓制對手。與此同時，眾多行為體對西方主導AI發展表示強烈憂慮，認為該技術可能顛覆公眾輿論、侵蝕自主權、破壞國內信息環境穩定性。關于監控、深度偽造（通過數字手段篡改音視頻以偽造人物言行）及算法偏見的擔憂在此類論述中尤為突出。這些討論遠非抽象臆測——本文記錄了國家關聯行為體如何積極辯論AI影響、分享實操知識、批判虛假信息實踐并招募技術人才。這些洞察表明俄影響力網絡正形成適應性演進文化，AI日益被視為未來信息戰的核心組件。

盡管本研究未觸及高層情報規劃內幕，但提供了行為體層面的獨特視角：揭示AI如何融入俄影響力網絡的戰略構想。這些發現不僅強調追蹤AI在未來虛假信息戰中的操作化應用至關重要，更需理解其已如何塑造行為體的思維方式、傳播模式及數字生態定位。

背景與方法
 生成式AI的擴散引發廣泛擔憂——惡意行為體可能利用其破壞信息生態。早期關于AI生成虛假信息的警示多聚焦理論風險，而新近證據表明眾多行為體已將此類技術納入影響力行動。理解這些行為體如何認知、試驗及部署生成式AI，對預測未來威脅設計有效反制至關重要。此問題在俄信息戰背景下尤為迫切：俄政府長期將信息戰視為治國方略核心，視信息域為與傳統/核戰爭同等重要的沖突戰場。據信俄國家關聯虛假信息行為體已重金投入AI技術，以期在2024年歐洲議會選舉前夕影響歐洲受眾。隨著生成式AI更易獲取且功能增強，其降低了親俄行為體生態（含國家關聯媒體、黑客活動分子及網絡意見領袖）的操作門檻，使其能以更復雜方式試驗并應用這些工具。

盡管威脅嚴峻，對俄國家關聯行為體虛假信息戰的認知仍有限。現有討論多聚焦行動輸出，卻較少關注其如何看待AI在影響力行動中的作用。本文通過考察俄國家關聯行為體（含國家關聯社媒群組、黑客團體、軍事關聯組織及網絡意見領袖）對AI的討論填補此空白，探討AI如何成為其武器庫中的增效工具或補充現有技戰術。本研究通過測繪分析這些行為體的網絡傳播渠道與信息生態，為理解俄虛假信息戰提供新洞察。具體而言：分析其如何探討AI的認知理解、技術應用現狀及宣傳潛力，聚焦歐洲受眾影響與輿論極化嘗試。

本分析置于探索AI賦能信息戰的文獻脈絡中，提供更以行為體為中心的視角。研究未將俄虛假信息視為單一國家主導行為，而是強調參與者的異質性及其應用AI方式的多樣性與矛盾性。盡管聚焦戰術與中層級行為體，本文無意映射情報機構高層或決策者的戰略思想——此類洞察超出開源社媒監測范疇。本報告旨在精細呈現AI在俄影響力生態系統中如何被認知、討論與操作化，揭示這些演變實踐反映的實操與敘事層面新興威脅。

本文探討了在軍事網絡安全方法中應用生成式人工智能（Generative AI）所帶來的倫理和對抗影響。生成式人工智能已在眾多民用應用中展示于威脅模擬和威脅防御領域。盡管如此，其在軍事應用中存在重要的倫理考量，原因在于生成式人工智能可能被濫用。針對軍事系統的網絡威脅正變得比以往更加復雜，我們希望為該領域的研究體系增添數據，以幫助彌合在理解軍事環境中生成式人工智能風險方面所識別的知識差距。目標： 本文旨在探討圍繞生成式人工智能軍事應用的倫理困境，包括責任歸屬、自主性和濫用問題。本文審查了與生成式人工智能相關的對抗性風險，包括敵對行為體的操縱或其他利用。目標是提出考量倫理困境的措施，同時改進防御能力。方法： 方法論將評估倫理風險，如與人工智能系統相關的自主性、武器化和偏見問題。它將通過建議采用對抗性訓練策略、混合人工智能系統以及針對被對抗性操縱的人工智能生成威脅的穩健防御機制來確定對抗性風險。它還將為軍事網絡安全提出倫理框架和責任模型。結果： 本文提供了在傳統網絡環境和智能網絡環境下軍事網絡安全系統的性能比較評估。重要研究結果證明，生成式人工智能有可能提高檢測準確性，尤其是響應時間。但它也引入了新的風險，如對抗性操縱。實驗結果說明了對抗性訓練如何增強模型的魯棒性、減少漏洞，并提供更強的針對對抗性威脅的防御能力。結論： 與傳統方法相比，生成式人工智能在軍事網絡安全中具有相當可觀的益處，特別是在提升檢測性能、響應時間和適應性方面。如圖所示，人工智能增強系統的優勢使惡意軟件檢測準確率提高了15%，從80%上升到95%，釣魚郵件檢測準確率也提升了15%，從78%上升到93%。對新威脅的快速反應能力也很關鍵，響應時間縮短了60%，從5分鐘減至2分鐘，這在軍事環境中至關重要，快速響應將能最大限度減少影響。此外，人工智能系統顯示出將誤報率從10%降低到4%（這非常優秀）以及將漏報率從18%降低到5%的能力（這也很優秀），這很大程度上基于人工智能系統識別真實威脅樣貌的能力以及識別真實威脅的能力。

在過去的幾年中，由于人工智能（AI）和機器學習技術的發展，網絡安全經歷了根本性的轉變。作為人工智能的一個子類別，生成式人工智能，包括生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs），正被迅速用于生成網絡威脅模擬以提供更好的防御。盡管這些人工智能模型在民用網絡安全應用中所展現的巨大效用已得到證明，但它們在軍事環境中的使用會產生額外的困境和變數。鑒于軍事領域的風險高得多，甚至在實施生成式人工智能之前，對其能力和風險獲得更深入的理解至關重要。將生成式人工智能用于軍事網絡安全工具存在諸多優勢。最顯著的好處在于，生成式人工智能能夠針對當前系統的極限，提供逼真、復雜且先進的網絡攻擊模擬。盡管在軍事網絡領域提出了無數解決方案（如復雜的關鍵基礎設施和武器系統），軍事網絡仍必須應對日益復雜的網絡攻擊，包括高級持續性威脅（APTs）、零日漏洞利用和定制攻擊。生成式人工智能模型可以生成基于情景的自適應攻擊，包括多態惡意軟件、相關釣魚郵件和自適應入侵模式，這可以匯總應對惡意網絡事件的最佳實踐。生成式人工智能也將允許檢測和/或響應系統的測試。最后，這些用于模擬的先進能力本身也帶來了必須加以考慮的顯著倫理/對抗風險。

生成式人工智能的軍事應用存在著嚴峻的倫理挑戰。首先是自主性問題。監督和管理對于人工智能的能力及其相應的自主決策至關重要。在軍事行動中由自主人工智能系統做出的決策可能產生嚴重后果，無論是沖突升級還是未知的損害。這要求現有系統配備監督機制，以確保對人工智能決策的責任追究或自主性，其決策范圍涵蓋從軍事到民用領域。第二個倫理挑戰是武器化。隨著生成式人工智能模型的改進，對手最終也會利用生成式人工智能來武器化新的網絡攻擊或發動人工智能支持的進攻策略。因此，我們必須確保強大的工具在國際法管轄的范圍內以符合倫理的方式使用。此外，人工智能系統中的偏見不容忽視。包括使用生成式人工智能在內的機器學習模型，都可能易受訓練數據中存在的偏見影響。如果這些偏見未被識別，它們必然會影響或玷污決策過程，導致負面的、武斷的或歧視性的結果，尤其是在風險巨大的軍事應用中。存在偏見的AI系統可能導致基于含有偏見的數據錯誤識別威脅或未能識別威脅行為，這會危及軍事系統的安全。

在軍事網絡應用中，生成式人工智能的應用既帶來對抗性風險，也涉及倫理考量。雖然人工智能提高了對事件的檢測和響應速度，但對手可以利用人工智能中的缺陷。網絡攻擊者可以添加對抗樣本并篡改人工智能的訓練數據，導致人工智能錯誤分類威脅或根本未能識別惡意活動。這是一個嚴重問題，特別是在涉及人員生命且生命損失風險以軍事防御規模來衡量的情況下。對抗性人工智能模型甚至可能能夠通過發動一次產生幻影的攻擊來偽造網絡攻擊，使其響應系統不堪重負，或者操縱軍事網絡安全系統陷入另一種、有效的對抗性系統復雜化。本文針對在軍事網絡安全中使用生成式人工智能所涉及的倫理和對抗性問題進行了論述。最終，本文將在后文探討減輕這些擔憂的方法，例如通過對抗性訓練、混合人工智能系統和責任歸屬機制。這項工作的最終目的是確保在恪守倫理原則、公平性和安全性的前提下，軍事領域對生成式人工智能的利用能夠增強網絡安全態勢。本文還將考慮如何在現實世界軍事行動動態多變的背景下，持續研究和評估這些模型對新興網絡威脅的抵御能力。

量子計算憑借其解決經典計算機難以應對的復雜問題的潛力與能力，正日益普及。隨著量子云服務被企業與研究機構采用，其在多領域推動著重大進展與應用。然而，此類環境固有的脆弱性引發嚴重安全隱憂。本文全面分析量子云系統涌現的安全挑戰，重點聚焦多租戶漏洞與經典-量子接口。針對串擾攻擊、量子側信道漏洞、內部威脅等核心威脅及其對量子電路機密性、完整性與可用性的影響進行系統研究，并探討主流量子云服務商的架構設計與實現。此外，本文深入解析新興量子安全解決方案與風險緩解最佳實踐，指出現有研究缺口并為構建安全彈性量子云基礎設施指明未來方向。

 ?? 量子計算作為革命性技術，憑借指數級效率提升解決經典計算機無法企及的復雜問題。該領域在量子算法、安全機制與系統漏洞等多維度取得新突破，同時硬件層面持續進步（現代量子處理器量子比特數量持續增長）。各行業正探索量子計算在密碼學、醫學研究與人工智能等領域的應用潛力，使其成為未來科技創新的關鍵驅動力。

近年來，量子硬件實驗門檻顯著降低。云計算作為現代數字服務基石，提供可擴展算力、存儲與專業化平臺以滿足科研機構與企業需求。IBM Quantum、谷歌、D-Wave、IonQ、Rigetti等量子平臺提供商通過云端開放量子計算機訪問[1]。這些平臺使開發者可遠程實驗量子處理器，降低本地化部署成本。量子云服務提供量子模擬器、軟件開發工具包（SDK）、開發環境與算法庫等配套工具[2]，有力支撐實驗創新。

量子云系統存在多類型已知威脅，涵蓋量子硬件漏洞、系統經典組件缺陷、量子-經典接口風險尤其是多租戶環境隱患。此類攻擊可能破壞量子云系統的機密性、完整性與可用性。攻擊者可利用漏洞實施未授權訪問、側信道攻擊、拒絕服務（DoS）攻擊降低可用性或篡改量子計算，導致數據泄露與知識產權竊取。量子-經典接口的一個典型威脅是掌握室溫電子設備權限的內部人員——通過側信道泄露可能解碼內部信號[3]。因此需全面認知量子云系統漏洞，特別是多租戶等新興且關注不足的薄弱環節。

多租戶作為云平臺核心特征，允許多用戶同時共享物理/虛擬資源進行量子計算機實驗。該設計降低云服務商的硬件與軟件成本并優化性能[4]。盡管廣泛訪問促進科研突破，但也引發獨占式平臺不存在的隱患。單一用戶觸發的軟硬件故障將破壞共享量子硬件的其他用戶體驗[5]。攻擊者可借此在共享環境中植入獨特安全風險，通過各種途徑影響大量無戒備用戶。

多租戶量子云環境的安全薄弱將造成嚴重后果，既包含單租戶系統既有威脅，亦滋生獨有問題。眾多側信道攻擊可基于有限信息預測用戶量子電路，在此系統下防御極具挑戰性。攻擊者可探測共享系統的串擾與定時模式并加以利用。例如惡意行為體利用含噪聲中等規模量子（NISQ）計算機串擾實施攻擊可導致電路拓撲暴露[6]。因此亟需建立穩健安全機制防范此類風險，保護醫療、金融等關鍵領域的敏感量子工作負載。

既有研究涵蓋量子計算多租戶概念及攻擊路徑[7]，提出基于多種方法的側信道攻擊向量，涉及量子-經典接口威脅與其他量子云攻擊類型[3]，并設計多租戶與單租戶框架下的數據泄露緩解技術。但多租戶缺陷、量子-經典接口挑戰及其解決方案仍有深度研究空間。

本文核心貢獻如下：

• 針對量子云系統的安全威脅及其對用戶電路機密性、完整性與可用性的影響進行全面綜述；
• 系統探討量子云系統的六類攻擊向量：經典-量子接口威脅、單租戶威脅、多租戶威脅、內部攻擊、量子硬- 件攻擊與量子設備經典組件攻擊；
• 依托可視化工具對量子計算機架構與硬件進行高層級解析；
• 評估各緩解策略與安全方案的有效性與可行性；
• 明確量子云安全強化需重點突破的研究方向。

配備先進傳感器的無人平臺的集成有望提高對態勢的感知能力，緩解軍事行動中的 “戰爭迷霧”。然而，管理這些平臺涌入的大量數據給指揮與控制（C2）系統帶來了巨大挑戰。本研究提出了一種新穎的多智能體學習框架來應對這一挑戰。該方法可實現智能體與人類之間自主、安全的通信，進而實時形成可解釋的 “共同作戰圖景”（COP）。每個智能體將其感知和行動編碼為緊湊向量，然后通過傳輸、接收和解碼形成包含戰場上所有智能體（友方和敵方）當前狀態的 COP。利用深度強化學習（DRL），聯合訓練 COP 模型和智能體的行動選擇策略。本文展示了在全球定位系統失效和通信中斷等惡劣條件下的復原能力。在 Starcraft-2 模擬環境中進行了實驗驗證，以評估 COP 的精度和策略的魯棒性。報告顯示，COP 誤差小于 5%，策略可抵御各種對抗條件。總之，本文貢獻包括自主 COP 形成方法、通過分布式預測提高復原力以及聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略。這項研究推動了自適應和彈性 C2 的發展，促進了對異構無人平臺的有效控制。

圖 1：（左）虎爪情景中的狀態示例。(右圖）每個智能體的感知（本地觀察）和它們之間的通信聯系。

配備先進傳感器的無人平臺的集成為減輕 “戰爭迷霧 ”和提高態勢感知能力帶來了希望。然而，管理和傳播來自此類平臺的大量數據對中央指揮與控制（C2）節點的信息處理能力構成了巨大挑戰，特別是考慮到隨著平臺數量的增加，數據量也會呈指數級增長。目前的人工處理方法不適合未來涉及無人平臺群的 C2 場景。在本研究中，我們提出了一個利用多智能體學習方法來克服這一障礙的框架。

我們考慮的框架是，智能體以自主方式相互通信（以及與人類通信），并以數據驅動的方式訓練這種通信功能。在每個時間步驟中，每個智能體都可以發送/接收一個實值信息向量。該向量是智能體感知或視場（FoV）的學習編碼。這些向量不易被對手解讀，因此可以實現安全的信息傳輸。

在接收方，必須對信息進行解碼，以恢復發送方的感知和行動。此外，還應將信息整合（隨時間匯總）到 “共同行動圖像”（COP）中。與編碼器一樣，解碼器也是以數據驅動的方式學習的。在本文中，我們將 COP 的定義簡化為戰場上每個友方和敵方智能體的當前狀態（位置、健康狀況、護盾、武器等）。我們認為，COP 對決策智能體至關重要。

近年來，以數據驅動方式進行端到端訓練的人工智能/人工智能方法大有可為。在數據驅動型自主 COP 的背景下，一個優勢是無需對傳感器和執行器中的噪聲、對手的動態等做出建模假設。通過充分的訓練，我們的數據驅動方法將產生高度精確的 COP。

不過，ML 模型可能對訓練數據或訓練場景的偏差很敏感。這與陸軍 C2 場景中通常假設的 DDIL（拒絕、中斷、間歇和有限影響）環境形成了鮮明對比。我們的實驗強調評估對霧增加、全球定位系統失效和通信中斷（如干擾）的適應能力。

我們使用深度神經網絡（DNN）的深度學習實現了編碼器和解碼器的數據驅動端到端訓練。將 DNN 應用于 COP 形成的一個挑戰是通信中缺乏人類可解釋性。人類可解釋性對于人類操作員有效控制蜂群至關重要。例如，通過解釋通信，操作員可以理解蜂群用于（自主）決策的特征。我們的方法具有人機互換性，這意味著人類操作員可以解碼傳入的信息，并將他們的感知編碼，與蜂群進行交流。由此產生的 COP 使人類能夠指揮蜂群。

在實踐中，COP 被大量用于任務執行，例如，確保協調運動。我們假設，將 COP 納入自主決策智能體將產生彈性多智能體策略（例如，對敵方變化的彈性）。我們在實驗中將有 COP 和沒有 COP 的多智能體策略學習與多種最先進的方法進行了比較，并驗證了這一假設。

接下來，我們總結一下我們的方法。我們首先描述了我們的深度學習方案，其中每個智能體將其感知和行動編碼成緊湊向量并進行傳輸。各智能體共享底層嵌入向量空間，以實現對態勢的共同理解。每個智能體都要訓練一個編碼器-解碼器，以生成本地 COP。本地 COP 應與智能體的感知一致，并能預測行動區域內所有單位的狀態（包括位置）。

利用深度強化學習（DRL）技術，在一系列不同的模擬場景、初始部隊配置和對手行動中，對 COP 和智能體策略進行端到端聯合訓練。訓練的輸出是一個編碼器-解碼器神經網絡（NN）和一個跨智能體共享的策略 NN。可通過多種方式對訓練進行配置：最小化帶寬、最大化對干擾（如信道噪聲、數據包丟失、GPS 干擾等）的恢復能力。該方法可用于協調信息收集任務。

實驗在星際爭霸-2（SC2）多代理環境中進行。在 SC2 中模擬的多個藍方與紅方的場景中，我們通過經驗觀察到了該方法的有效性。具體來說，我們在具有挑戰性和現實性的 TigerClaw 情景（圖 1）中測試和評估了我們的方法，該情景由發展司令部陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍主題專家（SMEs）在美國佐治亞州摩爾堡的上尉職業課程中開發。

對 COP 的準確性和幻覺進行評估，以揭示有趣的訓練動態。在整個模擬過程中，我們的方法生成的 COP 高度準確，誤差小于 5%（與地面實況相比）。為了測試策略的魯棒性，我們將我們的方法與多種最先進的多智能體 RL 方法和基線進行了比較。結果表明，我們的方法所制定的策略能夠抵御視覺范圍減弱、通信能力減弱、GPS 被拒絕以及場景變化的影響。

總之，這項研究通過數據驅動的 COP 形成，實現了人在環內的異構自主平臺的指揮和控制，并推進了自適應和彈性 C2 領域的發展。其貢獻如下：

• 實時自主形成可解釋的共同行動圖像（COP）的方法，包括預測整個行動區域的敵方位置。
• 由于利用智能體間的通信進行分布式 COP 預測，因此展示了對可視范圍和 GPS 拒絕的更強的應變能力。
• 通過聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略，提高整體任務成功率。

圖 3：從學習到的交流中預測 COP 的框架概覽。在決策過程中確定并使用 COP。我們使用 QMIX作為 COP 集成的 MARL 方法示例。

本文探討了如何在軍隊中開發和訓練強大的自主網絡防御（ACD）智能體。本文提出了一種架構，將多智能體強化學習（MARL）、大型語言模型（LLM）和基于規則的系統組成的混合人工智能模型集成到分布在網絡設備上的藍色和紅色智能體團隊中。其主要目標是實現監控、檢測和緩解等關鍵網絡安全任務的自動化，從而增強網絡安全專業人員保護關鍵軍事基礎設施的能力。該架構設計用于在以分段云和軟件定義控制器為特征的現代網絡環境中運行，從而促進 ACD 智能體和其他網絡安全工具的部署。智能體團隊在自動網絡操作 (ACO) gym中進行了評估，該gym模擬了北約受保護的核心網絡，可對自主智能體進行可重復的培訓和測試。本文最后探討了在訓練 ACD 智能體理過程中遇到的主要挑戰，尤其關注訓練階段的數據安全性和人工智能模型的穩健性。

圖 1：四個網絡位置（A-D）容納五個藍色智能體（1-5）的情景。

本文探討了為自主網絡防御（ACD）智能體訓練混合人工智能（AI）模型時所面臨的挑戰和機遇，尤其是在戰術邊緣環境中。這些挑戰源于此類環境所特有的獨特、不可預測和資源受限的設置。北約研究任務組 IST-162 和 IST-196 的工作重點是 “軍事系統的網絡監控和檢測”[1]、[2] 和 “虛擬化網絡中的網絡安全”。虛擬化網絡中的網絡安全"[3] 至 [5]，本研究旨在利用混合人工智能框架推進 ACD 智能體的設計和功能，以確保整個聯盟網絡的穩健網絡安全。多智能體強化（MARL）、大型語言模型（LLM）和基于規則的系統的采用構成了我們 ACD 架構的核心，增強了智能體在戰術邊緣環境中普遍存在的斷開、間歇、有限（DIL）帶寬條件下有效執行自主網絡防御任務的能力。這些條件要求系統具有彈性，能在網絡和資源嚴重變化的情況下保持高性能水平，這對傳統的網絡安全系統來說是一個重大挑戰。例如，將深度強化學習（DRL）與生成式人工智能相結合，有利于開發能夠進行復雜決策和自適應學習的智能體，提高其在動態網絡環境中應對復雜網絡威脅的能力[3]。此外，本文還討論了如何將 ACD 智能體集成到模擬的北約啟發的受保護核心網絡環境中，并在此環境中針對一系列網絡威脅對其進行評估。智能體利用人工智能技術的戰略組合，自動執行監控、檢測和緩解等關鍵防御行動，支持對關鍵軍事和民用網絡基礎設施的持續保護。

本文的貢獻如下： 第一，在一個集成了 MARL、LLM 和基于規則的系統的代理層次結構中使用代理智能體范例的方法論，以增強自主網絡防御能力。第二，討論在戰術邊緣環境中為 ACD 智能體訓練混合人工智能模型的挑戰和機遇。第三，定義一套評估指標，用于衡量 ACD 代理在數據和訓練保護方面的性能。本文的組織結構如下： 第二節回顧了相關文獻并解釋了研究原理。第三節詳細介紹了使 ACD 智能體適應戰術邊緣環境的方法。第四節介紹了我們的實證評估結果。最后，第 V 節總結了本研究的意義并概述了未來的研究方向。

在當代威脅環境中，威脅可能在意想不到的時間從意想不到的角度出現。準確辨別戰術意圖的能力對于有效決策至關重要。傳統的威脅識別策略可能不再適用。本文將探討如何利用算法識別威脅的戰術意圖。為此，在模擬實驗中比較了人類和算法在識別敵對智能體戰術意圖方面的功效。在實驗中，70 名人類參與者和一個算法在一個海軍指揮和控制場景中扮演數據分析師的角色。在該場景中，敵方智能體控制一艘艦艇將攔截多艘友軍艦艇中的一艘。數據分析師的任務是及時識別敵方智能體可能攻擊的目標。我們對識別的正確性和及時性進行了研究。人類參與者的識別準確率為 77%，平均反應時間為 7 秒。算法的準確率達到了 87%，同時受限于人類的反應時間。當人類參與者識別正確時，算法有 89% 的時間表示同意。相反，當人的反應不正確時，算法有 91% 的時間不同意，這表明決策支持系統有機會在這種情況下影響人的決策。這項研究有助于加深我們對復雜作戰環境中的態勢感知和決策支持的理解。

本文介紹了在戰場數字孿生框架內使用貝葉斯優化（BO）、遺傳算法（GA）和強化學習（RL）等先進技術優化軍事行動的綜合方法。研究重點關注三個關鍵領域：防御作戰中的部隊部署、火力支援規劃和下屬單位的任務規劃。在部隊部署方面，BO 用于根據戰場指標優化營的部署，其中湯普森采樣獲取函數和周期核取得了優異的結果。在火力支援規劃中，采用了 GA 來最小化威脅水平和射擊時間，解決了資源有限條件下的資源受限項目調度問題（RCPSP）。最后，為任務規劃開發了一個 RL 模型，該模型結合了多智能體強化學習 (MARL)、圖注意網絡 (GAT) 和層次強化學習 (HRL)。通過模擬戰場場景，RL 模型展示了其生成戰術演習的有效性。這種方法使軍事決策者能夠在復雜環境中提高行動的適應性和效率。研究結果強調了這些優化技術在支持軍事指揮和控制系統實現戰術優勢方面的潛力。

基于戰場數字孿生的 COA 生成概念

戰場數字孿生是一個數字復制品，代表了真實戰場環境的組成部分和行為特征。它可以通過接收來自實際戰場的實時或接近實時的戰場、敵方和友軍單位信息，并將其動態反映到數字孿生中，從而對數字孿生模型進行評估和調整。換句話說，模型可以根據真實世界的數據不斷更新，以實現更具適應性的分析。這一概念與深綠的自適應執行相一致，后者也依賴于動態更新的信息。通過這種方式，可以向真實戰場系統提供改進的決策反饋，幫助用戶根據數字孿生模型做出更好的決策，而數字孿生模型是根據實際作戰數據更新的。

本節提出了 “基于戰場數字孿生的作戰行動選擇生成與分析 ”概念，通過各種技術方法，利用戰場數字孿生生成作戰行動選擇。然后對這些選項進行評估、效果比較，并推薦最合適的 COA 選項。基于戰場數字孿生的作戰行動選擇生成和分析的基本概念是，利用戰場數字孿生的預測模擬生成作戰行動選擇，同時考慮若干戰術因素（METT+TC：任務、敵人、地形和天氣、可用部隊和支持、可用時間和民用因素）。然后，可在數字孿生環境中對生成的作戰行動方案進行快速評估。圖 2 展示了這一流程的概念圖。生成和分析 COA 的四個關鍵輸入--威脅分析、相對戰斗力分析結果、戰場信息以及指揮官和參謀部的指導--假定來自其他分析軟件模塊和用戶輸入，從而完成智能決策支持系統。有關鏈接分析軟件模塊的更多信息，請參閱 Shim 等人（2023，2024）。

圖 2：基于戰場數字孿生系統的 COA 生成和分析概念。

可以按照圖 1 中概述的戰術規劃流程生成并詳細說明 COA 選項。然而，如前所述，規劃過程中的許多任務都需要人工干預，而人工智能技術的應用仍然有限。因此，我們將重點放在 COA 生成階段，在研究適用技術的同時，找出可以實現自動化和智能化的方面。本研究介紹了在 COA 生成過程中可實現自動化和智能化的三個概念：確定友軍部隊部署、規劃間接火力支援和規劃部隊戰術任務。友軍部隊部署是指部隊到達戰場后如何安排和使用，而部隊部署則是指如何將部隊轉移到指定的大致位置。我們將貝葉斯優化方法應用于友軍部署優化問題，作為 COA 方案生成的一部分。隨著人工智能技術的快速發展，許多研究都探索了基于最先進機器學習算法的全局優化方法。其中，使用高斯過程的貝葉斯優化法作為一種針對實驗成本較高的黑盒函數的全局優化方法受到了廣泛關注（Brochu，2010 年）。對于炮兵作戰，我們將火力支援調度問題歸結為一個項目調度問題，該問題力求在遵守資源限制的同時，最大限度地減少敵方總威脅和發射時間。將項目調度與資源管理相結合的任務被稱為資源約束項目調度問題（RCPSP）。最后，我們利用強化學習（RL）技術為下屬單位規劃戰術任務，以找到最優行動策略。強化學習已經證明，它是在動態和不確定環境中解決復雜決策問題的有效框架。特別是，我們利用多智能體強化學習（MARL）、分層強化學習（HRL）和圖注意網絡（GAT）的原理，為多個單位有效地學習任務及其相應參數，同時從每個智能體的角度考慮其重要性。

在使用所提出的方法生成一系列作戰行動（COA）選項后，將在戰場數字孿生系統中對這些選項進行模擬評估。然后對模擬結果進行評估，以推薦最合適的 COA 選項。在下一章中，將詳細解釋用于實現所建議的 COA 生成概念的技術方法，并提供全面的實驗評估結果，以突出所建議方法的有效性。

圖 8：強化學習的擬議架構。