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本文提出了一項綜合研究計劃，以確定分析兵棋推演的認識論基礎。幾十年來，軍事、政府和私營部門一直在使用兵棋推演，每年為此花費數千萬美元。隨著二十一世紀戰略環境的不斷變化，兵棋推演只會變得更加流行。然而，人們對這種方法的認識論基礎卻知之甚少。許多職業兵棋推演玩家認為，兵棋推演是一門 "藝術"，因此無法對其進行系統評價。最近，一部分國際關系學者認為，兵棋推演可以與社會科學相協調，通常是根據實驗標準對兵棋推演進行評估。然而，這種解決方案剝奪了兵棋推演的大部分獨特性，也無法解釋為什么歷史上一些最著名的兵棋推演會產生有意義的結果。本文認為在試圖更好地理解戰爭游戲的認識論時，學者們應首先認識到兵棋推演的突出特點，并逐一進行研究，以確定兵棋推演是否以及如何產生嚴謹的知識。在提出這一論點的過程中，指出了兵棋推演的五個不同的 "方法論機制"--兵棋推演產生知識的循環過程--它們將兵棋推演與其他社會科學方法區分開來：（i）它們具有代表性；（ii）它們以人類玩家做出的后果性決定為特征；（iii）它們是裁決性的；（iv）它們是身臨其境的；（v）它們是定制設計。本文將展示這些機制中的每一種如何通過兵棋推演的方法為知識的生產提供潛在的機遇和危險。通過概述這些鮮明特點，本文為兵棋推演認識論者提供了一個清晰可行的研究計劃。

該研究探討了如何利用博弈論來模擬俄羅斯、中國和美國之間的多極升級動態。此外，該研究還重點分析了影響潛在沖突結果的各種參數，以便在三極環境中進一步提出新的威懾思想。

本文建立了一個初步的博弈論模型來模擬和分析升級動態。該模型以扎加雷和基爾古爾在其著作《完美威懾》中提出的框架為基礎。該模型基于博弈前設定的假設和規則。然后，根據這些假設，采用一種適用于博弈理論家的數學逆向歸納法對模型進行分析。然后，對潛在結果進行評估，以提出威懾建議。

為了實現這一目標，設定了一個假設，然后與最終研究結果進行比較。在比較的基礎上，提出最終結論和建議。通過博弈論和研究獲得的結果符合設定的假設，本論文描述了滿足假設背后的原因和理論。

俄羅斯已經與美國達到了粗略的戰略均勢。中國將很快加入美國和俄羅斯的核同行或近鄰行列，從而創造一個新的多極地緣政治環境。美國傳統的核威懾政策植根于兩極背景，需要重新考慮威懾戰略。博弈論模型為探索提供了一個途徑，因為這些模型模擬了參與特定局勢或博弈的多個參與者之間的戰略局勢。戰略局勢涉及的結果取決于所有參與者的行動及其不同的動機。要制定新的威懾政策和戰略以領先于競爭對手，就必須了解和分析結果與形勢。通過對博弈進行正式建模，建模者不得不闡明模型中的任何假設和結論，從而為知情和新的威懾思維創造機會。在建立兩極沖突的博弈論模型方面已經做了大量工作，但在三極領域的研究卻嚴重不足。例如，2000 年，Zagare 和 Kilgour 提出了一種非對稱升級博弈來研究兩極威懾的動態。他們的工作可以擴展到多玩家框架。本論文旨在利用之前的兩極博弈論模型來建立三極模型，分析俄羅斯、中國和美國之間的升級和威懾動態，更具體地說，評估影響沖突結果的關鍵因素，從而解讀不斷變化的地緣政治環境。雖然本項目的大部分內容更廣泛、更具體地研究了這些方面，但首先必須分析以往的兩極博弈論威懾戰略，以理解并擴展以往的理論和研究。目標是找到兩極博弈論模型與當前地緣政治環境之間的相關性，從而建立新的三極博弈論分析模型。本研究的目標是利用博弈論分析俄羅斯、中國和美國之間的多極升級動態。分析將在三種可能的情況下進行。第一種情景假定所有參與者都各自為政、互不協調，模擬等邊三角形環境。第二種假設是中國和俄羅斯之間的協調，第三種假設是中國和美國之間的協調。雖然還有一種可能的情況是俄羅斯和美國之間的協調，但認為這種情況并不可靠。目前雙方在烏克蘭緊張局勢中的敵對行動使得結盟對抗第三方的可能性很小。因此，所有方案都假定兩國繼續對立。

假設在多極化環境中，全面戰略沖突的風險將增加，而緩和沖突的時間將縮短。在從理論和實證兩方面全面分析和建立新模型之前，有必要對威懾和博弈論方面的現有文獻進行調查。下文將簡要概述迄今為止的多項學術研究。

本論文提出開發一種彈性機器學習算法，可對海軍圖像進行分類，以便在廣闊的沿海地區開展監視、搜索和探測行動。然而，現實世界的數據集可能會受到標簽噪聲的影響，標簽噪聲可能是通過隨機的不準確性或蓄意的對抗性攻擊引入的，這兩種情況都會對機器學習模型的準確性產生負面影響。我們的創新方法采用 洛克菲勒風險最小化（RRM）來對抗標簽噪聲污染。與依賴廣泛清理數據集的現有方法不同，我們的兩步流程包括調整神經網絡權重和操縱數據點標稱概率，以有效隔離潛在的數據損壞。這項技術減少了對細致數據清理的依賴，從而提高了數據處理的效率和時間效益。為了驗證所提模型的有效性和可靠性，我們在海軍環境數據集上應用了多種參數配置的 RRM，并評估了其與傳統方法相比的分類準確性。通過利用所提出的模型，我們旨在增強艦船探測模型的魯棒性，為改進自動海上監視系統的新型可靠工具鋪平道路。

藍色亞馬遜管理系統

機器學習（ML）發展迅速，使機器能夠根據數據分析做出決策。計算機視覺（CV）是這一領域的一個專業部門，它使用先進的算法來解釋視覺信息，通過創造創新機會來改變汽車、醫療、安全和軍事等行業。在軍事領域，這些工具已被證明在改進決策、態勢感知、監視能力、支持行動以及促進在復雜環境中有效使用自主系統等方面大有裨益。

我們的研究主要集中在將 CV 原理應用于海軍領域，特別是解決二元分類問題，以顯示船只的存在與否。這構成了更廣泛的監視工具的重要組成部分，并采用了一種名為 "Rockafellian 風險最小化"（RRM）[1] 的新策略。RRM 方法旨在應對海上監控等復雜多變環境中固有的數據集標簽損壞所帶來的挑戰。我們方法的核心是交替方向啟發式（ADH），這是一種雙管齊下的策略，可依次優化不同的變量集。這種兩步迭代的過程可調整神經網絡權重并操縱數據點概率，從而有效隔離潛在的數據損壞。其結果是建立了一個更強大、更準確的海上監視和探測系統，從而增強了海軍行動中的決策和態勢感知能力。

我們的評估使用了兩個不同的數據集，即空中客車船舶探測（AIRBUS）[2] 和海事衛星圖像（MASATI）[3]。為了測試我們方法的魯棒性，我們逐步提高了這些數據集的標簽損壞水平，并觀察了這對模型性能的影響。

我們的研究在 ADH 流程中采用了兩種策略：w-優化和 u-優化。在 w 優化階段，我們試用了兩種不同的神經網絡（NN）優化器 Adam [4] 和 Stochastic Gradient Descent (SGD) [5, Section 3G]，以調整神經網絡權重。u優化階段包括實施 ADH-LP（線性規劃）或 ADH-SUB（子梯度）算法，以修改每個數據點的概率，并有效隔離潛在的數據損壞。

ADH-LP 利用線性規劃進行計算優化，可提供全局最優解，但需要更多處理時間。另一方面，ADH-SUB 采用更快的子梯度方法，更適合較大的數據集或有限的計算資源。主要目的不是通過架構調整來提高性能，而是展示 RRM 方法如何提供優于傳統 ERM 方法的優勢，特別是在處理數據損壞和提高模型性能方面。

無論使用何種數據集（MASATI 或 AIRBUS），我們的研究采用 RRM 方法訓練 NN 始終優于或匹配 ERM 方法。RRM下的ADHLP和ADH-SUB算法在保持高性能水平的同時，對數據損壞表現出了顯著的適應能力，其中ADH-LP一直表現優異。總之，我們的研究結果表明，RRM 是一種穩健而有彈性的方法，可用于處理一定程度的數據損壞。

總之，我們利用 RRM 的創新方法為減少對標簽正確數據的依賴提供了一種有前途的解決方案，從而能夠開發出更強大的船舶檢測模型。這項研究在改進船舶自動檢測和整體海事安全方面邁出了一大步。通過有效處理數據損壞和測試創新方法，我們提高了海事監控系統有效監控沿海和劃界海域的能力。

美國國防部在建模和仿真技術方面投入了大量資金，以提供有價值且具有成本效益的訓練和兵棋推演。然而，現有的兵棋推演平臺主要側重于動能效應和常規作戰。在此，介紹了開發的 "平原（Pineland）"兵棋推演平臺，旨在填補這一空白。該平臺提供了一個強大、用戶友好的解決方案，支持影響行動、非正規戰爭和其他超出常規動能行動范圍的行動的場景生成、管理和培訓受眾評估。作為其中的一部分，介紹了一個系統的概念背景和實施細節，該系統利用社會認同理論自動生成和 "白方小組"管理信息環境中兵棋推演行動的強大場景，包括詳細的人口、文化和政治數據及傳播。進一步討論了人工智能系統的實施，該系統能夠處理物理層、網絡層和認知層中的數千個角色，并配有用戶友好型編輯器和演示系統。最后，將討論該平臺如何彌補面向國防的兵棋推演平臺在影響力-作戰方面的不足，以及陸軍和海軍陸戰隊如何利用該項目加強對影響力專家、指揮官和技術研究人員的培訓。

什么是 Pineland 及其重要性

美國國防部在建模、模擬和兵棋推演技術方面投入巨資，旨在以更低的成本為部隊提供更有效的訓練。然而，現有的兵棋推演平臺主要側重于動能效應和常規作戰；因此，影響力作戰和非正規戰爭的實踐者無法像傳統作戰部隊的同行那樣充分利用建模和仿真技術帶來的好處。

在此詳細介紹的 "平原 "戰爭游戲平臺旨在填補這一空白，并為旨在認知領域產生影響的行動的軍事實踐者提供可行的培訓工具。該平臺對陸軍和海軍陸戰隊尤為重要，因為這兩支部隊都在進行重大的兵力重新設計，著眼于威懾和戰略競爭。這樣一個平臺可以讓這兩個軍種的人員對心理作戰、民政任務和公共事務問題進行戰棋推演，而且成本效益高，幾乎不需要額外的人力，還能充分利用現有的軟件和硬件。

更廣泛的研究結果

在研究方面，這項工作的核心問題--是否有可能在現有防御平臺允許的范圍之外，創建一個解決信息環境中作戰問題的兵棋推演平臺--在這里得到了肯定的回答。

從更廣泛的意義上講，該平臺的開發表明，利用陸軍或海軍陸戰隊的人員創建這樣一個量身定制的兵棋推演平臺是有可能的，而且開發本身在軟件和硬件方面的額外成本都很低，這有可能加強各軍種在訓練和教育中對增加兵棋推演的推動，并提高部隊在兵棋推演設計方面的熟練程度。另一個值得關注的發現是，開放源代碼、現成的游戲軟件現在已經可以提供為軍事應用開發可靠的戰爭游戲工具所需的顯示、輸入和網絡功能，從而為陸軍和海軍陸戰隊開發自己的戰爭游戲和模擬中心和能力節約成本。

改進以防御為重點的兵棋推演的現有技術水平

Pineland 的一些關鍵技術特點彌補了這一差距，是國防部現有兵棋推演平臺的進步：

• 自動生成和 "白方"管理用于信息環境中兵棋推演行動的強大場景，包括詳細的人口、文化和政治數據。

• 實施一個人工智能（AI）系統，該系統能夠在物理和認知領域處理數千名行動者，并配有用戶友好型編輯器和演示層。

• 利用社會認同理論建立一個可擴展的模型，模擬知識、態度和行為在人群中的傳播。

整合與應用建議

Pineland 平臺在各種應用案例中都大有可為。特別建議進一步開展工作，測試該平臺與以下三個領域的整合：

• 為影響專家培訓提供 "白方"支持。Pineland 的明確目標是為陸軍心理作戰學校等課程提供用戶友好型情景管理工具。心理作戰培訓人員提出的具體需求在 Pineland 中得到了明確解決，包括自動建模信息傳播、生成合成互聯網流量，以及執行其他情景支持工作，否則教員將需要管理白板、地圖和電子表格，而不是對學生進行評估和指導。

• 軍種或聯合專業軍事教育。Pineland 的信息環境視角相對較高，易于培訓受眾和培訓人員使用，加上其零價格和有限的硬件要求，使其在向非專業受眾介紹信息環境中作戰的基本概念方面大有可為。海軍陸戰隊的 "指揮與參謀課程 "或陸軍的 "上尉職業課程 "等學校已經包含了信息環境下作戰模塊，作為更廣泛地接觸各種作戰功能和領域的一部分。

• 計算機科學及相關領域的技術技能培訓。由于 Pineland 采用了以可用性為中心的架構和開源軟件棧，因此該平臺為機器學習和基于智能體的人工智能方法的技能培訓提供了一個易于使用的基礎。用戶可以使用現有的基于 Python 的腳本環境和圖形實用工具系統，而不需要配置環境，也不需要構建或調整兵棋推演環境，就能嘗試基于智能體行為的算法。

圖. 描述方法實施的工作流程概覽圖。根據用戶輸入和偏好對地理空間數據進行分析。分析得出的圖形和元數據被寫入鎖孔標記語言（KML），以便與谷歌地球和 TAK 產品互操作。

地理空間情報（GEOINT）可隨時提供給戰術層面的領導者用于任務規劃，但很少有分析模型存在或可直接供最終用戶利用。這種能力上的差距導致計劃進程緩慢，而且隨著時間和可用支持的限制，計劃的可理解性和精確度都會下降。我們為直升機著陸區（HLZ）探測、戰術尋路、作戰空間幾何優化和行動方案（COA）選擇優化建立了四個模型，從而填補了進攻作戰中的這一空白。

分析了來自谷歌地球引擎的開源地理空間數據，這些數據層以 10 米的分辨率描述了海拔、坡度、土地覆蓋和道路使用情況。我們的模型采用的方法包括地理空間數據分析、無監督機器學習、多目標最小成本流和加權和多目標優化。模型輸出包括可量化的風險權衡指標，為決策者提供信息。結果圖形和元數據被寫入鎖孔標記語言（KML），以便在各種平臺上與現有的任務規劃軟件和谷歌地球互操作。

在實驗中，運行的模型，為加利福尼亞彭德爾頓營的一次空襲生成 COA。通過選擇 HLZ、路線、支援機槍陣地和目標切入點，模型為這一場景找到了 785,664 種可能的決策組合。根據用戶偏好和條令考慮，該模型將 COA 限制在 220 個。通過多目標優化評估分支計劃集后，決策者將獲得最佳作戰行動的首選數量。

這項研究表明，分析模型可以快速、準確地為戰術邊緣的決策周期提供信息。研究發起人目前正在為現有的任務規劃軟件開發這些模型的實施方案，從而形成強大的地理空間分析模型，直接提供給小分隊領導，為任務規劃提供支持。這些模型還有可能應用于遠征先進基地（EAB）行動，在那里，這些模型可用于列舉第一島鏈和第二島鏈中的地基反艦導彈（GBASM）發射點和航線網絡。

圖. 指揮官完成決策周期（觀察、定向、決策和行動）的能力是戰爭成功的關鍵。ISR/IO 系統可為決策者提供及時的信息，使決策周期更快、更全面、更精確。更快、更有效的殺傷鏈能使對手在無法取勝的沖突中望而卻步。資料來源：Hanaki (2022)： Hanaki (2022)。

最近，機器學習和人工智能的快速發展為改進美國防部（DOD）兵棋推演創造了越來越多的機會。本研究旨在利用現代框架、算法和云硬件來提高美國防部的兵棋推演能力，具體重點是縮短訓練時間、提高部署靈活性，并展示經過訓練的神經網絡如何為推薦行動提供一定程度的確定性。這項工作利用開源并行化框架來訓練神經網絡并將其部署到 Azure 云平臺。為了衡量訓練有素的網絡選擇行動的確定性，采用了貝葉斯變異推理技術。應用開源框架后，訓練時間縮短了十倍以上，而性能卻沒有任何下降。此外，將訓練好的模型部署到 Azure 云平臺可有效緩解基礎設施的限制，貝葉斯方法也成功提供了訓練模型確定性的衡量標準。美國防部可以利用機器學習和云計算方面的這些進步，大大加強未來的兵棋推演工作。

圖 4.1. 未來兵棋推演開發者與用戶在云和本地實例中的關系

人工智能（AI）在過去幾十年中取得了顯著進步。最近在深度學習和強化學習（RL）方面取得的進步使人工智能模型在各種視頻游戲中的表現超過了人類。隨著美國國防部（DOD）繼續投資開發用于兵棋推演和戰爭規劃應用的人工智能模型，許多方面都有了改進。

本研究調查了現代機器學習（ML）技術的應用，以提高兵棋推演的功效。這項研究表明，即使在沒有圖形處理器（GPU）的情況下，并行化也能大幅縮短 RL 問題的訓練時間，而且對平均得分的影響微乎其微。這一發現強調了并行處理框架對未來 RL 訓練工作的重要性。本研究利用 Ray 框架來協調 RL 訓練的并行化，并評估了兩種算法：近端策略優化（PPO）和重要性加權行為者學習者架構（IMPALA），包括使用和不使用 GPU 加速的情況。這項研究成功地表明，在保持總體平均性能的同時，訓練時間可以減少一到兩個數量級。

本研究的第二部分探討了將本地訓練的模型與本地環境解耦的實用方法，展示了將這些模型部署到云環境的可行性。采用的模型是利用開源框架開發的，并部署在微軟 Azure 云平臺上。這項研究成功地將訓練有素的 RL 模型部署到云環境中，并集成到本地訓練和評估中。

最后，本論文證明了貝葉斯技術可以集成到 RL 模型中，從而有可能提高人機協作的價值。這是通過將貝葉斯方法納入模型架構，并在運行時利用這些實施層的獨特屬性來實現的。這項研究取得了成功，并展示了如何將人工智能移動選擇的確定性措施合成并呈現給人類。

總之，這項研究強調了并行化的重要性，為基于云環境的訓練模型提供了概念驗證，并證明了將貝葉斯方法納入人工智能模型以改善人機協作的可行性，從而為推進 ML 和兵棋推演技術做出了貢獻。

本文討論了歐盟海上安全所面臨的混合挑戰。雖然混合威脅問題通常在科學文獻中被廣泛報道，但作者指出，它們與歐盟海上安全問題的結合是一種新的研究策略。文章認為，海洋空間對歐盟成員國的繁榮和安全至關重要。作者提出了將海洋環境作為混合影響的場所的潛在應用。所進行的研究結果對于確定歐盟和各成員國的安全和安保政策的發展方向至關重要。關注利用海洋空間進行混合戰爭的可能性是有效反應的必要條件。正確的威脅識別需要監測和許多行為者的合作。

混合威脅與歐盟安全

在內部安全的情況下，這種情況被具體化為一種共同的權限（根據《歐盟運作條約》第4條）。這意味著，歐盟和成員國都在這個領域執行任務。然而，成員國承擔著主要責任。根據不違反條款（《歐盟運作條約》第72條），歐盟不得破壞其成員國行使維護法律和秩序以及保障內部安全的責任。因此，在混合型和所有其他威脅的情況下，確保復原力是各國的責任。

目前，有關內部安全的關鍵文件是《歐盟安全聯盟2020至2025年戰略》。該文件沒有明確指出只涉及內部安全的各個方面，這表明對安全問題的處理方法發生了轉變，對安全問題有了更全面的看法。正如負責促進歐洲生活方式的副主席Margaritis Schinas所指出的，安全是一個交叉問題，幾乎涉及到生活的每一個領域，并影響到眾多的政策領域。通過新的歐盟安全聯盟戰略，正在連接所有的點，以建立一個完整的安全生態系統。現在是時候克服在線和離線之間、數字和物理之間以及內部和外部安全問題和威脅之間的錯誤二分法了（歐盟委員會，2020）。

混合 "一詞出現了25次之多，這對于一份28頁的文件來說，顯示了對這種類型的威脅的重視。值得注意的是，以前在2010年通過的內部安全戰略并沒有提到這種類型的威脅。

該戰略確定了歐盟行動的四個優先領域，即：

• 一個面向未來的安全環境；
• 應對不斷變化的威脅；
• 保護歐洲人免受恐怖主義和有組織犯罪的侵害；
• 一個強大的歐洲安全生態系統。

在專門討論 "應對不斷變化的威脅 "的部分，除了網絡犯罪、現代執法和打擊網上非法內容之外，還包括有關混合威脅的規定。除其他事項外，他們提到了以全面的方式處理混合威脅問題的必要性，即結合安全的外部和內部層面。這種方法必須 "涵蓋全部的行動--從早期檢測、分析、認識、建立復原力和預防，到危機反應和后果管理"（歐盟委員會，2020a）。在這種情況下，建立復原力是關鍵，而第一步應該是為成員國和歐盟行為體運作的不同部門確定基準。

該戰略強調，雖然應對混合型威脅的主要責任在于成員國，但 "有些脆弱性是所有成員國共有的，有些威脅是跨越國界的，如針對跨境網絡或基礎設施（EU Security Union Strategy, 2020, p.14）。有趣的是，該文件的作者指出，由于COVID-19的流行，"國家和非國家行為者進行更復雜和混合攻擊的可能性已經增加，通過網絡攻擊、對關鍵基礎設施的破壞、虛假信息運動和政治言論的激進化等組合來利用脆弱性"（歐盟安全聯盟戰略，2020年，第4頁）。

值得一提的是，該戰略還宣布建立一個限制性的在線平臺，供成員國在歐盟層面參考反混合工具和措施。

在CSDP方面，歐盟的作用甚至更加有限。這是成員國的專屬權限，該領域的合作是政府間的。

根據《歐洲聯盟條約》第42條，CSDP為歐盟提供了一種利用民用和軍用資產的行動能力，可用于維持和平任務、預防沖突和加強國際安全。這些任務應根據成員國提供的能力來執行。CSDP是共同外交和安全政策的一個組成部分，通過制定一般準則和通過確定行動、立場、原則的決定在歐盟內部實施，并加強國家間的系統合作。歐洲理事會負責確定制定這一政策的戰略方向。然而，它的實施是外交事務和安全政策高級代表的責任，首先是成員國的責任。決定由歐洲聯盟理事會（CEU），特別是外交事務委員會（FAC）做出，根據討論的主題，國防、貿易或發展部長將聚集在一起。保證迅速獲得歐盟的預算資源，以便立即為共同外交和安全政策倡議提供資金，特別是任務準備活動，仍然是歐盟理事會的一項基本權限（歐盟條約）。

在安全、國防和外交政策領域，歐洲議會也有特定的權力，這些權力來自其立法和控制職能。根據《歐盟條約》第36條，歐盟外交和安全政策高級代表應定期就共同外交和安全政策以及共同安全和防御政策與歐洲議會協商，并應定期了解這些政策的發展情況。此外，他或她有權向理事會和高級代表提出該領域的詢問并提出建議。歐洲議會每年也會組織兩次關于執行這些政策的辯論。議會還通過兩份報告，一份是歐洲議會外交事務委員會（AFET）關于CFSP的報告，一份是外交事務委員會安全與國防小組委員會（SEDE）關于CSDP的報告。

上述SEDE小組委員會的任務是 "對歐盟在CSDP領域的所有行動，特別是在機構、能力和行動方面進行深入的公開辯論和密切的議會審查。SEDE小組委員會打算積極促進歐盟安全和防務政策的制定"，其現任主席N. Loiseau（Loiseau 2019）說。

值得一提的是，正如在2015年宣布的那樣，已經建立了一個評估混合威脅的特別小組，即混合融合小組，是歐洲對外行動局（EEAS）的一部分。它的作用是產生戰略分析以幫助決策者。

上述行為者的行動必須與不斷變化、高度動態的國際安全環境相聯系。近年來，確保廣泛理解的安全的努力有所加強。一方面，這是新的挑戰和威脅出現的結果；另一方面，越來越多的元素被安全化了。歐盟內部越來越多的行為者和隨后處理安全問題的文件表明，現有的安排和機制是不夠的，需要采取進一步的措施。混合威脅是近年來迫使成員國和歐盟行為體改變方法的因素之一。

除其他外，《2014-2019年SEDE活動報告》中的數據也證明了安全領域活動的加強。根據這份文件，"組織了77次委員會會議、22次訪問、27份報告和意見、28次聽證會、10次研討會和約60項研究，反映了一個日益具有挑戰性、不斷變化和動蕩的國際環境"（SEDE 2019, p. 4）。

在這份文件中，混合威脅被確定為反歐盟的宣傳活動，以歪曲事實，挑起懷疑，破壞社會信任，并分裂成員國。作者認為，其結果可能導致歐盟的決策過程癱瘓，并削弱其與全球戰略伙伴的關系。報告還得出結論，需要共同努力，加強歐盟打擊來自第三方的虛假信息和宣傳活動的能力，以有效對抗這些現象。

在文件的正文中，混合一詞在以下的語境中出現了11次：

• 2016年后歐盟國防政策活動的具體化；
• 已成為SEDE議程的一個組成部分并對其活動產生重大影響的要素；
• 歐盟和北約的合作；
• 對歐盟安全的關鍵威脅；
• 解決危機和沖突的綜合方法，即通過《CSDP民事協議》（2018）；
• SEDE成員和北約代表之間的辯論主題。

因此，人們可以看到，混合威脅已經成為歐盟話語空間中的一個永久性元素。在所有參與安全和防務的實體以及2014年后起草的安全文件的活動中，可以注意到關于這一主題的活動的加強。

在2016年通過的'歐盟外交和安全政策的全球戰略'中，混合一詞則出現了五次，主要是在歐盟必須面對的挑戰和威脅方面，與恐怖主義、氣候變化和經濟不穩定有關。

2016年還發布了上述《應對混合威脅的聯合框架》，這是歐盟對安全環境變化的回應。該文全面地論述了混合威脅的問題。這一領域的另一份重要文件是2017年的《聯合公報--歐盟對外行動中復原力的戰略方針》。該文件的目的是 "鑒于歐盟全球戰略所描述的全球挑戰和風險的情況更加多變，確定彈性的戰略方法如何能夠增加歐盟對外行動的影響，并保持歐盟發展、人道主義、外交和安全政策目標的進展"（歐盟委員會，2017）。同時，其他幾個文件也已被通過。混合威脅的問題非常突出，包括在反對虛假信息的行動計劃中（歐盟委員會，2018a），"提高復原力，加強能力，以應對混合威脅。通信"（歐盟委員會，2018b）或2018年3月歐洲理事會的結論。(歐洲理事會，2018）。此外，2019年，歐盟通過了2019-24年的新戰略議程，其中混合威脅被確定為影響歐盟公民生活的優先領域之一。同年，歐盟理事會呼吁加強聯合行動（Council of the European Union, 2019）。

該文件規定了對抗和提高對混合威脅的復原力的優先事項和準則。'在結論中，理事會強調有必要繼續發展與國際組織和伙伴國家在增強復原力和打擊混合威脅方面的合作，特別是歐盟國家工作隊的合作以及與歐盟周邊國家的合作'（Council of the European Union, 2019）。它強調了歐盟國家和行為體在虛假信息、最先進技術的發展、關鍵基礎設施的保護、包括金融服務在內的各種關鍵功能和服務的相互依存以及私營部門的關鍵作用等方面的復原力的重要性。成功的關鍵是在許多層面上的密切合作和行動，以及對安全采取全面的方法。歐盟和各成員國一樣，必須在外部和內部都注意安全問題。兩者之間的相關性在今天尤為明顯，確保內部安全需要強有力的反應。因此，特派團和行動是歐盟安全和國防政策的一個基本要素。值得在混合行動的背景下審視這個問題。

目前，在歐盟的支持下，有六個軍事行動和十一個民事特派團。在民事特派團和軍事行動的框架內開展了各種活動，例如，培訓、治安和與安全部門改革有關的觀察。在這類行動中，被部署在其領土上的國家公民對特派團參與者的看法至關重要。當地的社會態度、特派團參與者和歐盟本身都可能受到混合互動的影響。一個例子是歐盟駐科法治團在科索沃的任務，科索沃人對其持懷疑態度。盡管 "歐盟和其他捐助者的作用在科索沃系統中根深蒂固，所取得的大部分進展來自于他們的貢獻。然而，從公民的角度來看，他們也要為不順利的事情分擔責任'（Rashiti 2019, p. 13）。公眾對任務結果的不滿可能為混合行動提供肥沃的土壤，特別是考慮到俄羅斯聯邦長期以來讓西巴爾干人民相信他們加入歐盟是非常不可能的，歐盟本身也是不可信任的。

考慮到上述情況，有理由得出結論，混合威脅問題與迄今為止的任何其他問題都不同，它結合了歐盟內部和外部安全的各個層面。

內部和外部安全維度之間的模糊界限是主要原因，應從各個成員國和國際行為體（如歐盟和北約）的內部角度來考慮敵對影響的可能性。

這項研究對攻擊者-防御者的蜂群交戰進行了權衡分析，以比較制約蜂群行為因素的相對效率，即目標算法和單個無人機參數。特別是，我們研究了為 "服務學院蜂群挑戰賽"（SASC）開發的算法，這是一項蜂群對蜂群交戰的實戰演習。我們用動態蜂群模擬進行了分析，允許蜂群組成和行為發生變化。這使我們能夠確認SASC中關于蜂群性能的定性結果。此外，使用比例分析方法進行定量權衡分析，并開發了評估防御性蜂群適應性的函數形式。我們的結果為后續研究更復雜的蜂群行為提供了一個框架。

無人機蜂群是由自主飛行器組成的群體，它們通過協調和溝通來實現目標[1]。無人機蜂群的規模可以根據蜂群的能力和后勤支持而任意擴大。在軍事上，大型蜂群對高價值單位（HVU）（如航空母艦）構成高風險，因為蜂群有能力壓倒現有的HVU點防御[2] 。

1.1 來自無人機蜂群的風險

無人機蜂群的實戰能力在歷史上一直受到計算機處理、無人機與無人機之間的通信以及能量存儲密度的限制[3]。然而，這些領域的發展已經導致了蜂群的發展和可行性的提高。這導致無人機蜂群的風險急劇增加。大型蜂群已變得越來越有可能，中國早在2017年就測試了超過1000架無人機的蜂群[3]。使得無人機蜂群更加實用的技術改進預計將繼續下去。

對高價值單位來說，最大的無人機風險是空中無人機在利用機載炸藥執行自殺式任務。蜂群的目標是，通過數量，使HVU的防御達到飽和，并摧毀或使HVU失效。目前的HVU防御系統，如導彈或近距離武器系統，不足以對付大型無人機蜂群[2]，也不經濟。這些旨在對付飛機和導彈的防御系統沒有能力對付無人機及其威脅狀況。蜂群的低成本和大規模使HVU有可能耗盡其有限的防御彈藥，而只能摧毀蜂群的一小部分[2]。在這種情況下，HVU將很容易受到蜂群殘余物或其他單位利用其疲憊的防御系統的攻擊。

HVU的戰略效用和經濟價值也會導致對手以整個無人機蜂群的代價從HVU的破壞中獲益。有能力的無人機可以以低至每架500,000美元的價格投入使用[2]。這個估計包括無人機、發射器和后勤支持的費用。因此，一個600架無人機蜂群，能夠削弱現有的HVU防御系統，將總共花費3億美元[2]。這與一艘航空母艦120億美元的成本相比更有優勢[4]。這種差距使得蜂群可以被用作力量倍增器，以盡量減少美國目前從昂貴的HVU中獲得的優勢[5]。

1.2 反蜂群技術

擬議的反無人機蜂群的方法包括激光和電磁武器以及無人機反集群。激光和電磁武器在技術上比現有的點狀防御系統更適合于反擊無人機蜂群，因為它們能夠耗費幾乎無限的射擊次數。然而，這兩種武器系統目前都沒有被廣泛使用。事實上，激光和電磁武器都面臨著巨大的技術困難，需要相當大的技術進步來提供可靠的反無人機防御[6]。

無人機反集群包括使用防御性無人機群來打擊進攻性的、敵對的無人機群。與進攻性無人機群相比，這種蜂群反制措施的研究相對較少。然而，與其他反制措施相比，防御性無人機群的優勢在于利用了刺激進攻性無人機群發展的相同技術進步。隨著進攻性無人機群的能力越來越強，防御性無人機群也是如此。事實上，防御性無人機群可能比進攻性無人機群更容易實施，因為防御性無人機群在受控空域的友軍中行動[7]。反蜂群還允許防御者破壞進攻型無人機群最重要的優勢，即其規模。防御性無人機群可以有足夠大的規模來減輕進攻性無人機群飽和防御的能力。

美海軍研究生院的研究人員以前的工作重點是將反集群作為一個最優控制問題進行研究[8]-[12]。此前的工作利用了基于潛力的模型、遠程武器和防御者集群戰略。本論文通過實施不同的蜂群合作規則和應用新的分析技術，在這些先前工作的基礎上進行研究。例如，以前的研究集中在遠程武器上，在這種情況下，攻擊蜂群是作為一個整體參與的。本論文著重于使用短程武器的模擬，其中防御者與單個攻擊者交戰。此外，本論文研究的是權衡分析，而不是優化，但這里描述的工具可以在未來的工作中與優化相結合。

發展防御性無人機群需要回答一系列問題。首先，防御型蜂群的最佳戰術是什么，以最好地對抗攻擊型蜂群？第二，什么樣的平臺規格，如速度或武器范圍，將是最有效的？第三，與這些平臺規格相關的成本或技術限制可能會影響到部署最佳蜂群的可行性？這三個分類問題包括許多其他問題。例如，給定一個算法和一套平臺規格，增加更多的機器人有什么好處？是否有一個點，在這個點上增加更多的無人機不再有好處？平臺規格的改進與增加無人機相比有何不同；例如，是速度翻倍還是無人機的數量更有利？

為了回答這些問題，任務規劃者和設計者必須對無人機群參數進行全面的權衡分析，以確定如何在最小化群組成本的同時最大限度地提高群組能力。對諸如蜂群行為、蜂群規模和單個無人機性能（包括其速度和武器射程）等因素進行徹底的提煉，可以使任務規劃人員能夠派出最能勝任、最經濟的無人機群來反制對手的蜂群。如果沒有這種分析，任務規劃者就有可能制造一個不足以擊敗進攻性蜂群的蜂群，從而使HVU處于危險之中。反之，任務規劃者也可能建立一個無人機群，它可以很好地擊敗進攻性機群，但卻是一種低效的資源分配。目前，適合執行這些規劃任務的分析工具很少。本論文的目標是開始填補這一知識空白。

這篇論文探討了美陸軍信息戰令人困惑的歷史，以了解為什么持久的信息條令被證明是如此難以捉摸。論文認為，陸軍信息條令的發展分為三個階段，每個階段都對應著一系列獨特的戰略、組織和技術挑戰。內部的組織動態，而不是外部的戰略一致性，是決定信息學說在歷史上任何特定時刻的成敗的主要因素。未來的信息條令，包括目前的ADP 3-13草案的未來迭代，必須以認可陸軍組織利益的復雜性方式來解決陸軍的核心戰略挑戰，而且必須通過一個概念來實現，其有效性是可見的、可衡量的和令人信服的。

研究意義

盡管學術界和政策文獻對信息戰爭，特別是對陸戰的重要性有越來越多的共識，但對美軍如何建立其與信息有關的作戰概念，或對這些概念何時、如何以及為什么會改變的研究卻很少。對于一個自誕生以來就幾乎不斷變化的領域來說，了解是什么推動了條令的變化尤為重要，信息作戰就是如此。本研究報告所包含的歷史將填補我們理解上的這一空白。重要的是，它將試圖區分條令變化的有效原因--例如為應對不斷發展的技術或合法的外部威脅而進行的轉變，以及任意的原因--例如那些源于內部組織政治或外部政治關切的原因。這樣一來，它將更好地使政策制定者對未來信息作戰概念的適當方向做出正確的決定。

這項研究還將產生第一部關于陸軍信息條令演變的權威性歷史。最近的公開評論表明，陸軍高級領導人并不了解他們所要塑造條令的歷史。這種對歷史的短視有可能鼓勵在舊的不充分的前提下，不斷產生實際上并不新的 "新 "術語和概念。如果說，本研究對信息條令歷史的探索揭示了陸軍最早的許多信息相關概念的先見之明--這本身就引出了一個問題：為什么這些概念未能獲得制度上的支持。因此，這項研究將對那些試圖在信息和網絡空間領域找到自己發展方向的決策者產生直接影響。

最后，本論文希望對以下問題提供一個答案：鑒于三十年的條令先例，信息戰的想法仍然在體制上被邊緣化，盡管高級領導人對信息戰的假設越來越感興趣，但卻無法更有力地宣稱自己是一種輔助功能。本論文認為，在不斷變化的戰略條件、相互競爭的組織利益和 "信息 "一詞固有的復雜性的共同作用下，長期以來缺乏理論上的一致性，導致該領域無法成為一個邊緣概念。

提綱

第一章介紹了美陸軍信息條令的歷史，為論文的其余部分提供了理解的基礎。本論文的主要研究問題是 "為什么陸軍一直在努力創建一個持久的信息作戰條令框架？" 其余各章將回答這個問題

第二章將介紹陸軍信息條令的歷史學。它將總結和描述關鍵文本，確定學說拐點的主要內容，并強調歷史趨勢。本章將專門關注書面條令的演變，而將相關組織、培訓途徑和人員實踐的變化保留在分析章節中。第三章將討論本文的研究方法。

第四章至第六章將分析第二章中概述的歷史的主要階段，重點解釋導致條令變化的具體決策點。第四章將探討從越南的 "電子戰場 "到1991年波斯灣戰爭的信息作戰的早期起源。第五章將研究隨后的信息行動時期，它從1991年的 "信息戰 "概念開始，在1996年過渡到 "信息行動"，并以1990年代末在巴爾干地區的行動結束。第六章從9/11恐怖襲擊開始，描述了隨之而來的2000年代中后期向更注重認知的 "信息和影響 "理念的轉變。第七章是結論，在回顧研究的主要發現和討論其實際意義之前，將總結從2016年到2021年這五年的動蕩時期。

A. 項目說明

在軍事行動中可能會出現復雜的情況，需要在有限的戰爭資源下進行跨域和多任務行動。這些情況給戰術決策者帶來了挑戰，他們需要在當下使用戰爭資源，而這些資源可能還需要用于其他同時進行的任務需要，并在以后完成一系列的任務。這些情況需要在行動中進行動態的重新規劃，以確保計劃中的任務是可以實現的，并且任務的修改支持戰略目標。該項目探索了人工智能和先進的數據分析方法，以開發未來的自動決策輔助工具，用于任務規劃和戰術決策，可以支持復雜的跨領域和多任務行動。

B. 研究目標

主要研究目標是探索新興的創新數據分析技術（包括博弈論、機器學習和兵棋推演），以優化海軍資源分配和跨任務領域的重新規劃。

其他研究目標是

• 探索新興的技術和數據分析工具，以解決不確定性和優化各任務領域的成功。

• 研究在特定領域的戰斗管理輔助工具之間進行平衡所需的選擇和能力，并優化跨領域的資源分配。

• 研究如何將這些技術結合起來，以優化跨領域的多戰爭規劃、執行支持和重新規劃。

C. 研究方法

由NPS研究人員和NPS研究生組成的NPS研究團隊對該項目采用了系統分析方法。研究小組首先對以下方面進行了文獻回顧：（1）自動化高級數據分析方法；（2）跨領域和多任務行動；（3）戰術決策和任務規劃。研究小組確定并描述了復雜的戰術情況，在這種情況下，需要對多任務進行優先排序，并需要進行動態重新規劃。研究小組開發了一種概念性方法，利用先進的數據分析、博弈論、戰爭游戲、人工智能和機器學習來支持和促成這些復雜戰術情況下的決策（以最佳方式使用和分配戰爭資源和部隊）。該團隊為概念設計開發了基于模型的系統工程表述，并對涉及復雜戰術、作戰和戰略情況的用例情景進行了建模。該團隊設想并模擬了一種創新的戰爭游戲決策輔助工具，以支持可能遇到類似復雜情況的作戰級別的任務規劃人員，這些情況需要在更高的級別上采用動態的跨域多任務方法。

D. 報告組織

本報告分為六章。第1章介紹了該研究。第2章包含了跨域多任務問題領域的特征。第3章包含了對使用自動化高級數據分析方法進行任務規劃的討論。第4章介紹了多任務資源分配（MMRA）決策輔助概念的系統分析。第5章包含了在三個不同的多任務場景中對MMRA能力的使用案例研究。第6章是技術報告的結論。