美空軍研究實驗室（AFRL）的使命是為空中、太空和網絡空間部隊領導作戰技術的發現、開發和交付。為完成這一使命，空軍研究實驗室需要獲得國內外的研發（R&D）和技術人才。美國空軍后勤部的國際組合和參與方法很好地利用了國際研發和人才，但僅靠這些方法可能不足以獲取越來越多的海外研究成果。為此，美國空軍后勤部委托進行了這項研究，以探討在美國空軍后勤部目前的海外辦事處（負責考察和資助研發工作）之外，在海外實驗室建立強大的實際存在的各種方案。根據這項研究獲得的信息，提出了四項主要建議： 2) 擴大、簡化和充分利用各種方法，將 AFRL 技術人員嵌入海外實驗室；3) 開展國際合作，應對駐地研發挑戰；以及 4) 不尋求影響國際科技資金的方法。

這項研究包括六項任務：

任務 1：確定在海外實驗室建立實體機構的目標
任務 2：記錄行業和大學在海外實驗室方面的經驗
任務 3：確定在海外實驗室建立實體機構的方法
任務 4：將行業/大學的經驗與建議的目標和方法進行比較
任務 5：評估功能要求
任務 6：建議

研究要求：

由于傳感器數量不斷增加，人工智能（AI）的應用也日益廣泛，未來作戰環境的特點將是信息量大、決策速度快。因此，陸軍指揮官及其參謀人員將需要更快地做出決策和篩選大量信息的能力。商用人工智能系統具有提供這種能力的潛力，但陸軍不能假設 "開箱即用 "的商用人工智能系統具有全部能力，因為這些系統需要針對美國陸軍的具體情況進行充分的訓練。此外，還需要開展研究，以了解目前人工智能在陸軍中的應用情況。總的來說，人工智能往往擅長于主要通過模式識別來解決的任務，以及可以通過任務數據進行預測的任務，如圖像識別、醫療診斷和轉錄。然而，人工智能能否用于提高美國陸軍的信息收集效率，目前還不得而知。因此，在當前的研究中，探討了以下問題： 人工智能能否用于提高美國陸軍任務式指揮流程中的信息收集效率？

方法：

為了回答研究問題，使用了一個商業人工智能應用系統，它反映了陸軍任務式指揮人工智能應用原型的首次開發工作。在這項研究工作中，比較了這一適合陸軍的人工智能系統和其他兩種信息收集方法在信息收集任務中的表現：一種是傳統的信息收集方法（搜索計算機文件夾中的 PDF 文件），另一種是非適合陸軍的人工智能系統。針對軍隊的系統使用軍隊相關知識來幫助搜索（例如，它知道 "MDMP "等同于 "軍事決策過程"），而非針對軍隊的系統則沒有。在以下方面對三種搜索方法進行了比較 1) 參與者找到準確搜索結果所需的時間；2) 參與者搜索結果的準確性；3) 參與者對搜索結果的信心程度；4) 參與者使用系統的工作量感知；5) 參與者對系統可用性的感知。

研究結果：

與使用傳統搜索方法相比，學員在使用人工智能系統進行搜索時既沒有更快，也沒有更準確。在使用人工智能系統時，參與者對搜索結果的信心也沒有傳統方法高。不過，在使用軍隊定制的人工智能系統而不是非軍隊定制的系統時，參與者的搜索速度更快，但準確性也更低。最后，不同搜索方法的參與者對工作量和可用性的感知沒有明顯差異。

利用和傳播研究結果：

這項研究是確定人工智能系統對信息收集效率影響的第一步。總體而言，研究結果表明，人工智能系統可能不會大幅提高美國陸軍任務式指揮流程的信息收集效率，至少不會立即提高。雖然這項研究的重點是在受控實驗室中執行一項無害的任務（即針對戰術情況尋找條令解決方案），但未來計劃中的用途不會像現在這樣無害，這表明未來的研究需要對假設進行檢驗。在對人工智能進行投資的同時，還應在培訓和研究方面進行投資，以充分發揮人工智能的優勢并降低風險。假定人工智能系統是靈丹妙藥并非明智之舉，事實上，這項研究表明，人工智能系統需要經過全面審查。

人們普遍認為，將機器學習融入軍事決策對于美國在 21 世紀保持軍事主導地位至關重要。機器學習的進步有可能通過提高整個國家安全企業級決策的速度、精確度和效率，極大地改變戰爭的特點。美國國防部的領導者們認識到了這一點，并正在做出大量努力，以在戰爭的戰術、作戰、戰略和機構層面有效整合機器學習工具。

本報告將探討機器學習的一種應用，其重點是在競爭和沖突的作戰層面實現軍事決策。展示了機器學習如何與人類合作，作為決策系統的一部分，用于提高軍事行動和活動的有效性。展示了這種方法如何通過分析原本無法獲取的數據源，為指揮官提供有關作戰環境的新見解。將重點放在從大量基于文本的數據（如報紙報道和情況報告）中獲得的洞察力上，這些數據無處不在，但卻很少以任何系統的方式整合到決策中。

在本報告中介紹的方法以人機協作系統的概念為基礎，并證明了現有的機器學習能力需要人在各個階段的參與，才能證明對操作層面的決策有用。因此，機器學習能力的發展與雷達自二戰以來的演變密切相關，而雷達是人機協作用于軍事目的的最早范例之一。如今，與不列顛之戰期間使用的預警系統同樣依賴雷達機器和人類觀察員一樣，機器學習仍然需要人類的參與，以指導這種新傳感器使用正確的數據，正確解釋其輸出結果，并評估其結果對作戰決策的影響。

通過一個基于真實世界數據和真實世界危機的示例研究，將讀者（"您"）置身于一名軍事指揮官的視角，就 2022 年俄羅斯全面入侵烏克蘭之前，美國如何支持烏克蘭兵力應對俄羅斯支持的烏克蘭東部叛亂，展示了這一系統方法的實際應用。在撰寫本案例研究時，把讀者您當成了這位指揮官，因為目標是強調您在未來與機器學習工具的合作中可能扮演的關鍵角色--無論是作為分析師、決策者，甚至是在現實世界的類似背景下應用這些工具的軍事指揮官。

值得注意的是，本案例研究是基于 2014-2020 年間的數據于 2020 年 12 月完成的，僅分析了這一時期與俄羅斯支持的烏克蘭東部叛亂有關的實地情況。本研究尚未更新，以反映自 2022 年 2 月俄羅斯入侵烏克蘭以來所獲得的任何見解。然而，從入侵前的視角來看，機器學習在后來發生的現實世界事件中用于作戰決策的優勢和局限性也就不言而喻了。

在整個案例研究中，將看到為本報告目的而進行的基于機器學習的實際評估結果，該評估分析了來自烏克蘭的 18,000 篇歷史新聞報道，內容涉及從 2014 年沖突起源到 2020 年末的沖突。利用機器學習工具從這些數據中提取相關見解，并與分析結果進行互動，就向烏克蘭兵力提供何種類型的支持以及在俄羅斯入侵前實現美國在該地區的目標做出名義上的決策。在此過程中，人機協作學習的優勢將逐漸顯現，將親眼目睹機器學習工具如何快速、系統地利用以前無法獲取的數據，為復雜問題提供新的見解。但這種方法的局限性也會顯現出來，將親眼目睹機器學習的好壞取決于支持它的可用數據，以及訓練機器學習工具和解釋其結果的人類分析師。

人機協作方法適用于軍事決策者在陸軍和美國防部作戰和機構層面面臨的各種問題集。因此，本研究以具體證據清晰地展示了在軍事決策中使用機器學習所涉及的權衡問題，為機器學習在軍事領域的廣泛應用做出了貢獻。本研究為美國陸軍提出了幾項重要發現和建議。

研究問題

• 指揮官如何利用機器學習進行作戰決策？
• 人類分析師應如何與機器學習工具合作以實現作戰決策？

主要發現

首先，分析展示了機器學習在軍事決策方面的巨大潛力，但只有在與對特定問題背后的背景有詳細了解的人類分析師配對時才能實現。在此提出的機器學習方法不會取代人類分析師。相反，它能使人類分析師更高效、更嚴謹，并能更好地從以前未開發的數據源中提取洞察力。在案例研究中，通過使用機器學習獲得的大多數關鍵見解都需要人類分析師的額外干預。在某些情況下，這需要在模型結果的基礎上有選擇性地疊加額外的數據源。在其他情況下，則需要人工分析師手動審查機器學習工具認為相關和有趣的基礎數據。因此，美國陸軍現有的機器學習能力需要人類在各個階段的參與，才能充分發揮其潛力。

其次，分析表明，通過大幅提高執行重復性任務的效率，人機協作方法可以大規模分析人類分析師無法單獨完成的海量數據集，從而產生以前無法實現的有關作戰環境的新見解。案例研究表明，從分析人員處理大量數據的重復性分析任務所花費的時間來看，機器學習能顯著提高效率，使分析人員更高效、更嚴謹，并能更好地從以前未開發的數據源中提取洞察力。這表明，對于需要大量人工審核相關數據的問題，陸軍領導應優先考慮將機器學習作為一種解決方案。

最后，這項研究揭示了機器學習的系統方法能夠對作戰級總部已有的大量數據進行標準化、客觀和長期的分析，從而增強其支持有效決策的潛力。在許多情況下，這些數據是戰爭中作戰和機構層面決策的最佳信息來源，但如果沒有機器學習，這些數據就只能以臨時和主觀的方式進行分析。

建議

首先，這項研究表明，陸軍應為各級指揮人員提供頻繁接觸機器學習的機會，讓他們熟悉人類如何利用這些能力作為軍事決策系統的一部分。

其次，本研究強調，陸軍應建立多樣化的機器學習團隊，以充分釋放這一能力的潛力。這些團隊應整合熟悉機器學習工具細節的作戰研究系統分析員、對特定作戰環境有第一手知識的操作員、了解可用數據以分析特定問題的分析員，以及能將機器分析轉化為對作戰決策有實際影響的指揮官。

為了應對一個日益動態的作戰環境的挑戰，必須適應技術發展的快速步伐。無人系統（UxS）在改善美國海岸警衛隊的卓越任務方面發揮著關鍵作用，并擁有巨大的前景。無人系統可以幫助找到遇險的海員。它們可以提高在海上探測非法毒品和移民販運的能力，這樣就可以最有效地分配有限的船只、船舶和飛機。UxS可以成為監測世界各地非法、未報告和無管制（IUU）捕撈活動的有力工具。在不斷變化的北極地區，UxS可以幫助破冰船的導航，跟蹤冰山和增加的船只交通，并監測其他商業活動的增長。未來將在一個可互操作的系統的互聯范圍內采用UxS，并使人工智能得到有效的整合，以便在這樣的情況下和更多的情況下向海岸警衛隊的操作員提供可操作的數據。能夠實現最佳人機協作的UXS為海岸警衛隊提供了改變游戲規則的機會。

海岸警衛隊還將有目的地在復雜的海洋環境中抵御和管理無人系統。將采用適合海岸警衛隊在所有領域的海上安全作用的反無人系統能力，以幫助確保海洋運輸系統（MTS）的安全。此外，自動化、自主化和無人駕駛系統的采用有望改變海運業。

雖然海岸警衛隊成功的關鍵一直是人，但無人駕駛系統提供了提高勞動力的性能和效率的前景，并作為一個真正的力量倍增器。海岸警衛隊將尋求調整要求、采購、收購和資金，以確保UXS能夠以需要的速度交付，并與勞動力和現有資產相結合。擁抱和整合UxS將在復雜和不斷變化的環境中促進海上安全和保障。

無人系統的變化、威脅和機遇

引言

海岸警衛隊的一系列廣泛的任務要求海岸警衛隊的人員和漁船、艦艇、飛機和海岸站都要做到最好。然而，海洋領域繼續迅速變化并提出新的挑戰。"當今世界的變化步伐正在加快。地緣政治戰略競爭、經濟動蕩、氣候變化影響、勞動力期望值的變化、不斷發展的技術和新興的海洋用途正在匯聚在一起，推動服務發生變化。" 非法、無管制和未報告的捕撈活動已取代海盜行為成為最大的全球海事威脅之一。毒品和移民的非法販運正在向更遠的地方轉移，并持續對公眾構成威脅。北極地區的海事活動正在增加。自然災害繼續威脅著海洋上和海洋附近的人們。對海岸警衛隊服務的需求是強烈的，并繼續增長。

在一個不斷變化的海洋領域中保持意識和執行管理，仍然是幾乎所有海岸警衛隊任務的核心。在國內，"海洋環境的新興用途--包括近海能源生產、無人駕駛船只和航空系統的使用以及商業空間活動--正在迅速擴大，對現有的監管和操作框架提出了挑戰。" 更廣泛地說，"國家競爭者、暴力極端分子以及日益強大和有能力的跨國犯罪組織（TCOs）都在繼續試圖利用海上的薄弱治理、岸上的腐敗和海洋領域意識的差距來獲得經濟和政治優勢。" 這些變化給海岸警衛隊的任務執行帶來了威脅和機遇，同時也增加了對海岸警衛隊海上領域意識的需求，以支持美國和全球利益。

技術在不斷進步，提供了新的工具和能力，可以幫助執行海岸警衛隊的任務。"技術的快速發展，對海岸警衛隊服務不斷增長的需求，越來越多的動態操作環境，以及全球戰略競爭，使目前執行任務的方式更加緊張。必須加強競爭優勢，以配合影響海洋領域的變化速度。這是對行動的呼吁"。

UxS創造了機會，以新的方式將人員、資產、系統和數據結合起來，以創造一支更加靈活的部隊。UxS可以填補覆蓋面的空白，提高對形勢的認識。UxS還可以提供新的能力，以增強載人任務。UxS可以將人類從一些任務中經常是骯臟的、偶爾是枯燥的、有潛在危險的工作中解放出來。UxS不能單獨執行任務，但它們可以幫助保持人員準備狀態，直到正好需要海岸警衛隊人員的時刻。

海岸警衛隊已經雇用了一些UXS，但主要是以分離和以平臺為中心的方式進行的。海岸警衛隊已經經歷了一些項目的成功，如國家安全快艇上的中程無人駕駛航空系統（UAS），以及在海岸警衛隊各水上和岸上單位使用的短程UAS。當與其他技術無縫整合時，作為技術生態系統的一部分，無人機系統可以成為一個力量倍增器，將傳感器與作戰決策者通過資產、網絡、數據系統、高級分析和信息共享平臺聯系起來，并具有更高的速度和效率。必須保持靈活和適應性，以追求這一變革性變化。

雖然無人駕駛系統為海岸警衛隊的就業提供了機會，但它們已經被海洋環境中的所有類型的行為者所使用，而且應該預期它們的存在將大幅增長。公民使用無人駕駛系統正在無意中影響著政府和商業船只以及沿海設施的日常運作。商業航天公司正在使用無人駕駛的駁船進行作業，航運公司正在將自主系統甚至完全自主的車輛納入其船隊。麻醉品販子已經建造了小型的自制無人潛水艇，以秘密地在海上邊界非法運輸毒品。應該預料到，無人駕駛系統將在海洋環境中變得無處不在，必須為其影響做好準備。

了解海岸警衛隊任務的變化、機會和風險，使能夠構建一個愿景，為戰略制定方向。

作戰概念：UXS，作戰/戰術ISR

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。

防御高超音速導彈在戰略上是必要的，在技術上是可行的，在財政上也是負擔得起的，但這并不容易。它的實現將需要不同于傳統彈道和巡航導彈防御任務所采用的方法和新的思維方式。高超聲速武器將彈道導彈的速度和射程與巡航導彈的低空和機動飛行輪廓相結合。雖然傳統防御可以單獨應對這些挑戰，但它們的組合將需要新的能力、作戰概念和防御設計。高超聲速導彈具有吸引力的相同特征也可能是擊敗它們的關鍵。與其將高超聲速防御視為傳統彈道導彈防御問題的附屬品，不如將其理解為一種復雜的防空形式。

幾十年前，美國向世界表明了其部署彈道導彈防御系統的意圖，特別注重攔截大氣層外可預測的目標。從那時起，導彈的威脅范圍已經擴大，變得更加大氣內和更靈活。在21世紀初，俄羅斯和中國開發了各種無人機系統、先進的巡航導彈、高超音速滑翔武器和日益復雜的彈道導彈。這些武器的特點減少了防御系統的覆蓋范圍，迫使防御者一次看多個方向，并需要更靈活的攔截器。

自2018年以來，俄羅斯已經測試了至少四種新的高超音速或高速武器，將其遠程Avangard高超音速滑翔飛行器和Kinzhal空射彈道導彈投入使用。與此同時，中國已經測試或部署了幾種類型的高超音速武器，并在培養高超聲速專業工程師、發表公開科學論文和建造高超聲速風洞方面超過了美國。俄羅斯等大國對先進導彈能力的投資是2021年3月發布的《臨時國家安全戰略指南》所稱的“旨在遏制美國實力并阻止我們捍衛我們在世界各地的利益和盟友的努力”的一部分。

高超聲速防御對于破壞這些努力、保衛美國領土、保護前方部署的部隊及其支持的防御態勢是必要的。有效的威懾既要利用懲罰的威脅，又要利用阻止攻擊的可靠能力。主動和被動防御措施的混合將提高攻擊的門檻，增加對手決策計算的不確定性，并增加對手的發展成本。有效的防御能力為采取其他軍事、外交和經濟應對措施贏得時間，以承受和減輕與危機中攻擊導彈發射裝置有關的政策和行動挑戰。高超音速防御系統的發展不需要也不應該在真空中進行，也不應該作為一個新的獨立的煙囪。高超聲速防御可以利用正在進行的彈道和巡航導彈防御和高超聲速打擊投資，所有這些都利用了類似的工業基礎，并利用了類似的傳感器和網絡。

拜登政府高級官員肯定了高超音速防御的重要性。在他成為國防部長的確認過程中，勞埃德·奧斯汀表示，他將“鼓勵努力解決各種導彈威脅，包括……高超音速導彈防御攔截能力的加速發展。”副國務卿凱瑟琳·希克斯同樣承諾將重點關注必要的傳感器能力:“如果得到證實，我將評估正在進行的改善國家導彈防御的努力，特別關注提高識別能力和探測彈道導彈和高超音速導彈的傳感器。”

高超聲速導彈的特性可能看起來很新穎，但它們實際上是導彈戰新時代的先兆。新型彈道導彈的飛行軌跡更低、形狀更重。新型巡航導彈保持更高的速度，而且越來越難以被發現。未來的威脅將包括導彈-無人機組合、航天飛機、飛行導彈和其他難以簡單分類的混合導彈。因此，高超音速導彈并不代表一個精品問題。它們是導彈威脅的更廣泛演變的例證——這需要對更廣泛的導彈防御模式進行變革。

2019年《導彈防御評估報告》指出，“不應低估恢復常規和導彈防御優勢所需變化的規模和緊迫性。”這里所要求的規模和緊迫性幾乎涉及導彈防御的每一個方面:傳感器、攔截器、防御設計、理論和政策。復雜的空中和導彈防御系統的問題與某些仍在出現的未來威脅無關。目前，與已經部署并準備使用的高超音速武器以及其他即將問世的武器進行競爭是當務之急。美國國防官員長期以來一直表示，有必要將名為彈道導彈防御系統(Ballistic Missile defense System)的主要國防采建項目轉變為導彈防御系統(Missile defense System)，以應對不再由彈道導彈定義的威脅范圍。現在是這樣做的時候了。

關鍵研究發現

• 部署高超聲速防御將需要綜合的、分層的、系統的方法、新的傳感和攔截能力、不同的作戰概念、教義和組織變化，以及修改的政策預期。

• 高超音速飛行的定義是大氣飛行。因此，高超聲速防御可能被更好地理解為一種復雜的防空形式，而不是彈道導彈防御的附屬品。

• 高超音速導彈威脅應該是重新考慮導彈防御和擊敗的方法，以及從彈道導彈防御系統中出現導彈防御系統的關鍵驅動因素。這樣做將有利于防御其他非彈道威脅的發展，包括亞音速和超音速巡航導彈、游蕩彈藥和其他新型投送系統。

• 高超聲速防御最重要的項目元素是彈性和持久的空間傳感器層，能夠觀察、分類和跟蹤所有類型、方位角和彈道的導彈威脅。

• 第二重要的項目元素是滑翔相位攔截器。到目前為止，高超聲速國防投資一直不多，只有一小部分用于高超聲速打擊。按照目前的速度，滑翔相攔截彈可能要到21世紀30年代才能部署，但這一時間表可能會加快。

• 即使沒有空間傳感器層和滑翔相位攔截器，防御設計也可以使用現有的傳感器和替代效應器，以限制高超聲速導彈的機動預算，引導威脅，并以有利于防御方的方式施加其他成本。

• 高超聲速武器具有吸引力的相同特征為防御者提供了新的失敗模式。一種綜合的方法可能受益于用區域范圍效應器補充命中殺傷攔截，包括高功率微波系統、21世紀版本的高射炮和其他針對高超聲速飛行體制漏洞的手段。

• 美國不會與無限的資源競爭。積極防御高超聲速導彈可能瞄準的每一個關鍵資產甚至廣闊區域是不可能的。這一簡單的現實要求政策和戰略預期與優先防御和更有限的防御資產清單相一致。應優先考慮區域和部隊保護任務，以及在本土的少量關鍵資產。

• 目前的教義和組織結構妨礙信息共享、交流和決策。這些需要適應，以支持跨多個領域、命令和責任領域的反高超聲速行動。

• 高超聲速防御工作要求美國通過維持可預測的預算、深化與盟友的合作、投資消除工業瓶頸領域、改進測試和建模基礎設施以及持續持續的努力，重新獲得相關的科學和工業領先地位。

• 防御高超聲速導彈全方位威脅的挑戰不可能由單一的銀彈解決方案解決。針對高超聲速飛行關鍵弱點的大量努力可以使高超聲速防御成為一個更容易處理的問題。

在聯合全域指揮與控制（C2）傳感器網絡和美海軍的 "超配項目"中，無人系統（UxS）是一種共享能力，它擴展了軍事力量的范圍和能力，以加強在有爭議空間的戰術。這增加了對可互操作的網絡框架的研究，以安全和有效地控制分布式無人系統部隊。迄今為止，陳舊的技術、分離和專有的商業慣例限制或掩蓋了對新興產業技術的追求，這些技術提供了當今現代化部隊所需的安全功能，留下了更多的問題而不是事實。此外，UxS的功率和處理限制以及受限的操作環境禁止使用現有的現代通信協議。然而，消息層安全（MLS）的發展，一種安全和高效的團體通信協議，可能是UxS團隊的理想選擇。這篇論文記錄了從一項定性研究中收集到的結果，發現MLS是UxS小組安全和效率的最佳選擇。它還記錄了MLS與ScanEagle無人機（UAV）和海軍信息戰太平洋CASSMIR無人水面艇（USV）的整合。該實施方案提供了一個作戰概念，以證明使用MLS在多域特設網絡配置中為無人機和USV之間提供安全和高效的C2和數據交換。所進行的實驗是在一個虛擬環境和物理UxS中進行的。

引言

對聯合全域指揮與控制（JADC2）架構至關重要的是多樣化的無人系統（UxS）和傳感器。這些不同的設備將使以人機協作為中心的未來海上力量相互連接。

例如，考慮一個聯合全域用例，即無人系統提供針對近距離對手的能力。UxS的指揮和控制（C2）依賴于通信鏈路--其安全性和設計決定了在對手攻擊的情況下的速度、互操作性和傷害能力。相反，在相同的C2通信鏈路中的不足或使用傳統的架構會轉化為戰術和戰略上的劣勢，有可能將傳統的作戰部隊置于危險境地。我們的研究旨在確定和實施一個可行的C2鏈路安全方案，該方案有可能為分布式多域環境中的UxS提供一個安全、可擴展和可互操作的解決方案。

目前，美國防部（DOD）和美海軍部（DON）正在取得重大進展，以利用整個企業的獨特任務和機會[1]。這些新的可能性包括增加對無人系統和傳感器的使用，使之超越目前的使用案例平臺。在實現無人平臺和系統的數據共享時，網絡安全必須被視為眾多核心技術中的重中之重。這些努力必須考慮確保關鍵的推動因素，如網絡、基礎設施和C2，以及強大的安全協議和認證方法。這些考慮將變得至關重要，因為JADC2企業試圖從分離轉向更統一的數據環境，在對手已經開發出高度復雜的反介入和區域拒止（A2/AD）能力的情況下，所有的人都可以訪問[2] 。

在今天的現代戰爭中，作為分布式力量倍增器的UxS將取決于安全和高效的C2。隨著UxS發展的成熟，對互操作性的需求將增加。這項研究分析了當前和新興的安全協議，并將其與JADC2和 "超配項目"的要求相匹配，以評估和確定支持這些要求的最佳屬性和協議。然后，這項工作根據所需的安全排列選擇消息層安全（MLS）協議，以便在UxS平臺上實現可行性，特別是記錄程序ScanEagle無人駕駛飛行器（UAV）。

近鄰的對手繼續追求A2/AD能力，以擊敗傳統的美國軍事力量。假設UxS的網絡和物理安全屬性沒有得到解決或設計得不好。那么其他的核心技術，如定位、導航和定時、可靠性、互操作性、通信以及平臺的感知和決定能力都會退化或受到損害。從目前孤立和陳舊的認證過程遷移到一個有效的集成開發、安全和操作環境，對于成功地將用戶體驗平臺和傳感器納入JADC2環境是至關重要的。這種遷移也受到了挑戰，因為需要從傳統的技術和開發框架迅速發展到快速出現的技術，這些技術更有能力在近距離威脅的進展中保持相關性[3]。解決這一挑戰將需要將技術障礙與文化、財政、程序和政治上的孤島融合起來[4]。一旦美國防部解決了這一挑戰，它將有能力實現無縫整合、同步和安全，這對無人機成為多領域作戰的力量倍增器是必要的。

1.1 問題陳述

在一個技術競爭迅速的時代，JADC2基礎設施依賴于20世紀90年代構思的技術（如IPSec[互聯網協議安全]和TLS[傳輸層安全]），同時被限制在美國家安全局（NSA）制定的通用協議和標準下進行安全通信[5]。這些網絡安全協議是點對點的，每增加一個新的網絡設備，都需要與每一個現有的網絡設備建立單獨的信道，這就是指令概述。盡管在成立之初是最前沿的，但值得注意的是，幾十年后的今天，我們仍然依賴這種點對點的安全連接，在動態自治設備網狀網絡之上強行建立一個高延遲和過時的安全覆蓋層。整合改進不僅需要評估適當的現代替代方案，還需要一個能夠及時有效地用新興的行業解決方案解決UXS安全挑戰的操作授權（ATO）程序。

為了解決這些問題，我們提出了以下研究問題：

• JADC2和Overmatch項目的C2協議安全要求是什么？

• 根據在JADC2相關領域工作的國防部主題專家，現代C2安全協議需要哪些功能來滿足JADC2環境的需要？

• 哪種安全協議能最好地滿足所有這些需求，以及UxS C2鏈接的使用可行性是什么？

1.2 范圍

這項研究支持整個美國防部和美海軍部關于當前規范的討論，不充分的網絡安全做法和認證程序決不能阻礙無人駕駛系統的通信安全的未來狀態。這些方法必須不斷發展，以充分解決我們的傳感器和無人駕駛資產在高度技術性的同行競爭威脅中對速度和安全的日益增長的需求。

這項研究支持整個美國防部和美海軍部關于當前規范的討論，不充分的網絡安全做法和認證程序不得阻礙未來的無人機通信安全狀態。這些方法必須不斷發展，以充分解決我們的傳感器和無人駕駛資產在高度技術性的同行對手威脅中對速度和安全的日益增長的需求。

基于研究結果，一個選定的協議在受控的實驗室環境中被實施、測試并進行虛擬基準測試。在成功完成受控的虛擬測試后，虛擬實施過渡到在NPS自主飛行器研究中心（CAVR）ScanEagle無人駕駛飛行器（UAV）和海軍信息戰中心-太平洋（NIWC-PAC）合作自主系統對峙海上檢查和響應（CASSMIR）無人地面飛行器（USV）上的實際應用。

在本論文中，無人系統和無人車之間沒有任何區別，不分領域，即空中和水面；都被稱為UxS。

然而，在實驗過程中，測試將發生在無人機和USV上。這項研究的目的是解決對不依賴平臺的C2鏈路安全協議解決方案的需求。

通過混合方法（定性和定量）的研究工作，實現以下主要目標是本論文的貢獻：

• 進行定性研究，確定JADC2和Overmatch項目的UxS安全協議需求。

• 將定性研究結果與對當前軍事和工業安全協議選項的評估結合起來。

• 為多域作戰（MDO）UxS用例選擇一個可行的安全協議選項。

• 在最佳網絡條件下實施和評估選定的安全協議，用于UxS模擬。

• 在ScanEagle和CASSMIR上實施和評估所選擇的安全協議。

1.3 相關研究

UxS的研究空間是巨大和不斷發展的。正如本節所討論的，UxS安全的主題已經在各個研究領域得到了研究和記錄。然而，將不同的協議與軍事要求進行比較，以制定C2協議標準，提高安全性、效率和互操作性的研究有限。盡管如此，選定的先前研究提供了與我們的研究有關或支持我們研究的見解。

來自俄勒岡大學、南佛羅里達大學、海軍研究生院和凱斯西儲大學的研究人員，專注于建立基于性能和安全之間平衡的最有效的密碼文本算法或密碼框架[6]-[8]。這些論文解釋說，我們目前最常用的密碼套件對于小型UxS來說，計算量和功率都太大，例如Craziefile 2.0，它使用ARM Cortex M-4架構，工作頻率為168 MHz。其他研究則是研究用于開發UxS的軟件的安全基元，如機器人操作系統（ROS），并解釋了安全漏洞和緩解措施，以實現無人系統的安全、可靠部署[9]。最后一項研究揭示了這些基礎技術的脆弱性和保護它們的必要性。

從相關的研究來看，重點是尋找最佳的拓撲結構、路由協議或數據信息傳遞，以支持越來越多的無人駕駛系統和傳感器一起工作和運行[10], [11]。這些工作大多旨在通過將傳輸的開銷成本降到最低，找到維持C2的最有效方法[10], [11]。其他的UxS研究課題側重于網絡安全的最佳實踐，強調在無人系統中發現的漏洞到可能的新攻擊載體和可能的緩解技術之間的范圍[12]。

有過多的指導和研究概述了要求和解決方案；然而，沒有一個真正量化了國防部和海軍內部無人系統平臺和傳感器的C2鏈接安全的重要性。更少的指導和研究將協議和算法與這種需求相匹配。相關研究表明，這些觀點并沒有直接涵蓋選擇和使用標準化協議的整體性，以提高UxS C2鏈路安全、效率和互操作性。這些方法考慮了密碼器的內部性能、ROS軟件的安全服務和能力、UxS的脆弱性和整體網絡性能。本論文旨在研究一個標準化安全協議的實施，該協議可以作為應用層的安全軟件，與設備和互聯網協議網絡無關。

有大量的指導和研究概述了UxS的安全需求；然而，沒有一個真正量化了這些軍事用途的安全需求。從美國防部和海軍部的UxS平臺和傳感器的C2鏈路安全的重要性的現實世界經驗。

1.4 論文組織

本論文的其余部分組織如下。

第2章概述了JADC2和Project Overmatch倡議，以了解這些倡議的安全協議要求。本章還討論了美國國家標準與技術研究所（NIST）和美國國家安全局在加密協議的標準化和選擇方面發揮的作用。它回顧了安全通信協議的工業和軍事安全方法、相關性能以及通過使用專有和基于標準的安全協議解決的安全問題。

第3章提供了一個定性研究，包括面向網絡安全的訪談問題。研究的對象是在安全、自主設備和傳感器網絡、獲取或重疊方面有經驗的軍事、民事和承包商人員。從訪談中收集到的數據為國防部和國防部深入了解UxS的通信安全現狀以及相關的網絡安全和認證程序提供了更深的理解。

第4章根據第3章和第2章的結果進行交叉分析，提供了協議的比較和選擇。它討論了專有的和標準化的安全協議，這些協議是第2章中討論的網絡和倡議的關鍵網絡安全組成部分。它還將美國防部和美海軍部的UxS安全要求與定性研究的結果以及所討論的當前和新興的安全協議相匹配，以選擇UxS平臺的C2所需的最有能力的安全協議。

第5章概述了MLS在MDO UxS情況下的方法和實施。它描述了MLS和ROS的結構。它概述了協議功能概述，代碼開發階段，以及為支持實施而創建的核心功能。它還涵蓋了用于創建MLS指揮和控制（C2）應用程序（MLS C2）與ROS接口的分步方法概述。

第6章討論了在5中開發的各種MLS應用程序的實驗，并分析了其對研究用例的影響。這一章包括對測試過程的描述和對結果的描述。

第7章提供了一個結論，涵蓋了本論文研究的意義，對研究進行了總結，并推薦了繼續工作和替代方法的選項。

空中力量已經從一個世紀的技術創新和進步中受益。新技術的出現繼續挑戰著空中力量中經常持有的常識。無人機系統（UAS）就是這樣一種不斷發展的空中力量技術。這項技術為澳大利亞國防軍（ADF）帶來了巨大的機遇。雖然澳大利亞國防軍在特定的角色上取得了一些無人機系統的進展，但澳大利亞皇家空軍（RAAF）還沒有在其所有的空中力量貢獻中采用這種技術來達到軍事效果。

《空中力量手冊》（空天力量中心[ASPC]，2022年）定義了七種空中力量的貢獻：力量生成、空軍基地行動、空中指揮和控制、反空、空中機動、空中情報和ISR（情報、監視和偵察）以及空中打擊。一些先進的盟國已經在空中情報、ISR和空中打擊方面采用了發達的無人系統。這些系統包括美國空軍（USAF）的MQ-1捕食者、MQ-9死神和RQ-4全球鷹。甚至反空--載人空戰--也在發展無人系統的路上；RAAF與波音公司合作開展了 "忠誠的翼人 "項目（戴維斯，2019c），現在正式命名為MQ-28A幽靈蝙蝠（達頓，2022）。

但空中機動性如何？ADF還沒有接受關于未來ADF空中機動性自主性的真正對話。未來自主空中機動性思維停滯不前的一個更可能的原因是，在（到目前為止）有效的空運理論的支持下，載人系統幾十年來取得了高度可靠和經證實的作戰成功。因此，這里有一個克勞塞維茨式的平行關系：戰爭性質的一個持久因素是對機動性的需要，但今天皇家空軍所面臨的是戰爭性質的一個階梯式變化，一個對機動性來說過于重要的技術機會，不容忽視。

本文確定了在澳大利亞國防軍空中機動中采用無人機系統的滯后性，并探討了澳大利亞國防軍在未來使用無人機系統的機會。通過這樣做，本文旨在提高對ADF無人駕駛空中機動性潛力的集體認識，并為ADF部隊結構企業的軍事和商業貢獻者提供一個廣泛的參考來源。本文首先研究了無人機系統適應的驅動因素，或指標。這些驅動因素包括澳大利亞的戰略利益、區域軍事現代化、安全和生存能力、降低成本和技術可用性。然后，本文介紹并分析了三種核心空中機動性活動中每一種的無人機系統發展的具體機會和例子。為此，本文簡要討論了澳大利亞國防軍目前的機隊，然后探討了一些不斷發展的無人駕駛空中機動性技術和概念，澳大利亞國防軍可能會考慮在下一代空中機動性機隊中使用。最后，本文提出了無人機系統空中機動性發展可能面臨的一些挑戰，以幫助未來的研究和探索。

證據表明，需要一個靈活的、跨服務（和跨文化）、跨行業的方法來設計、開發和使用未來的空中機動部隊。傳統的澳大利亞皇家空軍中重載平臺和陸軍輕中載平臺的分叉模式可能會讓位于大型和小型載人和自主系統的混合艦隊。聯合部隊設計者之間的集體方法--跨單一軍種總部的真正合作--對于皇家空軍的固定翼空中機動團體和陸軍的旋轉翼團體之間的合作至關重要。也許更重要的是，在這個領域需要與工業界合作。商業行業在自主車輛領域發揮著相當大的作用，政府和私人研究和開發組織也是如此。現有的和新的伙伴關系的跨服役杠桿對于利用未來自主的ADF空中機動性的機會是至關重要的。

關鍵點

美國空軍應追求新一代的中程備用殺傷性武器，以開發一種在與中國或俄羅斯的重大沖突中能夠打擊10萬個或更多目標點的彈藥庫存。

下一代中程PGM的尺寸應該是可以由隱形戰斗機和轟炸機大量內部攜帶的，以減少攻擊高度分散和位于有爭議和高度爭議環境深處的目標集的時間和成本。

這些PGMs還應該被設計成具有低可觀察性和其他特征，以穿透先進的綜合防空系統，減少美國空軍在同行沖突中所需要的飛行架次和武器數量。

用下一代備用PGM穿透隱身飛機將具有射程、生存能力和獨立完成殺傷鏈的能力，以對付越來越具有移動性和可遷移性的目標集。

摘要

經過幾十年的推遲和取消的現代化計劃，空軍對美國同行競爭對手的領先優勢正在被削弱，其部隊規模不足以滿足其被要求的作戰需求。同時，對國防開支的擠壓威脅著空軍的年度預算，而空軍的年度預算長期以來一直低于陸軍和海軍的單獨預算份額。這些挑戰使空軍處于一個脆弱的地位，其現代化投資中的錯誤步驟可能是災難性的。空軍必須做出明智的選擇，如果它要用它將獲得的稀缺資源來最大限度地提高其戰斗力。一個關鍵的選擇將是它為發展精確制導武器（PGM）庫存而采取的戰略，該庫存的大小適合于同行沖突。如果空軍要保持對中國和俄羅斯的精確打擊優勢，就必須平衡其庫存彈藥的射程、尺寸、速度、生存性和能力。這將要求空軍開發一系列負擔得起的下一代中程（50至250海里）空對地PGM，可以由其第五代戰斗機和隱形轟炸機大量攜帶。這個武器系列將大大有助于最大限度地提高美國在有爭議環境中的打擊行動的能力和降低其成本。空軍未來的PGM庫存應

1.支持未來對高度分散和位于有爭議地區深處的目標進行遠程穿透性打擊。

2.由設計成能在有爭議的環境中生存并到達其指定目標的武器組成。

3.能夠有效地打擊具有挑戰性的目標，這些目標具有移動性，能夠迅速轉移，或者被加固或深埋。

4.在針對同行對手的長期行動中，有能力打擊100,000個或更多的目標瞄準點。

5.包括各種武器的組合，使大規模的穿透性打擊行動的成本效益最大化。

重新平衡空軍的PGM組合，使之包括下一代中程PGM系列，用于替補打擊，這將補充美國空軍第五代戰斗機和轟炸機的能力，提高其擊敗挑戰性目標的能力，并將以足夠的價格采購同行沖突所需的規模。