美國陸軍志在利用和處理數據以推動決策的能力方面超過對手。決策為導向，將更有能力確定正確的數據，無論是數量還是質量。即，需要做出的決策應該用來確定作戰人員的數據需求，而不是相反。數據專業人員是陸軍的財富，應該得到一切可以利用的機會來了解梯隊的能力、限制和挑戰。如果數據專業人員以前沒有軍事經驗，這就變得特別重要。

雖然之前的軍事經驗并不是數據專業人員提供數據科學相關專業知識的先決條件，但如果數據專業人員能夠獲得對多個梯隊軍事決策過程的理解，他們將變得更有優勢。如果數據專業人員只能通過作戰部隊以外的概念和論壇來了解他們對作戰人員的貢獻，他們可能會發現很難在戰術和作戰梯隊中整合反饋和建議。經驗性的機會提供了對作戰人員在行動中使用數據/信息/知識的洞察力。

同步多域作戰（MDO）將需要采集大量有關作戰環境的數據。梯隊的數據管理和訪問權限所面臨的獨特挑戰，很可能決定了多域作戰在哪級梯隊融合。如果由于行動或任務變化，重要的數據處理和利用能力在梯隊中不可能或無法獲得，那么實現融合的能力或使用來自多個領域的能力，將從更高梯隊獲得，能夠處理同步MDO所需數據。

由于對現有記錄程序（PORs）存在限制，人們越來越依賴商業現成（COTS）解決方案來滿足數據管理和可視化需求。這些COTS解決方案給美國陸軍部隊和統一作戰伙伴（UAPs）帶來了內部和互操作性挑戰，因為它們不可避免地導致在數據標準、交換機制和由于成本原因采納特定COTS方面，存在管理挑戰。在滿足作戰人員對數據管理和可視化的作戰需求方面，PORs的局限性需要被記錄下來并加以協調。

如果沒有一個協調的學習、戰略和訓練運動，那么將數據視為“數量大于質量”的風險就會很高。在對陸軍的數據文化進行有意義的改變之前，陸軍必須首先了解為什么這些改變是必要的。可以說，陸軍一直在運用數據科學和數據分析；指揮官和參謀部一直在接收數據，將其加工成信息，將信息分析成知識，并運用判斷力將其轉化為見解。數據分析有巨大的潛力，可以優化歷史上漫長的手工過程，在時間上獲得效率。然而，對于AI/ML解決方案提供和處理大量數據的能力和限制，必須有共同的理解。雖然進行分析的人類也有可能在判斷上出錯，但圍繞著依賴AI/ML解決方案來實現決策，存在著道德上的擔憂。可能總是需要一個人在環路（HITL）來驗證AI/ML解決方案的輸出，但HITL評估和分析現有數據和信息的能力，不能因為對技術的依賴而減弱或忽視。如果人員不繼續參與驗證和核實數據分析的持續過程，那人員進行分析和評估的能力將迅速減弱。數據分析的發展決不能成為損害指揮官決策能力的同義詞；AI/ML解決方案不能被誤解為具有權威性，或替代指揮官運用戰爭藝術和科學的能力。

不斷變化的戰爭特點使得信息環境中的行動（OIE）必須處于軍事規劃和執行的最前沿。由于無法與美國的物質力量相提并論，美國的對手越來越依賴包括信息戰能力在內的不對稱方法來破壞美國的行動和影響。未來的聯合全域作戰（JADO）將需要一個綜合的、跨學科的作戰方法。本文認為，針對對手的認知和信息過濾器而采取的蓄意行動將阻礙對手的決策過程，使其失去對有效運用軍事力量作出明智決定的能力。通過研究俄羅斯在信息環境中的行動、信息戰活動以及反射性控制理論，作者提出了決策優勢理論。該理論試圖提供一種方法，故意利用信息來針對對手的行為和信息系統。其目的是剝奪對手感知和認識形勢的能力，并阻礙其有效利用呈現在他面前的信息來做出經過計算的決策的能力。

圖1 決策優勢理論。

決策優勢理論

決策優勢是通過信息力量來實現的，而信息力量是通過控制信息、利用信息和加強信息來保證自己的利益。信息力量可以達到與物質火力相同的效果，甚至更大的效果。它通過預測對手的行動，了解對手的動機，管理和操縱信息，改變決策算法，以及在信息環境中發展機會、活動和投資（OAI）來增強全領域的聯合軍事力量和效力。

• 決策優勢：一種理想狀態，在這種狀態下，指揮官比其對手更快、更有效地感知、理解、決定和行動。決策優勢在敵人的決策周期內發揮作用，以消除時間上的庇護所，并消除空間上的選擇。

• 信息力量是利用信息來塑造認知、態度和其他推動預期行為和事件進程的要素的能力。信息力量涉及獲取、處理、分配和運用數據的能力，以最大限度地提高戰斗力。作者進一步斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的，這使得信息戰的結果能夠持久、靈活和精心計算，以加強戰斗力并拒絕敵人的決策優勢。

信息力量--控制信息、利用信息和增強信息的組合--將使美國能夠把信息環境中的行動納入聯合防衛行動的規劃和執行。這將使規劃者能夠利用信息來實現結果。信息戰能力--信息作戰；電子戰；網絡；以及情報、監視和偵察（ISR）--提供了改變對手的指揮和控制過程，減少決策，并削弱其作戰行動的有效性的手段。信息力量和物質力量相結合，將通過在環境中制造多種困境，造成混亂，延遲或剝奪敵人采取適當行動的能力，從而降低對手的戰斗力。信息力量和物質力量的結合能加強軍事力量。

信息力量的第一個支柱，控制信息，涉及到保護自己的網絡不被敵人破壞或操縱。保持對信息傳輸和信息系統的控制可以確保信息的保密性、信息的完整性以及美國規劃者和作戰單位對信息的可用性。不受限制地進入值得信賴的系統和相關架構，確保最及時和最相關的信息指導決策。剝奪對手對信息的控制權使其無法了解自己的環境，造成不確定性，并使其決策復雜化。

決策也受到信息利用的影響。利用，是指利用資源并從中獲益的行為，包括改變、變更或操縱信息，使之對自己有利。通過了解對手的信息和認知過濾器、信息系統和情報結構，這是最有效的做法。創造信息戰結果的能力取決于精心制作信息并將其置于敵人決策周期中的正確時間和地點的能力。信息可以在四個過濾點被鎖定或武器化--傳感器、分析中心、分發點或個人。利用過濾器，人們可以降低決策者可獲得的信息的收集和質量，導致對情況的不完整或故意的錯誤理解。決策和具體行動是根據對環境的感知理解而做出的。阻斷信息流的能力阻止和延遲了重要數據到達組織，導致感知、理解和發展局勢的能力下降。傳統的信息操作活動與故意和持續地針對對手的過濾器相結合，將有機會同時針對代理人、信息和對所提交信息的解釋。反過來，這可以減緩對手感知、觀察、定位、決定和行動的能力，促進錯誤的結論，并破壞決策能力。

增強信息使人們能夠制定戰略目標和選擇，為對手創造跨越時間和空間的多種困境。 這需要強大的、敏捷的、分層的ISR資源和綜合指揮與控制過程。JADO的規劃和執行需要有能力同時在戰術、作戰和戰略梯隊中，在所有領域和統一的信息空間中進行機動。協調的計劃需要對形勢的理解，觀察模式和行為的能力，以及識別信息和行動環境的變化。支撐一個人加強信息的能力的是信任。信任包含了團體或個人對所收集信息的完整性所賦予的權重。經過處理、過濾和分析的信息能夠回答知識中的一個特定缺口。這種經過處理的信息被稱為情報。有了準確的情報和被充分理解的假設，決策者可以更準確地評估局勢，塑造環境，并削弱對手自己的決策過程。這樣一來--信息，更具體地說是強化的信息（或情報）--是一種武器，可以用來操縱和欺騙對手，剝奪他做出符合自己最佳利益的決定的能力。

控制、利用和增強信息的結合使決策者擁有了信息力量。信息力量使信息優勢得以實現，而信息優勢又能保證決策優勢。增強信息的能力使人能夠觀察敵人的習慣和行為，幫助人了解敵人的動機和意圖，并確定敵人的作戰能力。管理、放大和操縱信息可以使有針對性的、精心設計的信息到達指定的受眾。類似于過去信息傳遞的錯誤信息和虛假信息可以在過濾器上針對敵人。在信息系統的過濾器處進入情報裝置的信息以傳感器、分析中心和向作戰人員分發信息為目標。此外，通過在一個被認為可信的來源處提供虛假或誤導性的信息，可以改變敵人的決策算法。在特定的時間和地點呈現特定的信息可以改變對環境的理解并改變行為。這也會使人改變他的時間范圍。隨著不確定性的增加，一個人可能會根據感知到的情況選擇加快或減慢他的計劃。

雖然這一理論的每一部分，單獨來看，并沒有提出什么新意，但有兩點是明顯不同的。首先，必須把信息放在軍事規劃的最前沿，并與傳統的物質力量相結合。軍事文化認為，物質力量是至高無上的。現代戰爭要求在同等水平上考慮信息和物質力量。第二，控制、利用和加強信息的活動是美國空軍現在所接受的功能；然而，跨領域和跨職能的綜合規劃是有限的。缺少的環節是有意的整合和專門的過程，在一個同步和審慎的過程中納入所有領域的現有能力。為了實現決策主導權并通過信息力量獲得信息優勢，必須將信息環境中的行動納入規劃過程，如聯合規劃過程（JPP）、軍事決策過程（MDMP）、海軍陸戰隊規劃過程（MCPP）和空中聯合行動規劃過程（JOPPA）。指揮和控制必須充分考慮到所有領域--空中、太空、網絡、陸地和海洋--的非動能和動能行動。在信息環境中執行行動的能力要求在行動層面上有一個集中的規劃過程，以同時計劃和執行對信息的控制、利用和加強。這一點目前并不存在。集中化的規劃將使一個綜合的方法能夠與物質火力結合起來。控制可以保護美國的網絡和計劃，同時阻止敵人獲得重要信息。利用允許有機會拒絕、降低、破壞、改變和放大敵方使用的信息。加強為決策、目標定位和環境中的戰術行動提供所需的關鍵ISR收集。信息力量為指揮官提供了有效處理、分析數據和信息并采取行動的機會，同時剝奪了對手的同樣能力。因此，實現決策主導權需要一個協調和同步的計劃，利用控制、利用和加強所有領域和作戰功能的信息，目的是統一信息空間。

本文針對美軍提出的建議

本文闡述了統一信息空間的重要性，以通過在信息環境中的精心策劃和綜合行動實現決策優勢。充分執行聯合全域作戰的能力需要在規劃周期中重新強調信息和信息戰活動。這項研究提出了四項建議：

• 建議1：聯合部隊應考慮實現信息力量的要求。這項研究和相關的決策優勢理論斷言，信息力量是通過控制、利用和加強信息來實現的。信息力實現了信息優勢，從而保證了決策優勢。信息環境中的運作為物質環境創造了條件。信息力量與物質力量相結合，形成了軍事力量。

• 建議2：美軍需要進行組織、領導和文化變革，以實現信息力量和決策優勢。信息系統和情報架構必須在所有梯隊中得到整合--戰術、作戰和戰略。戰術任務規劃和更廣泛的作戰規劃必須轉變為將信息置于規劃的最前沿。個人和團隊必須理解信息環境中的行動的重要性，以及這些行動塑造物理環境條件的方式。正規化的領導者發展和專業軍事教育必須強調認知上的轉變，不再將沖突理解為物質力量，而是將信息力量和活動納入規劃、命令和執行。應更加強調了解如何使用和信任信息，如何操縱和處理信息，使之成為情報，以及如何利用信息來實現決策主導權。最后，數字素養應成為未來培訓的一項要求。

• 建議3：JADO要求有能力評估信息環境中的績效措施和有效性措施。必須制定一個有效的評估程序，以了解和衡量信息環境中行動的影響。應更詳細地研究這一點，因為這將建立信任，并更好地了解信息戰和信息相關活動如何產生軍事力量和作戰成功。

• 建議4：未來的指揮和控制程序應該能夠整合信息環境下的行動規劃和執行。應該制定一個聯合防務辦公室的軍事力量計劃，以協調和指導所有領域的戰略，并在信息環境中執行行動。這個過程應該與物質和動能規劃相結合，而不是分開，因為信息和與信息有關的活動為物質操作環境塑造和設定條件。

本出版物是 "北約決策：大數據時代的承諾和危險"會議的成果，由北約盟軍指揮部轉型（ACT）、博洛尼亞大學和羅馬的國際事務研究所（IAI）組織。該會議于2020年11月17日在線舉行，是三個機構之間長期合作的一部分，它代表了ACT學術會議系列的第七次迭代。

執行總結

數字革命大大改變了我們生活的世界，提供了巨大的機會，但也使社會更加脆弱。技術使外部干擾更便宜、更快速、更全面：公民有可能成為信息戰的直接目標，一個社會的所有成員都可能以這種或那種方式成為沖突的一部分。從先進的武器裝備到指揮和控制，大多數與安全有關的領域都在經歷著深刻的變革，因為數據的可用性和傳輸量成倍增加。在這一背景下，本出版物探討了展望聯盟發展的三個相互關聯的方面：大數據和北約的組織挑戰；對盟國決策的混合威脅；人工智能在國防領域的采用和北約的作用。

大數據和北約的組織挑戰。將決策建立在比以前更多的信息基礎上，可能會導致復雜組織決策過程的真正革命，特別是因為這些信息將涉及現實的不同層面，而且會不斷地更新。除了巨大的信息量，大數據的另一個決定性因素是數據產生和處理的高速性。此外，這些數據通常會從不同的來源獲得，其可信度必須被仔細評估。最后，任何數據在決策過程的不同階段都可能具有不同的價值。所有這些特征都對那些旨在利用大數據減少其作戰中的不確定性的組織提出了具體要求。例如，巨大的數據量迫使人們獲得新的數據存儲技術，而高速度要求新的處理工具，可變的可信度和價值迫使組織制定新的分析方法。因此，任何尋求利用大數據的行為者都應該有明確的目標和定義明確的戰略，以劃定和實施其具體目標。

大數據的一個關鍵問題是為決策者提供與他們的目的真正相關的數據，而不僅僅是有趣。首席數據官和與數據相關的高級領導職位將在信息分析和實際決策過程中獲得至關重要的地位，但這些職位需要特殊的人才和工具組合，而這些人才和工具目前在許多大型組織中是稀缺的，尤其是在公共部門，在軍事部門更是如此。

另一個關鍵問題是，在工作中引入大數據分析的組織的決策過程中，正在出現集中化和分散化之間的矛盾。矛盾的是，雖然大數據應該促進廣泛的責任和戰術意識，但目前先進的數字化似乎與大型組織中明顯的向心力有關。這種向心力導致了低層人員的非責任化和選擇實踐的逐漸喪失。因此，在聯盟的決策中整合大數據是明智之舉，有利于分散所有權，并根據組織中不同部門的特點，為其設計不同的工具。此外，建立精心設計的、可靠的評估程序，以衡量組織創新和新決策過程執行的有效性，也會有所幫助。特別是，確定最初的失敗是特別重要的，以便從中吸取教訓，避免結構性問題。

對盟國決策的混合威脅。混合威脅是一個廣泛的類別，包括各種行為者、行動和目標。就行為者而言，由于其實際能力、意圖和最近的記錄，俄羅斯等大國可以被確定為最主要的威脅。

關于行動，信息在幾個方面是關鍵。它指的是大數據和人工智能，因為后者需要使用算法來學習前者，以期利用目標的漏洞。數字連接是用于在信息領域實施混合威脅的基本基礎設施。西方社會依賴虛擬世界的平臺，這些平臺可以成為潛在攻擊者的目標。由于全球網絡藐視邊界并限制國家管轄權，它們更難防御，并允許潛在的攻擊者在檢測和歸因的門檻下采取行動。混合威脅還得益于信息的空前速度和范圍。這在原則上并不新鮮，但它已經達到了改變游戲規則的水平。一方面，對北約及其成員國來說，管理這種大規模的信息流實在是令人望而卻步；另一方面，高速流通轉化為更快的行動節奏。

混合威脅可能針對各種目標，但特別令人擔憂的是可能導致社會分化、精英分歧和對外國行為體的偏見的進攻性行動。這些行動有可能影響不同層面的決策，甚至破壞民主國家的機構。因此，這些混合型威脅可能會破壞盟國的決策過程，反過來也會破壞北約的決策過程。決策者在制定應對混合威脅的措施時，尤其面臨著三個主要問題：

1）如何以非升級性的方式進行回應？由于混合型攻擊利用灰色地帶來制造模糊性，包括通過操縱檢測門檻和給予合理的推諉，決策者面臨著過度反應的風險。

2）如何民主應對？潛在的攻擊者可能會嚴重損害民主制度的決策過程，例如對遵守國內法和國際法施加壓力。

3）如何獲得公眾支持？由于混合型威脅通常被掩蓋或難以歸因，政策制定者還必須說服公眾輿論，使其相信威脅的存在。

人工智能在國防領域的應用和北約的作用。在討論人工智能對盟國軍隊和聯盟意味著什么時，應該解決一個基本問題：人工智能是一場技術革命還是技術演進的實例？不同的證據可以支持這兩種解釋。從政治角度來看，盟國可能很難迅速適應一場快速的技術革命。北約的方法，由于其程序的特點是共識，將不得不更加進化、細化和細微。無論如何，在未來不太可能看到人工智能為北大西洋理事會（NAC）或核規劃小組（NPG）做決定。這其中有心理、文化、組織、政治以及技術方面的原因。通往人工智能的旅程可能是相當麻煩的。例如，敏捷軟件開發能夠開發出優秀的軟件，但同時也需要不同的程序、組織結構和流程，涉及到組織的身份、使命和文化。

另一個熱點問題是關于人工智能的公私伙伴關系。這是美國和中國之間人工智能競賽的關鍵--可能會導致盟國相對于中國的劣勢--以及北約與從事人工智能和大數據的主要民用公司之間的關系。在盟國采用人工智能技術方面，還有一個根本性的需要，即確保在分散的情況下的互操作性。北約在歷史上一直是標準化進程中的一個重要角色，在這種情況下也可以這樣做。在這種情況下，可能需要一些創造性：例如，北約是否應該像提供空域管理或地面監視一樣提供云計算服務，即賦能者？聯盟是否可以像綜合防空和導彈防御那樣，設想對國家擁有的人工智能資產進行整合？這些都是重要的問題，然而，這些問題突出了一個事實，即國防是一個主權問題，大多數決定是由國家政府作出的，而不是由北約本身作出的。

聯盟可以在人工智能領域發揮突出作用。例如，北約可以建立一個人工智能冠軍，幫助盟國理解、采用和整合人工智能。這種冠軍可以從小型項目開始，旨在驗證解決方案的有效性，然后它可以幫助盟國進行培訓。這方面的一個關鍵、相關問題是教育和培訓。同樣，戰爭游戲、模擬和實驗的重要性也會增加，北約在這方面可以發揮作用，因為它是召集盟國軍事和政治機構的獨特途徑。

摘要

指揮與控制是聯合軍事行動的核心內容之一，然而，現代安全威脅性質、全球技術民主化以及信息流動速度和范圍都對傳統的作戰范式造成了壓力，需要進行根本性的轉變，以便更好地在多個物理和虛擬領域進行同步整合和操作。在本文中，我們旨在通過提出三個概念來應對這些挑戰，這些概念將指導人類-人工智能綜合指揮與控制系統的創建，其靈感來自于商業部門和學術界的最新進展和成功。第一個概念是一個將人工智能能力整合到事業的框架，優化勞動力中的信任和性能。第二個概念是通過對信息抽象、團隊合作和風險控制的動態管理，實時創建多組織多領域的任務團隊，從而促進多領域的運作。第三種是多級數據安全和多組織數據共享的新范式，這將是未來聯合和聯盟多域作戰的一個關鍵推動因素。最后，我們提出了一系列建議，以研究、開發和實例化這些指揮與控制能力方面的變革性進展。

關鍵詞--人與人工智能系統，多域指揮與控制，分布式貝葉斯組合分析，信任網絡

I. 前言

在聯合軍事行動中，聯合部隊指揮官承擔的最關鍵角色之一是指揮和控制（C2），即對指定的部隊行使指揮權力，以實現集體目標[1]。在現代軍事環境中，C2增強了指揮官做出知情和及時決策的能力，并得到了提供態勢感知的分布式信息和通信系統的復雜企業的支持。傳統上，通過政策和技術，C2被限制在單個物理領域，如空中、陸地和空間，以及虛擬領域，如網絡，導致不同領域的信息整合面臨挑戰。然而，現代同行和跨國安全威脅的復雜性要求有能力在多個領域進行整合和聯合行動，美國政府目前正在調查技術和方法，以實現和加強多領域的C2[2]。

遷移到一個多域的作戰結構，在技術、人力、理論和文化方面有許多挑戰。現有的武器和信息系統是建立在使用專有數據交換機制的傳統硬件和軟件上的，抑制了現代化和更廣泛的整合。來自各種來源和組織的人類和傳感器產生的數據以臨時的方式結合在一起，并在多個網絡的多個安全級別上進行存儲和分隔，往往抑制了多組織的聯合信息共享和決策。此外，這些系統幾乎沒有自動化，操作起來也是人力密集型的，隨著人力的固定以及任務范圍和責任的增加，這些系統將無法擴展。在自動化和分析系統存在的地方，由于缺乏培訓、透明度和衡量的性能（包括真實的和感知的），它們受到了濫用和不良的信任校準。同時，美國政府高級領導層評估說，技術的民主化已經使戰場變得平坦，美國未來的戰略優勢取決于利用人工智能（AI）的能力，如機器學習、計算機視覺和自主系統，并將其與勞動力結合起來，創建共生的人機團隊[3]。

在本文中，我們研究了在美國武裝部隊中實現綜合多域作戰結構的挑戰，并比較和對比了商業部門和學術界的類似既定方法。我們提出三個概念來應對這些挑戰。首先，我們開發了一個框架，以幫助人工智能（AI）能力的發展、成熟和擴散到業務中，并將優化員工隊伍中的信任和表現的過程制度化。其次，我們探討了如何通過平衡的信息管理和動態管理的風險，使多域作戰得以創建。最后，我們描述了一個多級數據安全和多組織數據共享的新范式，這將是未來聯合和聯盟多域作戰的一個關鍵推動因素。

聯合全域指揮與控制

美國武裝部隊正面臨著對互操作性和多域作戰（MDO）需求增加的挑戰。這促使美國國防部（DoD）創建了聯合全域指揮與控制（JADC2）計劃。從作戰角度來看，這種現代化將提高交戰速度，通過C2節點將目標和態勢數據無縫傳輸到戰斗的前沿，獲得力量倍增效應和作戰優勢。

這一問題空間非常復雜，并受到目前實施的數以千計的脆性、孤島、遺留系統和設備、支持單一安全領域的專用網絡以及各種具有硬編碼、專有接口和結構的數據策略的阻礙，這些都需要在戰術網絡上進行數據解包、翻譯和重新打包。這種方法產生了巨大的開銷，扼殺了實時網絡，阻礙了交戰的速度--而此時，實時信息傳遞是最重要的，可能意味著成功或失敗的區別。

為了推動競爭力的提高，美國防部通過了一項數據戰略，該戰略指出："美國防部是一個以數據為中心的組織，以速度和規模使用數據以獲得作戰優勢和提高效率"。此外，它還規定："所有國防部領導人都有責任將數據作為武器系統對待，并管理、保護和使用數據以實現作戰效果"。實施全國范圍內的數據中心化政策的效果是推動各領域（陸軍、空軍、海軍、海軍陸戰隊）走向統一的行動。

JADC2計劃是為了加速實施敏捷的、高度響應的系統而設立的，它使美國空軍、美國陸軍和美國海軍分別在先進作戰管理系統（ABMS）項目、聚合項目和超配項目中實施針對具體軍種的解決方案，以滿足這些網絡和互操作性需求。這些系統的實施證明，現在有十個新出現的數據需求，指導并完善了JADC2的成功實施：

- 1. 數據中心化

- 2. 網絡傳輸不可知

- 3. 多域安全架構

- 4. 零信任/安全

- 5. 模塊化開放系統架構（Mosa）和開放標準

- 6. 云到戰術邊緣的連接和啟用

- 7. 設計具有數據持久性的斷開操作

- 8. 互操作性

- 9. 可擴展性

- 10. 網絡健康工具

1. 數據中心化

為了在戰爭速度上實現決策主導權，JADC2系統必須向決策者和決策人工智能（AI）和機器學習（ML）系統提供數據，跨越不同的作戰指揮，從戰術邊緣到霧到云。這恰恰與2020年9月30日宣布的美國防部數據戰略相吻合，該戰略指示國防部領導人將所有國防部資產演變為以數據為中心的資產，將數據視為武器系統。這份文件概述了這一戰略的七個目標--使數據可見、可及、可理解、可鏈接、可信賴、可互操作和安全（VAULTIS）。

數據中心主義指的是一種系統架構，在這種架構中，數據是主要的和永久的資產，而應用程序來來往往。軟件組件通過共享的數據對象進行通信，而不是交換信息，這些對象似乎是本地數據。應用程序直接讀取和寫入這些對象的值，這些對象被緩存在每個參與者中。

作為JADC2系統的理想選擇，RTI Connext?建立在一個對等的、以數據為中心的架構上，以線速向AI和ML提供關鍵的實時數據，不需要服務器或經紀人。Connext與網絡發現能力松散耦合，實現了網絡組件的 "即插即用 "能力。這使得用戶可以動態地將新的功能插入到網絡中，并由操作技術自動發現，而不需要關閉他們的系統。

Connext架構通過設計支持VAULTIS。它的應用編程接口（API）推動了以一致的、可理解的格式跨多個硬件和操作系統平臺的訪問和可視性；它的實時發布訂閱（RTPS）線協議推動了快速和一致的互操作性；它的開放安全功能實現了實時跨多個安全域的可信訪問。

Connext是領先的軟件連接框架，用于在下一代國防系統中實施以數據為中心的架構。Connext實現了從以網絡為中心的系統到強大的以數據為中心的環境的清晰、開放的標準的遷移，在許多情況下使用相同的網絡設備。

2. 網絡傳輸不可知

JADC2網絡必須支持所有的網絡傳輸，因為這些網絡包括眾多的物理鏈接，如高頻、V/UHF通信鏈接、SATCOM、固定電話和/或光纖。因此，有必要通過廣域網絡將數據在路徑中所有這些可能的鏈接轉移到戰術邊緣，而不損失數據的完整性。此外，JADC2網絡必須消除訓練和作戰之間的障礙，以實現 "邊戰斗邊訓練 "的模式。有了適當的泛域網絡，由空中、地面或海上的多個角色組成的混合合成[訓練]環境的機會是無限的。

Connext在所有的網絡傳輸中工作，包括UDP、TCP、InfiniBand、共享內存等等。Connext自然地將這種連接延伸到士兵訓練系統。這種方法使得從供應商鎖定的、基于服務器的、使用HLA、DIS、CIGI和TENA標準的傳統訓練環境遷移到使用Unity?和Epic Games的Unreal Engine?的現代開放游戲系統。Connext為所有的訓練系統提供了從任何行動領域獲取實時數據的機會。這就實現了非常豐富的平臺，讓士兵在戰斗中訓練，并使用他們在戰斗中的確切數據。Connext是下一代訓練系統的理想連接基礎，比如美國陸軍的合成訓練環境（STE）。

3. 多域安全架構

JADC2的挑戰是支持多域作戰（MDO），其中每個網絡域的數據可以被多個武裝部門、多個國防供應商系統和聯盟伙伴安全地共享。美國的全球軍隊目前有數以千計的網絡專門用于特定的供應商、傳感系統、武器系統或指揮與控制（C2）平臺。這些網絡中的每一個都有自己的安全策略和對該領域數據的控制，通常是通過一個單級安全的專用網絡管道。這種網絡傳統上對移動中的數據和管道內單一安全域的清晰數據有可信的端點，或對管道內的所有內容進行完全加密。許多這樣的系統使用跨域的平臺，配置起來很有挑戰性，修改起來也很麻煩，以獲得數據給任務伙伴。

Connext實現了一個開放的、安全聯合的數據結構，因此作戰數據可以在適當的安全梯隊級別上共享。

4. 零信任/安全

零信任環境假定對手在網絡中無處不在。網絡架構必須支持確保整個交付環境中所有作戰域的數據安全。每個安全域的單個數據主題都需要用獨特的數據認證和加密策略來保護，因此只有擁有適當證書的各方才能訪問這些主題。多個專用網絡管道不能再成為一種要求。相反，多個軍事領域必須能夠在允許的情況下在優化的網絡管道上安全地共享數據，從而實現高網絡效率和低運營成本。這整個環境必須是基于標準的，以便所有領域的高擴展性和快速部署。

RTI Connext? Secure，基于開放的對象管理小組（OMG?））的安全標準。數據分發服務?（DDS）安全標準，運行在工作的Connext系統之上，使其能夠快速地將成熟的認證、訪問控制、加密模塊納入混合域、零信任的JADC2網絡。Connext Secure實現了一個獨立于硬件和網絡平臺的基于標準的安全架構。Connext Secure也是保護移動數據部署的理想選擇，它可以保護單個數據元素，在共享網絡管道上有不同的安全證書。這種方法使每個安全域對專用網絡的需求變得過時。

分享來自不同安全領域的作戰數據的能力也可以使具有脆性、難以推進的網絡被剝離，為國防團隊節省數百萬的成本。

5. 模塊化開放系統結構（Mosa）和開放標準

所有JADC2的未來采購都應該完全接受MOSA和開放的工業標準。這將有助于美國武裝部隊從專有的、爐灶式的解決方案遷移到一個開放的系統結構，實現所有部門所期望的 "系統的系統 "方法。開放標準也使美國武裝部隊減少對單一供應商的依賴，為符合MOSA的供應商敞開大門，加強競爭。再往前走一步，美國國防部可以采用DDS作為建立MDO能力的基礎。這可以逐步進行，以減少風險和管理現金流。期望的結果是一個多廠商、多領域的網絡，數據在 "所有傳感器、最佳射手、正確的C2節點 "的參與范式中被無縫共享。

Connext是基于開放的DDS標準，由OMG管理。它被用于國防網絡，形成了20多個MOSA標準的連接基礎，包括FACE?，MOCU，海軍開放架構，OMS，ROS 2，SOSA，TMSC，UMAA，UCS等等。

RTI完全致力于開放標準，是第一家為其Connext TSS產品獲得FACE一致性認證的公司，該產品滿足FACE傳輸服務段（TSS）的所有要求。

6. 云到戰術邊緣的連接和啟用

JADC2網絡必須有企業云到戰術邊緣的連接。必須支持多種戰斗云和戰術云技術，包括谷歌協議緩沖區（GPB）、Apache Kafka?和其他傳統的和新興的網絡策略，以便使用最新的人工智能和ML實現即時決策。

由于云系統的相似性，云的啟用相對容易。更具挑戰性的是，利用各種不同的微處理器和圖形處理單元（GPU）與最新的嵌入式AI和ML引擎，使戰術邊緣具有類似的能力。用云環境中的先進的實時決策來啟用戰術邊緣網絡系統，將在戰場上提供一個一致的任務環境，即使是在網絡斷開、擁堵和競爭的情況下。Connext使用基于開放標準的技術推動從云到戰術邊緣的實時數據連接。Connext是松散耦合的，有一個發現機制來檢測新的能力，實現即插即用的范式。

7. 設計具有數據持久性的斷開操作

JADC2網絡肯定會受到對手在整個通信鏈中的不斷攻擊。因此，操作應該被設計成有彈性的，以處理關鍵作戰期間的有限帶寬、斷開設備和擁擠/競爭的網絡可用性。此外，數據傳輸的服務質量（QoS）必須被設計為在數據可用性降低期間提供數據的持久性，這可能會導致實地作戰人員的數據被拒絕。

Connext有超過20個QoS設置來實現數據的持久性--它的發現能力允許網絡在網絡攻擊、故障或設備、節點和系統丟失后自動修復并恢復高速運行。Connext能夠在完全連接、有損、有限帶寬和斷開連接的操作中，讓正確的作戰人員安全地訪問數據。

Connext實現了一個戰術邊緣到云的環境，支持使用共享數據的共同外觀和感覺。通過這種方式，它可以減少行動鏈中所有作戰人員的培訓要求。

8. 互操作性

JADC2必須支持不同系統之間的快速互操作性，為作戰人員帶來最新的技術和能力。做到這一點的最快和最簡單的方法是擁有一個開放的、基于標準的線路協議，這樣網絡應用就可以說同樣的語言。

Connext支持RTPS線路協議，該協議基于OMG管理的開放標準。JADC2系統中的RTPS保證了用不同編程語言編寫的、由不同國防供應商部署在不同系統上的應用程序之間的互操作性。這實現了一個單一的、集成的、連貫的JADC2網絡。

9. 可擴展性

JADC2系統必須能夠快速擴展以支持不同的部署設計。當作戰單位 "加入戰斗 "并被插入到現有的網絡中時，結構應該相應地擴大而不失去完整性。加入的單位將需要相同的數據模型知識，以正確地與現有單位對接。請注意，由于網絡是 "設備無關的"，并遵守MOSA和通用數據模型，加入的單位可以無縫接入JADC2網絡--簡單地說，這就是互操作性的體現。

Connext提供點對點架構，消除了對網絡服務器和經紀人的依賴，因此能夠在設備和作戰人員之間以物理速度提供安全數據。這一點已經在國防部署中得到了證明，包括擁有超過1000萬個發布-訂閱對的傳感器到射手平臺。

10. 網絡健康工具

JADC2網絡應該準備好不斷受到攻擊。部署具有更大速度和帶寬的新網絡并不能減輕這些攻擊，也不能使我們的決策比對手更快。將需要一些工具來確定網絡的健康狀況、連接性和可用性。

RTI Connext基礎設施服務使開發者能夠快速擴展和整合基于各種技術的實時、分布式系統。Connext基礎設施服務涵蓋了廣泛的使用案例，包括云發現服務、網絡集成服務、數據庫集成服務、路由服務和持久性服務。這些網絡健康工具提供了獨特而強大的功能，推動了任何分布式系統能力的提高，并有助于加快部署時間。

此外，RTI監控器和管理控制臺工具使JADC2網絡的跨網絡操作有了一個綜合的視角，包括對錯誤、流量、資源使用的詳細統計，日志分析和系統網絡拓撲顯示。

總結

這十項JADC2網絡能力--數據中心性、網絡傳輸無關性、多域安全架構、零信任、MOSA、開放標準、云到戰術邊緣連接性、為具有數據持久性的斷線作戰設計、互操作性、可擴展性和網絡健康工具--將實現一個真正的任務伙伴環境，包括所有聯合傳感器、指揮和控制。我們各軍種和聯盟伙伴生態系統的優化武器系統構成了一個成功、可部署和可維護的JADC2環境的基礎。

Connext是一種商業產品，已經在國防網絡中得到驗證，是唯一能夠滿足所有這些苛刻的網絡要求的技術。它現有的部署足跡大大降低了實現一個可行的和強大的JADC2環境的成本和時間。Connext的點對點架構消除了服務器和經紀人，使全世界所有的作戰域都能以物理速度實時訪問數據，并以戰爭的速度進行決策主導。Connext是理想的連接基礎，使一個統一的網絡能夠一體運作。

摘要

拒絕和欺騙（D&D）技術利用錯誤信息和對手的認知偏差，長期以來一直是混合作戰的一部分。這種戰術給傳統上由人類分析員制作的情報、監視和偵察（ISR）產品帶來了不確定性和懷疑。在一個由人工智能（AI）擴散主導的未來戰斗空間中，算法生成的ISR產品數量可能會增加。因此，D&D戰術將越來越多地被顛覆人類而非機器推理的需要所驅動。對抗性機器學習（AML）的發展，即對欺騙性人工智能的研究，對未來混合作戰空間中的實踐狀態有重大影響。**本文回顧了對抗性機器學習技術之間的關鍵區別，以及它們對敵方對作戰人工智能的了解和訪問做出的假設。然后，我們總結了我們團隊最近與混合作戰有關的幾個對抗機器學習研究方向：對成像系統的物理對抗性攻擊，數據中毒攻擊，以及AML與設計強大的人工智能系統的相關性。

引言

混合戰爭指的是使用顛覆性的、非軍事的手段來推進民族國家的利益，特別是俄羅斯近年來采用的技術，在不訴諸公開的、常規的軍事行動的情況下占領領土并影響各國的政治和政策[1]。所采用的混合戰術包括網絡攻擊、動員智能體團體采取行動、施加經濟影響以及其他秘密措施。由于混合作戰存在于常規軍事沖突和平民生活之間的 "灰色地帶"，因此戰術上采用了拒絕和欺騙（D&D），通過利用民眾或敵對勢力的認知偏差來迷惑、威懾或影響理想的行為。D&D戰術在常規戰場上的歷史使用是有據可查的[3]。有效的D&D技術通過對依賴人類專家分析的軍事情報、監視和偵察（ISR）產品產生懷疑而獲得成功。在混合軍事行動中，情況不一定如此，在混合軍事行動中，D&D也可能試圖影響平民的看法。此外，隨著人工智能（AI）成為國家軍事投資戰略的重點（如[4]和[5]），以及商業信息技術部門越來越多地采用人工智能[6]，人工智能在未來的 "灰色地帶 "可能會無處不在。因此，我們必須考慮在未來由人工智能的使用主導的混合戰斗空間中可能存在的D&D威脅。

當前的人工智能能力是由機器學習的進步所帶來的，特別是在深度學習這個子領域，在過去的10年里。機器學習（ML）涉及將系統的輸入映射到預測結果的問題，例如，將車輛的圖像映射到一個類別的標簽。通常情況下，這是在大型數據集中通過統計模式識別實現的。深度學習具體涉及到多層神經網絡的使用，它是具有數百萬自由參數的高度非線性回歸模型，作為模式識別的統計模型。雖然深度網絡在各種任務上的表現優于人類（最著名的是圖像分類[7]），但在諸如[8]和[9]等作品中觀察到它們容易被愚弄之后，對抗性機器學習（AML）領域作為一個活躍的研究領域出現了。許多作者指出，ML算法所犯的錯誤可能會在民用領域產生嚴重后果[10]-[15]。我們也認為必須提出類似的擔憂，即軍事人工智能系統在常規戰場和混合戰斗空間中的脆弱性。

本文的其余部分組織如下：第2.0節將提供關于對抗性機器學習的進一步背景介紹，以及我們認為目前在解決其與混合軍事行動的相關性方面存在的差距。在第3.0節中，我們描述了約翰霍普金斯大學應用物理實驗室（JHU/APL）目前正在進行的三項研究工作，以解決這些知識差距。最后，我們在第4.0節中做了總結性發言，并總結了我們到目前為止的發現。

圖 6. AI 開發周期（圓形流程圖）和采用機器學習的典型算法步驟（橙色大框）。