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本論文以應用研究為基礎，研究了美國海軍當前的創新生態系統，旨在找出挑戰、障礙和可行的解決方案。評估涉及一項定性研究和一項定量研究，受訪者來自海軍各組織。定性訪談（研究 1）的結果用于揭示模式、概念和理論見解，為定量調查（研究 2）的設計提供依據。研究揭示了流程上的重大差距，包括組織間的溝通障礙和知識管理上的嚴重不足。此外，研究還強調了從業人員決策的不完善，對生態系統產生了負面影響。為了規劃前進的戰略路徑，我們整合了管理學、創新管理學和行為經濟學的相關理論。主要重點是促進生態系統內從業人員之間的緊密聯系，同時提高決策過程的整體質量。

圖：美海軍研究辦公室決策過程

本報告由兩部分組成，第二部分旨在介紹根據小型航行器自動目標識別（SCATR）數據集建立的雷達截面（RCS）預測模型。本部分提供了用于開發 RCS 模型的自適應機器學習策略的路線圖。介紹了分別基于五個自適應特征、兩個真實特征和四個全球定位系統（GPS）特征的 RCS 模型的八個變體。此外，每個 RCS 模型還考慮了 26 個子變體。這些模型子變體涵蓋了大量流行的回歸方法，我們的目標是找到一個最忠實地代表反合成孔徑雷達（ISAR）數據集的回歸器，用于 RCS 預測。性能結果以判定系數和均方根誤差表示。高斯過程回歸在 RCS 建模方面表現突出。報告末尾提出了重要的意見和結論。

加拿大政府（GoC）為其最新的監視衛星星座 RADARSAT Constellation Mission (RCM) 投資超過 15 億美元。國防部/加拿大武裝部隊（DND/CAF）極地 Epsilon 2 (PE2) 資本項目利用從加拿大的三顆 RCM 衛星獲得的合成孔徑雷達 (SAR) 圖像，對海上航道進行全天候監視，以完成其主要國防任務之一。從一開始，加拿大空軍就對其專用的 RCM 船舶探測模式 (SDM) 的性能質量提出了嚴格要求，以履行其保障加拿大海上進場的運行任務。PE2 目前的運行要求是在五級海況下探測大于 25 米的船只，對于大型船只的 RCS，存在相當簡單的半經驗模型，通常用于設計和評估 C 波段專用廣域 SDM 的性能。目標的 RCS 以物理單位平方米（m2）或相對于平方米的分貝（dBsm）為單位，用于衡量反射回雷達的能量大小。盡管 RCS 會因目標屬性（包括尺寸、方向、形狀、入射角、結構和材料等）的不同而產生數量級的變化，但所提出的簡單模型包含一個僅取決于艦船長度的平均值，而忽略了所有其他因素。

未來的下一代系統將面臨更嚴格的要求，例如，DND/CAF 最新版本的《天基監視要求文件》（SBS-RD）中[要求 400.7]規定的對小至 5 米的船只的探測。SBS-RD 正式確定了未來天基監視系統的設計和開發所需的 UNCLASSIFIED 監視要求，代表了整個 CAF 的業務和職能當局所確定的需求，為繼續研究和開發（R&D）提供了信息，并旨在影響未來任務中實施的設計。然而，對于此類小型艦艇而言，簡單的模型無法移植到其他同頻或異頻雷達上，而且任何射頻（RF）都不存在可靠的 RCS 模型。文獻[3]首次嘗試將文獻[1]中的簡單模型適用于 5 至 15 米的小型船只，但仍然只考慮了船只的長度。

本科學報告中的工作旨在向更復雜的 RCS 模型邁出一步，該模型包含多個相關的目標屬性，可用于行業設計符合更嚴格要求的特定 SDM，并評估小型船只的探測性能。這種 RCS 模型可用于可靠地預測未來雷達傳感器的性能和針對小型船只探測進行優化的模式，例如，為 DND/CAF 主要資本國防空間監視增強項目（DESSP）所設想的模式。

美國空軍部對人工智能（AI）徹底改變作戰各個方面的潛力越來越感興趣。在這個項目中，美國空軍要求蘭德公司的 "空軍項目"（Project AIR FORCE）廣泛考慮人工智能無法做到的事情，以了解人工智能在作戰應用中的局限性。本報告討論了人工智能系統在執行兩種常見網絡安全任務（檢測網絡入侵和識別惡意軟件）中的應用，以及分布轉移對這些任務的影響，這種現象會極大地限制人工智能的有效性。當人工智能系統在部署后遇到的數據與經過訓練和測試的數據有明顯差異時，就會發生分布偏移。

本報告闡述了分布偏移的重要性，它如何并確實顯著限制了人工智能在檢測網絡入侵和識別惡意軟件方面的有效性，如何測試和量化其影響，以及如何減輕這些影響。這項工作主要針對大型組織，如總部設施，它們有足夠的帶寬和計算能力來實施人工智能網絡安全系統并定期更新系統。

本報告是五卷系列報告中的第二卷，論述了如何利用人工智能在網絡安全、預測性維護、兵棋推演和任務規劃四個不同領域為作戰人員提供幫助。本卷面向技術讀者；整個系列面向對作戰和人工智能應用感興趣的讀者。

研究問題

• 網絡安全數據集是否受到分布漂移的影響？
• 如何在網絡安全數據集中檢測和描述分布漂移？
• 用于檢測分布漂移的數據集的質量和周期有多重要，這些因素如何影響人工智能的性能？

主要發現

• 網絡安全數據集存在分布偏移問題，尤其是在標準網絡入侵檢測和惡意軟件分類方面。
• 分布偏移有多種表現形式，檢測的難易程度取決于數據集。
• 雖然數據質量對訓練機器學習算法很重要，但數據的新舊程度也很重要。
• 在某些情況下，數據必須是近期的才有用，這就限制了可用于訓練的數據，反過來又限制了人工智能的性能。

建議

• 任何基于人工智能的網絡安全系統都應進行數據集分割測試，以評估隨時間推移的分布變化對性能的可能影響。這些測試可用于估算數據衰減率，而數據衰減率又可用于估算人工智能系統在必須完全重新訓練之前可能的保質期。
• 此外，我們還建議對數據集進行著名的統計檢驗，如 Kolmogorov-Smirnov 檢驗，作為檢測或確認分布偏移的額外措施。

在未知和不確定的環境中開辟安全路徑是領導者-追隨者編隊控制的一項挑戰。在這種結構中，領導者通過采取最佳行動向目標前進，追隨者也應在保持理想隊形的同時避開障礙物。該領域的大多數研究都將編隊控制和障礙物規避分開考察。本研究提出了一種基于深度強化學習（DRL）的新方法，用于欠驅動自主水下航行器（AUV）的端到端運動規劃和控制。其目的是為 AUV 的編隊運動規劃設計基于行動者批判結構的最優自適應分布式控制器。這是通過控制 AUV 的速度和航向來實現的。在避障方面，采用了兩種方法。第一種方法的目標是為領導者和跟隨者設計控制策略，使每個領導者和跟隨者都能學習自己的無碰撞路徑。此外，跟隨者遵守整體編隊維護策略。在第二種方法中，領跑者只學習控制策略，并安全地帶領整個團隊向目標前進。在這里，跟隨者的控制策略是保持預定的距離和角度。在存在洋流、通信延遲和傳感誤差的情況下，展示了所提出方法在現實擾動環境下的魯棒性。通過大量基于計算機的模擬，對算法的效率進行了評估和認可。

本報告探討了 GHOSTS 框架的非玩家角色（NPC）客戶端生成的活動（包括軟件使用）與 GHOSTS 的默認行為和大型語言模型（LLM）生成的活動之間的比較。還探討了基本結果在復雜性和情感方面的比較。在研究中，利用了生成式人工智能（AI）系統的高級自然語言處理能力，特別是 LLMs（即 OpenAI 的 GPT-3.5 Turbo 和 GPT-4）來指導 GHOSTS 框架中的虛擬智能體（即 NPC），GHOSTS 框架是一種在計算機上模擬現實人類活動的工具。設計了一種配置，通過使用 LLM 使活動完全自動化，其中文本輸出成為可執行的智能體指令。初步研究結果表明，LLM 可以生成指令，從而在模擬環境中產生連貫、逼真的智能體行為。然而，某些任務的復雜性和指令到行動的轉換帶來了獨特的挑戰。這項研究對于提高模擬的逼真度和推動類人活動建模中的人工智能應用具有潛在的意義。建議開展進一步研究，以優化智能體對 LLM 指令的理解和響應。

方法

網絡靶場是一個模擬環境，里面有各種登錄到計算機和網絡上的 NPC。這些 NPC 在組織內執行其角色所應執行的任務。現有的 GHOSTS 框架采用客戶機-服務器安裝方式，客戶機安裝在不同的操作系統（OS）上，執行所模擬角色的預期活動。服務器組件收集已執行活動的日志，并能根據一系列可用數據為每個智能體的新活動提供指導。

每個智能體在執行活動時都有各種考慮因素，包括智能體的特定參數、智能體過去的活動以及環境因素。固定參數包括姓名、身體特征、教育程度、工作經歷等。智能體還可能具有可變的特征，如偏好、信念、動機以及隨時間演變的過去活動歷史。

標準的 GHOSTS 配置提供了一套合理的默認值，可以充分隨機化這些考慮因素，以達到 T&E 的目的。團隊成員和其他人（如研究人員、培訓/練習用戶）都使用過這些隨機化策略；我們認為這種方法已經成熟，足以應對大多數情況。例如，模擬運營部門角色的智能體可能會在工作日每 20 分鐘創建一份文檔，同時交替使用互聯網瀏覽時間，以模擬文檔創建與必要的相關研究相結合的情況。

將 OpenAI 開發的不同 LLM 集成到 GHOSTS Animator [SEI 2023b]中，以便其他研究人員和網絡練習社區能夠繼續嘗試我們在本報告中討論的功能。每個 LLM 都充當了智能體的決策功能，生成文本輸出，我們將其轉化為智能體活動的指令。

為了實現這一整合，開發了一個系統，用于解釋 LLM 的輸出，并將其映射到 GHOSTS 框架中智能體可以執行的潛在行動上。該系統考慮到了語言解釋的可變性和智能體可用行動的限制。在將范圍廣泛的可能 LLM 輸出映射到更具體的智能體行動集時，我們面臨著獨特的挑戰。(我們將在下面的章節中描述這些挑戰。）這種集成方法能夠為我們的研究目的提供最廣泛的 LLM 響應，而不管它們與 GHOSTS 的執行是否相關。

智能體決策的基礎

為了在 GHOSTS NPC 中模擬更復雜的行為，將人類推理和行為的幾個方面整合到了智能體的決策過程中。這些方面都是在每次系統迭代或周期中執行的詢問過程中考慮的。在這種情況下，詢問是 LLM 分析智能體屬性和過去活動以決定下一步行動的機會。

每個 tick 或周期的持續時間是可配置的，可以是每個 CPU 周期所需的時間，也可以是更長的持續時間，如五分鐘。在每個 tick 期間，服務器會隨機選擇幾個智能體，并詢問它們以確定潛在的行動。這些行動可以包括學習新信息、與其他智能體建立聯系或執行一項活動。

這些詢問使用我們現有的隨機化策略。其中一些策略涉及純粹的隨機決策，而另一些則依賴于基于真實世界數據的預定義范圍或概率內的隨機化。目前實施的策略圍繞四個關鍵概念：

• 動機： 為了更準確地模擬智能體參與特定內容或執行特定操作的原因，我們需要了解他們的動機。在現實世界中，個人目的、目標和興趣往往是個人活動的驅動力。通過將動機納入模擬，我們可以模擬真實用戶的各種目標驅動行為。為此，我們采用了史蒂文-雷斯博士（Steven Reiss）設計的心理評估工具--雷斯動機檔案（Reiss Motivational Profile，RMP）[Reiss 2012]。RMP 根據人類的 16 種基本欲望來確定個人的核心價值觀和動機：權力、獨立、好奇、接受、秩序、節約、榮譽、理想主義、社會接觸、家庭、地位、復仇、浪漫、飲食、體育鍛煉和寧靜。通過模擬智能體對這些 RMP 欲望的獨特組合，我們模擬出了在整個演習過程中促使他們做出某些決定的內在動機。因此，這種理解揭示了智能體的行為傾向，有助于以更接近人類的方式指導其模擬行動。

• 關系： 人際關系對人類行為的影響是毋庸置疑的，它塑造了我們在社交圈中的學習、決策和互動方式。為了在模擬中更好地模擬這些關系的動態變化，我們在智能體的框架中加入了關系紐帶。這種方法包括在智能體之間建立聯系，考察它們之間關系的深度，以及研究它們對彼此的影響。這種方法使我們能夠模擬大量的社會互動，例如智能體向其信任的同伴尋求建議、與同事分享內容或參與各種話題的討論。這一特點不僅增強了智能體互動的真實性，還促進了智能體之間的知識獲取過程，這與人類在家庭、工作或公共場所從社交互動中學習的方式如出一轍。因此，在我們的模擬框架中引入關系可以增強智能體行為的真實性，更好地反映現實世界中人類互動的復雜性和細微差別。

• 知識： 人類用戶的一個顯著特點是他們在不同領域的知識廣度和深度。根據這一特點，我們為每個智能體配備了一個獨特的知識庫，以幫助塑造他們的模擬交互。這些知識庫為智能體如何尋求信息、分享專業知識或參與討論提供了信息，而所有這些都會受到他們對特定主題的理解的影響。智能體之間的動態知識獲取過程在我們的模擬中也發揮著至關重要的作用。知識獲取不僅增強了智能體互動的真實性，還通過潛在的內部威脅識別為模擬提供了額外的深度。例如，智能體知識庫中的異常變化可能表明其未經授權獲取了敏感信息，或者其關注點轉向了可能出于惡意目的而感興趣的主題。因此，將知識及其動態獲取納入智能體框架不僅能豐富模擬互動，還能增強內部威脅檢測和預防模擬的潛力。

• 信念： 個人持有的不同信念體系是其網絡行為的基礎，包括個人價值觀、觀點以及對爭議問題的立場。這些信念左右著互動和對話，往往會影響討論的動態。為了在智能體中模擬這種信念系統，我們將貝葉斯模型集成到智能體的推理過程中，使其能夠受到觀察到的支持某種信念的證據的影響。這種整合使智能體能夠就各種問題表達自己的立場，為自己的觀點辯護，甚至參與辯論，從而模擬現實世界中的人類行為。在社交媒體的背景下，對智能體的信念進行建模有助于表現分歧話題上的兩極分化觀點，使模擬更能代表真實世界的社會動態。

總之，通過將動機、關系、知識和信念整合到智能體推理框架中，我們成功地在 NPC 中創建了更全面、更真實的人類行為模擬。有了上述這么多組合的優勢，團隊就可以配置豐富的決策詢問，以確定任何智能體可能采取的行動方案。下一步是將這些詢問完全外包給 LLM，并比較結果，以便在大多數 T&E 場景中使用。

將LLM引入過程

為了嚴格控制系統對 LLM 的訪問，我們設計了一種方法，即只有 GHOSTS 的服務器組件與人工智能進行交互。然后，服務器將人工智能生成的結果傳播給相關客戶端。這一過程的執行過程如下：

1.智能體（即 NPC）根據其默認配置，利用我們現有的隨機化方法啟動并執行一項任務，如文檔創建和網頁瀏覽。

2.智能體每隔幾分鐘向服務器報告其完成的活動。

3.同時，在這五步過程中，服務器作業每輪都會詢問一個隨機的智能體子集。至關重要的是，在每一輪開始時，步驟 2 中的活動歷史記錄都是可用的，并且可以作為代理下一步應該執行什么活動的決策因素。

4.服務器將新確定的活動傳達給客戶端，然后由客戶端執行。

5.該過程循環往復。如果智能體已經在運行，它只需尋找下一個要執行的活動。

在步驟 3 中，目標是將決定智能體活動的任務委托給 LLM，同時考慮 (A) 有關智能體的具體信息和 (B) 已執行活動的歷史記錄。考慮到 LLM 可能需要處理大量信息所帶來的成本影響，我們將 (A) 中的信息限制為最相關的細節，如個人數據、教育和組織歷史以及軟件賬戶。(B) 中的活動信息及其執行參數則用于提供智能體已完成任務的歷史記錄。

許多 LLM 應用程序編程接口（API）會根據系統或用戶直接輸入信息的不同來區分信息提示。我們使用系統級提示，以便對我們傳輸的信息和預期響應進行更嚴格的控制。這種方法使我們能夠以更精確、更可控的方式引導 LLM 的行為。

本報告介紹了美國陸軍研究實驗室內容理解處的研究人員在 2023 財年為采用增強型戰術推理（ETI）框架所做的工作。ETI 的開發旨在支持多智能體環境（數據源智能體、推理模型智能體和決策者智能體）中人工推理研究的實驗和演示。在本報告中，ETI 被用于在跨現實環境中演示基于不確定性的決策推薦功能。從模擬場景的數據開始，再加上額外的外部環境，ETI 智能體對態勢感知信息中的不確定性進行推理，為決策者提供建議選擇。最后，ETI 的產品被轉化為跨現實可視化，以探索新的人機交互模式。

增強戰術推理（ETI）框架的設計和創建是為了支持人工推理研究的實驗和演示。ETI 目前的結構包括三個主要智能體：數據源智能體、推理模型智能體和決策者智能體。數據源智能體分為幾大類：信息（圖像、音頻、文本）、設備、網絡和可視化。數據源智能體可以捕獲數據并將數據傳輸給其他智能體。其他信息系統也可以向這些智能體提供數據。推理模型智能體執行不同方面和不同層次的推理。推理智能體的輸出將有助于生成建議的決策。決策者智能體負責做出最終決策。這些 ETI 智能體可以是模塊化的，允許串行或并行處理，以及獨立或相互依存。在這項工作中，ETI 發揮著決策輔助工具的作用。主要的推理模型是信息不確定性（UoI）模塊。該 UoI 模塊可在決策建議中考慮任何信息的不確定性。ETI 的另一項功能是實現與人類的互動，包括未來的可視化和協作環境。我們在跨現實（XR）環境--運籌、研究與分析加速用戶推理（AURORA）中進行了演示。與 AURORA 等系統集成后，可以探索智能系統與人類交互的新模式。在本報告中，將詳細介紹我們的演示開發過程，包括將模擬環境中的數據映射到可視化環境中，將決策點和 ETI 建議納入行動方案中，以及用 "假設 "情況來增強場景，以探索基于推理的框架的影響。

這項研究的目標是開發、整合和演示基于推理的決策框架。ETI 框架的決策建議被用于師演習訓練和審查系統（DXTRS）中的模擬場景，并在 XR 環境 AURORA 中實現可視化。下文將介紹 DXTRS、場景和 AURORA 可視化的背景情況。

• DXTRS場景

在該場景中，藍軍（BLUFOR）的目標是向東推進，穿過阿塞拜疆名為阿格達姆區的地區，同時與部署在河東的對方部隊（OPFOR）交戰并將其消滅。(見圖 1）

隨著任務的展開，BLUFOR 將遇到一條阻礙他們前進的河流，他們需要在那里進行濕空隙穿越。(見圖 2）

• AURORA跨現實共同作戰圖 (XRCOP)

為了探索可視化和與 ETI 的交互，DXTRS 場景和相關的 ETI 推理信息在 XR 環境中顯示。該環境由美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）開發，名為 AURORA。AURORA 為安全、聯網、多設備跨現實信息調解和交互提供了一個通用作戰框架。為了便于可視化，將場景數據集合映射為 AURORA 可以處理的目標光標（CoT）信息。本報告第 3 部分將詳細解釋映射過程。圖 3 和圖 4 顯示了AURORA環境中的場景截圖。

• ETI 決策建議

如前所述，ETI 的設計是利用各種推理模型作為模塊，允許不同的推理配置。本次工作的推理模型是用戶體驗模塊。UoI 的概念包括產生或捕捉一個值，并用描述符對不確定值進行分類。這為決策者提供了不確定性的上下文信息，并支持對由此產生的建議進行推理。描述符基于格申論文中提出的不完全信息的性質。目前，該分類法包括不一致、損壞、不連貫、不完整、不精確、復雜和可疑。它們共同描述了特定信息源不確定性的原因和類型。

當前版本的UoI表達式是一個加權和，如式1所示。

公式 1. UoI 計算，其中 dp 為決策點，D 為變量，表示可能是任務關鍵因素的決策組成部分，W 為與這些組成部分的重要性相關的權重，T 為分類權重類別（相當于 G），S 為數據來源類別。UoI 值表示數據源和因素對所分類的不確定性的貢獻。

以下是分類法中七個術語的描述：

• 不一致： 由于來源不同或不一致而導致的不確定性。
• 錯誤： 因數據源含有錯誤而導致的不確定性。
• 可疑： 由于信息來源缺乏信息或信息來源可疑而導致的不確定性。
• 不連貫： 由于信息來源缺乏連貫性或組織性而造成的不確定性。
• 不完整： 由于信息來源未完成或不完整而造成的不確定性。
• 不準確： 由于信息來源不準確或不詳細而造成的不確定性。
• 復雜： 由于信息來源錯綜復雜或令人困惑而造成的不確定性。

視覺分析是一門通過交互式視覺界面促進分析推理的科學。北約科技組織調查、研究并促進可視化分析方面的合作--促進知識提取和數據分析，以便及時理解態勢并作出有效決策。因此，本報告目標是研究、開發和應用探索性視覺分析技術：1）利用和理解大量復雜的數據，即大數據；2）幫助隱性知識顯性化；3）提供敏銳的態勢感知；4）支持廣泛的國防領域的知情決策，包括網絡、海事、基因組學和社交媒體領域，以及仿真數據的后期分析和現場可視化。

報告簡介

1 背景

信息優勢是軍事優勢的關鍵因素之一；利用來自多個來源的所有相關信息是北約信息優勢的一個關鍵因素。可視化和可視化分析研究對于滿足2015年北約在信息分析（IA）和決策支持（DS）方面的重點目標的需求至關重要：關于決策支持的IA&DS-1和關于大數據和長數據處理與分析的IA&DS-2。

視覺分析（VA）是一門通過交互式視覺界面促進分析推理的科學[1]。VA有三個主要組成部分，即交互式可視化、分析性推理和計算性分析[2]。在專家組所考慮的VA背景下：

• 可視化關注的是使用數據的交互式視覺表現來放大認知[3]。
• 分析推理和計算分析的工作是支持數據探索、分析和理解。

2 目標

北約研究任務組（RTG）探索性視覺分析調查、研究和促進了知識提取/發現和數據分析方面的合作，以便及時了解情況，支持有效決策。該小組探索了可視化如何有效地傳達信息：利用人類的感知和增強人類的認知，即把可視化和用戶的心理模型結合起來（見第2章和[4]）。因此，目標是研究、開發和應用探索性視覺分析技術：1）利用和理解大量復雜的數據集，即大數據；2）幫助隱性知識顯性化；3）提供敏銳的態勢感知，以及4）支持廣泛的不同國防領域的知情決策，如海事、社交媒體、基因組學和網絡領域，以及模擬數據的后期分析和現場可視化。

3 本報告的目的

本技術報告的目的是討論研究小組進行的研究、開發和應用探索性視覺分析的工作，這些數據集涉及到

• 簡易爆炸裝置資源（NATO C-IED COE）。
• 社交媒體；以及
• 網絡和海事及情報行動。

這項工作證明了探索性視覺分析在檢測、監測、分析和理解大型復雜數據集（即大數據）方面的有效性，以提高對態勢的認識和決策支持。

本報告還將討論該小組在以下方面的工作：

• 1）可視化和視覺分析技術的研究和開發。

• 2）提高對研究小組工作的認識。

  • 通過在著名的國際會議上發表論文，如IEEE VIS；以及

  • 為北約的兩個系列講座（IST-143和IST-170）作出貢獻。

• 3）促進視覺分析和可視化技術在北約國防和安全領域及其他領域的開發和應用。

• 4）拓寬對可視化和可視化分析的理解和探索的視野。

• 5）利用新想法的產生。

• 6）通過以下方式發展北約小組間/組內合作。

  • 組織（并在其中介紹小組的工作）一次北約專家聯合小組會議（IST-HFM-154：網絡符號學）和一次北約小組間/組間研討會（IST-178：大數據挑戰--情況意識和決策支持）。

  • 參加其他國家組織的北約活動；以及

  • 與來自不同小組的許多RTG組織聯合會議。

4 本報告結構

報告中的各章總結了在這個RTG過程中進行的工作。

第2章討論了視覺分析的人因考慮。它首先定義了人為因素，并描述了人為因素/以用戶為中心的設計過程。它討論了一些關于設計過程的常見迷思，供設計者注意和避免。視覺分析系統的用戶很多，也很多樣化，所以了解任何項目的用戶對于確保輸出產品的有用性和可用性是最重要的。本章提供了關于如何最佳地顯示信息的標準、指南、啟發式方法和最佳實踐的參考資料。本章還包括討論和數字，描述了對特定數據集使用立體三維可視化的優勢。最后，有一節是關于如何評估可視化的有用性和可用性。包括情況意識和工作負荷指標的資源。

第3章討論了海事領域的信息可視化和視覺分析。

第4章和第5章關注社會媒體數據和模擬數據。

第6章討論了可視化分析和深度學習之間的相互作用。

第7章討論了網絡態勢感知和網絡符號學。

第8章和第9章探討了視覺分析和可視化在北約數據中的應用，如：

• 簡易爆炸裝置（NATO C-IED COE）；和
• 北約HFM-259數據。

這兩章討論了基于網絡訪問這些數據集的發展和由此產生的設計原則，這些數據集的用戶范圍很廣，從普通公眾到研究人員和政策制定者，即來自不同背景、具有不同專業水平和知識的人。對簡易爆炸裝置數據的分析采用了互動式講故事的方法來吸引普通公眾，而HFM-259數據的視覺分析/可視化也適合公眾參與。

第10章得出了結論并提出了建議。

海事領域的信息可視化和視覺分析

• 船舶交通監測與探索性分析的交互式可視化：文獻中提出的方法研究了海洋數據的可視化，以便交互式地探索它們的空間分布和時間演變，或者通過結合聚合和過濾能力促進它們的比較。以地圖為基礎的可視化占主導地位，偶爾也會以數據匯總的統計圖為補充。最近，基于圖形的海洋數據可視化也出現了。基于圖形的可視化可以將匯總統計與交通動態的可視化相結合。

• 海事模式檢測的可視化分析：視覺分析，將有效的海事數據可視化與數據分析相結合，有多種應用。文獻中討論的用途之一是運動模式搜索和匹配，與數據過濾相結合，能夠減少數據泛濫，幫助用戶關注相關的數據特征。這種方法根據經驗來定義運動模式，例如使用基于函數的定義或規則。運動模式也可以從數據中提取，例如使用數據聚類、聚合和過濾技術。地理特征被利用來支持模式的定義和可視化。不同的聚合技術可以被結合起來，有時還可以使用語義學，以支持數據探索。其他工作專門解決異常或不一致的模式檢測。例如，密切接觸的檢測或預測被應用于海上安全，用于船舶碰撞的識別和預防。

• 海事模式和移動性的三維可視化：很少有作品在海洋領域利用三維可視化，因為由此產生的可視化的復雜性增加，會對用戶體驗產生負面影響。領域無關的三維可視化被用來支持單一船只動力學參數的比較。時空立方體可視化對海洋事件的分析是有效的，因為它使空間和時間特征的當代可視化。在培訓中使用的沉浸式虛擬現實模型，可能比二維地圖更有效地支持用戶（和船只）的定向行動。

探索性媒體分析

網絡媒體是影響輿論以及反映輿論的最重要工具之一。這份報告分析了BBC、RussiaToday、DayKiev和delfi.lt（立陶宛的主要新聞門戶網站）對烏克蘭沖突動態的反映。采用了兩種不同的分析方法：共同發生網絡分析來反映沖突期間四個不同媒體渠道的語言變化，以及基于情感的故事情節（syuzhet）分析來監測BBC從2013年到2014年的情感變化。將沖突分為三個階段：開始（2013/11/21-2014/01/15）、升級（2014/01/16-2014/02/17）和占領克里米亞（2014/02/18-2014/02/28）。這些方法可以對媒體中的沖突動態進行可視化分析。從人工智能（AI）、自然語言處理（NLP）和大數據的可視化技術的應用中，可以更好地了解對沖突動態的看法和公眾對特定主題的情緒，以及信息分析的自動化。此外，其他類型的類似應用也是可能的。

仿真數據的可視化探索

仿真被廣泛用作生產前測試系統的一種安全且通常具有成本效益的手段，并作為一種估計其他無法訪問的系統的預期行為的方法。仿真的共同點是隨著時間的推移而發生的事件鏈，導致由仿真算法決定的結果。本章將詳細闡述使用可視化來分析仿真條件和結果，以及如何應用可視化分析（VA）來更好地理解高級仿真算法的內部生活。

有大量不同的工具用于仿真數據的可視化分析；然而，現有工具的適用性高度依賴于被分析的數據及其背景。通用的可視化軟件包并不總是能夠滿足人們的需求。通用的可視化軟件包并不總是容易被有效地用于特定領域的任務。如果沒有資源花在定制軟件上，最好的辦法是將不同的軟件組合成一個工具箱，共同滿足可視化需求。有時，尋找合適的工具必須延伸到自己的領域之外。本報告介紹了適用于批量仿真數據分析的一系列工具：時間線圖(TLG)、可視化工具箱（VTK）和ParaView、VisIt。

探索深度學習

視覺分析（VA）技術可以應用于增強與三個目標有關的深度學習方法：1）了解深度神經網絡的內部運作；2）解釋DL的結果；以及3）利用VA和DL之間的協同作用。

在VA和DL技術的交叉點上的應用如何能夠更好地理解深度神經網絡及其結果，并實現強大的應用。將VA與AI相結合的方法將成為未來國防和安全系統的關鍵驅動力，這些系統具有日益增長的任務復雜性所要求的高級處理能力，但人們不能盲目相信AI的預測而采取行動。

網絡態勢感知

網絡SA與人類的認知過程和數據處理有關。在復雜和動態的網絡環境中，通過敏銳的態勢感知，人類決策的質量和速度可以大大提高。初步評估發現，以用戶為中心的SA方法提供了分析、檢測、發現和識別模式、異常、違規和威脅以及相關事件的有效方法。這些可視化適用于提供關于網絡組件性能的詳細信息。另一方面，生態接口設計（EID）方法提供了有效的可視化，以指導用戶理解網絡應該如何運行，以及這些網絡實際如何運行;因此，分析人員可以很容易地看到網絡的運行層面，即整體態勢。這兩種方法在提供有關網絡情況的不同方面的認識和信息方面相輔相成。網絡符號有可能實現網絡態勢的可視化，盡管目前還沒有明確的方法或解決方案可以最好地實現這一點。

探索性視覺分析法分析簡易爆炸裝置事件

收集和分析有關事件的數據集可以幫助分析人員得出活動水平評估，進行趨勢分析，并對他們所監測的問題有更深入的了解。為了更好地了解簡易爆炸裝置（IED）攻擊的動態，并支持反簡易爆炸裝置（C-IED）的工作，本報告決定采用一種帶有敘事元素的探索性視覺分析方法。分析有關事件的數據集可以幫助得出活動水平評估，進行趨勢分析，并獲得更好的情況意識。探索性視覺分析的目的是讓用戶探索數據集，發現有趣的模式和見解。一些可視化分析工具提供了復雜的互動，可能會讓新用戶感到恐懼。敘事技術可以幫助新用戶開始使用一個新的交互式可視化應用程序，以了解數據集包含什么，以及如何利用探索性視覺分析工具的能力來對數據集進行新的分析。使用探索性視覺分析工具可以在北約反簡易爆炸裝置卓越中心（NATO C-IED COE）制作的烏克蘭簡易爆炸裝置事件數據集中發現有趣的模式，通過應用敘事技術作為交互式可視化工具的一部分將這些見解傳達給用戶。一旦用戶開始探索所提供的見解，他們會被邀請繼續探索，允許他們從數據中獲得更多發現。

本報告總結了迄今為止在路線偵察領域的本體開發的進展，重點是空間抽象。我們的重點是一個簡單的機器人，一個能夠感知并在其環境中導航的自主系統。該機器人的任務是路線偵察：通過觀察和推理，獲得有關條件、障礙物、關鍵地形特征和指定路線上的敵人的必要信息。路線偵察通常是由一個排的騎兵和非騎兵進行的。這項研究探討了機器人執行部分或全部必要任務的合理性，包括與指揮官進行溝通。

1.1 背景與動機

這是一項具有挑戰性的對抗性任務，即地形穿越加上信息收集和解釋。偵察的解釋方面需要考慮語義學--確定相關的信息和確定它如何相關（即有意義）。語義信息在本質上是定性的：例如，危險是一個定性的概念。為了將危險與某些特定的區域聯系起來，我們需要一種方法來指代該區域。這意味著至少能夠給空間的某些部分附上定性的標簽。

Kuipers在他的空間語義層次的早期工作中指出了空間的定性表示對機器人探索的重要性。例如，層次結構的拓撲層次包含了 "地方、路徑和區域的本體"，歸納產生了對較低層次的因果模式的解釋。

最近，Izmirlioglu和Erdem為定性空間概念在機器人技術中的應用提供了以下理由：

• 各種任務，如導航到一個目的地或描述一個物體的位置，涉及處理物體的空間屬性和關系。......或某些應用（如探索未知環境），由于對環境的不完全了解，可能并不總是有定量的數據。......可理解的相互作用和可接受的解釋往往比高精確度更可取（Kuipers 1983）。對于這些應用，定性的空間關系似乎更適合。

對于負責路線偵察的無人地面車輛（UGV）來說，其架構中的不同模塊將消費和產生語義信息：負責語義感知和目標識別、計劃和執行、自然語言對話等的模塊，加上主要負責維護信息的語義世界模型。例如，在美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的自主架構中，語義/符號世界模型被用來 "實現符號目標（例如，去接近一個特定的物體）"，*其中接近是一個語義概念。

一個關鍵問題是如何在世界模型和其他模塊之間分配維護和處理不同類型語義信息的責任。從語義世界模型的角度來看，這取決于有多少符號推理是合適的。例如，假設要接近的物體位于一個給定區域的某個位置，而不是靠近該區域的外部邊界。一旦機器人靠近物體，就可以推斷出機器人在物體的位置附近，而且也在同一區域內。如果有公制信息，就可以用幾何例程得出這個結論。在沒有公制信息的情況下，是否會出現在純粹的定性空間中推斷有用的情況？

本報告不涉及這個問題。我們的目標是確定什么應該被代表，而把如何代表和在哪里代表留給未來的工作。

1.2 路線偵察

以下片段取自FM7-92中對路線偵察的描述。空間表達是彩色的，周圍有一些文字作為背景。

• 路線偵察的重點是獲得關于一條指定路線和敵人可能影響沿該路線移動的所有地形的信息。路線偵察的方向可以是一條道路、一條狹窄的軸線（如滲透通道），或一個總的攻擊方向......防御陣地。......部隊可以機動的可用空間......所有障礙物的位置和類型以及任何可用的繞道位置。障礙物可包括雷區、障礙物、陡峭的峽谷、沼澤地或核生化污染 ......沿途和鄰近地形的觀察和火力范圍 ......沿途提供良好掩護和隱蔽的地點 ......。橋梁的結構類型、尺寸和分類。著陸區和接駁區。與路線相交或穿越的道路和小徑。. . 如果建議路線的全部或部分是道路，則該排認為該道路是一個危險區域。它使用有掩護和隱蔽的路線與道路平行移動。當需要時，偵察和安全小組靠近道路，以偵察關鍵區域。

路線偵察的結果是一份報告，以圖表的形式，并附有文字說明。FM7-92給出了一個例子，我們可以從中提取一些更必要的概念：

• 網格參考。磁性北方箭頭..道路彎道..陡峭的坡度..道路寬度的限制（橋梁，隧道等）..岔道的位置..隧道..

讓我們把這段關于路線偵察的描述中提到的概念建立一個綜合清單，重點放在空間概念上，并盡可能地保留軍事術語:

1）必須指定環境中的位置、路線、區域和感興趣的物體。稱這些為 "實體"。

2）這些實體之間的空間關系是相關的（例如，一個地點在另一個地點的北邊）。值得注意的是，不同類型的實體之間的關系是被指定的。

a. 物體（例如，障礙物）在位置或區域。

b. 一些地點在空間上與路線有關（例如，沿著路線，毗鄰，或靠近道路）。

c. 地點可能代表更大的區域（例如，雷區的位置）。

d. 道路和小徑可以與路線相關：它們可能相交、重疊（部分疊加），或平行運行。

3. 一些實體對路線具有戰術價值，無論是進攻還是防御（例如，雷區）。

a. 一些地點相對于其他地點或區域有方向性的定位（例如，一個防御性的位置）。

b. 有些區域是由其與另一個區域或地點的關系來定義的，這可能不是一種局部的關系（例如，觀察和火力場是由一個潛在的遠程位置來定義的，該位置有一條通往路線上的一個區域的線路）。

4）路線可能被障礙物阻擋，障礙物可能是明確的物體或更大的區域（例如，一個障礙物與一個雷區）。

5. 路線和地形的三維幾何特性是相關的：道路上的急轉彎，陡峭的坡度，等等。

6）有時，描述物理基礎設施（如道路、橋梁）及其屬性是很重要的。

1.3 路線偵察抽象

路線偵查收集和解釋不同種類和不同來源的信息:

• 背景知識。這包括關于環境特征的類型和預期成為任務一部分的物體的信息，包括道路、障礙物、溝壑、橋梁等等。

• 任務規范。確定偵查的區域和路線，以及當時可獲得的任何信息。

• 環境。通過空間分析（包括幾何學、拓撲學等）、感知、地圖衛星數據的離線圖像處理和其他類型的分析，確定環境的相關特征。

• 任務執行期間的通信。我們假設指揮官或人類操作員在偵察過程中可以向UGV提出詢問或命令，提供新信息或集中注意力。

• 如前所述，一份報告。

原則上，所有這些信息都以某種抽象的形式組合在一個語義世界模型中。我們把環境的物理屬性和特征稱為 "實體"。把我們用來表示這些實體和它們之間關系的抽象概念稱為 "概念"。

不同類型的實體的概念。層次結構在語義表征中很常見，用來捕捉關于世界上遇到的實體類型的一般知識。一個類型就是一個概念，類型被組織在一個層次中：MRZR是一種輕型的、戰術性的、全地形的車輛，它是一種輪式地面車輛，它是一種地面車輛的類型，等等。屬性和關系可以與一個給定的概念相關聯，而下級概念則繼承這些屬性。在路線偵察中，如果有信息說某一地區有一條道路，但沒有更多的細節，仍然可以從道路的概念中推斷出它的預期屬性：它比它的寬度長得多；它在人們感興趣的地點之間通向；在其他條件相同的情況下，它可能比周圍的地形行駛得快。從實用的角度來看，這意味著如果有可能將某物歸類為一個已知的概念，那么語義世界模型就不需要記錄關于該物的每一條相關信息。

用于實體的目的和用途的概念。一個代表道路典型用途的概念可以進一步區分其長度和寬度的語義，這反過來又導致了跨越和沿途、穿越和跟隨等概念之間的區別。這將使UGV能夠以不同的方式對待 "偵察道路對面的區域 "和 "偵察前方的道路 "的命令。前方的道路也是一個語義概念：它取決于對過去去過的地方的了解。

代表部分信息的概念。有時可能會有定性的信息。想象一下，任務規范的一部分是關于雷區在計劃路線上存在的信息，但不知道具體位置，或者知道雷區的位置，但不知道其范圍。這種無知可以很容易地在代表實體的概念中得到體現。

新概念適用于新環境。另一個交流的例子可能是信息性的。想象一下，當一輛UGV穿越一條東西走向的道路時，它與遠程指揮官進行交流，指揮官問道："道路北側是什么？"* 需要識別的物體可能不在道路和地形的邊界上（與 "建筑物的一側 "形成對比），而是在以道路邊緣為界的某個感興趣的區域內，距離UGV的位置向北不遠，向東和向西也有一些距離。這個區域可能沒有事先作為一個概念被劃定；相反，它是在當前的背景下構建或推斷出來的。這是一個有趣的例子，一個概念不是從公制數據中抽象出來的，而是被強加在公制數據上的。

背景中的概念的適應和組合。想象一下，對一張地圖的分析產生了對代表區域、道路等等的概念的分解。這些概念可能直接適用于某些目的。例如，與道路相聯系的概念在推理兩點之間的導航時是有用的。然而，在其他情況下，這些概念可能需要調整或與其他概念相結合。例如，如果一條道路被指定為 "危險區域"，那么這個區域的概念可能會超出道路的邊界，延伸到周圍的地形。

本報告總結了網絡科學實驗方法項目期間的研究成果，大約涵蓋2017-2020年。該項目重點關注兩個主要議題：彈性網絡的上下文感知網絡和網絡安全。上下文感知網絡旨在改善戰術網絡及其支持服務的性能，使用上下文感知來加強目前的實踐方法，這些方法不一定考慮環境的動態和資源有限的邊緣設備和網絡的限制。彈性網絡的網絡安全旨在加強戰術網絡在動態和復雜對手面前的安全性。

參與本項目的美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的研究人員在相關主題的多個外部合作伙伴計劃的形成和合作中具有重要影響。這些項目的成果被納入任務資助的項目。這些合作伙伴計劃包括美國-英國分布式分析和信息科學國際技術聯盟（DAIS ITA）、戰場物聯網合作研究聯盟（IoBT CRA）、技術合作計劃（TTCP）和北約科學和技術組織信息系統技術（NATO STO IST）小組。

這項研究的影響包括：網絡模擬實驗驗證了支持理論結果的算法和技術的可行性，在網絡和通信研究界對研究成果進行了大量報道，并對陸軍概念科技（S&T）文件做出了貢獻。下文中總結的重點包括：利用沙堆模型開發網絡控制中的級聯故障的最佳控制，并確定可以防止級聯故障的條件；將密匙壽命提高一個數量級的物理層安全認證協議；以及對指揮與控制（C2）、火災和網絡科技概念文件的貢獻。

圖 1 包含理解、適應和執行周期的上下文感知網絡示意圖

機器人是一個具有挑戰性的領域，需要軟件和硬件的融合來完成所需的自主任務。任何工作流程的關鍵是在部署到生產環境之前對軟件進行自動構建和測試。本報告討論了美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室（ARL）的無人自主車輛軟件研究平臺MAVericks的軟件開發過程中使用的持續集成/持續交付工具的重要性和創建情況。這個工具在ARL進行的快速研究和開發中起著至關重要的作用--包括模擬和嵌入式硬件目標的自動構建測試，以及驗證軟件在環模擬中的預期行為。

持續集成/持續交付（CI/CD）是軟件開發中常用的工具，用于自動構建、測試和部署代碼。這個工具對于提高研究的速度和效率至關重要，同時確保在增加或改變新功能時功能不受阻礙。在CI/CD之前，軟件開發過程是具有挑戰性的，隨著越來越多的合作者修改代碼庫，任何新的開發都有可能破壞現有的功能--比如代碼不再構建，自主行為和故障保護裝置不再按預期工作。

本報告重點關注美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL）的MAVericks無人自主飛行器（UAV）軟件平臺的CI/CD集成，該平臺建立在開源平臺ROS2和PX4之上。ROS2是一套用于構建機器人應用的軟件庫和工具，而PX4是一個強大的無人機飛行控制軟件。利用這兩個平臺，MAVericks是一個專注于敏捷飛行的大型合作項目，在模擬和機器人平臺上都能發揮作用。MAVericks的目標是在ModalAI的VOXL和RB5硬件平臺上運行，因為它提供了尺寸、重量和功率，同時也是藍色無人機項目的合作伙伴，這意味著他們得到了國防創新部門的資助，以符合2020年國防授權法第848條的規定。

合作者包括美國軍事學院的西點軍校，作為分布式和協作式智能系統和技術項目的一部分；加州大學伯克利分校，作為規模化和穩健的自治項目的一部分；以及馬里蘭大學的人工智能和多代理系統的自治項目--而且這個名單一直在增加。此外，ARL一直在尋求提高其算法的穩健性和成熟的能力，以過渡到DEVCOM和國防部的其他組織。隨著許多合作者加入MAVericks，重要的是要確保每次修改后有最低限度的可用功能，以鼓勵快速加入和貢獻。MAVericks是一個由一百多個軟件包組成的大型研究平臺，重要的是每個軟件包都能可靠地構建和運行。通常情況下，合作者只關心幾個軟件包，他們可以很容易地進行修改和添加，而不需要對不相關的問題進行排查，這一點至關重要。由于這種不斷增長的社區，很容易偶然地引入錯誤或破壞不相關的功能。因此，CI/CD是一個很好的解決方案，它將為不同的用戶群體提高平臺的可靠性和可用性。

CI/CD管道實現了許多簡化開發的功能。它可以完全構建整個平臺，確保新用戶的依賴性安裝成功，在模擬環境中運行和測試平臺，以確保自主行為正常工作，并快速構建壓縮的工作空間，以防止在無人機上構建。

在自主系統的軟件開發中，一個有問題的情況是，用戶修改了幾個包，但只構建和測試了一個特定包。這樣，代碼就被合并到了生產中，而沒有驗證它對其他人是否有效。如果未經測試的修改被合并，依賴這些修改的包可能不再構建或通過所有的測試案例。

從用戶的角度來看，CI/CD是由用戶創建代碼合并請求（MR）來觸發的，將他們的修改添加到主分支。這就啟動了CI/CD，建立了一個管道。該管道包括四個階段：構建-依賴、構建-完整、測試和部署。對于每個階段，可以并行地運行多個作業來完成該階段。在每個作業中，流水線首先將合并后的變化復制到一個新的環境中，并完成一個特定的任務。在流水線的最后，一個完全構建的版本被上傳，并準備在無人機上閃現。如果任何步驟失敗，其余的管道階段將被中止，并通知用戶到底是什么地方出了問題，以便他們能夠解決任何問題。管線的概述見圖1。

在本報告中，描述了MAVericks CI/CD的基礎，然后詳細介紹了管道中的每個階段，以及所克服的幾個挑戰。