每天，消防員和緊急救援人員解決的問題都符合他們在整個職業生涯中形成的典型模式。使用過去的經驗作為相關模式，他們創造了心理捷徑，在一個被稱為 "識別激勵決策 "的過程中制定成功的策略。然而，在某些情況下，新問題不符合過去的經驗，消防員被迫在陌生的環境中做出決定，如大流行病、與氣候有關的緊急情況和其他非傳統事件。當消防員在不熟悉的情況下依靠直覺時，他們有可能犯錯并浪費寶貴的時間。這篇論文試圖了解一個適當的決策框架，供消防部門在不熟悉的情況下使用。

本論文使用案例研究方法來了解消防部門和采礦業在災難中的決策。兩個消防部門的案例研究，即1949年的Mann Gulch火災和2001年對世貿中心襲擊的反應，評估了事件中不同類型的決策以及這些決策對整體戰略和結果的影響。兩個采礦業的案例研究，即2010年的 "深水地平線 "漏油事件和2010年的科皮亞波采礦事故，評估了哪些跨學科因素影響了事件的結果。

分析顯示，消防部門傳統上依賴于識別激勵的決策，即依靠過去的經驗來做出時間緊迫的決策。在Mann Gulch火災和對9/11事件的反應中，直覺既幫助也阻礙了反應者。當新的解決方案與救援人員以前的經驗不一致時--例如為了救援人員的安全而使用燒毀的區域--救援人員依靠他們的直覺，導致了負面的結果。此外，正如在9/11事件中所看到的那樣，信息孤島使決策者無法完全接受所有的事件因素，并迫使他們在不完整的操作情況下做出決定。

如采礦業案例研究所示，跨學科團隊為復雜情況制定了新穎的解決方案。每個例子都展示了不同的團隊如何形成應對框架，嘗試創新的想法，分享結果，并與不同的成員溝通，以制定解決陌生問題的方案。簡而言之，跨學科的專業知識導致了在不熟悉的復雜情況下選擇戰略和戰術的創造力的增加，因為它提供了更大的深度和廣度的經驗來制作解決方案。接下來，應對復雜事件的創新的關鍵是在整個應對框架中分享信息和有意識地溝通戰略。因此，跨學科的態勢感知小組應在同一地點辦公，并利用共享通信提供實時信息，以便指揮人員在事件發展過程中了解事件的狀況。最后，應急響應者，傳統上是復雜事件的唯一決策者，需要接受來自外部行業專家的創新，以促進發現潛在的解決方案。如果領導層和決策者支持，跨學科的反應框架可以促進創新。表ES-1中總結了這些關鍵發現。

21世紀將繼續為消防部門的領導和第一反應者帶來新的挑戰。這篇論文為他們提供了潛在的路徑。

1.決策者應該允許跨學科團隊在遇到不熟悉的情況時，與消防和應急反應領導人進行接觸。

2.消防和應急領導應該將指揮和情景意識團隊放在一起，以支持關于事件狀態的實時溝通。

3.應急響應領導應準備擴大響應框架，以納入消防部門以外的實體。

4.當遇到不熟悉的情況時，消防和應急服務領導人必須接受創新，并建立支持測試新想法的指揮結構。

本論文建議，消防部門的領導人在處理不熟悉的問題時，利用擴大的跨學科團隊，創造性地尋求替代解決方案。使用這樣的團隊將要求領導者擴大反應框架，改變熟悉的反應模式，以包括外部機構和非傳統的應急響應者。最后，領導者應有意鼓勵對成功和失敗的公開交流，以鼓勵整個反應過程中的合作和創新。

未來的戰場是一個將受到近鄰對手快速變化的技術能力嚴重影響的戰場。在這種環境下的成功將需要簡單易用的系統，它能適應各種情況，并能與其他部隊和系統整合。多域作戰指揮、控制、計算機、通信、作戰系統和情報（MDOC5i）旨在為海軍陸戰隊準備未來的戰場。由于傳統的機器學習技術存在某些缺點，MDOC5i使用矢量關系數據建模（VRDM），為海軍陸戰隊提供適合動態部署的系統。MDOC5i使用全球信息網絡架構（GINA）作為其VRDM平臺。這項研究使用GINA創建了一個無處不在的決策模型，可以根據美國海軍陸戰隊的場景進行配置。該研究實現了無處不在的模型，并通過一個網絡分析用例證明了其功能。這個決策模型將作為所有GINA實施的基礎模型。快速構建和調整基于場景的GINA模型并將這些模型整合到一個共同的框架中的能力將為海軍陸戰隊提供對抗未來對手的信息優勢。

圖. 超圖描繪了構成 GINA 決策模型的關鍵實體。這是圖 3.2 中描述的“決策者信息”部分的細分。影響力的三個主要領域是現實世界、網絡和網絡。本論文中的模型將僅包含網絡類別的一部分，特別是 XMPP 流量。這三個領域應被視為為大規模網絡診斷設計的決策模型的起點。

引言

在最近的沖突中，美國能夠承擔對其敵人的技術優勢[1]。然而，由于美國已經將重點從反叛亂（COIN）行動轉移到與近距離對手的沖突上，這是一種不能再假設的奢侈。美國和國防部必須不斷尋求獲得并保持對近距離對手的技術優勢。所有軍種的指揮官都強調了這一點，包括司令部的規劃指南[2]。網絡戰場是一個日益復雜和快速發展的領域，在戰爭中從來沒有出現過像現在這樣的能力。目前的對手既有掌握該空間的愿望，也有掌握該空間的能力[1]。人機交互（HCI）將是在未來沖突中實現信息主導的關鍵。人機交互融合了計算機科學、認知科學和人因工程，以 "專注于技術的設計，特別是用戶和計算機之間的互動"[3]。我們必須掌握人機交互，以協助指揮官并保持對敵人的優勢

美國海軍陸戰隊（USMC）沒有很好的裝備來在網絡領域取得成功。美國海軍陸戰隊訓練和教育司令部（TECOM）已經將這一能力差距確定為一個主要的問題聲明："海軍陸戰隊沒有接受過應對同行威脅的訓練，在這種情況下，我們不再享有數量或技術優勢的歷史優勢。為了在未來的戰場上取勝，我們必須提供一個學習框架，以發展適應性和決定性的海軍陸戰隊，并提供訓練環境，以產生能夠產生決定性效果的互操作單位"［4］。

信息技術的進步產生了一個以網絡為中心的應用框架[5]，可以幫助縮小能力差距，使美國海軍陸戰隊保持對對手的網絡優勢。

1.1 MDOC5i

在為滿足指揮官的指導并使美國海軍陸戰隊為網絡戰場做好準備而采取的舉措中，海軍陸戰隊已經建立了多域作戰指揮、控制、計算機、通信、作戰系統和情報（MDOC5i）。MDOC5i是一個基于陸軍網絡信息管理環境（ANIME）的系統，提供了一個以網絡為中心的因果動態數字孿生環境。利用基于實體的模擬，MDOC5i提供以網絡為中心的互操作性和決策模型，可以增強多域作戰（MDO）[6]。MDOC5i計劃 "提供基層開發的技術，使操作人員能夠'推斷和適應'不斷變化的戰斗空間的需求" [7]。MDOC5i確定了需要改進的三個問題領域：互操作性、信息處理和利用，以及文化轉變[7]。

隨著戰場的不斷發展，聯合解決方案將是獲得優勢的關鍵。這些互操作性的解決方案將依賴于網絡和通信能力。互操作性是指與整個服務的各種通信系統相關的所有設備之間的通信能力。因此，目前在互操作性方面的差距需要被彌補，以進行聯合行動。系統之間的互操作性還沒有通過一個標準化的通用方法來實現[7]。MDOC5i認為這個問題的根源在于，當前系統所使用的所有網絡都被認為是彼此獨立的領域，而不是一個統一的作戰指揮和控制（C2）系統[7]。

MDOC5i解決的下一個問題是信息處理和利用。這個問題指的是目前整個海軍陸戰隊沒有能力處理大量的信息。數據通常很豐富，而且隨著傳感器能力的增長，數據會越來越豐富，但很難分析所有的數據并從噪音中分出有用的數據。鋪天蓋地的數據如果不進行適當的分析，對決策過程是無用的，甚至是有害的。這個問題被具體描述為："當前行動和數據收集的速度超過了我們處理、識別和獲取可操作情報的能力，以快速評估、調整和修改計劃和實時COA，從而優化部隊投射、殺傷力，并實現持久的超額配給"[7]。

為了提高處理越來越多的數據和跟上快速發展的戰場的能力，作戰人員需要關注人機互動。這種關系對于能夠在可操作的時間范圍內將大量的數據轉化為有用的信息，從而做出更好的決定至關重要。更好的人機交互可以幫助確保 "數據處理和決策的速度與行動的速度相稱" [7]。

解決的最后一個問題，即文化轉變，涉及美國防部需要調整其在數據整合和聯合行動方面的重點。雖然國防部致力于為作戰人員提供可操作的情報，但其方法是無效的和低效的[7]。此外，各個軍種制定了自己的就業方法和情報方式，這往往會導致聯合行動的無效性。為了在目前存在的動態戰場上作戰，各軍種必須共同努力，"使能力與任務、標準操作程序、訓練戰術和協議、采購和部署政策以及作戰部隊的整體文化相一致" [7]。

1.2 MDOC5i應用于海軍陸戰隊

5月9日至5月13日，MDOC5i在海軍陸戰隊空地作戰中心（MCAGCC）二十九棕櫚島與第七海軍陸戰隊進行了演示。這次初步測試的目的是展示MDOC5i所帶來的增強的火力能力，并確定MDOC5i通過提供共同情報圖像（CIP）--共同作戰圖像（COP）和決策支持來增強整個海軍陸戰隊空地特遣部隊（MAGTF）的MDO的可行性。

在MCAGCC Twenty-Nine Palms進行的MDOC5i演習成功地描述了該系統的防火能力。MDOC5i系統使用最先進的掃描機制和瞄準系統，將標準裝備的區域射擊武器轉變為精確射擊武器平臺，能夠在幾乎沒有歸零的情況下有效地攻擊目標。雖然這本身就大大增加了海軍陸戰隊的殺傷力，但增強的火力能力僅僅是MDOC5i概念所提供的效用的開始。底層系統使用全球信息網絡架構（GINA），一個矢量關系數據建模（VRDM）平臺，以使所有通過網絡連接的單位都能獲得準確的COP和CIP。這在戰場上提供了一個優勢，因為所有單位都獲得了意識，并將能夠為共享系統提供輸入，從而產生最準確的CIP-COP。

這些投入可以用來幫助決策和影響有利于沖突空間競爭的活動。

這一過程的關鍵使能部分之一是GINA內的決策模型，它能使人采取行動。在二十九棵樹的演示中，海軍陸戰隊員被展示了使用標準武器系統對選定目標進行第一輪射擊的能力。選定的目標出現在通過網絡連接的所有信息顯示器上。為了實現目標定位，GINA模型接受目標的輸入并將信息傳遞給所有用戶。系統首先決定該目標是一個有效的目標還是一個重復的目標。它通過一個專門設計的決策模型來實現這一目標，該模型將確定的目標與其他繪圖的目標進行比較。如果新的目標在指定的距離內，程序會認為它是重復的。這可以防止信息過載，使指揮官對現有的威脅有最準確的描述，以便更好地決定如何使用武器系統來對付敵人的目標。因此，在這個特定的例子中，輸入的是確定的目標位置，決定的是該目標是合法的還是重復的，決定的標準是確定與其他已經繪制的目標的距離，結果是對威脅的準確描述，使海軍陸戰隊能夠最好地與敵人作戰。

在演示中，決策與識別目標有關，而影響的行動與射擊有關。然而，如前所述，增強射擊能力只是MDOC5i通過基于VRDM的GINA平臺所能提供的好處的開始。創建和采用為指揮官提供最新的CIP-COP并幫助決策的模型將對海軍陸戰隊和國防部（DOD）的所有方面都有用。按照目前的情況，每次實施新的模型時，都需要從頭開始創建新的決策模型。

1.3 論文重點和MDOC5i的聯系

海軍研究生院（NPS）論文的目的是在GINA平臺上使用VRDM建立一個不可知的決策模型。重點是該模型的普遍性，以便它可以很容易地被塑造為未來的情景。該決策模型擴展了無處不在的數據表概念，以包含關于數據的信息屬性，并允許通過基于屬性的真值表關系實現來自數據屬性和信息屬性（邏輯類型）的知識屬性。因此，模型將數據轉化為信息，然后從已知的真值（既定協議）中獲取狀態和規定過程的知識，然后模型執行相應的過程。這表明了該方法的普遍性，并使任何數據任務的數據轉化為行動。本論文驗證了使用基于模型的配置方法，該方法由數據、真值表和狀態的概念對象組成，可用于人在/在環的自動數據決定-行動，并可在知識管理圖框架內為任何任務進行管理。

建議的模型在通過分析可擴展消息和存在協議（XMPP）消息來確定網絡健康狀況的情況下進行測試。該模型的輸入是可擴展標記語言（XML）消息，旨在復制大規模戰術網絡的數據包捕獲（PCAP）中捕獲的XMPP消息。雖然網絡診斷分類本身很重要，并證明了功能，但主要的效用將在于決策模型的普遍性。因為該模型是不可知的，它可以很容易地被修改以適應一系列所需的場景。務實地說，它可以作為所有其他GINA實施的基礎模型，使海軍陸戰隊實現信息超配。

1.4 假設和研究問題

本論文的假設是，GINA將被證明是一個高效的平臺，在這個平臺上實現一個可以輕松配置的泛在決策模型，以應對多種情況。在這個假設的核心，主要目標是利用GINA架構成功地設計和實現一個無所不在的決策模型。這項任務已經完成，證明了主要假說的正確性。

本論文的問題包括。

1.無處不在的決策模型能否在GINA的界面中實現？

2.GINA是否為機器學習（ML）提供了一個可行的、可操作的替代方案，該模型是否達到了與傳統機器學習技術相同的效果？

3.該模型是否有切實的方面證明比傳統機器學習技術優越？

4.該模型和GINA平臺能否用于大規模網絡流量分析？

與假設一致，第一個問題是最重要的，并且被證明是正確的。所實施的決策模型應該能夠促進并推動未來的工作。其余的問題涉及模型的可擴展性和與傳統技術相比的性能。雖然這兩個概念都沒有直接解決，但該模型提供了肯定的機會來測試這些概念。

1.5 使用的工具

為了成功地理解決策模型的實施和它可以應用的規模，有必要了解所涉及的工具。其中一些應用在本論文中直接使用。其他的是在MDOC5i中使用的，對于理解這個模型如何推導到多種情況下是很有用的。這些工具也提供了很好的背景，對未來的工作有好處。

1.5.1 全球信息網絡架構

GINA 是一個基于云的、提供可執行建模環境的 VRDM 平臺，該平臺產生的模型能夠進行推理和適應[7], [8]。該架構通過其反思性的、可執行的、基于組件的、與平臺無關的和模型驅動的構造，提供先進的數據、信息和知識的互操作性[9]. 該平臺使用一種語義結構，使應用領域的用戶能夠理解組成的模型組件，并形成具有半知覺行為的系統，這對動態任務需求的適應性和可配置的靈活性至關重要。該創新平臺是松散耦合的，這意味著它可以通過配置創建模型，使用來自遺留系統、現有系統或未來系統的各種輸入[8]，而不會破壞或重新編譯。由于概念性的信息對象構造可以臨時引入，并可能存在于任何領域，GINA提供了誘人的可能性，美國防部正在探索這種可能性[2]。

GINA技術由方法論、開發工具和可執行模型的部署平臺組成，可作為軟件程序使用。這些模型不需要被編譯，而是在元數據中定義并實時編譯。該平臺使用通過配置實現的行為、環境和因果的建模概念，以提供定義、操作和互操作性[10]。GINA可以通過其名稱的組成部分進一步理解。"全球 "指的是該平臺通過多層抽象包含了所有的數字表示。"信息 "指的是可以被建模和管理的靜態和動態數據以及互動關系。"網絡 "指的是可以通過模型和圖表顯示、參考和管理的所有互聯關系的數字表示。"架構 "意味著GINA是被使用的系統，專門用于制作行為、背景和因果關系的可執行模型[10]。

第二章將深入討論GINA的優點和特點。

1.5.2 ANIME Dark Stax

Dark Stax是一個由ANIME開發和使用的工具，能夠以接近實時的速度創建復雜系統的數字孿生體。這些數字孿生體可以用來操作克隆的系統進行數據操作和決策分析。這種聯合有助于數據驅動的決策過程。這個工具能夠創建戰術網絡的克隆，并過濾PCAP數據，為網絡診斷模型創建輸入[10]。Dark Stax工具由Ad Hoc維護和運行。他們對該工具的掌握為首要的人工智能（AI）技術和VRDM技術的結合提供了巨大的效用。

1.5.3 StarUML

StarUML是一個開源的軟件建模平臺，支持統一建模語言（UML）[11]。它被設計為支持簡明和敏捷的建模，并提供系統疊加的可視化描述[12]。本文使用UML圖來描述實現的VRDM模型的靜態和動態方面。UML并沒有捕捉到VRDM模型中包含的所有細節，但它確實捕捉到了最重要的信息，并提供了模型中連接的清晰疊加。

在這個項目中，它只被用于GINA模型的可視化和文檔化。然而，我們的意圖是使GINA能夠接受UML設計作為輸入。因此，一個系統可以用UML建模并輸入到GINA中，以放棄配置。

1.5.4 目標光標仿真器

Cursor On Target（COT）"是一個互聯網協議和一個基于XML的機器對機器模式，可以被任何系統讀取和理解，使專有和開放源碼系統能夠相互通信"[13]。模擬器在GINA模型中被用來模擬XMPP流量。XMPP消息的樣本在一個文本文件中生成。然后，Cursor On Target Simulator（COTS）模擬器將文本文檔的內容作為XML輸入到GINA。這個XML是決策模型的輸入。

這個頂點項目評估了使用區塊鏈技術來解決一些挑戰，即越來越多的不同的傳感器數據和一個信息豐富的環境，可以迅速壓倒有效的決策過程。該團隊探討了區塊鏈如何用于各種國防應用，以驗證用戶，驗證輸入人工智能模型的傳感器數據，限制對數據的訪問，并在數據生命周期內提供審計跟蹤。該團隊為實施區塊鏈的戰術數據、人工智能和機器學習應用開發了一個概念設計；確定了在戰術領域實施區塊鏈所涉及的挑戰和限制；描述了區塊鏈對這些不同應用的好處；并評估了這個項目的發現，以提出未來對更廣泛的區塊鏈應用的研究。該團隊通過開發三個用例來實現這一目標。一個用例展示了區塊鏈在 "輕數據"信息環境中的戰術邊緣使用。第二個用例探索了區塊鏈在電子健康記錄中對醫療信息的保護。第三個用例研究了區塊鏈在使用多個傳感器收集化學武器防御數據方面的應用，以支持使用人工智能和機器學習的測量和簽名智能分析。

未來針對同級或近級對手的大規模作戰行動，除了更傳統的空中、陸地、海上和空間等物理領域外，還將涉及網絡空間領域。數據和信息在這個連續體中的每一個點上所發揮的作用都不能被低估。此外，同時在多個領域進行有效溝通和協調的能力--擁有必要的指揮和控制--取決于可獲得的和可靠的信息。美國陸軍正在起草一份新的陸軍學說出版物3-13，標題為 "信息"，"將信息的軍事應用與所有作戰功能、部門和戰爭形式聯系起來"（美國陸軍聯合武器中心2022，2）。陸軍如何在戰場上保持優勢的這些轉變，強調了數據和信息作為戰爭工具的關鍵作用。

這個頂點項目的主要目標是探索區塊鏈在與國防部相關的各種情況下的使用。首先，該團隊研究了目前關于區塊鏈和相鄰主題的工作，如物聯網（IoT）、大數據、人工智能（AI）和機器學習（ML）。研究揭示了一個名為 "戰場物聯網"（IoBT）的新興概念。Tosh等人（2018）寫道，IoBT可以滿足 "對分散框架的強烈需求......以服務于戰場環境的目的"（2）。Kott、Ananthram和West（2016）強調了與IoBT可用性、保密性和完整性相關的幾個網絡安全挑戰，而Tosh等人（2018）討論了區塊鏈技術如何有利于IoBT架構。

除了網絡上的無數設備（如IoBT），數據存儲是管理數據的另一個關鍵方面，無論是現在還是未來以去中心化信息為標志的環境。區塊鏈，當與數據存儲機制的使用相結合時，可以幫助IoBT設備及其數據的可用性、保密性和完整性。該團隊研究了使用戰術數據結構作為 "鏈外 "數據存儲機制的潛力。數據結構使數據的發現、治理和消費自動化，使用戶能夠在他們需要的時候和地點訪問數據，而不需要對數據的存放地點有任何了解。數據結構是一種機制，可以將眾多的數據管理源連接在一起，以促進數據的可訪問性--無論其位于何處。這些數據管理源可以是傳統的數據庫、數據湖（IBM 2018），或數據倉庫（IBM 2021）。因此，戰術數據結構可能是一個可行的解決方案，以促進跨作戰人員功能和任務指揮系統的數據訪問（Patel等人，2021）。

這項研究的洞察力與現有的概念重疊，如數據生命周期和國防部的共同決策框架：觀察-定向-決定-行動（OODA）循環。數據生命周期一般有四個階段：數據創建（或生成）、數據閱讀（或消費）、數據更新（或修改）和數據刪除（或歸檔）。這些階段幾乎適用于任何類型系統中的每一種數據。了解在生命周期的每個階段與數據的互動如何影響數據的固有可靠性是很重要的。追蹤數據在這個數據生命周期中的運動提供了數據來源，這使得潛在的數據消費者能夠確定數據的可靠性和有效性。隨著決策者在實施OODA循環框架中使用數據（以及對該數據的下游分析，例如在人工智能的協助下），數據出處的關鍵性變得很明顯。區塊鏈的使用可以提供數據可靠性的內在保證，這反過來又減少了OODA循環的時間，改善了決策。

接下來，該團隊開發了一些通用的系統工程架構，以說明區塊鏈如何解決數據出處并確保這些數據的信任。這個過程確定了從各種用戶（例如，如數據所有者和消費者）到需要的軟件系統，以及數據結構，和Hyperledger Fabric（HLF）網絡（即區塊鏈組件）的各種行為者。此外，可能需要幾個應用編程接口（API）：一個訪問API，一個數據出處API，和一個企業API。利用區塊鏈提供可靠的數據出處的總體重點是提供一種新的方法，運營商可以跟蹤設備和數據的編輯者。

然后通過開發三個用例來擴展這個架構，每個用例都有其特定的架構，這進一步說明了區塊鏈的實施可以如何運作，并評估其效用和局限性。這些用例使團隊能夠探索區塊鏈在驗證用戶、驗證輸入人工智能模型的傳感器數據、限制對數據的訪問以及提供整個數據生命周期的審計跟蹤方面的潛力。

在第一個用例中，我們探討了區塊鏈如何在戰術邊緣促進安全和可信的數據傳輸，以利用遠程火力。第二個用例在更多的操作背景下提供了一個例子，區塊鏈提供了一個審計跟蹤，以實現一個強大的電子健康記錄（EHR），可以在醫療服務的連續過程中的任何點進行訪問。最后，該團隊的第三個用例是管理來自現場傳感器的數據流，并進入人工智能模型，以支持特定類型的情報（例如，用于化學防御工作的測量和簽名情報（MASINT））。這個用例既有業務背景，也有戰略背景，并展示了區塊鏈如何確保輸入人工智能模型的數據是有效和可靠的。

雖然這些用例利用了一個簡化的架構來促進區塊鏈的名義應用，但它還是展示了這項技術在解決或至少緩解當前和未來管理和保護大量數據的挑戰方面的真正潛力。該團隊能夠探索在區塊鏈上和區塊鏈外存儲數據的選項。這些選擇表明，區塊鏈技術如何能夠適應具體情況--不僅是在戰略、作戰和戰術背景下，而且是在各軍種之間，以滿足其獨特的任務需求。未來的聯合部隊在生成和消費數據方面需要精明，這些數據對于確保戰場上的優勢是必不可少的，但在武裝沖突之間的和平時期也是至關重要的，但競爭激烈。

海軍規劃流程 (NPP) 作戰方案 (COA) 分析需要時間和主題專家 (SME) 才能正常運作。獨立艦船（單獨驅逐艦）會發現自己沒有時間或超過 1-2 個 SME 或兩者兼而有之。在實時戰略 (RTS) 兵棋推演中實施的人工智能 (AI) 技術可應用于軍事兵棋推演，以幫助軍事決策者進行 COA 分析。使用深度 Q 網絡 (DQN) 和 ATLATL 兵棋推演框架，在不到 24 小時的訓練或 500000 步學習。還表明，不到 6 小時或 150000 步的學習時間不會產生令人滿意的 AI 海軍上將，能夠在類似規模的航行自由行動 (FONOP) 場景中扮演 OPFOR 指揮官的角色。應用這些人工智能技術可以節省船上時間和回程人員的時間。將 AI 海軍上將訓練為優秀的 OPFOR 指揮官可以增強整個海軍的 NPP，而不會增加額外的壓力，也不會造成分析癱瘓。通過數十萬次建設性行動揭示的有意義的見解和局部爆發點，以及船員在現場模擬或模擬回放中的經歷，將導致現實世界中的戰斗準備好的海軍部隊能夠阻止侵略和維護海洋自由。

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。

確保信息和武器系統免受網絡威脅是美國國防部及其盟國合作伙伴的一個重要目標。了解這些系統在現實操作條件下的端到端性能，包括網絡干擾，對于實現任務目標至關重要。在不利的操作條件下，識別和減輕操作性能的不足，可以為我們的防御能力提供重要價值，并直接拯救生命。

作為一個說明性的例子，我們考慮聯合全域指揮與控制（JADC2）系統。JADC2從根本上依靠通信和網絡來包含、提取和傳播時間敏感的、與任務相關的信息，以決定性地贏得對敵方部隊的勝利。未來的沖突很可能涉及到試圖破壞對JADC2通信和高度復雜的武器系統的可靠運行至關重要的信息系統。破壞已經是潛在對手部隊的一種能力，并將蔓延到與他們結盟的次要威脅。JADC2綜合網絡和動能戰場的復雜性要求訓練、分析、測試和評估部門充分考慮到網絡操作退化和/或利用網絡漏洞對整體任務結果的潛在影響。這促使人們對工具、技術和方法進行大量的持續研究和開發，以評估一般軍事系統，特別是作戰系統的網絡復原力。

戰斗系統之間的復雜性和相互依賴性以及它們之間的聯系使目前的彈性分析方法變得復雜。例如，假設故障是隨機的硬件故障，那么與網絡中的單點故障相關的風險可以通過冗余的組件來緩解。然而，一個未被緩解的網絡漏洞也可能導致冗余組件出現相同的故障。即使組件本身沒有漏洞，成功干擾數據交換時間的攻擊，例如通過加載數據總線，也可能導致作戰系統性能下降。同樣，通過延遲的、間歇性連接的、低帶寬的環境建立通信聯系，可能需要使用多跳來轉發信息，這增加了對中間人攻擊的敏感性。

還有一種情況是，武器系統的網絡漏洞不一定是任務漏洞，因為利用該漏洞可能會也可能不會影響實現任務目標所需的整體系統能力。為了保證任務免受網絡威脅，武器系統的網絡彈性必須在現實的戰術環境中進行評估，以便：

• 預測潛在的網絡攻擊對具體任務的影響。
• 分析任務背景下的替代緩解策略。
• 訓練作戰人員有效應對對手為破壞動能任務而動態部署的網絡工具、戰術和程序（TTPs）。

使用虛擬機（VM）的傳統網絡演習是網絡系統的最高保真表現，因為它們不僅虛擬了通信協議，還虛擬了操作系統和應用程序，因此，在這些模塊中發現了漏洞。因此，網絡范圍經常被用于網絡攻擊和防御評估和培訓。然而，虛擬機往往需要大量的硬件足跡來模擬大型網絡，并需要大量的時間和人力來配置特定實驗的范圍。這種類型的網絡范圍受到以下額外的限制：

• 表現戰術、5G、衛星和其他無線網絡以及適當的網絡和電子戰（EW）攻擊載體的能力有限。
• 在產品生命周期的設計階段，支持分析的能力有限。
• 難以表現替代性作戰環境以及與動能戰領域的整合。

在本文的其余部分，我們從以任務為中心的角度研究了使用網絡數字孿生體來提高軍事（戰斗）系統的網絡彈性。網絡數字孿生依靠高保真模擬和仿真來對物理系統進行建模，并在可移植性、可擴展性、對無線網絡和通信進行建模的能力以及支持整個產品開發周期的網絡分析方面提供好處。我們還提出了一組用例，說明數字孿生在不同系統的網絡彈性評估中發揮的作用。

我們認為，將基于虛擬機的網絡范圍與網絡數字孿生體相結合的網絡框架，可以為調查各種戰術系統的網絡復原力和脆弱性提供一個理想的平臺。

圖 3. 連接兵棋模擬器和網絡數字孿生。

圖 4. 使用網絡數字孿生進行網絡分析。

現代戰術戰爭需要迅速而有效的決策和行動，以便在經常是高度動態和復雜的戰區保持競爭優勢。需要考慮的因素的數量因不確定性、事件的快速發展和人為錯誤的風險而放大。自動化、人工智能和博弈論方法的潛在應用可以為作戰人員提供認知支持。這項研究以自動兵棋推演輔助決策的形式探索了這些應用。該團隊為這個未來的系統開發了一個概念設計，并將其稱為兵棋推演實時人工智能輔助決策（WRAID）能力。

頂點項目的目標是探索自動化、人工智能和博弈論的應用，作為支持未來WRAID能力的方法。該團隊為WRAID能力開發了需求、概念設計和操作概念。該小組確定并探索了可能對未來實施WRAID能力構成障礙的挑戰性領域。該小組調查了與使用人工智能來支持戰爭決策有關的倫理挑戰和影響。

本報告首先對與WRAID能力相關的主題進行文獻回顧。文獻回顧從人工智能的回顧開始，提供了一個關于人工智能如何工作以及它能夠完成什么類型任務的概述。文獻綜述探討了人機協作的方法，以支持未來指揮官和人類用戶與WRAID系統之間的互動。需要翻譯指揮官的意圖，并讓WRAID將有意義的輸出傳達給指揮官，這需要一個強大的界面。審查包括傳統的兵棋推演，以研究目前的模擬兵棋推演是如何進行的，以便深入了解，未來的WRAID能力如何能夠實時復制兵棋推演的各個方面，并認為以前的兵棋推演可以為人工智能和機器學習（ML）算法的發展提供訓練數據。ML算法的訓練需要大量的代表性數據。文獻回顧研究了人類的認知負荷，以深入了解人類大腦的認知技能和上限；并確定人類思維的極限，以顯示人工智能可能提供的支持。文獻綜述中涉及的最后一個主題是，傳統的計劃和決策，以了解目前在軍事上如何制定戰術行動方案。

該小組進行了需求分析和利益相關者分析，探索WRAID能力如何支持作戰人員。該小組在需求分析的基礎上為WRAID系統開發了一套需求。這些要求被歸類為：硬件/軟件，人機界面，和道德規范。第一階段的分析結果包括 (1)戰爭的復雜性需要發展一種未來的WRAID能力，這種能力利用自動化方法，包括人工智能、ML和博弈論，(2)WRAID能力需要大量的計算能力和復雜的軟件算法，(3)實現未來WRAID系統的挑戰將是技術和道德的。

未來WRAID系統的概念設計是基于需求分析的。概念設計被記錄在一套系統模型中，包括背景圖、系統視圖、功能工作流程圖和操作視圖。該團隊開發了一個作戰場景，以支持對WRAID能力如何在作戰中使用。

在開發WRAID的過程中，預計會有一些路障。開發WRAID系統的技術是存在的，然而，研究小組發現數據挑戰、人工智能訓練、程序限制和當前系統工程的局限性將是需要解決的障礙。數據挑戰指的是獲得足夠的數據集的能力，這些數據集代表了訓練ML算法所需的真實世界的戰術行動和兵棋推演分析。程序性挑戰包括國防部實施網絡安全、機密數據、數據庫訪問和信息分配協議的能力。系統工程方面的障礙是需要新的方法來設計安全和可靠的人工智能系統，如WRAID能力。將需要SE方法來處理不可預見的故障模式，并在系統生命周期的早期確定根本原因。

對像WRAID能力這樣的人工智能系統的倫理考慮是系統發展的一個重要因素。開發系統以取代倫理學，將使系統更有可能被部署。有幾個有道德問題的自主武器系統被拉出來作為WRAID能力的道德對話的基礎。通過一個示例場景，對道德狀況進行定性分析，以了解在部署WRAID能力時可能出現的道德問題。倫理學在未來的技術中發揮著巨大的作用；從一開始就考慮到倫理學，建立技術是很重要的。

未來的重點需要放在繼續對想象中的WRAID系統采取正規的系統工程方法。WRAID系統需要一個強大的數據集，需要收集和注釋；收集的定性兵棋推演數據越多，WRAID系統的可行性和準確性就越高。與軍事部門的合作對于最大化WRAID的利益至關重要，例如情報和偵察組織。WRAID的模擬將是完善系統要求和創建現實模型的關鍵。關于如何使用WRAID的培訓和文檔應該同時開發，所以利益相關者，特別是指揮官已經準備好，知道如何使用這個新工具。未來的研究領域包括認知工程、基于正式模型的系統工程和人機協作。

隨著目前技術進步的速度和外國的目標，人工智能將在未來的沖突和戰爭中發揮作用。自上而下的指令將需要設計和實施WRAID能力：提供大量的資源，解決操作和文化變化，重組系統工程，并確保網絡安全和收購變化。實現未來的WRAID能力并不是一個微不足道的任務。然而，它對確保現在和未來的戰斗空間優勢至關重要。

摘要

混合行動由多個行動領域的協調攻擊完成，包括網絡戰和信息戰。檢測混合型威脅的一個關鍵挑戰是如何識別個別事件是對手（精心策劃的）措施的結果，并將所謂不相關的事件聯系起來。由于物理和網絡及信息領域的行動可能發生在不同的時間、不同的地點、不同的速度，作為短期或長期的活動，并且可能是低強度的，因此連接這些點的任務變得更加困難。為了確定與具體任務規劃和執行相關的信息，混合威脅的風險評估必須始終在具體任務的背景下進行，包括其任務目標、行動區域和任務時間范圍。

在本文中，我們描述了兩種情況，在這兩種情況下，對手可能在物理以及網絡和信息空間中進行攻擊，以干擾行動。接下來，我們描述了一個演示器的高級架構，顯示了不同類型的傳感器和信息源是如何連接在一起的。為了應對混合威脅并充分發揮對分析員和決策者的支持潛力，有必要在不同的細節水平上實現態勢感知--從原始數據到高度聚合的風險評估--在不同的領域中共享信息，并在聚合水平上融合它們。

引言

多域作戰（MDO）并不是一個新現象。在戰爭中，長期以來一直在多個領域開展行動。從陸、海、空行動開始，空間和網絡領域補充了對手的組合。為了對付這些，需要不同部門的深入合作。同樣，混合威脅這個詞也不是2020年的發明。一開始是混合戰爭，它與非對稱戰爭、非正規部隊和信息行動等概念混雜在一起。

在早期，重點是傳統的軍事沖突。戰場是傳統的地面，坦克、飛機和艦艇與人員一起是主要的行為者。通信是決定勝負的一個關鍵因素。數字化的開始提供了新的好處和選擇，但也給戰爭帶來了新的脆弱性。今天被稱為網絡和信息領域（CID）的使用在軍事能力方面是一個很大的推動。隨著社交媒體的出現，信息領域發生了巨大的變化，因為它使對手更容易影響公眾輿論和關鍵人物的意見。此外，隨著物聯網中相互連接的設備越來越多，網絡威脅的重要性也在增加。今天的關鍵基礎設施（用于能源、交通、衛生等）比過去更容易受到信息技術的威脅，它們是現代戰爭中的熱門目標。這為敵對勢力的攻擊打開了大門。他們的工具箱不再局限于經典的軍事資產。當然，新興的技術導致了反擊和反擊的措施，以及一場永恒的競爭。

在軍事和民用領域，對信息交流的使用和依賴日益增加，產生了新的攻擊載體，同時也產生了防御這些攻擊的新需求。在今天的沖突中，威脅影響到政治、軍事、經濟、社會、信息和基礎設施等領域。不同的威脅可能是由正規和非正規部隊造成的。這些可能是不利的國家，也可能是出于非政府考慮的團體。

一個關鍵的挑戰是如何在戰術層面上認識到個別事件是對手（精心策劃的）措施的結果，并將所謂不相關的事件聯系起來。在任務規劃或任務執行的風險評估中，這個問題的答案可能會導致對自己的措施無動于衷的決定，如使用通信渠道、部隊保護、路線規劃或反網絡行動。由于物理和網絡及信息領域的行動可能發生在不同的時間，以不同的速度，作為短期或長期的活動，并且可能是低強度的，因此連接這些點的任務變得更加困難。

摘要

當代和新出現的安全威脅以及從最近的軍事行動中吸取的教訓已經證明，為了在傳統的物理領域（陸地、空中、海上、太空）實現作戰目標，確保在非物理領域的主導地位至關重要，即網絡空間、電磁環境（EME）和信息環境。因此，除了物理作戰領域之外，在非物理領域取得優勢的能力對于實現戰役的軍事和非軍事目標具有決定性意義。

作戰人員將面臨消除沖突，協作，同步和整合行動的挑戰，以實現并發揮協同效應以應對多種威脅，其中可能還包括來自每個作戰領域對手的武裝沖突閾值以下的行動，包括非物質的。

本文探討了作戰環境聯合情報準備 (JIPOE) 作為支持聯合作戰規劃、執行和評估的主要工具的作用和意義，從而有助于多域作戰 (MDO) 的同步和協調。在這方面，基于政治、軍事、經濟、信息、基礎設施-物理、時間(PMESII-PT)方法，不可能將對當代作戰環境(OE)的分析局限于物理領域及其與非物理領域的關系。相反，作者們相信，確定一種合適的方法來關注在非物理領域單獨或聯合進行的活動影響，它們在PMESII-PT所有領域的相互融合和實際操作領域的相關性，將大大有助于友軍識別和評估對手的重心(COG)、關鍵弱點、意圖和行動路線(COAs)的能力，包括各自的指標。JIPOE將為聯合部隊指揮官(JFC)提供OE的整體視圖，將與戰術層面密切合作、共享和開發，通過結合不同領域的能力，應該能夠壓倒對手的部隊。這種集中控制和分散執行的方法將有助于在作戰和戰術層面之間產生協同效應。

引言

未來的軍事行動將以物理和非物理層面的融合為特征，眾多不同的行為者將在其中運作。任何部隊都需要適應極其復雜的作戰環境和大量的作戰變量，需要適應性地使用一系列武器系統來產生致命和非致命的效果。因此，除了物理作戰領域（即陸地、空中、海上和太空），在非物理領域（網絡空間、EME、信息環境）取得優勢的能力將對實現戰役的軍事和非軍事目標具有決定性意義[1, p.280]。

OE是影響能力運用和影響指揮官決策的條件、環境和影響因素的綜合體[2, p.3]。了解OE的因素和條件不僅是所有計劃活動，特別是行動設計的關鍵前提，也是友軍保護和許多其他相關任務的關鍵前提[3, p.41]。

JIPOE代表了一種系統的方法，用于分析有關OE和對手的信息。它可以應用于全部的軍事行動。指揮官和參謀部在危機背景、根本原因和具體動態方面，對戰區形成共同的理解和整體的看法。它使指揮官能夠直觀地看到問題的程度，以及他們如何塑造和改變OE，使之成為他們的優勢，這將為他們的決策提供信息[2, p.3-5]。

JIPOE產品極大地促進了聯合（即作戰）層面的軍事行動的規劃和執行。現代軍隊，特別是北大西洋公約組織（NATO）內的軍隊，幾十年來在討論跨領域（陸、海、空）的協調行動時一直使用聯合這一術語。如今，由于全球安全環境的巨大變化以及俄羅斯和中國日益增長的野心，為了挑戰潛在的同行對手，需要采取多領域的方法。在傳統的戰爭門檻下，盟國及其合作伙伴已經受到了跨越物理和非物理領域的持續攻擊[4, p.2]。MDO一詞不同于聯合行動，因為它旨在關注跨越多個領域的行動，而不考慮服務的歸屬，不一定是由多個部門進行的行動[5，p.49]。

圖1:支持聯合行動的當前JIPOE流程的可視化。

圖2:提出支持MDO的JIPOE過程方案。