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本文討論了在軍事領域決策過程中使用人工智能（AI）的好處和注意事項。文章側重于三個主要方面：提供更快、更準確信息的能力，掌握情況和減少人為錯誤，以及在使用這種技術時必須考慮的技術和倫理因素。人工智能可以大大改善軍事領域的決策；然而，重要的是要反思與使用人工智能相關的倫理和技術影響。

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

人工智能（AI）已成為包括軍事在內的各個領域的重要工具。人工智能的定義是開發計算機系統，使其能夠執行通常需要人類典型的理性智能才能完成的任務，包括識別語音、做出決策和解決問題。在軍事領域，人工智能可以通過實時處理有價值的信息，幫助指揮官更快、更準確地做出決策。然而，人工智能在軍事領域的應用也帶來了倫理和技術方面的挑戰，例如在隱私和數據安全等方面對人類的影響。必須了解人工智能在軍事領域的優勢和挑戰，才能有效、負責任地實施人工智能。從這個意義上說，人工智能的應用可以優化指揮官在戰場上及時做出明智決策的能力。此外，對大量信息的即時處理使人們有可能對全景有更全面的了解，這為預測突然變化和可能出現的風險提供了依據，而這些都需要掌握態勢。這也有助于減少個人失誤，擺脫每個人的局限性。不過，有必要考慮在對這一顛覆性技術進行管理時所涉及的倫理問題。

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

在軍事領域使用人工智能并非新概念。然而，在很短的時間內，它已成為一種日益重要和有用的工具。它能夠高速、準確地處理大量數據，并分析模式和趨勢，提供重要信息，幫助指揮員在發生危機時執行措施，而危機需要快速、有效的反應，這在完成任務可能受到影響的情況下非常有用。

此外，人工智能還能識別人類可能忽略的模式和趨勢，從而更好地進行數據分析。這樣就能更全面、更清晰地了解任何情況，使軍方能夠做出更明智的決策。人工智能還能將數據收集和分析等乏味的重復性任務自動化，從而騰出時間實施更相關的行動。

從這個意義上說，人工智能提供信息的速度和質量對軍事決策過程有著積極的影響。指揮官可以擁有一種工具，使他們在行動發展過程中更容易選擇并永久保持認知優勢。所謂 "認知優勢"，是指在戰場上以最有效的方式利用信息和知識的能力。這意味著，人工智能可用于規劃過程、開展行動，甚至在任務完成后提供反饋并鞏固認知優勢。

同樣，在軍事行動規劃中，人工智能可以分析數據、生成情報，并提供需要優先處理的局勢變化信息以及可用資源和其他重要因素。在戰爭實施過程中，人工智能可以提供有關設備變化、通信流量和其他關鍵因素的實時數據。這一優勢將使指揮官有能力在不斷變化的情況下做出快速有效的決策，并確保其部署的資產始終處于有利地位。例如，某國開發了一套自主車輛系統，用于收集戰場信息，其目的是對信息進行處理，以便為決策提供準確的要素；它甚至可以在結果評估方面提供幫助。

3 掌握情況和減少人為錯誤

據西點軍校現代戰爭研究所稱，人工智能的多任務特性使其可以通過與不同決策層的偵察、監視和情報集成手段的實時連接，用于收集和處理信息。人工智能能夠處理大量數據并從中學習，這意味著指揮官可以提高對態勢的掌控能力，減少危急情況下的人為錯誤。

一方面，人工智能可以實時處理信息，全面了解戰場態勢。此外，人工智能還能分析歷史數據和趨勢，在更短的時間內預測局勢并做出更準確的決策。同樣，如果與能夠以自身標準開展行動的自主手段銜接，就可以省去暫停行動的必要，從而有可能對對手保持持續的壓力。例如，人工智能可以分析敵人的行為模式并預測未來的動向，從而用于制定不確定性余地更小、細節更精確的應急計劃。

另一方面，在軍事決策過程中應用人工智能還能減少人為錯誤。從這個意義上說，由于軍事力量的應用所隱含的后果，指揮官的決策能力面臨著需要高度重視的情況。例如，法律方面的考慮，如尊重人權或保護自己的部隊，被證明是涉及道德的因素，最終會對指揮官產生壓力，并可能導致因疲勞、恐懼或缺乏經驗而做出錯誤的決定。在這種情況下，人工智能通過提供準確可靠的信息，有助于最大限度地減少這些錯誤。

此外，人工智能還可用于模擬合成環境中的情況，讓軍事人員在安全可控的環境中練習、積累經驗并提高技能。因此，美國陸軍正在利用人工智能的優勢培訓步兵單元指揮官，根據戰術形勢的變化--面對模擬對手--創建可變場景，對手的反饋和快速決策能力豐富了培訓經驗。這樣就能加強美國陸軍培訓的步兵指揮官的決策和掌握情況的能力。總之，在軍事決策過程中應用人工智能，可以讓負責任的指揮官提高對態勢的掌握能力，減少人為錯誤。

4 技術和倫理方面的考慮

人工智能這一技術正越來越多地應用于軍事領域，目的是提高軍事行動的效力和效率。然而，人工智能的使用也帶來了一些重要的技術和倫理問題，必須認真加以解決。從這個意義上說，不應無視這一現實，也不應無視在使用這些技術時因其顛覆性而涉及的考慮因素。

從技術角度看，在軍事決策過程中使用人工智能有可能提供更快、更準確的信息，提高對態勢的認識，并降低人為錯誤的風險。然而，人工智能的使用也帶來了必須妥善解決的重大挑戰。首先是人工智能所使用數據的質量問題，人工智能的正常運行依賴于準確、高質量的信息。如果不具備這些特征，人工智能除了在訓練中出現錯誤外，還可能做出不正確或不恰當的決定。因此，必須掌握準確的最新數據，以確保人工智能的效率。其次，必須有足夠的基礎設施供其使用。換句話說，人工智能需要大功率的計算基礎設施和可靠的通信網絡才能良好運行。因此，要想在軍事決策過程中充分發揮人工智能的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

另一方面，從道德角度來看，使用人工智能會引發重要的思考，例如它對受武裝沖突影響的戰斗人員、非戰斗人員和平民的生活會產生什么影響。因此，必須制定明確和透明的政策，規范在軍事情況下使用人工智能。在這方面，為確保在軍事領域有效使用人工智能，有必要明確以下幾個方面： 首先，必須制定明確透明的人工智能使用政策，并確保所有專家、人工智能操作員都接受過使用、監督和控制該技術的培訓。其次，必須確保提供有效使用人工智能所需的計算和通信基礎設施。這包括購置適當的設備和技術，以及建立安全可靠的通信網絡。因此，要充分利用人工智能在軍事決策中的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

結論

人工智能可提高收集信息的速度和準確性，并增強及時做出明智決策的能力，從而提高軍事行動的效力和效率。此外，使用人工智能還有助于減少人員傷亡和附帶損害，從而保護平民和限制軍事行動對非戰斗人員的負面影響。為了充分發揮人工智能在軍事領域的潛力，必須制定清晰透明的使用政策，優先培訓軍事人員使用人工智能，并與學術研究機構簽訂合作交流協議。這將有助于最大限度地降低在軍事行動中使用人工智能的風險，最大限度地提高其效益。在軍事領域的決策過程中使用人工智能的經驗，主要參與者是美國陸軍等，由于不斷競爭以加強其在世界上的存在，他們一直在加速發展這項技術。可以從中汲取重要的經驗教訓，以發展自己的人工智能，并闡明國防方面的需求，特別是在軍事決策過程中。總之，在決策過程中適當實施人工智能，可受益匪淺。這可以通過提供更快、更準確信息的自主系統來實現；也可以通過在模擬器中使用合成環境對指揮官進行決策培訓來實現；最后，還可以通過減少處理過程中的人為錯誤來實現。

參考來源：CEEEP

? 作者｜劉子康 機構｜中國人民大學研究方向｜多模態

本文從相關論文出發，梳理當前用于指令微調的多模態指令集，從收集方法、復雜度與指令側重點三方面展開介紹。引言：近幾個月來，大型語言模型（LLM）在人工智能的各個領域帶來了革命性的進展。通過極大的參數量與預訓練數據量，LLM克服了以往語言模型存在的問題，真正成為了通用的，具備極強推理能力的語言模型，不僅在許多現有的benchmark上取得了極佳的成績，還展現出了以往模型從未出現過了涌現能力。 盡管LLM作為語言模型的能力無可挑剔，但它缺少感知其他模態信息的能力，而這對于實現AIGC至關重要。當前的多模態大模型往往通過給大模型添加一個視覺模塊，再通過多模態指令微調來進行兩個模型的對齊。這之中，多模態指令微調至關重要。本文將從相關論文出發，梳理當前用于指令微調的多模態指令集，從收集方法，復雜度與指令側重點來介紹它們。

一、多模態指令微調

多模態指令微調，即將純文本的指令微調拓展到多模態形式，并期望通過這些指令以及新增的視覺模塊賦予LLM視覺感知以及結合視覺信息進行正常推理的能力。在多模態指令出現之前，應用LLM解決一些復雜的視覺推理問題往往只能將圖像轉化為對應的caption，并將問題與caption一同作為純文本的輸入送入大型語言模型進行推理。這一類方法的代表為PiCa[1]，它通過caption來讓gpt3感知圖像信息，再通過in-context-learning來引導gpt3完成對應任務。

除此之外，Visual-ChatGPT[2]也采用了類似的方式來完成相關任務。通過調用一系列的子模型，Visual-ChatGPT將其他模態的信息轉換成圖像信息，再利用ChatGPT作為大腦進行推理，最終生成最終結果。

盡管這些模型在一系列任務上有非凡的表現，它的缺點也同樣明顯。一方面，由于其他模態信息到文本的轉換需要利用到一系列的小模型，最終模型的表現在很大程度上會受到小模型性能的限制。同時，文本作為連接不同模態的橋梁是不足的，一段描述的文本很難完全的覆蓋到一張圖片的所有信息，因此會導致信息的失真，最終影響到模型的推理結果。因此，我們需要訓練一個端到端的模型。已有的很多工作已經可以將圖像輸入映射到文本空間中（如CLIP[3]），我們需要一個多模態指令集，既包含了原本的兩種模態的對齊數據，也包含了基于多模態信息的復雜推理與對話數據。本文將在后面介紹這一類指令。

二、多模態指令 * MULTIINSTRUCT: Improving Multi-Modal Zero-Shot Learning via Instruction Tuning

本文是在LLaMA出現前的一篇工作，非常具有前瞻性。作者提出了一個指令數據集-MultiInstruct，包含了當下的34個多模態任務，并將其劃分成了若干個任務組。整體指令沿用了Flan[4]指令集的風格，由人工標注者們先根據任務本身的類型描述來標注每個任務的instruction，再經過多個步驟確認每個任務指令的準確性以及保證任務之間的指令不發生沖突。基于當前構造的指令數據集，作者還加入了純文本的NATURAL INSTRUCTIONS[5]指令集，并通過一系列實驗證明了純文本指令集的加入能夠有效提高模型的敏感度-即模型對于不同或輕微改變的指令下生成相同答案的一致性。

• Visual Instruction Tuning

本文提出了一個多模態大模型-LLaVA，是LLaMA出現后的多模態微調工作。本文采用對話微調后的Vicuna模型作為基座，期望能夠增強模型基于多種模態的對話能力。LLaVA采用的多模態指令主要follow了Vicuna[6]指令集的形式，沒有包含比較復雜的任務描述。為了增強模型在通用場景下的多模態對話與推理能力，LLaVA使用了ChatGPT/GPT-4來輔助多模態的指令生成。具體而言，LLaVA首先將圖像轉換為由文本表示的Context，為了盡可能的降低圖像到文本轉換的失真程度，作者采用了兩種Context，一種是captions，包含了全局的描述信息。另一種是boxes，包含了細粒度的實體-位置信息。

基于這一類信息，作者向GPT-4輸入了一系列指令，這一系列指令包含了對話類型指令，包含了對圖像細粒度推理的指令與基于圖像的復雜推理指令。由于GPT-4自身非常強大的推理能力，它能夠提供有意義的回復數據作為后續訓練的多模態指令。最終自動化構造的指令集包含158K個多模態指令，基于這些指令訓練得到的LLaVA模型在通用的多模態問答對話上表現出了強大的能力。 * GPT4RoI: Instruction Tuning Large Language Model on Region-of-Interest

GPT4RoI是構建細粒度多模態指令的一個嘗試。此前的絕大多數多模態指令都著重關注全局的視覺理解與視覺推理，而忽略了局部的細粒度視覺特征。GPT4RoI希望能夠構建一個數據集，輔助多模態模型不僅能夠從全局層面來理解圖像，同樣能夠理解圖像的細粒度特征，從而可以完成一些更加復雜的圖像推理任務。本文構造了兩類用于不同階段訓練的多模態指令，第一階段指令用于訓練區域特征與實體的對齊，第二階段指令用于訓練包含區域特征的推理。大部分指令由原本的RefCOCO與Visual Genome等數據集中抽取而來，同時也利用了外部工具對原本的LLAVA-150K數據集構建了額外的細粒度標注。 通過細粒度的標注指令，GPT4RoI上訓練的模型能夠根據特別的區域輸入理解模型的細粒度特征，擁有了更加多樣化的推理能力。 * Shikra: Unleashing Multimodal LLM’s Referential Dialogue Magic

與GPT4RoI類似，Shikra同樣對多模態指令在細粒度層面進行了擴展。相較于GPT4RoI更加注重于在指令輸入端細粒度的增加，Shikra同時希望模型在輸出端能夠顯式的進行細粒度的推理，輸出更多樣化的結果。Shikra的主要靈感來源于人類對話中實體指代的存在，即在對話中會提及到一系列的實體，而這些實體應當對應到圖像的某一個具體區域。

為了構造這些指令，Shikra同樣借助到了GPT4的幫助。作者從高質量的細粒度標注數據集Flickr30K出發，Flickr30K中的每一個圖像包含了5個細粒度的實體標注以及對應的caption描述。這些實體描述和對應的具體坐標將會被送入GPT4中幫助它們理解實體在圖像中的問題。最后，基于這些實體，GPT4將會設計一系列的問答對，這些問題被保證是可以完全通過已有信息來回答的。

作為一個通用指令集，基于Shikra訓練的通用模型在一系列指代任務上取得了非常好的效果，同時由于生成文本指定了圖像的實體，也有效的降低了多模態幻象的產生。 * M3IT: A Large-Scale Dataset towards Multi-Modal Multilingual Instruction Tuning

M3IT同樣是一個大型的多任務多模態指令集。它包含了8個大類的任務集合，并采取了類似MultiInstruct的方式進行指令的人工標注。M3IT的創新點在于，它考慮到了原有的多模態數據集（如VQA）中會存在大量的信息量較少的“短答案”，即對于一個問題僅提供一個極短的精確答案，但沒有提供中間過程，而多模態大模型則希望能夠提供更加詳細，有效的回復。為了解決這個問題，M3IT對于這一類問題進行了答案的復寫，通過一些額外的圖像信息（例如OCR）來使得答案變得復雜化與多樣化。同時，為了支持多語言的多模態指令，M3IT對于一些重要的數據集的指令進行了翻譯，使其同時支持中英兩種語言。最終，經過人工和ChatGPT的雙重質量檢測過程，得到了一個包含了2,429,264個實例的多模態多語言指令集。基于M3IT指令集訓練的多模態模型在生成答案的ROUGE-L分數和多語場景下表現出了良好的性能。

VIGC: Visual Instruction Generation and Correction

VIGC是一種新式的多模態指令生成技術。此前的方法往往采用ChatGPT或GPT4進行對話生成，而圖像信息通過Caption或box等其他信息以文字的形式輸入到模型之中。這種方式會導致圖像信息的失真，從而導致生成對話的失真，即生成對話不一定是與圖像緊密相關的，或者有一些細節錯誤以及幻象的出現。VIGC借助了LLM中self-instruct的思想，通過多模態模型自身來生成指令。具體做法是基于已有或自動生成的指令，通過多模態模型生成回復。對于這些回復，通過ChatGPT來進行檢查修正，從而得到高質量的多模態指令集。VIGC既可以用于多模態指令集的生成，也可以用于已有任務指令集的增廣。通過這一類方式，基于VIGC的若干個模型在數個通用benchmark以及一些任務特定的benchmark都取得了提升，證明了該方法的有效性。

StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized Image-Dialogue Data

StableLLaVA是一種基于Stable Diffusion來完全的自動化生成多模態指令集的方案。當前的多模態指令集往往采用現有的圖像，通過ChatGPT來生成后續的對話。這樣的方法盡管有效，但現有的圖像數據集會存在一定的領域偏差，同時，生成的多模態對話嚴重依賴于真實圖像，會影響到生成多模態對話的多樣性與質量。一種很自然的想法是，借助當前AIGC領域所取得的巨大成功，可以通過擴散模型自由的生成任意類型的圖像，再通過ChatGPT生成任意類型的對話，如下圖所示：

在這種設定下，圖像和對話可以有關幾乎任何主題，甚至是超現實的，極大的提高了多模態模型的想象力與創造性。在具體做法上，作者通過ChatGPT來生成擴散模型的prompt，基于若干個基礎關鍵詞與場景，再加上一些額外的指令引導（如“生成一段笑話”），可以得到非常多樣化的生成圖像。基于生成圖像以及圖像的prompt，再通過ChatGPT生成一系列圖像相關的對話。基于StableLLaVA訓練的多模態模型在非真實場景與真實場景的benchmark中都取得了不錯的表現。

參考文獻：

[1]An empirical study of gpt-3 for few-shot knowledge-based vqa [2]Visual ChatGPT: Talking, Drawing and Editing with Visual Foundation Models [3]Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision [4]Finetuned Language Models are Zero-Shot Learners [5]Super-NaturalInstructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks [6]Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality [7]MULTIINSTRUCT: Improving Multi-Modal Zero-Shot Learning via Instruction Tuning [8]Visual Instruction Tuning [9]GPT4RoI: Instruction Tuning Large Language Model on Region-of-Interest [10]Shikra: Unleashing Multimodal LLM’s Referential Dialogue Magic [11]M3IT: A Large-Scale Dataset towards Multi-Modal Multilingual Instruction Tuning [12]VIGC: Visual Instruction Generation and Correction [13]StableLLaVA: Enhanced Visual Instruction Tuning with Synthesized Image-Dialogue Data

在技術飛速發展的時代，戰爭的面貌正在發生重大轉變。人工智能（AI）與軍事系統的結合正在徹底改變我們進行戰爭的方式。

本文將深入探討人工智能在戰爭中的迷人世界，重點關注認知戰爭的概念以及人工智能在塑造未來戰斗中的作用。

認知戰爭： 新領域

認知戰爭代表著軍事行動模式的轉變。它戰略性地利用人工智能和機器學習來影響對手的認知過程。

其目的是操縱決策過程，制造混亂，最終獲得戰略優勢。這種方法利用人工智能的力量來增強人的能力，因此越來越被認為是現代戰爭中的有力工具。

認知戰爭最顯著的實例之一是國防科技初創公司 Anduril 開發的 "幽靈 4 "無人機。這架無人機是人工智能融入軍事系統的見證。它配備了人工智能，可以在地面單個操作員的控制下執行各種偵察任務。它利用機器學習來分析圖像和識別目標，展示了人工智能在增強軍事能力方面的潛力。

盡管如此，重要的是要以平衡的視角來看待這一發展。雖然幽靈 4 無人機代表了軍事技術的重大進步，但它也提出了幾個問題。

在戰爭中使用人工智能，尤其是能夠做出決策的自主系統，會帶來新的復雜性和不可預測性。如果這些系統出現故障或被對手利用，就有可能產生意想不到的后果。

此外，在戰爭中使用人工智能所涉及的倫理問題也是一個一直爭論不休的話題。機器在戰場上做出生死攸關決定的前景是一個有爭議的問題。雖然人工智能通過接管危險任務有可能減少人員傷亡，但缺乏人類判斷力和責任感是一個主要問題。

最后，在認知戰爭中使用人工智能有可能使沖突升級。操縱對手決策過程的能力可能導致誤判和誤解，增加沖突風險。因此，制定明確的規則和條例來規范人工智能在戰爭中的使用以降低這些風險至關重要。

數字化、透明戰爭時代

2023 年標志著數字化、透明化戰爭的到來。烏克蘭戰爭就是這一新時代的明顯例證。由于衛星、數字痕跡和用戶在社交媒體上生成的內容提供了全面的透明度，全世界都看著俄羅斯在烏克蘭邊境集結兵力。在這個時代，再也不可能用陸海空三軍偷襲另一個國家了。這些兵力造成的死亡和破壞也無法掩蓋。這種透明度迫使兵力調整戰略，以更加分散的方式移動和機動。

精確武器的影響

精確武器的出現又一次改變了戰爭的游戲規則。這些武器可以用一枚成本效益高的導彈摧毀價值數百萬的平臺。這一現實正在改變軍隊、海軍和空軍的組織、裝備和作戰方式。

在烏克蘭沖突中，精確武器成功打擊了裝甲車輛和飛機，凸顯了其有效性。現在的挑戰是降低這些武器的成本和復雜性，各國正在緊急開展這項工作。

未來： 人工智能驅動的變革

人工智能與戰爭的結合必將推動國家對抗沖突的方式發生深刻變革。機器人技術、自主性、連通性、安全云中的數據以及人工智能的進步將導致武裝力量迅速發展為有人、無人和自主能力的團隊。

這一轉變的意義將不亞于 Airbnb 和 Uber 等數字平臺對各自行業的影響。然而，盡管發生了這種轉變，戰爭的本質將保持不變--意志的較量，理性、情感和機遇的混合

即將結束...

我們深入研究了人工智能與戰爭，發現自己正站在一個新時代的懸崖邊上。將人工智能融入軍事系統的確是一把雙刃劍。一方面，它有望徹底改變戰爭，增強軍事能力，并有可能減少人員傷亡。另一方面，它也提出了深刻的倫理道德問題，作為一個社會，我們必須努力解決這些問題。

例如，在認知戰爭中使用人工智能會帶來機器做出生死攸關決定的幽靈。我們能把如此關鍵的決策交給算法嗎？在自主系統主導的領域，我們如何確保問責制？

這些問題不僅是技術問題，更是深刻的哲學問題，涉及我們的價值觀和原則。

此外，人工智能在戰爭中的潛在濫用也是一個重大問題。如果落入壞人之手，這些技術可能會被用來加劇沖突、操縱輿論或侵犯人權。

我們如何防止這種濫用？

我們如何在利用人工智能的好處和防范其潛在風險之間取得平衡？

關鍵是要以謹慎和負責的態度對待它。我們必須促進有關這些問題的公開對話，鼓勵不同的觀點和嚴謹的辯論。

只有通過這樣的討論，我們才有希望以負責任和合乎道德的方式在戰爭中利用人工智能的力量。

行為識別是當前計算機視覺方向中視頻理解領域的重要研究課題。從視頻中準確提取人體動作的特征并識別動作，能為醫療、安防等領域提供重要的信息，是一個十分具有前景的方向。本文從數據驅動的角度出發，全面介紹了行為識別技術的研究發展，對具有代表性的行為識別方法或模型進行了系統闡述。行為識別的數據分為RGB模態數據、深度模態數據、骨骼模態數據以及融合模態數據。首先介紹了行為識別的主要過程和人類行為識別領域不同數據模態的公開數據集；然后根據數據模態分類，回顧了RGB模態、深度模態和骨骼模態下基于傳統手工特征和深度學習的行為識別方法，以及多模態融合分類下RGB模態與深度模態融合的方法和其他模態融合的方法。傳統手工特征法包括基于時空體積和時空興趣點的方法（RGB模態）、基于運動變化和外觀的方法（深度模態）以及基于骨骼特征的方法（骨骼模態）等；深度學習方法主要涉及卷積網絡、圖卷積網絡和混合網絡，重點介紹了其改進點、特點以及模型的創新點。基于不同模態的數據集分類進行不同行為識別技術的對比分析。通過類別內部和類別之間兩個角度對比分析后，得出不同模態的優缺點與適用場景、手工特征法與深度學習法的區別和融合多模態的優勢。最后，總結了行為識別技術當前面臨的問題和挑戰，并基于數據模態的角度提出了未來可行的研究方向和研究重點。 //www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20221101&flag=1

摘要

如今，圖數據已經被廣泛地應用于現實生活與科學研究當中，有巨大的使用和研究價值. 但與此同時，針 對圖數據的收集與發布中也存在巨大的隱私風險 . 如何在保護圖隱私的同時，發布與收集可用圖數據，是目前個 人、企業、政府等面臨的重大挑戰. 本文首先從隱私信息所包含的內容、不同的隱私泄露場景，以及敵手模型三個方 面深入地剖析了圖數據在使用中存在的隱私風險，然后重點從攻擊和防御兩個角度展開介紹. 針對攻擊而言，本文分析了當前可行的圖數據隱私攻擊與攻擊量化算法及其算法原理. 針對防御而言，本文總結了簡單匿名、圖修改、 聚類，以及差分隱私四種圖數據隱私防御技術；分析了集中與分布兩種數據存儲場景下，不同類型圖數據使用的各 類隱私防御算法，以及數據隱私性與可用性度量方法. 最后本文綜合已有的研究成果，指出了圖數據上隱私保護研 究當前存在的問題、面臨的挑戰,及未來的研究方向.

引言

圖數據目前已被廣泛應用于生活中的各個領 域 . 相較于列表等其他數據類型，圖數據具有更強 的表達能力：除通過結點表征實體屬性信息外，還可 以通過邊清晰地表達結點實體間的鏈接關系，因此 被普遍應用于現實生活與科學研究中［1］ . 典型的圖 數據包括社交網絡、通訊網絡、移動軌跡、傳染病與 醫療數據、合作網絡、引用網絡、交易信息網絡、自治 系統數據及其他拓撲圖等，被政府、科研機構及企業 應用于犯罪分子行為模式挖掘、疾病傳播研究、推薦 系統等政府數據挖掘、學術研究與商業應用當中.

然而圖數據中蘊含大量的敏感信息，一旦泄露， 造成的后果極為嚴重 . 除如社交網絡中的個人資 料、醫療數據中的診療記錄、交易信息網絡中的交易 內容等圖結點上的敏感文本屬性外，圖數據中還包 含社會關系、醫患關系、交易方式等邊上的敏感鏈接 關系. 因此圖數據的隱私泄露事件往往涉及人數眾 多、影響廣泛 . 2018 年，社交網絡 Facebook 超過 5000萬用戶個人信息遭到泄露，除個人資料等用戶 結點屬性信息外，還包括好友資料、點贊與轉發情況 等用戶結點間的關聯關系 . 數據公司通過分析用戶 間的關聯關系，準確推測出了用戶的受教育情況、政 治傾向、性取向，甚至是用戶兒童時期受過的創傷， 從而精準投放引導性信息，以達到左右用戶行為的 目的 . 此外，數據分析者還利用用戶的好友列表，進 一步擴大影響范圍 . 最終，該隱私泄露事件累計波 及到了 8700 萬用戶 . Facebook 也因此信譽受損、市 值下跌，并面臨累計超過16億美元的罰款.

可見，圖數據在收集與發布等使用過程中面臨 著巨大的隱私風險 . 攻擊者可以結合各種背景知識 對圖數據發起隱私攻擊 . 在圖的集中式存儲場景 下，攻擊者可借助公開的人口統計數據、個體語義屬性信息、個體所在圖的局部結構信息、公開數據集、 網絡爬蟲爬取的圖數據等輔助信息，對匿名圖發起 結點實體身份再識別攻擊，并進一步推斷實體的語 義屬性、鏈接關系等隱私信息 . 在圖的分布式存儲 場景下，不可信的數據收集者可以在數據收集過程 中直接竊取用戶的隱私數據 . 即便只發布或收集與 原始圖相關的統計信息或隨機圖模型參數等，圖數 據的隱私安全依然會遭到威脅 . 一則，發布的統計 數據本身可能是敏感信息 . 二則，攻擊者可以通過 發布的數據以較高的準確度還原原始圖，或者綜合 利用各類統計數據對原始圖進行隱私推斷.

綜上所述，對圖數據隱私保護技術的研究迫在 眉睫 . 然而圖數據蘊含信息豐富，實體間關聯關系 復雜，給其上的隱私保護帶來了嚴峻的挑戰 . 首先， 圖數據上信息的多樣性增大了隱私定義的難度 . 圖 數據中結點所代表的實體身份、語義屬性、結點所在 的子圖結構、結點本身在圖中的存在性，以及圖中邊 上的語義屬性、邊的存在性，都可能是需要保護的敏 感信息. 如何選擇并綜合各類敏感信息進行合理的 隱私定義，是圖數據隱私保護上的一個難點 . 其次， 圖數據中結點之間復雜的關聯關系增大了隱私保護 技術設計與應用的難度 . 同一個結點可能與大量其 它結點存在各種不同的鏈接關系，并且結點上的語 義信息與結點所在子圖的結構特征也存在一定的關 聯，對圖中任何一個結點、一條邊或一條語義信息稍 做更改，都可能牽一發而動全身，大大降低圖數據整 體的可用性 . 因此，如何在充分保護用戶隱私的前 提下，同時保障圖數據的高可用性是研究者關注的 焦點.

針對關系型數據的傳統隱私保護技術無法滿足 圖數據發布與收集的隱私需求. 傳統的k-匿名技術、 l-多樣性技術、t-接近技術等雖然可以直接應用于圖 數據發布時，結點上語義信息的保護，但是無法同時 保護結點間特殊的鏈接關系，以及結點所在的特殊子 圖結構等隱私信息.而傳統的差分隱私技術直接應用 于圖數據的發布與收集時，相關函數敏感度較高，會 導致添加的噪聲過大，數據可用性急劇下降.此外，若 直接用傳統的差分隱私技術對結點上的語義信息、結 點存在性、邊上的語義信息與邊存在性等進行全面的 隱私保護，不僅會引起添加噪聲過大問題，而且會破 壞圖數據上信息之間的一致性，降低數據可用性. 因 此，為滿足圖數據上隱私保護的需求，需要在傳統隱 私保護技術的基礎上結合圖數據的特點、針對圖數據 上隱私保護的難點來進行創新.

本文第2節從圖數據隱私信息、泄露場景、與敵 手模型三個方面綜合分析了圖數據在收集與發布中 面臨的隱私風險 . 第 3 節分析了目前在圖數據模型 上各類攻擊算法及其量化方法，對攻擊者的能力進 行直觀地說明. 第4節介紹了圖數據中簡單匿名、圖 修改、聚類，及差分隱私四種主流隱私保護技術，并 梳理了針對不同應用場景與數據類型的隱私防御算 法 . 同時介紹了圖數據隱私性與可用性度量及二者 關系 . 第 5 節總結了當前圖數據隱私保護中仍然存 在的問題，并展望了未來可能的研究方向與挑戰 . 第6節總結全文.

2 隱私風險

隱私風險指的是在圖發布與收集的過程中可能 面臨來自多種攻擊者、對不同的攻擊對象發起的各 類攻擊，從而導致圖中的敏感信息泄露 . 本節將從 隱私信息、隱私泄露場景、敵手模型三個方面，評估 在圖收集發布的過程中所面臨的隱私風險。

2.1 隱私信息

隱私信息是圖中可能泄露的各類敏感信息 . 文 獻［3］從結構上將圖上的隱私信息主要分為結點上 的隱私信息與邊上的隱私信息兩大類 . 而本文則根 據文獻［2］，從內容的角度將圖上的隱私信息分為 身份信息、語義屬性與鏈接關系三大類，并豐富了定 義內涵.

身份信息指圖數據中結點與結點所代表實體身 份的一一對應關系，如：社交網絡中結點所代表用戶 的用戶姓名、用戶 ID 等身份標識符 . 除結點與實體 的對應關系外，在傳染病傳播圖等數據中，結點本身 在圖中的存在性也是一個敏感信息.

語義屬性指結點中除身份信息外其他可能泄露 隱私的屬性信息，通常包括敏感屬性信息，如郵件通 訊網絡中與用戶結點關聯的郵件內容；或一組可以 唯一確定結點身份的非敏感屬性集合，即準標識符， 如職業社交網絡中用戶結點的職業、性別、年齡、所 在地郵編等. 鏈接關系指結點所代表實體之間的關聯關系， 在圖中用邊表示 .

鏈接關系上的隱私信息包括邊上 的權重，如商業網絡中兩個實體間的交易額；邊上的 屬性，如社交網絡中兩個實體間的朋友、親友、醫患 關系等；邊的存在性，如在通訊圖中結點所代表的實 體間是否存在短信或電話往來等.

2.2 隱私泄露場景

隱私泄露場景是圖數據發布與收集中可能泄露 隱私的環節，主要包括圖的集中式存儲與圖的分布 式存儲兩種場景. 圖1為隱私泄露場景示意圖. 下面 分別介紹兩種場景下圖數據面臨的隱私問題.

2. 3 敵手模型

敵手模型通過敵手能力、敵手知識，以及敵手目 標三個方面，全面刻畫攻擊者的特征 . 充分了解敵 手模型，做到知己知彼，可以為圖數據隱私防御方法 的研究提供指導依據.

3 隱私攻擊

3. 1 攻擊算法

在圖的分布式存儲場景下，當隱私泄露方式為 直接泄露時，攻擊者無需復雜的攻擊算法；而當攻擊 者試圖對用戶進行暴力入侵時，通常采用中間人攻 擊等信息安全領域的攻擊方法，不在本文的討論范 疇內 . 因此本節將主要介紹圖的集中式存儲場景下 的隱私攻擊算法. 目前，圖的集中式存儲場景下的攻擊算法可分為 兩大類，基于種子結點（seed-based）的攻擊算法以 及非種子結點（seed-free）攻擊算法. 本文進一步將 基于種子結點的攻擊算法分為基于種子結點的主動 攻擊算法與被動攻擊算法兩個子類 . 此外，不同于 ［1，14］等文獻按照時間順序介紹相關算法細節，本 文首次提煉各類圖隱私攻擊面臨的關鍵問題，明晰攻 擊算法整體的發展脈絡.下文圍繞算法目標、針對的關 鍵問題，以及相應的解決方案，描述經典攻擊算法.

3. 2 攻擊量化

除從實踐上證明算法的可行性外，還有一系列 的研究致力于從理論上給出匿名圖可以被攻破的條 件，以及不同背景知識對去匿名化的影響 . 不同于 ［1，14］等文獻，本文除量化算法所基于的隨機圖模 型外，還著重分析了各個經典量化算法針對的不同 的去匿名化條件，并在表3中從理論模型假設、攻擊 類型，以及量化攻擊時考慮的不同條件類型，全面總 結了當前攻擊量化研究成果.

4 隱私防御

為抵御上述針對圖數據的隱私攻擊，研究者結 合不同地隱私防御技術，提出了多種隱私防御的算 法，本節將從圖上的隱私防御技術、隱私防御算法， 以及圖的隱私性與可用性三方面展開介紹.

4. 1 隱私防御技術

目前，針對圖數據發布與收集的隱私防御技術 主要可以分為簡單匿名技術、圖修改技術、聚類技術 以及差分隱私技術四類 . 下面將依次介紹上述隱私 防御技術及其實現機制.

4. 2 隱私防御算法

在針對圖數據的發布與收集過程中，最直接的方 式是發布或收集原始圖的鄰居向量或鄰接矩陣，因此 部分研究基于原始圖的拓撲結構、鄰接矩陣或鄰居向 量設計隱私保護方案. 然而原始圖的拓撲結構復雜， 鄰接矩陣維度較高，在算法設計與實現過程中存在算 法時間復雜度高、噪聲添加大等困難. 因此除原始圖 外，還有研究針對圖上的統計特征、隨機圖模型參數， 以及合成圖的收集與發布進行隱私保護. 相比于以隱私技術為依據的傳統分類方式［1，14，］ 本文從實際應用的角度出發，分別介紹在集中式與分 布式數據存儲場景下，針對以上四種圖上數據類型的 隱私防御算法. 同時，本文首次提煉出各類隱私防御 算法面臨的關鍵問題，并圍繞算法的防御目標、采用 的防御技術，以及算法針對的關鍵問題及其解決方 案，對相關算法進行描述，明晰各類算法發展脈絡.

5 挑戰與展望

隨著人們對個人隱私的逐步重視，各類新政 策的出臺，個人隱私保護需求與高質量服務需求 之間的矛盾被持續激化，使得對圖數據的隱私風 險評估與隱私性度量、可用性度量、隱私保護技 術、隱私保護算法等的深入研究空前迫切 . 目前， 已經有很多研究致力于解決圖上的隱私保護問 題，相關研究已經廣泛涉及到了不同場景下的多 種數據類型、隱私保護技術，取得了一定的進展 . 但由于圖數據具有蘊含信息豐富、數據之間關聯性強、現實中圖相對稀疏等特點，現有的研究還不 能滿足人們對圖數據上隱私保護的需求，當前還 有很多亟待解決的問題，限制了相關研究在現實 應用中的推廣與普及。

5. 1 圖數據隱私發布與收集中的難點問題

5. 1. 1 隱私性與可用性權衡問題

數據隱私性與可用性的權衡問題是隱私保護領 域的一個共性問題 . 如何找到可用性的犧牲與隱私 性保證之間的平衡點是設計隱私保護算法的關鍵 . 然而，圖中隱私信息類型豐富，不同結點之間具有很 強的關聯性，給圖數據隱私性與可用性的量化與隱 私方案設計帶來了更大的挑戰 . 首先，對于數據隱 私性而言，雖然針對不同采用不同隱私技術的匿名 圖有不同的量化方式，但是缺乏統一的量化標準；對 于數據可用性而言，雖然可以用特定的圖性質來度 量，但同樣尚且沒有簡潔統一的量化標準 . 并且，不 論是圖數據的隱私性度量還是可用性度量，目前都 很難兼顧圖上結點的身份信息、鏈接關系及屬性信 息等多種隱私信息 . 而一旦可以綜合量化數據隱私 性與可用性，就可以通過理論分析找到其平衡點，從 而設計更有效的隱私防御方案 . 其次，在具體設計 隱私方案時，不同的隱私信息類型需要采用不同的 隱私保護技術，因此很難兼顧所有的隱私信息；圖中 的同一個結點通過邊與很多其他結點相連，若對中 心結點進行修改則會極大程度破壞圖結構可用性， 而不做修改則很難保障中心結點的結構隱私 . 基于 此，無論是對圖數據隱私性與可用性的量化，還是對 于具體的隱私保護方案設計，圖數據的隱私性與可 用性權衡都將繼續是未來圖數據隱私保護的一個嚴 峻的挑戰.

**5. 1. 2 個性化隱私保護 **

圖數據在現實生活中圖數據有廣泛的應用，如 基于社交網絡、購買記錄等的推薦系統，基于地理 位置的路徑規劃，以及基于交易記錄的欺詐檢測等 等 . 在不同類型的網絡中對隱私保護強度有不同的 需求 . 而在同一個網絡中，同一個實體結點對不同 的隱私信息也有不同的需求 . 以基于社交網絡的朋 友推薦為例，社交網絡中的不同用戶哪些屬性為隱 私屬性，或者哪些鏈接關系為隱私鏈接關系都有不 同的定義 . 還有一些用戶不認為自己所在社交網絡 中存在隱私信息，反而希望服務提供商利用自己在 社交網絡中的信息，為自己提供更精準的好友推 薦、社群推薦或者商品推薦等服務 . 在以往的研究 中，還沒有發現能夠解決圖數據上個性化隱私保護 的可行方案 . 因此，如何針對不同網絡中不同實體 的隱私需求，在保護實體隱私的同時，為實體提供 更好的服務是未來圖數據隱私保護一個研究趨勢.

**5. 1. 3 圖數據的動態發布與多次收集 **

在對圖的研究中，圖的演化是一個重要的研究 方向 . 研究圖的演化可以對人的社交行為、疾病的 傳播規律等具有更深刻的認識與理解 . 而研究圖的 演化，往往需要對同一圖數據進行多次收集或者動 態發布 . 一般的隱私防御方案無法保證在多次收集 或者動態發布中數據的隱私安全 . 多次收集及動態 發布時，在保證結點、邊及屬性隱私安全的同時，還 需要保證同一時間序列下數據的一致性，如：同一時 間序列下相同結點的身份代碼要一致；此外發布數 據中邊的存在性、圖中的語義信息等要符合原始圖 的演化規律等 . 隱私防御算法在保證數據的一致性 同時，提高了數據的可用性，但同時也豐富了攻擊者 對同一時間序列下的圖數據發起攻擊時的敵手知 識，進一步增加了防御的難度 . 目前，已經有少量的研究關注該問題，但是鮮有有效的解決方案，因此該 問題是仍然是未來圖數據隱私保護上的一個重要探 索方向.

**5. 1. 4 面向主動攻擊的隱私防御算法 **

主動攻擊者具有很強的攻擊能力 . 現實中，主 動攻擊者可以通過在社交網絡中創建僵尸賬號并主 動關聯目標用戶對用戶發起隱私攻擊 . 近年來有文 獻提出一種具有魯棒性的主動攻擊算法，可以以較 高的準確度一次性對大量結點進行去匿名化攻擊 . 該算法的提出，不僅使研究者更深刻認識到主動攻 擊者強大的攻擊能力，更進一步提高了類似于社交 網絡等圖中用戶的隱私風險 . 然而，目前尚沒有攻 擊算法可以有效緩解由此類攻擊帶來的隱私風險 . 因此如何在現有的隱私保護算法上進行提升，或者 改進已有的隱私防御技術，使其能更好的應對具有 主動攻擊能力的攻擊者是未來隱私保護技術發展一 個可能方向.

**5. 1. 5 隱私放大理論在圖隱私保護中的應用 **

近年來，通過深入挖掘各類算法自身特征，有很 多工作提出了一系列的隱私放大理論，從而提升隱 私防御效果 . 上述工作利用算法本身的隨機性、下 采樣、隨機打亂等方式，放大差分隱私預算，以取得 更好的隱私防御效果 . 利用差分隱私進行圖的收集 與發布普遍面臨噪聲添加過大，導致數據可用性降 低等問題 . 若能深入研究圖的各類算法自身隱含的 隱私性，或者采用基于混淆模型等的技術放大隱私， 將會極大提升數據收集與發布的質量 . 然而，在圖 上應用隱私放大理論面臨諸多挑戰 . 圖上的結點之 間存在關聯邊，因此不同數據之間不再具有獨立性， 無論是給相關方案的設計，還是給理論上的證明都 增加了難度 . 目前，還沒有相關工作將隱私放大相 關的理論與技術應用于圖隱私保護相關的應用場景 下，該技術的應用可能給未來圖上隱私保護技術的 發展帶來新的突破.

5. 2 面向新應用場景的圖數據隱私保護

**5. 2. 1 面向圖數據機器學習中的隱私保護 **

圖數據在機器學習領域有著非常廣泛的應用， 如基于神經網絡的結點分類、鏈接預測、社群發現， 對異常檢測問題，商品及好友推薦問題等提供了巨 大的幫助 . 然而，近年來越來越多的研究發現，機器 學習中存在著巨大的隱私風險 . 攻擊者可以通過機 器學習發布的模型參數、預測結果等對訓練集發起 重構攻擊、成員推斷攻擊等，導致訓練集中數據隱私 泄漏 . 已有的針對圖數據的隱私保護算法只能用戶 對圖數據訓練集進行輸入擾動，并且此類擾動算法 由于添加的噪聲過大，可能嚴重影響訓練模型的可 用性. 而已有的針對機器學習的隱私保護策略，則面 臨著針對圖訓練數據隱私定義難，對關聯數據擾動 難等問題 . 因此如何在保證模型可用性的同時提出 可行的隱私保護方法是未來一個可能的探索領域.

**5. 2. 2 隱私保護下的圖性質多方共同計算 **

不同于分布式存儲場景下的數據收集，在隱私 保護下的圖性質多方共同計算中，沒有數據收集者， 各方掌握部分子圖，及各子圖之間公共的邊鏈接狀 況，但不了解其他各個參與方所掌握的隱私圖內部 結構 . 各方希望借助彼此的信息共同計算完整圖中 結點間的最短路徑、中心度等信息，實現計算結果共 享，同時不泄露自己所掌握圖中的隱私信息 . 借助 密碼學技術，如秘密共享或多方安全計算等可以解 決上述問題，但是存在通信開銷大、計算開銷大等弊 端 . 差分隱私等圖隱私保護技術可以緩解開銷問 題，但同時也可能面臨計算不準確等挑戰 . 目前有 少量的工作關注該問題，但僅僅集中在兩方的共同 計算上 . 能否將其擴展至多方共同計算，將會是未 來可以探究的新場景.

6 總 結

目前，圖數據在現實生活與研究中被廣泛的應 用. 與此同時，圖數據中也存在極高的隱私風險. 而 圖數據上豐富的信息，數據之間關聯性強，給圖數據 上的隱私保護帶來了巨大的挑戰 . 本文分析了圖的 發布與收集中的隱私風險，綜述了目前針對圖數據 隱私攻防的各類方案 . 綜合二者，本文在最后給出 了目前圖數據上隱私保護研究的仍然存在的問題以 及未來可能的研究方向 . 總之，圖數據上的隱私保 護研究雖然已經取得了一定的進展，但未來依舊有 很高的研究價值與廣闊的研究空間.

機器學習是現代戰爭系統的關鍵組成部分。本文探討了人工智能的 7 個關鍵軍事應用。

機器學習已成為現代戰爭的重要組成部分，也是我（Nicholas Abell）作為陸軍退伍軍人和數據科學家的主要興趣點。與傳統系統相比，配備人工智能/機器學習的軍事系統能夠更有效地處理大量數據。此外，人工智能由于其固有的計算和決策能力，提高了作戰系統的自我控制、自我調節和自我驅動能力。

人工智能/機器學習幾乎被部署在所有軍事應用中，軍事研究機構增加研發資金有望進一步推動人工智能驅動系統在軍事領域的應用。

例如，美國國防部 (DoD) 的國防高級研究計劃局 (DARPA) 正在資助一種機器人潛艇系統的開發，該系統預計將用于從探測水下水雷到參與反潛行動的各種應用。此外，美國國防部在 2017 財年在人工智能、大數據和云計算方面的總體支出為 74 億美元。預計到 2025 年，軍事 ML 解決方案的市場規模將達到 190 億美元。

以下是機器學習將在未來幾年證明其重要性的七種主要軍事應用。

1. 作戰平臺

來自全球不同國家的國防軍隊正在將人工智能嵌入陸地、海軍、空中和太空平臺上使用的武器和其他系統中。

在基于這些平臺的系統中使用人工智能，可以開發出更少依賴人工輸入的高效作戰系統。它還增加了協同作用，提高了作戰系統的性能，同時需要更少的維護。人工智能還有望使自主和高速武器能夠進行協作攻擊。

2. 網絡安全

軍事系統通常容易受到網絡攻擊，這可能導致機密軍事信息丟失和軍事系統損壞。然而，配備人工智能的系統可以自主保護網絡、計算機、程序和數據免受任何未經授權的訪問。

此外，支持人工智能的網絡安全系統可以記錄網絡攻擊的模式，并開發反擊工具來應對它們。

3. 物流運輸

人工智能有望在軍事后勤和運輸中發揮關鍵作用。貨物、彈藥、武器和部隊的有效運輸是成功軍事行動的重要組成部分。

將人工智能與軍事運輸相結合可以降低運輸成本并減少人力工作負荷。它還使軍用艦隊能夠輕松檢測異常并快速預測組件故障。最近，美國陸軍與 IBM 合作，使用其 Watson 人工智能平臺來幫助預先識別 Stryker 戰車的維護問題。

4. 目標識別

正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使國防軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。

支持人工智能的目標識別系統能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。機器學習還用于從獲得的數據中學習、跟蹤和發現目標。

例如，DARPA 的競爭環境中的目標識別和適應 (TRACE) 計劃使用機器學習技術在合成孔徑雷達 (SAR) 圖像的幫助下自動定位和識別目標。

5. 戰場醫療

在戰區，人工智能可以與機器人手術系統 (RSS) 和機器人地面平臺 (RGP) 集成，以提供遠程手術支持和疏散活動。美國尤其參與了 RSS、RGP 和其他各種用于戰場醫療保健的系統開發。在困難條件下，配備人工智能的系統可以挖掘士兵的病歷并協助進行復雜的診斷。

例如，IBM 的 Watson 研究團隊與美國退伍軍人管理局合作開發了一種稱為電子病歷分析器 (EMRA) 的臨床推理原型。這項初步技術旨在使用機器學習技術來處理患者的電子病歷，并自動識別和排列他們最嚴重的健康問題。

6. 戰斗模擬與訓練

模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在越來越多地投資于模擬和訓練應用。

美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析，啟動了幾個傳感器模擬程序項目。美國海軍已經招募了 Leidos、SAIC、AECOM 和 Orbital ATK 等公司來支持他們的計劃，而美國陸軍的計劃得到了包括 SAIC、CACI、Torch Technologies 和 Millennium Engineering 在內的公司的支持。

7. 威脅監控和態勢感知

威脅監控和態勢感知在很大程度上依賴于情報、監視和偵察 (ISR) 工作。ISR 行動用于獲取和處理信息以支持一系列軍事活動。

用于執行 ISR 任務的無人系統既可以遠程操作，也可以按照預先定義的路線發送。為這些系統配備人工智能有助于防御人員進行威脅監控，從而提高他們的態勢感知能力。

具有集成 AI 的無人駕駛飛行器 (UAV) - 也稱為無人機 - 可以巡邏邊境地區，識別潛在威脅，并將有關這些威脅的信息傳輸給響應團隊。因此，使用無人機可以加強軍事基地的安全，并提高軍事人員在戰斗中或偏遠地區的安全性和效率。

結論

人工智能在軍事技術硬件和軟件的大規模采用，向我們展示了現代戰爭中令人難以置信和可怕的范式轉變。毫不奇怪，世界上最大的軍隊比其他任何事情都更加關注這項技術，而這場技術競賽的獲勝者可能會比美國在研制原子彈后擁有更多的全球影響力。 （作者：Nicholas Abell，美國陸軍退伍軍人）

摘要： 深度學習作為人工智能技術的重要組成部分，被廣泛應用在計算機視覺、自然語言處理等領域。盡管深 度學習在圖像分類和目標檢測等方向上取得了較好性能，但研究表明，對抗攻擊的存在對深度學習模型的安全應 用造成了潛在威脅，進而影響模型的安全性。本文在簡述對抗樣本的概念及其產生原因的基礎上，分析對抗攻擊 的主要思路，研究具有代表性的經典對抗樣本生成方法。描述對抗樣本的檢測方法與防御方法，并從應用角度闡 述對抗樣本在不同領域的應用實例。通過對對抗樣本攻擊與防御方法的分析與總結，預測未來對抗攻擊與防御的 研究方向。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0059156

摘要： 隨著深度學習技術的快速發展，許多研究者嘗試利用深度學習來解決文本分類問題，特別在卷積神 經網絡和循環神經網絡方面，出現了許多新穎且富有成效的分類方法。本文對基于深度神經網絡的文本分類問題進行分析。分類介紹基于深度學習的文本分類方法，研究卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機 制等方法在文本分類中的應用和發展，分析不同深度學習文本分類方法的特點和性能，從準確率和運行時 間方面對基礎網絡結構進行比較。已有研究和本文實驗結果表明，深度神經網絡方法的分類性能超過了傳 統的機器學習方法，卷積神經網絡具有良好的分類性能。分析當前深度文本分類模型的不足，并對未來的 研究方向進行展望。

//www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0059099

文本分類技術經歷了從專家系統到機器學習再到深度學習的發展過程。上世紀 80 年代 以前，基于規則系統的文本分類方法需要領域專家定義一系列分類規則，通過規則匹配判斷 文本類別。基于規則的分類方法容易理解，但該方法依賴專家知識，構建成本高，系統可移 植性差。到上世紀 90 年代，機器學習技術逐漸走向成熟，出現了許多經典的文本分類算法， 如決策樹[1]、樸素貝葉斯[2]、支持向量機[3]、最大熵[4]、最近鄰方法[5]等，這些方法部分克服 了前述缺點，一定程度上實現了分類器的自動生成，被廣泛應用的各個領域，但其缺點是在 構建分類器之前，通常需要繁雜的人工特征工程。2012 年開始，深度學習算法引起了越來 越多人的關注，深度學習為機器學習建模提供了一種直接端到端的解決方案，避免了復雜的 特征工程。Golve[6]和 word2vec[7]等詞向量模型的提出，為深度學習算法應用到文本處理領域 上鋪平了道路，隨后出現了各種基于深度神經網絡的文本分類方法，這些方法主要采用了卷 積神經網絡（convolutional neural networks，CNN）、循環神經網絡（recurrent neural networks， RNN）、注意力機制（attention mechanism）等深度學習技術，并且取得了比傳統方法更為 出色的性能。近年來，圖卷積網絡（graph convolutional network，GCN）、區域嵌入（region embedding）、元學習（meta-learning）等一些新的深度學習方法也被應用到文本分類領域。本文對基于深度神經網絡的文本分類技術進行了介紹和分析，將詳細介紹卷積神經網 絡、循環神經網絡、組合模型、注意力機制等方法在文本分類中的應用和發展，分析各類方 法的特點以及之間的區別，對不同方法的性能表現和適用場景進行分析比較，討論在應用深度學習方法處理文本分類任務時應當注意的問題，最后指出未來的研究方向。