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圖2. 用于SIENNA的技術途徑和方法的高級表示。

本報告詳細介紹了一種使用聊天機器人技術與對話者接觸的新方法,同時通過使用軟件代理中實現的獨特虛擬角色積極征求信息。這項研究名為 "調查和獲取攻擊者信息的策略"(SIENNA),是在國防高級研究計劃管理局(DARPA)主動社會工程防御(ASED)項目的技術領域(TA)2下進行的。

我們研究的產品包括兩個主要技術:

  • SIENNA-Bot:一個旨在使用特定領域內容與對話者交談的聊天機器人。
  • Cervantes: 一個用于特定領域對話開發的圖形用戶界面(GUI),它圍繞著任務的概念發展,即一系列復雜度不斷增加的問題,旨在從對話者那里獲得信息。

TA2成功的關鍵是產生符合邏輯和連貫的對話。這種對話應能有效地吸引對話者并與之互動,就像他們與另一個人交流一樣。為了生成內容,我們采用了一種新穎的自然語言生成作者方案,該方案由屬性語法驅動。SIENNA-Bot遵循的是一種管道設計方法:

  • 自然語言理解(NLU)。確定傳入信息的意圖并分配屬性。
  • 對話生成。確定的內容屬性與對話狀態進行評估,以確定下一步行動。
  • 自然語言生成(NLG)。生成對信息的可行的回應。

在投入時間設計和開發語言理解和生成組件之前,為了證明這種設計的有效性,我們開發了一個帶有簡單對話生成器的初步概念驗證聊天機器人。這個機器人的目標是確認通過簡單的話語技術使對話者參與對話的功效,而不需要開發必要的組件來解析和理解信息內容。由此產生的機器人能夠通過扮演兩個不同的角色之一來反擊冒名頂替的攻擊:

  • 有需求的自戀者。喜歡八卦同事和目標領域的同事,對最近同事的成功表示厭惡,喜歡講關于自己的漫無邊際的故事。
  • 唾棄的同事。利用敘事的隱蔽性,介紹虛構的背景故事作為談話的手段。因為對話者只是假裝認識這個對象:
    • 一個虛構的故事讓機器人迅速控制了對話
    • 不需要理解信息的內容

在這個基礎機器人的基礎上,我們接下來研究了通過納入NLU和NLG將現實主義引入對話的技術。SIENNA中的NLU模塊的目標是:

  • 理解對話者所說的語用學內容
  • 從對話者的信息中提取關鍵信息片段

這一目標是通過使用預先訓練好的Transformer模型來實現的,該模型增加了理解對話者信息的語用學的層次,同時提取關鍵的信息,稱為標志。由此產生的NLU能夠對各種類型的話語行為進行分類,其主要優勢在于提供:

  • 對話狀態信息
  • 為內容編寫提供便利條件

例如,通過檢測對話者在回答任務時的爭論,SIENNA可以利用這一信息來改變任務的方向,或者分配一個新的、可能更容易的任務。信任跟蹤的概念也被納入SIENNA的NLU中,其指導原則是::

  • 困難的請求需要高水平的信任
  • 當任務完成后,信任度會上升

從這些公理出發,我們設計了NLU功能,將任務的成功完成與每個信息內容的確定合規性相結合。如果一個任務沒有完成,或者NLU模塊在信息中檢測到憤怒、沮喪或不耐煩等情緒,那么整體的信任度就會下降。相反,如果對話者順從并愿意回答問題,信任程度就會上升。

我們通過納入兩種技術進一步發展了對話生成功能:

  • 對話狀態。保持并使用先前的對話內容,如
    • 前提條件,確定是否應該使用對話內容。
    • 建立和保持未來持續對話狀態的效果
  • 定制對話生成器。這些對話生成器提供專門的內容生成,旨在處理對話的具體細節

這項工作產生了一個NLG模塊,它能夠通過與對話者爭吵、爭論和對一件小事提出異議的過程,根據輸入信息的語義產生對話。

隨著這些新技術的加入,SIENNA機器人納入的對話理解和一致性水平遠遠超出了項目開始時計劃的最初 "啞巴 "機器人戰略。

SIENNA采取的程序性內容生成方法需要有創造對話領域的能力。具體來說,要有讓非開發人員和非SIENNA專家構建新任務的功能。SIENNA使用一種策略,向對話者提出越來越復雜的問題,以消耗對話者的時間,同時從他們那里獲得信息。這些問題被稱為任務。為了使內容創作者能夠為一個領域編寫一系列的任務,我們開發了一個用戶友好的編輯器,叫做Cervantes。

創建Cervantes編輯器的第一步是設計和開發一種特定領域的語言(DSL)。通過使用DSL,我們建立了一個正式的結構,促進了對Cervantes設計的快速迭代。DSL的語義包括:

  • 定義區塊。這些塊設置了可重復使用的動作、反應和行為,貫穿整個任務集。
  • 任務塊。一個特定的 "任務",機器人試圖讓對話者在執行時浪費時間和/或透露信息。
  • 條件和效果。為作者提供連接一系列任務的能力,并允許SIENNA任務管理器隨著對話的發展在任務之間動態過渡。

由此產生的Cervantes的功能集包括:

  • 詳細的任務編輯器: 能夠創建令牌、變量和對話的能力
  • 嵌入式幫助: 用戶界面(UI)有一個超鏈接的嵌入式幫助系統
  • 任務模擬器: 一個模擬器,用于在開發期間測試和調試任務
  • 多用戶界面: 支持多用戶的功能
  • 權利和角色: 權利和角色:以常見的開源平臺為模型,如GitHub,其中用戶是項目的成員,每個項目都有特定的權利和角色
  • 版本管理: 在用戶界面中創建項目版本的能力。

在該項目過程中,我們開發了一個由50個任務組成的任務庫。此外,我們將塞萬提斯部署在一個共享服務器上,所有表演者都可以訪問,有多個非雷神BBN技術公司(BBN)的合作者團隊創建了任務庫,如科羅納病毒病(COVID)任務庫和法院傳票庫。

總之,SIENNA使用富有表現力的聊天機器人與對話者接觸的方法表現出了有效和驗證的結果。在該項目過程中,SIENNA捕捉到的真正的正面標志的數量從71%增加到89%。多個非SIENNA團隊組織成功地使用塞萬提斯創建了他們自己的特定領域追求庫。

我們對SIENNA的進一步發展的主要建議是:

  • 多語言支持。
  • 人在回路中。
  • 團體機器人互動。
  • 在可用時利用外部信息。
  • 改進跨平臺切換。
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相關內容

人工智能在軍事中可用于多項任務,例如目標識別、大數據處理、作戰系統、網絡安全、后勤運輸、戰爭醫療、威脅和安全監測以及戰斗模擬和訓練。

本報告全面總結了作為機器人語言項目的一部分所做出的貢獻,該項目是由美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室牽頭,與南加州大學創意技術研究所和卡內基梅隆大學的研究人員合作開展的一項為期五年的倡議。特別是,本報告描述了在 "用智能系統進行共同理解和解釋的自然行為 "項目下資助的成就。這項研究的目標是為人們使用語言與機器人交流提供更自然的方式。愿景是使機器人能夠與人類隊友進行來回對話,機器人可以提供狀態更新,并在適當的時候要求澄清。為此,我們進行了四個分階段的實驗,在這些實驗中,人類參與者向遠程的機器人發出導航指令,而機器人的對話和導航過程最初由人類實驗者控制。在實驗過程中,自動化被逐步引入,直到對話處理完全由一個在以前的實驗中收集的數據上訓練出來的分類器驅動。

機器人語言項目的新貢獻包括:1)這種多階段的方法來收集無約束的自然語言,作為機器學習算法的訓練數據,以支持對話互動;2)收集對話和機器人數據的語料庫,并策劃成SCOUT語料庫(理解交易的情景語料庫);3)一系列完全自動化的、 3)一系列全自動的概念驗證系統,顯示了所采取的方法的技術前景,4)作為項目一部分創建的算法,現在構成了陸軍聯合理解和對話接口能力的基礎,使士兵和自主系統之間的對話互動成為可能,以及5)通過對話-AMR(抽象意義表示)形式主義在人類-機器人對話的指令語義方面的創新。

圖1 指揮官向機器人發出口頭指令,機器人的能力由兩個向導來執行,分別代表對話管理和機器人導航的能力。

引言

這項研究的重點是通過采用對話作為交流模式,使士兵與智能體的互動,特別是與機器人等具身智能體的互動,既安全又更有效。對話,特別是使用自然語言的來回口頭對話,比傳統的圖形用戶界面有許多好處。其中,對話使智能體能夠在指令不明確時提示人類隊友進行澄清,并在任務完成后提供狀態更新。自然語言對話可以幫助實現智能智能體作為士兵身邊的隊友的愿景,提供士兵今天在完成任務時使用的直觀的無約束的交流模式。

以收集與智能體的自然對話為目標,我們希望采用一種實驗方法,使我們能夠解決以下問題: 1)智能體如何作為隊友與人類進行有效的交流,以完成共同的任務? 2)當人類指導機器人等智能體時,交流的協議如何能以智能體可以使用的形式,從人類那里引出自然的多樣性交流策略?為了回答這些問題,我們與陸軍大學附屬研究中心南加州大學創意技術研究所(USC ICT)的研究人員合作,通過實驗確定如何將開發智能虛擬人的方法適應于機器人。雖然物理機器人平臺是我們的主要任務,但我們的目標是確定可以推廣到各種可以從對話中受益的軟件智能體的方法。

在南加州大學ICT的SimSensei項目中,研究人員使用了一種我們稱之為數據驅動的 "Wizard-of-Oz"(DWoZ)的方法來觀察人類如何與他們認為是自主的虛擬化身聊天。實際上,他們在屏幕上看到的頭像是由人類 "巫師 "實驗者控制的。在與南加州大學ICT的合作中,我們的目標是評估這些貢獻是否可以擴展到自主系統,即地面機器人,以支持與人類隊友的合作搜索和導航任務。該項目由美國陸軍作戰能力發展司令部(DEVCOM)陸軍研究實驗室(ARL)的資助項目 "與智能系統共同理解和解釋的自然行為 "贊助,對外稱為 "機器人語言 "項目,由一系列實驗組成,執行多階段實驗的設想,其中向導代表人工智能(AI)組件,在后期階段 "自動消失"。操作上的假設是,像移動機器人這樣的物理智能體的對話系統可以通過基于DWoZ的對話收集來訓練。

這項研究對對話、人機交互、人類因素和自然語言處理領域的新貢獻如下:

  • 一種多階段的、經驗性的方法來收集機器學習算法的訓練數據,以支持與指向物理世界的智能體(如移動機器人)的對話互動(第4和第5節)。

  • 一個對話和機器人數據的語料庫(Situated Corpus of Understanding Transactions [SCOUT]),作為告知智能體在協作搜索和導航任務中如何回應人類隊友的基礎(6.1節)。

  • 在研究過程中開發的一系列完全自動化、端到端的概念驗證系統,顯示了使用DWoZ方法與智能體進行自然對話互動的技術前景(第6.2節)。

  • 作為項目的一部分而創建的算法,現在構成了陸軍聯合理解和對話界面(JUDI)能力的基礎,使士兵和自主系統之間的對話互動得以實現(第6.3節)。

  • 一套新穎的注釋方案,對指導智能體和控制機器人行為的向導實驗者之間的對話交流的結構、內容和語義進行建模(第6.4節)。

本報告的其余部分組織如下。第2節提供了相關工作的基本概述。第3節將先前的研究和本項目之前進行的預試驗研究與DWoZ設計的選定配置聯系起來。第4節概述了任務和實驗設置。第5節對實驗及其結果進行了高水平的描述。最后,第6節討論了項目的影響,第7節是衡量標準,第8節是總結性意見。

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《空軍全球未來報告: 2040年的聯合職能》通過美國條令中的七種聯合職能--火力、防護、運動和機動、信息、情報、指揮和控制(C2)以及維持--的視角,探討了四種情況,或未來的作戰環境。

本報告通過對2040年未來的持續增長、轉型、受限和崩潰的描述,制定了四種備選的未來作戰環境(FOE)。這些全球性的場景來自于環境掃描和問題分析,發現了新出現的微弱信號、當前的趨勢和長期存在的結構性力量,它們將共同塑造未來。鑒于時間跨度較長,且存在干擾事件,沒有辦法準確預測未來;本報告反而提供了對潛在FOE的分析評估,并通過比較分析,提出了進一步研究的關鍵問題。利用這四個視角,"空軍的未來 "研究了聯合功能,以展示新出現的信號、趨勢和力量如何影響整個美國空軍和國防部的核心業務。

  • 持續增長: 大國競爭者繼續試圖增加對美國的影響力并削弱其優勢。全球化仍然是主導的經濟因素,推動了更多的相互聯系和相互依賴。競爭對手做出審慎的經濟選擇,破壞美國的聯盟和伙伴關系,限制美國獲得關鍵資源和市場。一些競爭對手利用道德上的不對稱來掏空關鍵條約和國際規范。潛在的對手利用代理戰爭來測試轉基因士兵、先進的化學和生物武器以及核武器的能力。現代技術消除了避難所,特別是當無處不在的傳感器納入人工智能和機器學習(AI/ML)時。

  • 轉型: 前所未有的技術進步及其廣泛傳播,以以前認為不可能的規模重塑了全球權力動態。基因編輯和空間能力的革命性突破--由自主性、人工智能/機器學習、原產地制造、量子計算和定向能源的進步進一步促成--破壞了全球安全環境,并導致了能夠瞬間改變世界的武器的發展。

  • 受限: 中俄協調繼續使兩國在新技術、戰略和關鍵礦產以及資源的大規模生產和分配等各個方面受益。這種合作增強了兩國的經濟,同時削弱或破壞了被認為是競爭對手的經濟。新的權力集團利用灰區戰術和新的戰略來避免大國風險,并尋找機會來增加自己的權力。美國及其盟國和伙伴在這個支離破碎的世界秩序中掙扎。

  • 崩潰: 自然和人為的危機推動了全球范圍內的孤立主義和民族主義傾向。相對較強的國家以犧牲其他國家的利益來保護自己的利益。較弱的國家則努力維持秩序,提供基本服務。技術擴散與量子、自主、人工智能/ML和定向能源的進步一起改變了戰爭,同時也瓦解了20世紀中期建立的世界秩序。自然和人道主義災難的增加加劇了緊張局勢,強大的暴力極端主義組織(VEO)的重新出現也加劇了緊張局勢,它們進入了權力真空。美國國防預算的減少導致軍隊規模和作戰范圍的縮減。機會主義的競爭者采取行動,以實現民族主義的優先事項,破壞基于規則的世界秩序。分裂和保護主義促使各國加強資源建設,并對社會進行奧威爾式的控制。

報告提出了6方面啟示

1.計算能力轉型。AI/ML、自動化、自主系統和量子有可能在未來二十年內改寫世界。這些趨勢在每個聯合功能和場景中都持續出現。對下一代計算能力的競爭可能對全球力量平衡產生重大影響。

2.無所遁形。如果沒有有效的應對措施,傳感器和互聯武器系統的進步,使目標防御更加難上加難。它將有可能在暗中產生大規模的破壞性影響。這使得美國本土防御更加困難。

3.認知型軟目標。人工智能/ML、神經科學和信息操作方面的進展,將導致認知層面的攻擊面擴大。它將有可能更準確地感知世界,并以微妙但具有破壞性的方式被欺騙。了解世界和更快地做出正確決定的能力,同時抑制對手的決策周期,是戰略優勢的關鍵,強國將加大這方面的投資。

4.力量倍增器。技術上的突破,將在其他趨勢類別中產生連帶效應。包括,但不限于:人工智能/ML,量子計算,定向能源,能源網,傳感器的普遍性,以及空間操作。

5.經濟的相互聯系。全球化增加了經濟和軟實力機會,同時也增加了攻擊面和漏洞。同時,非全球化使貿易和智力合作發生斷裂。地緣戰略上的相互聯系與不同集團之間的平衡決定了未來20年的發展。

6.生命科學的崩潰。商業和國防部門的未來能力,可以讓行為者有目的地或無意地終止生命的基本要素。生物功能需要關鍵的資源,其中許多資源是稀缺的,而且變得越來越稀缺。美軍將被要求支持突發事件,同時也會受到生物學中斷的影響。

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美空軍的所有活動,從在社交媒體上發布的文字和圖像到武裝飛機在機坪上的存在,都傳達了一種信息或意圖,可以利用這些信息或意圖來支持實現聯合部隊指揮官(JFC)的目標。認識到其在聯合行動中的重要性,2018年更新的聯合出版物(JP)3-0《聯合行動》將信息作為第七項聯合職能。信息功能包括對信息的管理和應用,以及與其他聯合功能的有意整合,以改變或保持認知、態度和其他驅動預期行為的要素,并支持人類和自動決策。因此,信息環境中的行動(OIE)的目的是以幫助友軍目標的方式塑造認知和行為。空軍利用信息聯合功能中的一系列能力,通過以下方式支持友軍目標和理想的最終狀態:

  • 通知、吸引和/或涉及相關行為者。

  • 影響外國相關行為者。

  • 攻擊、利用和拒絕相關行為者的信息、信息網絡和信息系統。

  • 保護友好的信息、信息網絡和信息系統。

圖:信息環境 (OIE) 中的作戰

上圖說明了本出版物中討論的OIE和信息應用的整體背景。通過軍事行動和整個政府(外交、信息、軍事和經濟[DIME])的努力,影響相關行為者的看法和行為的能力對促進美國的國家利益至關重要。這是通過可能是公開或隱蔽的行動、活動和投資(OAI)實現的。這些OAI的目的是塑造整個競爭連續體的運作環境。 這些OAI是通過持續的反饋和評估機制進行評估的,這些機制能夠校準和完善未來的戰略方法。

OIE涉及在整個軍事行動范圍內整合所有領域的動能和非動能能力,以產生致命和/或非致命效果。OIE的規劃和執行過程從指揮官的作戰設計開始,指導規劃者協調、整合信息能力,并使其與其他政府整體的努力同步,以利用信息力量。不應孤立地進行OIE規劃,或將其作為更 "傳統 "的軍事行動的事后考慮。相反,OIE應被納入現有的航空部門和聯合規劃進程,以便直接圍繞其效果設計航空部門的行動。

OIE是對基于效果的行動方法(EBAO)的實踐、過程和最終目標的補充。OIE需要發展目標,推動情報需求,并使行動與預期信息相匹配。通過計劃、執行和評估過程,OIE提供了采用正確的能力的手段,以產生預期的效果,實現作戰指揮官(CCDR)的目標,同時支持指揮官的通信同步(CCS)戰略。通過CCS,聯合司令部將以信息為重點的活動與其他工作和行動相結合。它使主題、信息、圖像和行動同步,以支持JFC的目標。同樣地,航空部門的指揮官應該在職能層面上開展他們自己的CCS計劃。指揮官的意圖應該反映在每一個工作人員的產品中。

空軍將OIE的專業知識嵌入到空軍司令員的參謀部或聯合軍司令部的信息參謀部(或小組),以促進信息能力的整合和同步信息OAIs的效果。需要這種專業知識來實現部門目標,并適當運用信息能力來達到預期效果。同樣,空軍可以用OIE的專業知識來增強其他工作人員的能力,以協助戰地信息能力的任務分配和整合全球能力和效果。在戰區行動的空軍信息規劃人員被分配或附屬于空軍部分指揮官,通常被安排在指揮官的參謀部或空中遠征任務組(AETF)。在AETF內,信息部隊通常被分配到一個空中遠征機翼、小組或中隊。

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GAO為什么要做這項研究

據美國防部稱,其競爭對手正在利用信息環境中的漏洞來推進他們的國家目標,并抵消美國作為卓越作戰力量的地位。美國防部在信息環境中的軍事行動在與對手交戰中發揮著關鍵作用。

眾議院第117-118號報告包括一項條款,要求美國政府問責局審查美國防部為領導人和軍人在競爭性信息環境中行動和決策做準備的培訓。在本報告中,美國政府問責局(1)描述了美國防部支持該部門教育和培訓工作的指南,以使領導人在有爭議的信息環境中做出決策;(2)評估了美國防部提供教育和培訓的程度,以使領導人為做出此類決策做好準備。

美國政府問責局審查了選定的美國防部戰略、政策和課程大綱;分析了與進行軍事演習有關的信息;并采訪了了解該部教育和培訓工作的官員。

GAO的建議

美國政府問責局建議美國防部(1)制定指導意見,說明在競爭性信息環境中的決策方面的教育和培訓中應納入哪些內容;(2)評估滿足相關教育和培訓需求的必要資源。美國防部基本同意GAO的建議。

GAO的發現

美國防部(DOD)關于在競爭性信息環境中行動的指南繼續發展,因為美國防部努力發展和準備領導人做出有效的決策。信息環境--即影響人類和自動化系統如何從信息中獲得意義、根據信息采取行動并受到信息影響的各種因素的總和--正面臨著來自任何地方的對手攻擊和爭奪它以破壞美國防部行動的風險。2017年,美國防部將 "信息"提升為一項聯合職能,并在2019年將信息環境下的全球一體化行動確定為教育的一個特別重點領域。由于對手越來越多地旨在歪曲或損害領導人所掌握的信息,因此關注領導人的決策方法變得更加重要,以盡量減少對軍事準備和成功執行軍事行動的負面影響(見圖)。美國防部繼續采取步驟--如建立一個理論、行動和技術框架--以改善其對日益激烈的信息環境的理解和有效運作。

作為為競爭性信息環境做準備的一部分,美國防部為其領導人提供教育和培訓。然而,美國防部各部門并不清楚在這種教育和培訓中應包括哪些信息環境方面的內容,因為指導意見并沒有規定應包括哪些內容。美國防部官員還報告說,他們的教育和培訓工作資源有限,并指出模擬、基礎設施和人員限制進一步阻礙了這些工作。官員們表示,這些限制阻礙了創造真實的環境,使領導人能夠練習決策技能。然而,美國防部還沒有評估或全面審查各部門對資源的評估。在美國防部制定指導意見和評估其資源之前,它將缺乏保證,無法教育和培訓領導人,使他們為在有爭議的信息環境中做出決策做好準備。

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美國防部第5100.01號指令要求美陸軍 "進行空中和導彈防御,以支持聯合戰役并協助實現空中優勢"。FM3-01描述了美陸軍專門的AMD部門--ADA對AMD行動的計劃、協調和執行的貢獻,以支持大規模作戰行動中的聯合和陸軍部隊。

防空和導彈防御是直接(主動和被動)的防御行動,以摧毀、消除或降低敵對的空中和彈道導彈對友軍和資產的威脅(JP 3-01)。它包括在陸地、空中、海上以及網絡空間和太空中可能采取的行動。反彈道導彈行動是擊敗空中和導彈威脅的防衛性反空結構的一個關鍵因素。在整個防空框架內,AMD行動通常與其他進攻性和防御性的防空任務相結合。雖然本手冊涉及進攻性反空和被動反空的各個方面,但它側重于主動反空戰術和程序。

FM3-01涉及到今天的作戰環境,它所設想的對美陸軍和聯合部隊的威脅是這些部隊在25年內沒有遇到過的。在這種環境下,反坦克部隊必須適應并準備在一個高度競爭的空域中進行大規模作戰行動。FM3-01為反坦克部隊提供了一個應對未來沖突的理論方法,解釋了反坦克部隊的梯隊如何為陸軍的四個戰略角色做出貢獻:塑造作戰環境、預防沖突、進行大規模地面作戰和鞏固成果。

這個FM3-01版本是以ADA梯隊為單位組織的,而不像以前的版本是以ADA系統的角度來介紹。它介紹了從陸軍航空和導彈防御司令部(AAMDC)到防空空域管理(ADAM)單元的ADA梯隊的作用、功能、基本原則和就業宗旨。它進一步描述了ADA梯隊在當前或近期行動中的AMD部隊行動和交戰行動,并討論了這些行動的持續挑戰。

這個版本引入并定義了新的AMD術語。它還定義了在其他AMD理論出版物中反復使用但從未定義的舊術語。

FM3-01由12章組成:

  • 第1章提供了美陸軍AMD的概述。它介紹了一個新的ADA角色聲明,并確定了五個關鍵的ADA基本能力。它介紹了AMD的基本原則和就業宗旨。它總結了支持聯合和統一陸地行動的ADA行動。第1章重新介紹了短程防空(SHORAD),這是保護機動部隊的一個關鍵因素。本章最后討論了ADA士兵和領導人的培訓。本章中提出了大量的定義和術語的擴展解釋,以方便理解適用于所有ADA梯隊的AMD行動和語言。

  • 第2章從AMD的角度討論了美陸軍行動過程。AMD部隊行動一般包括支持空中和導彈威脅的交戰所需的計劃和準備行動。AMD交戰行動包括執行和評估交戰的所有行動。

  • 第3章涉及作戰環境,重點是空中和導彈威脅,從火箭、火炮、迫擊炮到洲際和潛射彈道導彈,以及它們的通用能力。它還涉及美國部隊可能面臨的來自太空和網絡空間威脅的挑戰。

  • 第4章描述了任務指揮以及與陸軍AMD相關的指揮與控制(C2)。它通過AMD的視角討論了任務指揮的原則。它還介紹了適用的權力和C2要素,以及在進行交戰時的駐地。

  • 第5章至第10章分別討論了AMD作戰框架以及基礎原則和宗旨在ADA梯隊中的應用,從AAMDC到機動旅編隊的ADAM單元。每一章都介紹了各自梯隊的角色和能力、組成和行動--在C2、部隊行動、交戰行動和維持行動方面。

  • 第11章描述了非AMD陸軍部隊對執行AMD行動的貢獻。它總結了C2、計劃和使用以及與空中和火箭彈、大炮和迫擊炮(RAM)威脅有關的交戰考慮。它介紹了關于機動部隊 "毒刺 "小組的使用的理論和行動信息。

  • 第12章概述了ADA數據和通信架構以及美陸軍、聯合和多國AMD要素之間的聯系。

  • 附錄A和B分別介紹了美陸軍AMD戰略組織和系統以及ADA系統(那些通常支持作戰和戰術層面的系統)。

根據目前的理論變化,FM3-01的某些術語被添加、修改或廢除。這些術語的清單在第9頁的引言表1和2中提出。詞匯表包含了所定義的術語。

第x頁的引言圖-1說明了FM3-01的邏輯圖。第x頁的引言圖-2說明了ADA理論出版物的層次結構。

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網絡空間是支持戰場物聯網(IoBT)的數字通信網絡,是以防御為中心的傳感器、計算機、執行器和人類以數字方式連接的模式。一個安全的IoBT基礎設施有助于在分布式子系統中實時實施觀察、定位、決定、行動(OODA)循環。網絡犯罪分子和戰略對手的成功黑客行為表明,像IoBT這樣的網絡系統并不安全。三條工作路線展示了一條通往更強大的IoBT的道路。首先,收集了企業網絡流量的基線數據集,并通過生成方法對其進行建模,允許生成真實的、合成的網絡數據。接下來,通過算法制作了網絡數據包的對抗性例子,以欺騙網絡入侵檢測系統,同時保持數據包的功能。最后,提出了一個框架,使用元學習來結合各種薄弱模型的預測能力。這導致了一個元模型在數據包的整體準確性和對抗性實例檢測率方面優于所有基線分類器。國防戰略強調網絡安全是保衛國土和在信息時代保持軍事優勢的必要條件。這項研究提供了學術觀點和應用技術,以推進美國防部在信息時代的網絡安全態勢。

圖 22. 對抗性樣本的生成和測試的4個步驟

圖23. 元學習框架通過智能地結合每個基礎模型的預測能力來加強對對抗性攻擊。對抗性訓練的分類器是通過5.3所述的增強數據集進行訓練。

論文引言

1.1 動機

美國國防部(DoD)預計,未來的戰爭將主要在網絡領域進行,對手包括戰略競爭對手和非國家行為者。由于美國從未打過一場全面的網絡戰爭,因此對 "路線規則"并不十分了解[6]。敵人有可能通過已知和未知的威脅載體來攻擊美國的利益。這些攻擊的影響可能是非動能性的,即對信息系統的未獲許可的訪問或控制,或者是動能性的,即攻擊導致物理資產的破壞、基礎設施的損害或死亡。許多遺留的網絡物理系統在建造時沒有預見到網絡漏洞[7]。隨著戰場物聯網的發展,包括更多的這些系統,潛在的網絡威脅暴露也在增加。想象一下,當士兵的可穿戴設備在戰斗中因網絡攻擊而發生故障時,會出現怎樣的混亂。至關重要的是,我們要在對手利用這些缺點之前,用新技術解決我們軍隊的網絡安全問題。生成式機器學習和元學習是新興領域,可能為網絡安全研究中一些長期存在的障礙提供解決方案。

入侵檢測系統(IDS)是一種阻止和防御網絡攻擊的方法[7]。不幸的是,IDS需要大量的數據集進行訓練[2]。有機的網絡攻擊數據,帶有標記的條目,是出了名的稀缺。NSL-KDD[8]試圖糾正被廣泛引用的KDD-CUP基準數據集的問題,然而,即使是改進的版本也是過時的,而且范圍有限。

生成式機器學習是人工智能的一個領域,有可能以新的方式解決未解決的問題。諸如馬爾科夫鏈蒙特卡洛、自動編碼器和生成對抗網絡(GANS)和自動編碼器的方法被用來估計未知的概率分布函數。對多樣化和現實的生成數據的應用是很迫切的,特別是對網絡。生成方法提供了一個分析和綜合網絡數據的途徑,而生成方法與元學習的結合提供了一個防止某些網絡攻擊的機會。

本章的其余部分介紹了三個促進美國網絡系統安全的研究課題。第2章提供了一個相關主題的總體文獻回顧,以及一個精心挑選的可能對讀者特別有價值的來源的快速參考表。第3至5章提供了與貢獻1、2和3相對應的已完成的研究手稿。以前發表的研究是第六章,最后總結了研究的主要發現以及它們對現代防御的影響。附錄提供了不適合于主文件的額外信息。附錄A是元學習NIDS的相關研究,不適合于所述貢獻。附錄B是一個參考的AFIT論文表。附錄C包括支持貢獻1的數據表格。

1.2 研究貢獻

本論文提出了三個研究課題以支持軍隊安全態勢的現代化。雖然每個課題都可以獨立進行,但本論文采取了連續的方法,早期研究的結果增強了后來的工作。本論文的總體目標是證明在建立一個對對抗性攻擊具有強大抵抗力的入侵檢測系統方面取得了重大進展。

貢獻1:生成真實的合成網絡數據

第一個研究目標是對現代網絡數據的概率分布進行建模,并從基線分布中生成額外的、現實的數據。預定的生成模型可以是明確的,以概率分布函數的形式,或隱含的,如GAN。生成方法將在第2.2節討論。無論怎樣,模型生成的現實數據必須證明與基線數據的分布相匹配。與第4.2節中NSL-KDD[8]、KDD-CUP[9]、UNSW-NB15[10]等其他基準數據集不同,生成的數據必須能夠代表現代政府系統中的網絡流量,包括授權和惡意行為者的例子,而且比例適當。惡意流量必須是現代網絡攻擊的代表,并反映原始分布中未觀察到的例子。一個可能的策略是通過在敵對環境中收集的真實網絡數據或在現實的高保真模擬中收集的數據來訓練一個生成模型。然后,基線數據可以用來訓練一個生成模型,能夠從與基線相同的分布中創建新的、現實的例子。

特別是,生成模型應該強調對模式崩潰的復原力,并且應該對變量之間的宏觀層面的關聯性進行建模。如果成功,現實生成的網絡數據將被用作創建對抗性例子的起點。擴大的、生成的數據集比小的真實數據集更受歡迎,因為它展示了生成方法的可行性,以克服新型網絡攻擊中的數據不足。隨著網絡日志數據中新現象的發現,它們將被復制到更大的數量,有利于創建對抗性例子和強大的IDS。如果生成方法不能產生現實的數據,那么目標二可以使用數量更多的基線數據來實現,而這些數據的獲取是昂貴和費力的。為了支持貢獻1,已經提交并接受了兩篇存檔的同行評審論文。《網絡領域生成方法的挑戰和機遇》已被《2021年冬季模擬會議論文集》接受,《為訓練和評估網絡入侵檢測系統的機器學習分類器生成現實的網絡數據》已提交給《應用專家系統》。這兩項工作都是由Marc Chal′e(主要作者)撰寫的,委員會成員為支持學位論文研究做出了貢獻。支持貢獻1的工作在第三章和附錄C中介紹。

貢獻2:生成對抗性樣本

第2個研究目標是產生能夠躲避現代IDS的對抗性樣本。對抗性樣本必須使用新的技術來創建,包括適用的生成方法。對抗性樣本必須超越諸如[11]的工作,強制執行網絡數據的不可變方面[12],并實現端到端的攻擊。解決這一挑戰可能會增加最先進的網絡攻擊對當前IDS的有效性,但一旦這些技術被確定,它們就可以在強大的IDS中得到解決。盡管最近在計算機視覺領域創造對抗性攻擊方面取得了進展,但在網絡領域產生對抗性攻擊是特別具有挑戰性的[12]。為了使被擾亂的互聯網協議(IP)數據包能夠促進端到端的網絡攻擊,數據包必須保持其專門的數據結構以及執行時的原始功能。雖然圖像可以不受限制地被擾動,并產生一個有效的圖像文件,但在互聯網上傳輸的IP數據包在擾動過程中會被破壞,導致無效的端到端攻擊。盡管最初對網絡領域的對抗性攻擊的研究[11] [13] [14]集中在擾亂網絡數據的特征向量上,但更困難的任務是擾亂網絡數據包的實際有效載荷,同時保持其原始功能[13] [15] [12]。或者,可以生成一個對抗性的特征向量,然后反向設計成一個能躲避IDS的功能性IP數據包。在努力實現端到端黑盒攻擊的過程中,我們必須證明對抗性例子可以被限制在網絡領域的標準內。這一目標在提交給《計算機與工業工程》的期刊文章《基于約束優化的網絡入侵檢測系統轉移攻擊的對抗性實例生成》中實現。 這項工作是由Marc Chal′e(主要作者)撰寫的,委員會成員為支持論文研究做出了貢獻。支持貢獻2的工作在第四章和附錄D中介紹。

貢獻3:展示一個強大的入侵檢測系統

入侵檢測系統在保護網絡系統數據的保密性、完整性和可用性方面發揮著重要作用,但它們存在根本性的缺陷。幾種流行的基于規則的IDS對惡意軟件的檢測率在實踐中是驚人的低。一項研究發現,Zeek使用其基于規則的警報系統只檢測到52%的惡意軟件攻擊[16]。這種乏善可陳的表現可能促使了機器學習入侵檢測系統的最新發展。雖然近年來IDS的能力有所提高,但對手也在不斷創新他們的方法。此外,自2005年以來,美國報告的入侵事件的比率一直在增加。大多數IDS漏洞被認為是規避攻擊的結果,其中IP數據包被修改為看似無害,但實際上是有害的[17]。在現代,諸如[11]這樣的規避攻擊使用啟發式方法來擾亂IP數據包的特征,騙過IDS。

因此,最終的研究目標是利用GML和元學習等技術,提高基于機器學習的IDS的分類性能和魯棒性,如[2]。通過分類性能,我們特別指出了召回率(檢測率)和準確率的指標。穩健性是指算法對來自于與訓練所用的例子不同的分布的例子有很好的概括傾向[18];它是當今網絡環境中模型的一個越來越重要的特征。

雖然貢獻2暴露了基于ML的IDS的安全漏洞,但貢獻3提供了一個解決方案。這一研究目標在MADFACTS中實現。MADFACTS: Meta-learning Augmented Defense For Adversarial Cyber Techniques是一篇已完成的長篇文章,正等待提交給《計算機與安全》、《未來互聯網》或《優化通訊》等刊物。這項工作是由Marc Chal′e(主要作者)撰寫的,委員會成員為支持論文研究做出了貢獻。支持貢獻3的工作將在第四章介紹。

影響

上述研究目標對物聯網的網絡防御和整個國家安全有協同的影響。貢獻1旨在解決網絡領域長期缺乏標記的高質量訓練數據的問題。貢獻2提供了一個技術優勢,以對抗那些希望開發針對物聯網的新型對抗性攻擊的網絡犯罪分子和對手。貢獻1和貢獻2的成功加強了貢獻3的工作,其中一個強大的IDS擊敗了對手的例子。這些成就符合軍事戰略的更大愿景,即在所有領域(包括網絡、空間、陸地、空中和海上)實現機動性自由。加強整個IoBT的網絡安全對于指揮官在現代跨域戰爭中造成預期的影響是必不可少的,因為指揮、控制、情報和識別是決策的骨干,而且越來越數字化了。這項研究提供了一條有希望的途徑,以提高對抗不斷變化的攻擊威脅的穩健性。

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反叛戰爭的經典和現代理論強調了資源能力的作用。我們證明,在確定叛軍如何對裝備較好的政府軍發動復雜攻擊的具體細節方面,由這些資源提供的情報收集發揮了關鍵作用。我們利用關于阿富汗叛軍攻擊、叛亂分子領導的間諜網絡和反叛亂行動的高度詳細的數據來檢驗理論模型。利用鴉片適宜性的準隨機變化,我們發現,叛軍能力的提高與(1)額外的反偵察,(2)叛亂行動的增加,(3)通過技術創新、增加復雜性和攻擊集群改進戰場戰術,以及(4)提高對安全部隊的有效性,特別是對更難對付的目標。這些結果表明,獲得資本,再加上情報收集,對叛軍的作戰方式和地點產生了有意義的影響。

引言

國內沖突已經取代了國家間的戰爭,成為人員損失和人口遷移的主要來源。一般來說,人們都知道,資源能力決定了叛軍如何招募、保留和部署他們的戰士(Weinstein,2007)。叛軍持有的經濟資源的波動影響了叛軍活動的規模(Dube和Vargas,2013年),他們對戰略領土的控制(Kalyvas,2006年),以及他們如何對待平民(Wood,2014年)。這些因素反過來又影響到平民是與叛軍勾結還是與政府軍合作(Condra和Shapiro,2012)以及政府參與發展和重建的能力(Sexton,2016)。

在這篇文章中,我們從更細微的層面來解讀資源可用性對作戰策略的影響。在我們的非正規戰爭模型中,叛軍收集有關目標脆弱性的信息,并根據這些信息選擇攻擊模式。積極的經濟沖擊使叛軍能夠獲得相對高質量的情報,他們的攻擊變得更加復雜,涉及更復雜的武器,并聚集在一組最脆弱的目標上。從技術上講,我們的模型是Blotto上校博弈的一個新版本,這是一個標準的兩方沖突的一般模型(Blackett, 1958; Powell, 2007; Kovenock and Roberson, 2012)。我們為攻擊方增加了收集有關目標脆弱性的額外信息的可能性:在政府分配了其防御資源后,每個可能的目標都要進行脆弱性測試,叛軍對目標的選擇依賴于這些測試的結果。在均衡狀態下,不同目標的最佳攻擊分配要考慮到這些額外的信息;這在信息的精確性和攻擊的分配之間建立了聯系。

我們使用美國政府提供的解密軍事數據來測試我們模型的含義,這些數據記錄了在 "持久自由行動 "期間阿富汗的數十萬次戰斗。這些數據在范圍和規模上都是獨一無二的;它們包含了原本無法觀察到的戰斗行動細節,如叛亂分子監視行動的地點、叛亂分子的戰場創新、叛亂分子的單位滲透以及欺騙性武器技術的使用。我們將這些細化的記錄與微觀層面的鴉片生產地點和強度信息以及影響鴉片生產力的外生農藝條件的衛星測量相結合。我們利用這些高分辨率、高頻率的農業投入措施來構建一個新的外源性鴉片適宜性措施。我們還收集了一系列有關農業價格區、基礎設施項目、灌溉技術和使用脅迫性威脅來操縱當地生產的額外信息,以評估反叛能力的沖擊如何影響政治暴力。

我們發現一致的證據表明,對反叛組織的正面經濟沖擊導致了暴力的增加和反叛分子產生暴力的方式的改變。特別是,我們發現反叛者能力的提高與反叛者更多的技術創新有關,更多的攻擊涉及對政府部隊的復雜滲透,更多的使用欺騙性武器技術,以及更復雜的多目標作戰行動。我們還發現,隨著叛亂分子獲得資本的增加,他們在時間和空間上都參與了更多的集群攻擊。重要的是,由于我們的作戰記錄還包括叛軍的監視信息,我們可以檢驗我們理論模型的核心猜想:獲得有關政府漏洞的更精確的信息使叛軍可以將資本轉化為更復雜的攻擊。在我們的樣本開始時,叛亂分子能夠在阿富汗398個地區中的70個地區進行監視行動,我們在圖1中對其進行了可視化。我們發現了這一機制的廣泛證據:在戰役早期叛亂分子開展監視行動的地區,暴力和攻擊的復雜性對資源能力的反應特別強烈。

圖 1:叛軍領導的在阿富汗進行的監視行動。

注釋:叛亂分子間諜行動的數據來自SIGACTS軍事記錄。交叉模式表明叛亂分子在2006年期間至少進行了一次被發現的監視行動,這也是我們樣本的第一年。地區邊界取自ESOC阿富汗地圖(398個地區)。

利用現代計量經濟學推理方法對戰斗策略進行的研究仍然很少,這些研究利用了細化的軍事記錄。正如伯爾曼和馬塔諾克(2015)所指出的,在我們對叛軍何時和如何參與武裝斗爭的理解之間存在一個有意義的差距。我們的論文有助于解決這一差距。更廣泛地說,我們的論文提供了對叛亂基本機制的見解。國家能力是沖突的經濟理論的核心(Besley和Persson,2011;Powell,2013)。然而,國家競爭者可用的資源也影響著沖突何時出現,內部戰爭如何進行,以及是否以撤軍結束。

我們的理論模型和實證測試還關注沖突中一個新的但經常被忽視的動態:所有各方都收集信息。之前關于反叛亂的工作主要是研究戰斗的動態,包括對平民的傷害,如何影響政府軍的情報收集(Condra和Shapiro,2012)。這部分是由于很難觀察到非國家行為者如何以及何時參與監視并管理有關戰斗活動和目標脆弱性的信息流。然而,Kalyvas(2006)和其他人使用各種人種學、歷史和檔案方法指出,在沖突期間,特別是不對稱戰爭期間,信息對各方都很重要。我們的理論模型強調了這一機制,認為情報收集決定了叛亂分子在哪里、如何以及以何種方式制造暴力。我們還對這一機制進行了廣泛的定量探討,并對政治暴力的豐富定性描述進行了探討,這些描述將信息置于國內沖突的中心。

最后,我們的研究是第一個估計資源能力對戰場有效性影響的研究,特別是涉及車輛和武器系統損壞以及士兵傷亡的攻擊。我們發現,這些有效攻擊隨著鴉片適宜性的正向沖擊而大幅增加,特別是針對硬目標的攻擊。與我們的主要結果一致,我們還發現,這些沖擊對叛軍能力的影響是由情報收集機制介導的:在叛軍能夠獲得監視資產的地區,戰斗力的提高最為明顯。

本文的其余部分組織如下。第2節介紹了我們的理論模型。第3節簡要介紹了制度背景。第4節詳細介紹了實證策略。第5節介紹主要結果和穩健性檢驗。最后一節是結論。

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美國陸軍未來司令部的士兵致命性(SL)跨職能小組(CFT)正在研究通過頭戴式和武器式能力的組合來增強下馬步兵的新方法。根據SLCFT的指示,美國陸軍作戰能力發展司令部(DEVCOM)陸軍研究實驗室的研究人員探索了加強輔助目標識別能力的技術,作為陸軍下一代智能班組武器計劃的一部分。

敵對環境中涉及潛在目標的復雜決策必須由下馬的士兵做出,以保持戰術優勢。這些決定可能是人工智能(AI)技術的強大信息,如AI支持的火力或指揮和控制決策輔助工具。例如,一個士兵發射武器是一個明確的跡象,表明該地區有一個敵對的目標。然而,一個士兵在環境中追蹤一個潛在的目標,然后放下他們的武器,這是一個模糊的、隱含的跡象,表明該目標受到關注,但最終被該士兵認為不是一個直接的威脅。在近距離作戰的環境中,與士兵狀態相關的隱性標記數據(如光電視頻、位置信息或火力行動)可用于輸入決策輔助工具,以得出真實的戰場背景。然而,需要對這些行動進行更徹底的檢查。此外,來自單個士兵的突發非交流行為在整個班級中的匯總可以增強戰術態勢感知。盡管它們有可能產生戰術影響,但這些狀態估計或行為指標往往不能以立即可用的形式獲得。

DEVCOM陸軍研究實驗室(ARL)的研究人員調查了一種通過機會主義感應來進行下馬士兵狀態估計的方法--一種不需要人類明確行動就能收集和推斷關鍵的真實世界數據的方法。在通過正常使用武器追蹤和攻擊移動和靜止目標時,連續獲得數據以解釋士兵的行為。這項工作中使用的士兵-武器行為分類方法主要來自人類活動識別(HAR)研究。然而,在這項工作中,為了提高行為結果的生態有效性,在眼球追蹤文獻中經常使用的實驗范式被反映出來,將眼球運動和認知推理聯系起來。具體來說,眼動跟蹤研究的一個子集的目標是收集和解釋與公開的視覺注意力有關的眼動事件(即固定、囊狀運動和追逐),這可以揭示認知過程和關于環境的客觀內容。在戰斗中,士兵們可能會將他們的目標停留在一個靜態的目標上(固定),當出現新的目標時迅速轉換目標點,有潛在的目標出現(囊狀運動),或者在潛在目標移動時跟蹤他們的目標點(平滑追擊)。

目前,頭戴式眼動跟蹤技術正在開發用于戰斗。然而,與校準誤差有關的凝視數據中的噪聲使其難以有效地使用這些數據。一個更突出的解決方案可能存在于士兵和他們的武器之間的互動中,這項工作使用傳統的HAR技術進行。執行HAR的主要方法是在一個人進行一些身體活動時,使用慣性測量單元收集時間序列數據。然后使用機器學習技術來訓練分類模型,根據數據信號預測行動。這種方法可以擴展到包括在人類與物體互動時對其運動的分類。在這種情況下,當近距離作戰的士兵與潛在的威脅進行互動時,武器的運動特征被伺機獲得,這為這些士兵在這種環境中做出的復雜決定提供了一個窗口。

論文中記錄并發表了對這一評估的全面分析。對來自動態士兵狀態估計的運動數據進行建模和分析以實現對形勢的理解。

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摘要:

在整個歷史上,宣傳和虛假信息一直被用來破壞敵對勢力的穩定,但美國軍隊對這些方法適應互聯網時代的方式仍然毫無準備。本文探討了虛假信息行動的現代歷史和美國軍隊在面對來自近似競爭對手的行動時的準備狀況,并提出教育是使美國軍人準備好抵御此類行動的最佳方式。

關鍵詞:宣傳、虛假信息、媒體素養、軍事教育、預防

宣傳和虛假信息是強有力的影響工具。前者可以被定義為 "蓄意、系統地試圖塑造觀念、操縱認知和引導行為,以達到促進宣傳者預期意圖的反應。"同時,后者是一種 "基于傳播不真實信息的欺騙技術,目的是欺騙、操縱和誤導",利用人類情感作為影響手段。美國總統德懷特-艾森豪威爾(Dwight D. Eisenhower)多次承認,"全面戰爭的機會遠遠小于我們在政治戰爭方面面臨的危險。"而且,今天的數字環境意味著虛假的敘述可以比以往任何時候都傳播得更遠更快。

事實上,有證據表明,像俄羅斯這樣的國家已經通過這些策略對對手國家產生了重大影響。眾多學者指出,2016年的美國總統選舉就是一個典型的例子。在這些情況下,虛假信息依賴于利用目標社會中預先存在的緊張關系(例如種族、民族和階級)來制造分裂。因此,這些敘事經常將脆弱的社區置于危險之中,并將由不同群體組成的機構置于壓力之下,包括美國軍隊,因為它需要來自各種社會、文化、宗教、政治和經濟背景的美國人。

虛假信息對這些類型的組織構成了威脅,進而對國家構成了威脅。2019年,英國的數字文化、媒體和體育跨黨派委員會將網上虛假信息的傳播描述為對民主的生存威脅。這一挑戰的嚴重性需要仔細分析。本文認為,教育是對抗虛假信息的最佳策略,確定了從成為虛假信息目標的國家中吸取的教訓,回顧了虛假信息作為信息戰戰術的演變,審視了對手操縱網絡的心理機制,評估了虛假信息對軍隊等機構構成的威脅,并思考了教育在預防目標群體并幫助每個人在日益數字化的世界中生存和發展的潛力。

宣傳和虛假信息如何運作

長期以來,國家和非國家行為體一直利用宣傳和虛假信息來獲得戰略優勢。然而,現代大眾傳媒在20世紀初的到來,使他們的努力具有了全球性的意義。在兩次世界大戰期間,宣傳是實現一系列目標的重要工具。例如,廣播使美國總統富蘭克林-D-羅斯福和英國首相溫斯頓-丘吉爾等主要領導人能夠在自己家里直接向國內觀眾講話,向他們提供信息并影響他們對戰爭的看法。電影也同樣被用來鼓舞士氣和推動招募工作。由奧斯卡獲獎電影人弗蘭克-卡普拉(Frank Capra)執導的《我們為何而戰》系列紀錄片至今仍被認為是此類材料的最佳范例之一。這些努力的影響不能被低估。一些歷史學家甚至認為,盟軍發動的信息戰是勝利的核心。國內的信息傳遞與英國政治戰爭執行局等組織在戰場上的行動相結合,這些組織參與了破壞敵人宣傳的行動,事實證明這些宣傳與事件的現實越來越不同步。

在整個冷戰期間,影響力繼續發揮著核心作用,虛假信息構成了蘇聯積極措施的一個關鍵要素,即 "影響外國社會事件和行為以及行動的公開和秘密技術",據估計,華約國家從1945年到1989年開展了超過10,000次虛假信息行動。正如約翰-霍普金斯大學的托馬斯-里德所解釋的那樣,"久經考驗的方法......是利用對手現有的弱點來對付自己,將楔子插入預先存在的裂縫。一個社會越是兩極分化,它就越是脆弱。"

俄羅斯利用虛假信息活動仍然是其戰略的一個關鍵部分,并在今天的網絡生態系統中采取了新的形式。俄羅斯的虛假信息可以分解為四個 "D"--否認、歪曲、沮喪和分散注意力,以擾亂批判性思維。社會上有一些觸發性話題,從移民和墮胎到種族和宗教,這些話題很可能引起情緒反應,甚至導致所謂的杏仁核劫持。這是一個心理學術語,指的是當一個人的大腦中控制情緒的部分變得如此激進時,這個人就不能再批判性地思考。換句話說,人們與大腦中控制推理和評估事實的部分失去聯系。

但是,充滿感情的敘述只是敵對行為者利用網上受眾的一種方式,因為他們經常經歷信息過載。人腦由于缺乏能力和時間,無法篩選所有可用的信息。這種時間和認知資源的缺乏意味著個人無法將事實與虛構進行區分,他們使用認知捷徑來處理信息,使他們容易受到虛假信息宣傳的影響。例如,確認性偏見包括尋找、解釋和回憶與自己的信念和態度一致的信息。個人接受與他們的觀點一致的信息,而不是花時間去處理與之矛盾的信息。例如,《科學進展》雜志2019年的一項研究發現,傾向于保守政治的人傾向于分享共和黨人的社交媒體帖子。

網絡行為者能夠進一步利用迅速崛起的技術來利用偏見,包括深度偽造或人工智能操縱的音頻或視頻內容,無論是人工智能渲染、編輯或重新剪輯、盜用或錯誤歸因。深度偽造可能會提高惡意行為者利用情緒和認知偏見的能力。人們發現,圖像比單純的文字更有影響力。文字是抽象的符號,需要重建為現實的心理圖像。相比之下,圖像似乎提供了一個直接的現實參考,減少了操縱的嫌疑。

武裝部隊和虛假信息

就像它所保護的國家一樣,美國軍隊也越來越多元化。2017年,女性占現役部隊的16%,少數族裔目前占軍事人員的42%。這種多樣性可能使軍隊,像整個國家一樣,容易受到虛假信息運動的影響。這些運動對作戰安全和武裝部隊、其盟友和更廣泛的國防界的整體凝聚力構成了嚴重挑戰。

例如,對手一直針對組成北約在愛沙尼亞、拉脫維亞、立陶宛和波蘭的強化前沿存在的部隊。2020年,俄羅斯贊助的行為者在網上發布了一封偽造的信件,其中波蘭準將里夏德-帕拉菲亞諾維奇似乎在美國領導的 "歐洲保衛者20 "演習中公開批評了美國在他的國家的存在。在同一次演習中,俄羅斯消息人士還聲稱美軍無視與COVID-19有關的旅行限制,盡管美國官員出于公共衛生方面的考慮,縮小了Defender-Europe 20的規模和范圍。"影響的威脅不再僅僅存在于部署期間,也存在于駐軍中,因為 "通信的崩潰性......以及......戰爭和日常生活之間多孔的界限",這意味著地理環境不再足以作為一種防御。

敵對行為者一直在網上針對美國武裝部隊成員和退伍軍人社區。從2017年開始,美國國會特許的非營利組織越南退伍軍人協會開始了一項為期兩年的調查研究,發現 "外國實體對美國軍人、退伍軍人和他們的家人進行持續、普遍和協調的在線攻擊。"報告顯示,軍人和他們的社交網絡容易受到虛假信息的影響。外國實體將經常能接觸到保密和機密材料的軍方成員視為一個有吸引力的目標。更重要的是,現役軍人和退伍軍人是美國政治生活中的一個重要影響人群。美國越戰退伍軍人研究小組檢查了數百個Facebook頁面和社交媒體賬戶,發現美國軍人、退伍軍人和幾個退伍軍人組織的其他社交媒體追隨者是外國實體的特別目標。他們還發現來自30多個國家的個人管理著他們審查的網站,這些假冒Facebook頁面的管理員滲透到其他公共和私人團體。

冒名頂替的網頁和賬戶通過冒充合法的軍事和退伍軍人團體,如美國越戰退伍軍人組織,建立了一批粉絲,并利用友情和社區作為吸引新成員的方式。這種活動如此之多,Facebook關閉了三分之一的審查賬戶,原因是不真實的行為或 "誤導性行為,欺騙他人關于個人/團體是誰或個人或團體在做什么。"在關閉之前,這些頁面吸引了超過3200萬用戶。外國管理員利用這些平臺 "試圖在不同種族或民族身份或偏見的群體之間制造隔閡,經常使執法者與少數民族對立起來。 "這種行動經常涉及發布旨在分化團體成員的分裂性內容,從分享美國國家橄欖球聯盟四分衛科林-卡佩尼克的照片,到傳播關于有爭議的公眾人物的虛假信息,如國會議員亞歷山大-奧卡西奧-科爾特斯,以及發布 "退伍軍人先于非法移民 "這樣的仇外言論,在移民等敏感話題上做文章。"虛假信息針對社會中的斷層,軍事人員也不能免于這些戰術。

敵人的虛假信息活動破壞了軍人辨別事實和虛構的能力。這些運動滲透到他們的社會網絡中,使他們容易受到陰謀論和極端主義團體的影響,這降低了部隊的凝聚力,并帶來了真正的部隊保護威脅。雖然沒有跡象表明對手對2021年的美國國會大廈襲擊事件負有直接責任,但多年的影響行動最終導致了一種扭曲的認知環境--對許多參與暴亂的人來說是另一種現實,并植入了一種可能持續多年的社會和政治分裂。以這次襲擊為例,對手將繼續積極開展虛假信息運動,并采用所有信息領域的工具來加劇不和諧并加強其地位。俄羅斯利用數字媒體在國會大廈襲擊事件后煽風點火,破壞對民主進程和美國作為全球領導者的合法性的信心。

這些影響提供了明確的證據,網上的陰謀論和虛假信息并不只停留在網上,而是可以而且確實在暴力中達到高潮。雖然虛假信息是陰險的,并在國家、戰略和戰術層面上產生了長期的影響,但它可以通過宣傳和教育得到緩解。

教育:對虛假信息做好預防?

關于如何處理虛假信息的問題存在爭議。來自人文和社會科學的大量證據表明,最好的長期解決方案是教育公眾識別虛假信息。許多組織都強調了教育在打擊仇恨方面的價值。2018年,歐盟委員會制定了一項數字掃盲計劃,供整個歐盟實施。同年,倫敦經濟學院真相、信任和技術委員會呼吁英國政府將媒體掃盲作為其國家課程的一部分。雖然許多國家剛剛開始認識和實施教育計劃,以打擊虛假信息運動,但一些國家已經建立了行之有效的制度。

斯堪的納維亞和波羅的海國家為如何實施這些虛假信息教育項目提供了一個模板。他們的經驗是獨特的,因為 "在過去的四到五年里,很少有[地區]受到更持續的俄羅斯信息操縱,"包括芬蘭,自1917年獨立以來,芬蘭一直是克里姆林宮支持的宣傳的目標。蘭德歐洲公司的分析師認為,有幾個因素有助于芬蘭抵御外國影響,包括高比率的媒體素養。芬蘭政府通過教育活動實現媒體素養,包括2014年的一項倡議,教導學生、記者、政治家和公眾如何識別虛假新聞。小學和中學的學生也接受了識別深度虛假視頻和鍛煉批判性思維能力的測試。這些項目以及其他類似的項目,"只是芬蘭為使所有年齡段的公民為復雜的數字環境做好準備而采取的跨部門方法中的一層"。

為了一個共同的目標,立陶宛政府經常與這些團體合作,以提高調查公眾對這個問題的學術研究水平,以及專注于揭穿和事實核查的媒體項目。它還提供資金和/或支持開發一個人工智能驅動的平臺來監測媒體(Debunk.eu),并為弱勢群體(老年人、少數民族人口)創建媒體素養項目。

圍繞COVID-19大流行病的虛假信息是一個全球性的問題,與斯堪的納維亞和波羅的海國家類似,其他國家也采取了有效的應對措施來解決相關虛假信息。臺灣政府與臺灣事實核查中心合作。正如吉爾及其同事所描述的那樣,臺灣利用類似于WhatsApp的社交媒體平臺來傳播準確的信息,以對抗網上的虛假信息。此外,政府加強了對虛假信息的監測,以防止其傳播,并與Facebook合作,在Facebook的時間軸上灰色的虛假信息。最后,還制定了關于如何區分真實和虛假賬戶以及可疑和可信信息的指南。Lien和作者指出,這種合作、平臺和指南對于培養臺灣對COVID-19虛假信息的抵御能力至關重要。

推薦的美國軍事媒體素養培訓

美國國防部(DoD)必須授權一個標準化的、多方面的媒體素養項目,為軍人提供對抗虛假信息的技能。武裝部隊所招募的美國人在與虛假信息競爭方面的訓練和準備都嚴重不足。雖然少數美國學校教授媒體素養,但大多數青年和成年人缺乏批判性分析他們所消費的信息的技能。如果這一缺陷不被解決,軍人將仍然容易受到認知缺陷的影響,而意識形態的分裂將破壞部隊的復原力。雖然國防部已經制定了培訓軍人打擊對手影響的舉措,但結合公共部門的最佳做法和國防部的資源,可以產生一個更全面的計劃,包括一個年度在線培訓課程和一個面對面的課程,以武裝國防部人員和家庭對抗虛假信息。

2018-19年,國防部聯合參謀部開發并推出了聯合知識在線(JKO)J3ST-US1396影響意識的計算機課程。這門90分鐘的課程教育參與者了解對手和競爭者影響美國和國防部人員的舉措,討論信息環境中的近期挑戰,并簡要介紹了反影響的工具。該課程不是強制性的,也沒有得到很好的宣傳,而且隨著信息環境的發展,其靜態內容也變得陳舊。盡管該課程的主要目標是提高對在線影響活動的認識,但它是預制的、不靈活的,而且對關鍵的媒體素養技能的關注也不夠。學員無法提出問題,也無法練習在最常使用的個人設備上培養健康的在線信息消費習慣所需的動態技能:手機、平板電腦和筆記本電腦。此外,該課程沒有對學員進行評估,也沒有收集績效數據來指導課程的完善。這些不足嚴重阻礙了該課程武裝國防部人員應對虛假信息的能力。吸收公共部門的最佳做法可以緩解這些不足。

國防部將大大受益于與公共部門的媒體素養領導者合作,開發一個充滿活力的當面培訓項目。諸如國際研究交流委員會(IREX)的 "學會辨別 "和斯坦福歷史教育集團的 "公民在線推理 "等項目,在應對不斷變化的信息環境的挑戰方面取得了長足的進步,并提供了許多軍人所需的核心媒體素養技能。這些私營部門的項目提供了JKO所缺乏的實踐性、真實世界的應用,如測試在線搜索、評估和驗證信息的能力,以及在訪問個人設備時利用健康的媒體素養習慣做出明智決定的實際練習。它們還迫使學生分析消費習慣,并對點擊、分享、閱讀、喜歡或與在線內容互動的決定擁有所有權。學生在離開課程時,對他們的行為如何塑造他們的朋友、社區和國家的信息環境有了更好的理解。這些課程被設計為由輔導員通過容易獲得的、專業指導的現場或在線課程來教授。這些課程的主要缺陷是它們沒有專門針對威脅軍人的對手和競爭者的虛假信息工作,盡管它們可以通過與國防部合作來滿足這些要求。

私營部門的最佳做法和國防部的資源可以結合起來,制定一個全面的媒體素養培訓計劃,包括一個年度在線課程和一個小型面授班,這將使國防部人員和家屬受益。聯合參謀部J-7及其JKO培訓人員和平臺最適合在整個部隊開發和實施基于計算機的媒體素養培訓課程。與年度網絡安全培訓一樣,所有人員--包括文職人員--都應被要求完成年度培訓,該培訓應建立參與者的媒體流利程度的基線,并跟蹤不同人口統計學的變化。參與者的表現數據可以為課程的完善提供信息,而且,與指揮部氣候調查類似,該課程可以匯總有關趨勢,在必要時提請各軍種首長或更高一級領導注意。該課程應測試軍人展示媒體素養技能的能力,如區分事實和意見,核實來源,識別改變的視覺信息,識別冒牌的社交媒體賬戶,識別有針對性的分裂材料,并灌輸在網上分享或與信息互動的責任感。

除了基于計算機的培訓,服務部門還應該在公司層面實施有重點的當面媒體素養培訓。培訓應在小型教室或市政廳舉行,由國防部公共事務或通信戰略和業務部門的主持人主持,他們都接受過公共部門主要從業人員的培訓。培訓應解決年度計算機課程中標明的問題領域,并促進實際應用練習,測試學生使用個人設備識別和反擊虛假信息的能力。實際應用練習將仿照公共部門的主要課程,但將重點關注國防部的情況。面授課程還將為軍人提供機會,討論正在進行的對抗性網絡攻擊、媒體影響、軍事行動、合作伙伴和盟友面臨的挑戰,以及外國對國內事件的干涉。

此外,家庭部署前簡報應納入媒體素養培訓,以提高軍人部署前的意識。雖然國防部不能強制要求家庭成員參加在線媒體素養培訓,但許多人對虛假信息的威脅感到擔憂,并歡迎有機會了解和保護自己免受這些威脅。

國防部授權的、標準化的、多方面的媒體素養計劃,結合公共部門的最佳實踐和國防部的優勢,可以產生一個全面的基于計算機的課程和面對面的課程,為軍人和家屬提供成功對抗對手虛假信息威脅所需的技能。

結論

技術加速的步伐和最近政治中固有的分裂沒有顯示出減弱的跡象。因此,世界將繼續面臨網絡空間中虛假信息的泛濫,而像深度偽造視頻這樣的復雜技術又使之得到加強。這些進步使得確定歸屬或駁斥虛假信息變得困難,并對構成日益多樣化的民主機構造成嚴重威脅。

雖然決策者考慮了各種解決方案,但都不可能像徹底的媒體素養教育那樣產生持久的影響。2017年,前 "參謀長聯席會議主席,小約瑟夫-鄧福德將軍. 2017年,前 "參謀長聯席會議主席小約瑟夫-鄧福德將軍......指定信息為第七項聯合作戰職能。"部隊要想成為有效的戰士,他們必須掌握必要的技能,以駕馭欺騙性的環境,并認識到他們何時以及如何被在線操縱。羅伯特-切斯尼(Robert Chesney)和丹妮爾-西特倫(Danielle Citron)在 "深度虛假和新的虛假信息戰爭 "中認為,"民主國家將不得不接受一個令人不舒服的事實:為了在威脅中生存......他們將不得不學習如何與謊言共存。"如果民主社會要有效運作,每個人都必須學習在復雜的數字環境中生存和發展。

作者

梅根-菲茨帕特里克博士是加拿大國防研究與發展中心(DRDC)作戰研究與分析中心(CORA)的戰略分析員,是一位廣泛發表的關于創傷和復原力的作者。她目前的工作是研究軍隊如何駕馭日益重要的信息環境。自加入DRDC以來,她的研究得到了認可,包括CORA國防分析杰出成就獎。

里圖-吉爾博士擁有卡爾頓大學的社會心理學博士學位,目前是DRDC的一個部門主管。她的研究是研究在線影響活動,特別是互聯網和社交媒體如何影響信息環境,包括對在線受眾的分析,以及對手采用的欺騙技術,如虛假信息,如何影響受眾。她一直是國際防務研究合作的一部分,并且是北約人因和醫學研究任務組 "有效溝通和網絡外交的數字和社會媒體評估 "的共同負責人。

美國海軍陸戰隊的詹妮弗-F-賈爾斯少校目前是一名通信戰略和行動官員,是為指揮官在太平洋戰區的戰略和文化接觸計劃提供建議的外國地區官員,也是海軍陸戰隊空地特遣部隊人員培訓項目的教官。她撰寫了《瓦解虛假信息》。最近,她在國防信息學校的 "DINFOS現場 "發表了關于媒體素養和對手虛假信息的演講。

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執行摘要

研究要求:

21世紀的美國陸軍領導人面臨著無與倫比的復雜情況。越來越多的陸軍領導人被賦予管理作戰環境的任務,這些環境是多方面的、高度動態的,而且經常在 "灰色地帶 "進行,沖突的性質本身并不明確(ISAB,2017)。這些極其復雜的環境對軍事領導人提出了空前的要求。雖然技術能力和戰斗力是過去常規武力沖突中的關鍵區別,但今天的沖突中的關鍵區別是精神力量和敏捷性(Kay,2016)。軍隊領導人需要先進的認知和行為技能來理解和管理領導人面臨的模糊和復雜的問題,并有效地領導他們的單位。為了做出有效的決策,領導人需要能夠進行整體思考,認識到各種聯系,預測決策的二階和三階效應,質疑假設,想象情況可能會演變到未來,并向他人傳達他們的理解。

為了滿足對能夠有效理解和管理復雜作戰問題的陸軍領導人的需求,陸軍于2010年將陸軍設計方法學(ADM)引入條令。陸軍條令將ADM定義為"......一種應用批判性和創造性思維來理解、想象和描述不熟悉的問題和解決方法的方法"(陸軍部,2015,第1-3頁)。在2010年推出ADM條令后不久,美國陸軍行為和社會科學研究所(ARI)啟動了一項關于設計思維、陸軍設計方法和戰略思維的多年研究計劃。ARI的研究計劃包含了一系列的研究,以確定與設計和戰略思維相關的行為和高級認知技能的發展和維持有關的挑戰和要求。這里報告的工作目標是對設計和戰略思維研究項目的結果進行總體分析、綜合和整合,并根據項目的關鍵見解向軍隊提出建議。

程序:

為了支持研究要求,研究小組對ARI的研究項目進行了系統的檢查,以提取整個研究項目中出現的關鍵見解。分析和綜合過程是由報告或產品審查、分析、討論、綜合和記錄的反復循環組成的,既可以單獨進行,也可以作為一個團隊進行。

研究結果:

在各種研究工作中出現了幾個突出的發現。研究項目的一個核心發現是,與戰略思維和設計相關的語言是提高軍隊這些能力的障礙。使用替代框架與作戰部隊交流這些概念(例如,"管理復雜問題")可能為分享相關見解帶來希望。第二個發現是,設計和戰略思維共享相關的知識、技能和能力(KSAs),這可以作為培訓和教育、評估和績效管理以及實際指導的組織結構。第三個發現是,士兵們應該在職業生涯的早期就發展設計和戰略思維能力,接觸替代性的觀點。第四,有必要為設計和戰略思維能力開發有效和可靠的評估工具。第五,士兵們需要接觸到支持管理復雜問題的實用工具和資源。最后一個突出的發現是,軍隊文化應該更加積極地支持與設計和戰略思維相關的關鍵行為、心態和高級認知技能。

研究結果的利用和傳播:

研究結果和產品可以使各種利益相關者受益,包括那些有興趣為自己和自己的部隊在作戰環境中管理復雜問題做準備的現任和新任陸軍領導人,以及那些有興趣創造鼓勵與設計和戰略思維相關的心態和行為的部隊氛圍的人。一些研究產品已被開發出來,供那些在課堂上教授與設計和戰略思維相關的高級認知技能的教官使用,以及供那些希望為自己或單位發展這些高級認知技能的士兵或單位指揮官使用。最后,這些研究結果對致力于軍隊人才管理的政策制定者,以及那些希望進行與培養管理復雜問題的軍隊領導人有關的額外研究的人都是有用的。

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