摘要

混合沖突的分析、評估和決策是復雜的，原因有很多：混合活動的信號是多維的；結合多種類型的信息是必要的；許多混合沖突是隱蔽的，或者很難從正常的國家與國家的關系中分辨出來。對混合沖突的評估需要包括對手行為者的戰略目標、被利用的社會脆弱性和背景事件、跨社會領域的活動，以及對目標社會的影響。在早期的工作中，我們根據混合沖突的這五個要素提出了一個分析過程。在本文中，我們在這項工作和更廣泛的情報文獻的基礎上，解決如何進行混合沖突評估的問題。具體來說，我們概述了一個詳細的評估過程，為決策者提供對形勢的了解，以選擇對混合威脅的預防性和反應性反應。所提議的程序的優點在于它對混合沖突的綜合評估，結合了目標社會的觀點和對手行為者的觀點。此外，所提出的評估功能依賴于人類產生的分析性見解--考慮到背景、模糊性、規范性--和從傳入數據中產生的信號--考慮到結構化和結合來自多個來源的信息--之間的持續互動。這種綜合視角超越了傳統的分析方法。我們提出的評估很適合引導人類和自動化情報的結合，并提供了一個分析方法和工具的藍圖，以應對混合沖突中的決策挑戰。

引言

混合沖突是國家之間的一種沖突，大多低于公開戰爭的門檻（見歐盟等的定義，2018年，北約，2019年和荷蘭層面的定義，NCTV，2019年）。混合沖突中的國家使用許多國家權力的措施來影響其他社會。這些措施包括外交、信息、軍事、經濟、金融、情報和執法手段。戰略層面上的混合沖突案例研究需要敘事和社交媒體操縱、針鋒相對的金融和經濟制裁、外交威脅、大規模軍事演習和許多其他全社會的互動。許多類型的混合威脅在前些年的經驗中是已知的。例如，美國的選舉影響，中國通過基礎設施投資的影響，以及俄羅斯在破壞烏克蘭穩定方面的努力。

混合沖突給決策者帶來了不同的挑戰。這是因為公開的軍事對抗大多被避免，只有低于武裝沖突的法律門檻的活動才被應用。網絡領域和信息領域是針對政府和社會的影響活動發生的主要領域。由于混合沖突中許多活動的隱蔽性或模糊性，在將活動歸于國家行為者方面存在很大問題。最后，混合沖突是對各種手段和方法的創造性安排，它創造了新的情況，對分析來說具有內在的挑戰性。在這篇文章中，更詳細地研究了在面臨上述挑戰時對混合沖突的評估。

圖1 - 運動評估功能及其輸入的示意性概述

摘要

記錄一個系統或集成系統內所有信息變化的出處，這提供了關于正在做出的決定和促使這些決定的重要信息。從取證的角度來看，這可以用來重新創建決策環境。然而，出處也可以為其他兩個重要功能服務。收集的數據可以支持組件的整合，而生成的圖形數據結構可以通過解釋、總結和告警來支持操作員進行態勢感知。混合戰爭將必然匯集不同決策支持能力，因為決策者必須在多個戰爭領域運作。自主代理將可能在計劃和執行過程中發揮作用，有時能夠在沒有人類干預的情況下做出決定，但人類決策者必須意識到這一點。事實證明，證據圖可以轉化為修辭結構圖（RSG），使代理能夠用自然語言甚至多模態交流，向人類解釋他們的行動。證據還被證明可以加強對計劃執行監控，并可用于向人類或自主代理提供通知，當計劃中使用的信息發生變化時，可能需要重新考慮計劃。隨著我們朝著智能機器在復雜環境中支持人類決策者團隊的方向發展，跟蹤決策及其輸入的需要變得至關重要。

引言

出處是關于實體、活動、代理以及這些概念之間關系的信息[1]。這些信息不僅僅解釋了發生了什么，它還回答了關于實體如何被操縱、何時發生以及誰參與了這個過程的問題。我們很可能熟悉關于追蹤藝術作品出處的新聞和虛構的故事。任何實體的創造、破壞或修改的出處都可以被追蹤。在本文中，我們將重點討論軍事系統內的信息。在指揮與控制（C2）內，信息出處對于記錄行動背后的決策過程是必要的，特別是當自主和人工智能（AI）代理深入參與時。參與某一過程的 "誰 "可能是人類或人工智能代理。

信息出處有幾個目的。在取證方面，出處追蹤提供了參與決策的人和代理，以及數據是如何演化為該決策的。美國公共政策委員會指出，數據出處是算法透明度和問責制的一個明確原則[2]。完整記錄的出處可以闡明數據的依賴性、責任流，并幫助解釋為什么采取某些行動。隨著人工智能和自主代理繼續自動化進程，它們在做出關鍵決策時已變得更加不可或缺[3]。

圖1 PROV-DM模型。

摘要

為了能夠在一個日益脆弱的世界中捍衛自己的生活方式和價值觀，團結在北約框架內的西方民主國家必須有能力在必要時 "以機器速度作戰"。為此，國防領域的數字化不能只局限于后勤、維護、情報、監視和偵察，而必須同樣能夠實現負責任的武器交戰。以歐洲未來戰斗航空系統（FCAS）為重點，我們討論了基于人工智能的武器系統的道德統一系統工程的各個方面，這可能會在國際社會中找到更廣泛的同意[1]。在FCAS計劃中，這是自二戰以來歐洲最大的軍備努力，有人駕駛的噴氣式飛機是一個網絡系統的元素，無人駕駛的 "遠程載體 "保護飛行員并協助他們完成戰斗任務。鑒于正在進行的辯論，德國國防部長已經強調。"歐洲戰略自主的想法走得太遠了，如果它被認為意味著我們可以在沒有北約和美國的情況下保證歐洲的安全、穩定和繁榮。那是一種幻覺[2]"。在這個意義上，FCAS與北約的目標是一致的。

引言

"武器的殺傷力越大，影響越深遠，就越需要武器背后的人知道他們在做什么，"沃爾夫-馮-鮑迪辛將軍（1907-1993）說，他是1955年成立的二戰后德國聯邦國防軍的富有遠見的設計師（見圖1）。"如果沒有對道德領域的承諾，士兵就有可能成為一個單純的暴力功能者和管理者"。他深思熟慮地補充道。"如果僅僅從功能的角度來看，也就是說，如果要實現的目標在任何情況下都高于人，那么武裝部隊將成為一種危險[3]"。

弗朗西斯-培根（1561-1626）關于實現權力是所有知識的意義的聲明標志著現代項目的開始[4]。然而，自從人工智能（AI）在國防領域出現后，旨在造福人類的技術可能會反過來影響它。這種類型的工具性知識使現代危機像在聚光燈下一樣明顯。關于人的倫理知識，關于人的本質和目的，必須補充培根式的知識。有一種 "人的生態學"，一位德國教皇提醒德國議員說。"他不制造自己；他要對自己和他人負責[5]"。因此，任何符合倫理的工程必須是以人類為中心的。這對于國防領域的人工智能來說是最迫切的。因此，數字倫理和相應的精神和道德是必不可少的技能，要與卓越的技術同時系統地建立起來。因此，領導哲學和個性發展計劃應鼓勵設計和使用基于人工智能的防御系統的道德能力。

北約STO的科技界如何在技術上支持負責任地使用我們從人工智能中收獲的巨大力量？為了更具體地論證，讓我們以德國聯邦國防軍的文件為指導，從它在20世紀50年代成立的時候，也就是人工智能這個詞真正被創造出來的時候，到最近的聲明。由于這些武裝部隊已經從暴政和以當時高科技為特征的 "全面戰爭 "中吸取了教訓，他們似乎在概念上已經為掌握數字挑戰做了準備。這一點更是如此，因為聯邦國防軍是一支載于《德國基本法》的議會軍隊，它完全按照聯邦議院的具體授權行事，即以德國人民的名義行事。

國防領域的人工智能旨在將軍事決策者從常規或大規模任務中解脫出來，并 "馴服 "復雜性，讓他們做只有個人才能做的事情，即智能地感知情況并負責任地采取行動。自動化對聯邦國防軍的重要性很早就被認識到了。馮-鮑迪辛在1957年提出："然后，人類的智慧和人力將再次能夠被部署到適合人類的領域"[6]。從這個角度來看，武裝部隊作為基于人工智能的系統的使用者，并沒有面臨根本性的新挑戰，因為技術的發展一直在擴大感知和行動的范圍。

圖1："最高度機械化的戰斗需要[......]讓士兵意識到他們的責任，讓他們體驗到他們的行為和不行為的后果。"沃爾夫-馮-鮑迪辛（1954）? 聯邦國防軍

摘要

信息戰依賴于能夠識別敵人的行動和可能的進攻性信息活動地點。在一個全球數百萬人產生數百萬條信息的世界里，純粹的人類對信息景觀的監視是注定要失敗的。我們通過對阿塞拜疆/亞美尼亞沖突的案例研究表明，通過關注各種起作用的敘述，人工智能輔助的人類分析有可能將監視目標縮小到一個可管理的規模，并識別武裝沖突中敵對者部署的自動化。

引言

信息戰從根本上說是關于敘事的塑造。這可以采取以下兩種形式：（1）戰術性敘事塑造，即關于部隊位置/人數和傷亡的敘事；（2）戰略性敘事塑造，即關于戰爭的有效性/對部隊/平民士氣的影響的敘事。信息戰領域的一個關鍵問題是要能夠快速識別和了解敵人的信息活動，以便準確應對。

鑒于敘事在信息戰中的核心地位，敘事不能說謊。因此，我們應該通過仔細觀察支持敵人更廣泛議程的敘述來尋找敵人的活動。通過他們所宣傳的敘事來尋找敵人的活動，敵人就不能在不破壞自己的效力的情況下隱藏活動；這是信息戰的雙刃劍，也適用于圍繞同一作戰網絡空間的公共外交。

在本文中，我們提出了一種具體的方法，利用信息戰的這種敘事特性來識別信息戰活動。特別是，我們強調了這樣一個過程：（1）識別相關的敘事和敘事信號，（2）根據敘事信號以結構化的方式收集數據，（3）調查敵人敘事中的行為者和故事。在本文的其余部分，我們將通過一個案例研究來展示這種方法的具體用途，然后我們將強調一些正在進行的技術改進，我們正在努力提高這種方法在實地使用的便利性和效率。本文的目標是為在無處不在的信息戰環境中利用社交媒體獲取情報提供一種工作方法。

圖1：阿塞拜疆數據集的主要轉發量

摘要

混合戰爭為沖突推波助瀾，以削弱對手的實力。相關的行動既發生在物理世界，也發生在媒體空間（通常被稱為 "信息空間"）。防御混合戰爭需要全面的態勢感知，這需要在兩個領域，即物理和媒體領域的情報。為此，開源情報（OSInt）的任務是分析來自媒體空間的公開信息。由于媒體空間非常大且不斷增長，OSInt需要技術支持。在本文中，我們將描述對物理世界的事件以及媒體事件的自動檢測和提取。我們將討論不同類型的事件表征如何相互關聯，以及事件表征的網絡如何促進情景意識。

引言

開源情報（OSInt）的任務是探索和分析可公開獲取的媒體空間，以收集有關（潛在）沖突的信息，以及其他主題。所謂 "媒體空間"，我們指的是通過傳統媒體（如電視、廣播和報紙）以及社交媒體（包括各種網絡博客）傳播的非常龐大、快速且持續增長的多語種文本、圖像、視頻和音頻數據語料庫。社會媒體大多是平臺綁定的。平臺包括YouTube、Twitter、Facebook、Instagram和其他[1,2]。在很大程度上，媒體空間可以通過互聯網訪問。很多部分是對公眾開放的。然而，也存在一些半開放的區域，其中有潛在的有價值的信息，但并不打算讓所有人都能接觸到，例如Telegram和Facebook頁面。

媒體空間提供關于物理世界的信息：發生了什么？哪些事件目前正在進行？未來計劃或預測會發生什么？它對物理世界的事件反應非常快，也就是說，幾乎是立即提供信息[3]。因此，媒體空間似乎是物理世界中事件的一個有希望的 "傳感器"。然而，從鋪天蓋地的大量信息中檢索出特別相關的信息仍然是一個挑戰，因為到目前為止，所提供的大多數信息是完全不相關的，至少對軍隊來說是如此。此外，媒體空間并不一致--它包括真實和虛假信息，因此，事實核查是一個進一步的挑戰。

除了作為物理世界的傳感器，媒體空間還是意識形態、意見和價值觀的論壇。它是一個重要的空間，用于協商一個社會認為是允許的、規定的或禁止的東西，并用于表現情緒和偏見。因此，它已成為混合戰爭的戰場，即以 "通過暴力、控制、顛覆、操縱和傳播（錯誤的）信息"（[4]，第2頁）為目的進行的行動。(錯誤的)信息行動導致我們稱之為 "媒體事件"。媒體事件可以被觸發，以影響情緒、意識形態和公眾對物質世界的看法。

可能的圖表實例

2021年3月，美國哈德遜研究所國防概念與技術中心發布研究報告《實施以決策為中心的戰爭：提升指揮與控制以獲得選擇優勢》，提出以決策為中心的戰爭將使美軍做出更快、更有效的決策，從而賦予美軍更大的競爭優勢。

序言

自冷戰結束以來，美國國防部（DoD）針對來自主要對手（如中國、俄羅斯和朝鮮等）的巨大軍事沖突發展了相應理論和能力。這些最壞的情況是為了確保美軍也能應對“較少的情況”。然而，這種方法偏重于為大規模、高強度軍事沖突設計的概念和系統，美國的智能對手不太可能向美軍挑起對抗，而國防部可以在力量投射或精確打擊等任務中發揮其優勢。

美國的對手在過去十年中已經發展出了抵消美國軍事優勢的方法，如中國和俄羅斯的灰色地帶或混合行動，這些方法以較低的成本和升級——盡管比傳統的軍事作戰時間更長——獲得目標。因此，國防部應修訂其規劃，提高新方案的優先級，這些方案以不同于戰區范圍內高強度作戰的方式給美軍施加壓力，如通過延長時間、不同程度的升級和規模，以及使用代理和準軍事力量。

中國的“系統破壞戰”概念和俄羅斯軍方的“新一代戰爭”概念是針對美國及其盟友的新方法的代表。雖然它們的制勝理論和方法大相徑庭，但這兩種概念都有一個共同點，即把信息和決策作為未來沖突的主戰場。它們從電子和物理上直接攻擊對手的戰斗網絡，以降低其獲取準確信息的能力，同時引入虛假信息，削弱對手的定向能力。同時，軍事和準軍事力量將通過孤立或攻擊目標的方式向對手提出難題，以中和對手的戰斗潛力，控制沖突的升級。

美國海軍如何重新平衡實施 "馬賽克戰 "部隊的例子

決策中心戰的興起

以決策為中心的概念，如系統破壞戰和新一代戰爭，很可能成為未來沖突的重要形式，甚至是主要形式。在冷戰后期，美軍革命性的精確打擊戰方式利用了當時的通信數據鏈、隱身和制導武器等新技術。同樣，以決策為中心的戰爭可能是軍事上利用人工智能（AI）和自主系統的最有效方式，這些技術可以說是當今最突出的技術。

以決策為中心的戰爭的一個例子是國防高級研究計劃局（DARPA）的馬賽克戰爭概念。馬賽克戰爭概念的中心思想是，由人類指揮指導的、具有人工智能功能的機器控制的分列式有人和自主單位可以利用它們的適應性和明顯的復雜性來延遲或阻止對手實現目標，同時破壞敵人的重心以排除進一步的侵略。這種方法與機動戰一致，不同于第二次世界大戰期間盟軍采用的基于損耗的戰略，也不同于冷戰后美軍在科索沃、伊拉克和利比亞沖突中采用的戰略。雖然馬賽克戰爭采用損耗作為給敵人制造困境的一部分，但其實現成功的主要機制是拒絕、拖延或破壞對手的行動，而不是削弱對手的軍事實力，使其無法再有效作戰。因此，馬賽克戰爭非常適合作為現狀軍事大國（如美國）尋求遏制侵略的概念。

在近期兵棋推演中，馬賽克部隊與傳統軍事部隊在任務完成情況的比較

馬賽克戰爭提出了一種部隊設計和指揮控制（C2）程序，與今天的美軍相比，它將使美軍能夠執行更多、更多樣化的行動方案（COA）。馬賽克部隊的分解結構和使用人類指揮與機器控制，將使對手的決策復雜化，縮小其選擇范圍，并施加一系列可能無法解決的困境。通過增加美軍指揮官的選擇權，減少敵方的選擇權，馬賽克戰法將尋求獲得“選擇權優勢”，使美軍能夠做出更快、更有效的決策。

選擇性戰略與以預測為中心的規劃方法形成鮮明對比，在這種規劃方法中，選擇最有可能導致成功的作戰行動方案并迅速實施，通過將與未選擇的作戰行動方案相關的系統和兵力要素分配給其他任務來提高效率。在以預測為中心的模式中，資源的早期承諾必然會限制指揮官今后的選擇空間。

與今天的美軍相比，馬賽克部隊的設計和C2過程可以在選擇權競爭中提供更大的優勢，因為隨著對抗或競爭的進展，可以緩解由于損失或敵方態勢感知的改善而導致的選擇權減少的自然趨勢。例如，“馬賽克”部隊可以更容易地隱藏具有反ISR能力的平臺或編隊，并在以后暴露出來，以實現新的選擇；利用數量更多、規模更小、成本更低的增援部隊；或依靠決策支持工具，允許繼續使用與高級指揮官物理或電子隔離的部隊。

圖：以網絡為中心的戰役空間架構與基于情境的戰役空間架構的特點比較

一支馬賽克部隊也將比今天的美軍更有能力進行縮小對手選擇范圍的行動。通過同時發起許多行動并加速其決策，一支使用人類指揮和機器控制的分布式部隊可以給對手造成足夠的困境，從而排除與作戰相關的數量的《作戰協議》。此外，馬賽克部隊還可以利用諸如分配、佯攻和探測等欺騙技術以及反ISR系統來補充其更大的規模和決策速度，這些技術可以使對手相信某些選擇不可行或不可能成功。

雖然國防部的C3結構，如混合和聯合全域指揮和控制（CJADC2）開始納入決策支持工具，為特派團整合效應鏈，但其目前和近期的實例旨在支持有效的火力投送，而不是持續的可選性。此外，與CJADC2相關的C2和通信（C3）舉措，如高級戰役管理系統（ABMS），需要提前確定架構和組件系統。因此，CJADC2在其能夠提供的可選性方面將受到固有的限制。

圖：C2實施方法的比較

通過C3實現選擇權

第一步是壓縮空間的表征，重點放在時間的表征上。以一個作戰人員在短時間內的行動為例，在這個例子中，一個作戰人員的任務是收集指定地點的圖像。這在操作上是不現實的情況，只是用一個簡單的案例來說明這個概念。

在C3組合中，國防部已經在通信復原力方面進行了大量投資。因此，大部分新的努力和資源應該應用于C2能力。盡管美國軍方投資于所謂的C2系統，但這些項目主要是操作中心和軟件堆棧，作為在部隊中傳遞數據、信息、命令或權限的基體。盡管對管理部隊來說是必要的，但目前國防部的C2系統——將C2看作是連接——并不是決策支持系統，后者將C2看作是一個過程。

圖：在馬賽克C2方法中采用OODA循環

用于以決策為中心的戰爭的C3能力需要做的不僅僅是實現連接。例如，C2工具將需要生成能創造和維持可選擇性的COA，以提高適應性，并將復雜性強加給對手。為了幫助初級領導人執行任務指揮，C2工具還需要了解哪些單位在通信中，他們在潛在的COAs中的作用，并配置網絡以確保所需單位與適當的指揮官保持一致。為了評估這些要求和以決策為中心的C3的其他要求，本研究采用了多種視角，如下所述。

• 棧式視角：與互聯網一樣，以決策為中心的C3架構需要有物理媒介來進行數據移動；需要網絡結構來管理指揮官、傳感器和效應器之間的數據移動；需要信息架構來將數據組織成有意義的形式；需要評估信息的應用程序，如決策支持工具。目前的技術可以滿足這些需求，但無法在追求選擇優勢的同時，在對抗性環境中實現部隊和網絡的動態組成和重新配置。

圖：以預測為中心和以決策為中心的選擇空間隨時間變化的比較

• 網絡視角：要實現可選擇性和實施以決策為中心的戰爭，就需要有能力使C2結構與現有通信保持一致，而不是試圖建立一個在面對敵方協同干擾和物理攻擊時仍能生存的網絡。這些需求導致了一種混合架構，這種架構將網絡方式與分層方式結合起來，可以被定性為 "異構"。這種拓撲結構將使指揮權與合格的人類操作者占據的節點中具有最高程度的節點相一致。

• 解決問題的視角：與從頭開始處理每個新情況相比，使用類比推理的問題解決過程可以更迅速地評估潛在的備選方案，由此產生的決策空間的增加可以使指揮官將限制其備選方案的作戰行動協議推遲到最后一刻。此外，如果使用人工智能支持的算法在沒有監督的情況下建立COA，對手可以通過佯攻和探測來影響算法的學習，使系統認為COA是成功的，如果不是對手的行動，實際上會失敗。

圖：來自DARPA PROTEUS計劃的分析和用戶界面，AI輔助規劃

• 時間視角：可選性的概念適用于多個時間尺度，從戰略到工業能力發展和部隊的戰術行動。C3架構的能力應該有助于擴大每個時間尺度上的努力所帶來的決策空間，而不是僅僅在任務期間。

• 組織視角：國防部的C3架構不是在真空中存在的。各組織的人員必須通過戰略、工業、作戰和戰術時空的流程來運用這些架構。可選性是在以決策為中心的戰爭中獲得優勢的關鍵，但如果僅僅是派出一支更分散的部隊和使用它的工具，如果這支部隊的使用方式很狹窄，為每個單獨的行動提供最高的成功概率，那么只能稍微增加美軍的復雜性和適應性。需要決策組織和程序，盡可能長時間地擴大指揮官的選擇空間。

今天的戰斗指揮官（CCDR）參謀部缺乏組織和程序，無法為即將到來的任務以各種不同的配置組合部隊。為了能夠在任務時間內組成部隊，國防部可以采用類似于將計算機程序編譯成可執行代碼的方法。軟件指令是用較高層次的計算機語言編寫的，但在軟件被計算機處理器執行之前，需要將其轉換成二進制形式。這種方法將從決策支持系統的COA開始，然后組合適當的單位來支持行動。雖然部隊構成主要是以硬件為中心，但也需要在技術棧的信息層和網絡層進行部隊包的軟件構成。

圖：從人工構成到決策中心戰的任務整合浪潮

結語

美軍將需要采用新的部隊設計和C2流程，以實現以決策為中心的戰爭，但如果不與工具和組織結合起來，以充分利用使用人類指揮和機器控制的更分散的部隊中可能存在的可選性，這些努力將付諸東流。

目前國防部通過CJADC2和相關的作戰概念努力使美軍向更分散的組織和更分散的能力發展，這是實現更以決策為中心的軍事行動方法的重要一步。高級戰斗管理系統（ABMS）和DARPA的幾個項目正在開發C2工具和流程，這些工具和流程將增加指揮官使用這些更分布式部隊的可選性。國防部的部隊設計變革或C3舉措將需要更進一步，以便美軍在面對已經躍升到以決策為中心的戰爭并擁有主場優勢的同行對手時保持可選擇性優勢。

也許更重要的是，將需要新的組織和程序，使CCDR能夠在戰區組成和整合分散的部隊，并改變國防部定義需求和發展新能力的方式。如果不對國防部的需求和部隊發展程序進行重大改革，美軍就有可能在爭奪決策優勢的競爭中落后于對手，從而威脅到其保護美國利益和盟友免受大國侵略的能力。

（參考來源：軍事文摘作者：張傳良）

摘要

當今日益不穩定的地緣政治環境為暴力組織的發展提供了機會--無論是恐怖分子、犯罪分子、叛亂分子還是好戰分子。因此，對北約及其國家來說，監測和了解潛在的威脅性組織是非常重要的，因為它們在不斷發展。同時，數字化導致了開源信息量的爆炸性增長，帶來了分析機會，但也帶來了信息過載的挑戰，而人工智能（AI）的發展為應對這一挑戰提供了新的技術。在本文中，我們以組織理論和人工智能的知識為基礎，提出了一個從大量開放源中自動提取威脅性組織信息的方法的第一步。具體來說，我們使用一個現有的暴力組織數據庫作為起點，并結合三種不同的人工智能方法來提取幾個特定的組織特征。(1) 監督機器學習（ML）用于提取活動類型和目標類型；(2) 無監督ML用于提取意識形態；以及(3) 自然語言處理（NLP）用于提取組織規模、領導人數量以及攻擊中的死傷人數。我們評估了這些方法的性能，并對它們的普遍性進行了思考。通過這樣做，我們向自動監測威脅性組織及其演變過程中的定義特征的工具邁出了一步。我們討論了未來的步驟，例如實施模型來"填補"缺失或不完整的信息，以及在新的威脅性組織出現時自動檢測它們。

引言

今天的威脅環境是由一系列復雜和不斷演變的暴力組織組成的--無論是恐怖分子、犯罪分子、叛亂分子還是好戰分子。北約及其國家需要監測和了解這些組織，以確保其社會的安全和保障。有幾個因素使這些努力變得復雜。首先，沖突的混合性質越來越強，這意味著經常作為國家行為者代理人的組織不斷出現、演變和消失，有時速度很快（Treverton, 2014）。這些組織在公開軍事對抗的門檻下運作，往往是隱蔽的，跨越地理邊界或在網絡空間，這使得將活動歸于這些組織成為一種挑戰（Cullen，2018；NATO，2019）。復蘇的大國競爭促成了不穩定的地緣政治環境，而COVID-19大流行病等全球危機和氣候變化帶來的日益明顯的壓力只會使這種環境更加復雜（Bekkers, Meessen & Lassche, 2018）。同時，數字化產生了超負荷的潛在相關信息，以了解暴力組織。因此，北約及其國家為了解不斷變化的威脅所做的努力面臨著足夠的挑戰。

需要創新的方法來克服這些挑戰，并提高我們了解暴力組織的能力，因為它們在不斷發展。任何建議的方法都需要能夠處理可以從公開來源收集到的見解，并處理相關的信息過載問題。傳統的情報方法是人力密集型的，而且不適合復雜和不斷變化的行動環境和其中的對手（Eisler，2012）。為了支持分析員改善指揮官的情報狀況，我們探索自動方法來提取、更新和構建傳入的開放源信息。

任何新的方法都應該認識到，關于暴力組織的大量（歷史）知識已經存在，包括在公開的知識庫中（例如，NCTV, 2021; Stanford CISAC, 2021）。這些資源的價值不僅在于其信息價值，而且還在于信息的結構是有意義的，是基于為其做出貢獻的分析人員的定性專業知識。例如，這些知識庫的結構與暴力組織的重要特征相對應，如其運作方式、規模、意識形態、結構等。(van der Vecht & Keijser, 2018)。這種現有的結構化知識在指導分析和監測大量傳入的非結構化且通常不完整的信息方面可能非常有用。方法上的挑戰在于將這種現有的結構化知識與傳入的信息相結合。換句話說：將分析師驅動的見解與數據驅動的見解相融合，以提高對暴力組織的情況了解。

在本文中，我們旨在解決這一挑戰，同時借鑒現有的工作，將數據驅動（數據科學和人工智能）和分析師驅動（定性、理論驅動）的見解結合起來（Pherson & Pherson, 2020；Westerveld, Powell & Eles, 2020）。其結果是圖示的方法，它使用了人工智能（AI）技術的組合，從公開來源中提取關于暴力組織在一段時間內的定義性特征的信息。通過這樣做，我們希望支持分析師處理信息過載的問題，并向為國防從業人員提供決策支持工具邁出一步，以了解不斷變化的威脅。具體來說，我們以組織理論、情報分析和人工智能方面的文獻為基礎并加以擴展，以解決以下研究問題：

• 問題1：哪些人工智能技術很適合提取暴力組織的重要特征？這個問題由第1.1到1.4節中回顧的文獻來解決。
• 問題2：自動提取的特征是否準確代表了它們所來自的知識庫？這個問題由第2節的方法和第3節的結果中概述的方法來解決。
• 問題3：這些人工智能技術在多大程度上可以推廣到從其他公開來源提取和監測暴力組織的特征？這個問題將在第4節的討論中討論。
  

圖1 - 我們分析方法中的組織特征和人工智能方法概述

混合作戰定義

同步使用針對所有社會職能中的特定漏洞而定制的多種權力工具，以實現協同效應。混合作戰入侵者將尋求利用目標國家的弱點。每一個混合戰爭入侵者可能有獨特的能力，可用于打擊目標國家。戰爭的“奇襲”原則可能是混合攻擊成功的最大因素。

為什么兵棋推演是一個好的工具關于混合作戰分析？

• 數學模型的價值值得懷疑:有什么數據可以量化威懾或恢復力?
• 如果對手的潛在破壞性行動沒有發生，是否阻止了它?怎么知道?
• 混合戰爭通常會尋求攻擊多個方面，例如:關鍵基礎設施、民眾情緒、經濟；
• 混合攻擊將要求人類識別攻擊的本質，文職領導人（來自公共和私營部門）和潛在的軍事領導之間的協調與合作可能對減輕攻擊的影響是必要的。

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。