盡管受到疫情大流行的影響，但北約科學技術組織 (STO) 憑借其由 5,000 多名科學家、工程師和分析師組成的網絡團隊，持續交付了出色的項目工作 (PoW)。這確保了 STO 始終處于科技前沿，并致力于在競爭激烈的世界中維持北約、盟國和合作伙伴的技術優勢。

2022 年，STO 公開發布了三份報告，突出了其深刻的成就并規劃了前進的道路。

報告1：2021 STO HIGHLIGHTS

2021 STO HIGHLIGHTS體現了 STO PoW 對聯盟的影響和意義，涵蓋海事研究和實驗中心 (CMRE) PoW 和協作 PoW (CPoW) 。這包括 300 多項技術活動，從主要研究項目到前景展望和系列講座，以及技術合作演示。

該報告旨在概述海事研究和實驗中心與2021 年協作PoW中最近完成的項目和成就概要。它還總結了為北約領導層提供的建議，以協助高層就決策性主題進行決策，例如：武裝部隊中的女性、CBRN 威脅和危害、新興和顛覆性技術 (EDT)、氣候變化和 2020-2040 年科技趨勢。

報告2：CMRE 2021年度報告

CMRE 的使命是組織和開展以海洋領域為中心的科學研究和技術開發，提供創新和經過現場測試的科學技術 (S&T) 解決方案，以滿足聯盟的國防和安全需求。

CMRE 2021 年度報告重點介紹了 CMRE 在執行其 2021 年工作計劃方面的活動及其在向客戶提供增值產品和服務方面取得的成就，特別是作為海事科技計劃的一部分的北約盟軍司令部轉型，其重點是：自主水雷對策；反潛戰的自主權；數據環境知識和運營效率；和海上無人系統的推動者。

年度報告說明了 CMRE 的科學家、工程師和技術人員如何以創新的方式利用新興和顛覆性技術，以保持北約的技術優勢。

報告3：2022 協同工作計劃

2022 年協作工作計劃概述了科學技術組織 (STO) 計劃在 2022 年開展的國防和安全相關研究和技術開發項目，以增強國家和北約的作戰軍事能力。2022 CPoW 由 283 個正在進行和計劃中的技術研究活動和 49 個探索團隊組成。

CPoW 是一種旨在滿足國家需求和北約要求的工具。因此，其構建基于國家、專家組/小組在其商務會議期間以及北約更高的集中組織提供戰略方向。最終，通過科學與技術委員會 (STB)， 各國仍然是決定 CPoW 如何發展的集體權威。CPoW 研究項目由法國巴黎附近的 STO 合作支持辦公室 (CSO) 管理，將在 CPoW 的所有主題領域進行：應用車輛技術 (AVT)；人為因素和醫學（HFM）；信息系統技術（IST）；系統分析與研究（SAS）；系統概念與集成（SCI）；傳感器和電子技術（SET）；以及建模和仿真 (NMSG)。

2022 年，許多 CPoW 項目繼續關注北約新興和顛覆性技術的應用和影響：人工智能、自主、大數據、生物技術、高超音速、量子科學、空間和新型材料。

引言

本文件是北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的最終報告，題為“軍事系統的網絡安全”。該 RTG 專注于研究軍事系統和平臺的網絡安全風險評估方法。 RTG 的目標如下：

? 協作評估軍事系統的網絡安全，并在 RTG 的北約成員國之間共享訪問權限；

? 在 RTG 的北約成員國之間共享風險評估方法和結果；

? 將 RTG 的北約成員國使用的評估方法整合到一個連貫的網絡安全風險評估方法中，以使北約國家受益。

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。他們大量使用數據總線，如 MIL-STD-1553A/B、CAN/MilCAN、RS-422/RS-485、AFDX 甚至普通以太網，以及戰術通信的舊標準，如 MIL-STD-188C 和 Link 16。此外，捕獲器、傳感器、執行器和許多嵌入式系統是擴展攻擊面的額外無人保護的潛在輸入。結果是增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務的成功和公共安全至關重要。

軍事系統和平臺是網絡攻擊的首選目標，不是因為它們像消費電子產品那樣普遍，而是因為它們潛在的戰略影響。一旦受到影響，就可以實現各種短期和長期影響，從拒絕能力到秘密降低其有效性或效率。因此，軍隊必須在各個層面解決網絡安全問題：戰略層面，同時獲取平臺和系統；作戰層面，同時規劃軍事任務和戰術。

北約國家擁有大量可能面臨網絡攻擊的軍事平臺和系統。因此，北約將受益于利用當前的流程和方法來設計更安全的系統并評估當前系統的網絡安全。

本報告介紹了針對軍事系統和平臺量身定制的網絡安全評估方法，該方法由 RTG 團隊成員合作開發，并建立在他們的經驗和專業知識之上。團隊成員已經使用的流程被共享、分析、集成和擴充，以產生本報告中描述的流程。本報告的目標受眾是愿意評估和減輕其軍事系統的網絡安全風險的決策者。

圖一：網絡安全評估過程的五個主要步驟。

報告結構

第 2 節介紹了 RTG 團隊在其存在的三年中用于開發流程的方法。第 3 節列出了可以應用該過程的系統的一些特征。最后，第 4 節描述了評估流程，而第 5 節總結本報告。

執行總結

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。這導致增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務和公共安全的成功至關重要。

絕對的網絡安全是不存在的。必須通過迭代風險評估持續管理網絡安全。傳統 IT 系統存在許多網絡安全風險管理框架和流程。然而，在軍事平臺和系統方面，情況遠非如此。本文檔介紹了針對軍事系統量身定制的網絡安全風險評估流程。該流程由北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的團隊成員開發，該活動名為“軍事系統的網絡安全”。該過程可以應用于傳統的 IT 和基于固件的嵌入式系統，這些系統在軍事平臺和系統中無處不在。

摘要

有效的項目管理有賴于對風險的細致和精確的量化。根據Kaplan和Garrick(1981)的說法，風險是概率和影響。然而，影響往往是多維的，包括進度維度、安全維度、財務維度或技術維度等。本文打算介紹利用統計科學將多個風險維度合并為一個數值。在美國國家航空航天局（NASA）的許多項目中都使用了一種叫做MRISK的多維風險工具來評估和確定風險和緩解措施的優先次序。此外，本文將總結北約盟軍司令部轉型（ACT）目前的風險管理準則，并將告知北約ACT在風險評估和管理方面可以從統計科學中獲益的潛在方式。

MRISK工具是由博思艾倫咨詢公司在NASA蘭利研究中心開發的。我曾作為MRISK的開發者，通過這篇論文，我旨在提高對定量風險評估的認識，并介紹其在北約ACT的潛在應用。博思艾倫咨詢公司撰寫的MRISK原始論文是美國國家航空航天局的專利，并存放在美國國家航空航天局科學和技術信息（STI）庫中。本文所表達的觀點僅代表我個人，不代表我以前或現在的雇主的觀點或意見。

引言

所有的項目，無論其組織、復雜性、時間框架或目標如何，都會有風險。項目管理協會將風險定義為 "一個不確定的事件或條件，如果它發生，會對一個或多個目標產生積極或消極影響"。一個積極的風險被認為是一個機會，而一個消極的風險被認為是一個威脅。大多數情況下，風險管理意味著威脅管理。鑒于，不可能避免項目威脅，有效的項目管理必須包括成功管理它的方法。特別是考慮到減輕風險的缺陷最終會給聯盟帶來大量的資金，以及戰爭能力發展和進展的潛在滯后，它被證明是項目管理的一個重要組成部分。

風險管理包括風險識別、風險評估和風險應對。風險評估階段的目標是定性和/或定量地評估風險的概率和影響。傳統上，風險評估是定性進行的，這意味著它依賴于對單個風險的概率和影響的判斷。判斷可以基于過去的經驗、可比較的項目、或項目主題領域的專業知識。以這種方式進行的風險評估可以由一個人完成，也可以在一個有不同利益相關者和專家的團隊環境中完成。然而，僅僅是定性的風險評估并不總是充分的。

如果風險評估的主要目的是對風險進行優先排序，以確定哪些風險需要進一步研究和應對，那么定性評估就可能是足夠的。相反，如果風險評估需要高度的精確性和更多的結論性評價，那么定量評估與定性評估一起進行將對項目有益。

摘要

建模與仿真（M&S）是作戰分析人員用來支持決策者的一種關鍵方法，因為它有能力對復雜的問題提供清晰的見解。鑒于其好處，許多北約國家和北約內部的組織擁有大量的M&S專業知識，并將其應用于廣泛的問題。然而，這些模擬，特別是那些具有高度復雜性的模擬，可能是昂貴的，開發和驗證需要時間，并且需要專業知識和資源來使用。雖然在整個北約共享這些專業知識和這些模擬可能會導致更有效的決策支持，但它充滿了障礙，包括與項目時間表有關的時間壓力、知識產權，有時還需要共享機密材料。克服這些障礙將有助于北約從整個聯盟的M&S投資和專業知識中獲得應有的決策優勢。然而，為了克服這些障礙，需要有切實可行的解決方案。

在本文中，我們概述了MSG-SAS-178的工作，其目的是開發一種方法來減少這些障礙。我們討論了該小組的兩個主要貢獻。首先，該小組對北約內部共享M&S軟件、資源和模擬本身的常見障礙進行了識別和分類。其次，我們提出了一個障礙交換框架，在考慮數據、軟件、供應商和決策者等多個方面的障礙時，它可以作為決策支持工具。該框架提供了一種可操作的方式，通過仔細考慮模型和數據交換的要求以及交換帶來的障礙來塑造合作。這使得整個聯盟的M&S共享得到加強。

引言

幾十年來，建模與仿真（M&S）已被成功地用于支持北約的決策，是一種關鍵的分析能力。應用的領域包括先進的作戰計劃、基于能力的計劃、能力和/或概念開發，以及支持實驗和戰爭游戲。M&S有多種形式，從設計多年的大型復雜戰役模擬，到為單一目的快速建立的模擬。大型復雜模型的開發和維護成本很高，而且許多模型需要專家的專業知識，而這些專業知識是供不應求的。成本和所需的專業知識使M&S成為北約集體能力和合作意愿的一個領域，應使聯盟比其對手更有優勢。

通常情況下，有四個來源可以提供模擬服務。(1）北約實體，（2）國家政府，（3）工業，和（4）學術界。這四個方面都有專業知識、工具和數據。專業知識和工具的開發和維護可能是昂貴和費時的，特別是在專業或利基領域。對于數據來說，國防中使用的分類級別可能是一個問題，限制了工業界和學術界，并影響了國家和北約層面的共享。

北約實體和國家政府已經成為北約仿真服務的首選。在北約內部簽訂服務合同相對容易，但經驗表明，與國家政府或其他實體簽訂合同則充滿了困難。在整個北約提供模擬服務方面存在障礙，導致爐灶和低效率。在北約的科學和技術組織（STO）下，2019年啟動了一個聯合建模與仿真小組（MSG）和系統分析與研究（SAS）活動（MSG-SAS-178）。該活動的目的是考慮如何克服障礙，使北約及其所有成員受益。本文討論了該小組的兩個主要貢獻。首先，該小組對在北約內部共享M&S軟件、資源和模擬本身的共同障礙進行了識別和分類。第二，一個障礙交換框架，在考慮數據、軟件、供應商和決策者等多個方面的障礙時，可作為決策支持工具。該框架提供了一種可操作的方式，通過仔細考慮模型和數據交換的要求以及交換帶來的障礙，來塑造合作并為成功創造條件。這使得整個聯盟的M&S共享得到加強。

本文的其余部分組織如下。第2節概述了本研究中使用的方法。接下來，第3節討論了共享的障礙：首先是通過對知識共享文獻的回顧而發現的障礙，其次是通過MSG-SAS-178活動而發現的與北約內部和國家之間共享模擬有關的障礙。第4節介紹了一種引導模型和數據交換的方法，這也許是國防領域最重要的一組障礙。從MSG-SAS-178更詳細的案例研究庫中，我們介紹了數據和模型交換框架如何在現實世界的場景中使用。第5節提供了結論意見。

摘要

任務規劃對于建立成功執行任務所需的形勢意識至關重要。全面的計劃有助于預測不同的情況，這一點尤其重要，因為威脅的多樣性和復雜性會增加。規劃過程是團隊的努力，需要收集、分析相關信息并將其整合到一個全面的計劃中。由于第5代平臺、傳感器和數據庫生成的大量信息，這些過程面臨壓力。

本文描述了初始直升機任務規劃環境的創建，在該環境中，來自不同來源的數據被整合、分析和可視化。參與規劃過程的所有人員都可以查看所有可用信息并與之交互。算法處理傳入的數據，為計劃的特定部分提供潛在的解決方案。交互式可視化有助于直觀理解輸入數據和算法輸出，而交互式增強現實環境有助于有效協作。

集成系統和算法是未來智能協作任務規劃的重要組成部分，因為它們可以有效處理與第5代平臺相關的大量多樣的數據流。結合直觀的可視化和協作，這使工作人員能夠構建靈活且響應迅速的操作所需的共享SA。

摘要

作為一個多國聯盟，當北約的成員國能夠在短時間內自信地將他們的部隊聚集在一起時，北約是最有效的。因此，一個關鍵的信息要求是了解其國家部隊的互操作性程度。為了有效地傳達這種理解，需要統一的、可重復的、可靠的和結構化的方法和框架。成立SAS-156的目的是為互操作性數據的測量、收集和評估制定一個北約標準。信息時代的要求對不同單位快速、方便、安全地連接和共享信息的能力提出了挑戰，但人和程序的因素仍然同樣重要。作者將介紹他們根據在加拿大聯合作戰司令部的工作經驗，對參與國的現有評估框架進行綜合和擴展的工作。加拿大武裝部隊的經驗特別相關，因為它是北約在拉脫維亞的多國增強型前沿存在戰斗小組的框架國家，并且輪流領導北約常設海上小組。

引言

聯盟和伙伴關系一直是上個世紀成功的大規模作戰行動的一個關鍵組成部分。互操作性--為實現戰術、作戰和戰略目標而一致、有效和高效地共同行動的能力--是取得成功的關鍵。北約國家和合作伙伴了解互操作性的重要性，并且已經和正在收集關于行動和演習及活動的大量數據，以評估多國聯盟能夠實現互操作性的程度。然而，諸如缺乏標準術語等障礙仍然存在，而且可靠和有效的數據收集方法仍然難以找到。為了彌補這一缺陷，向系統分析和研究（SAS）小組提出的技術活動建議在2019年獲得批準，由此產生的后續活動，即北約任務組SAS-156 "制定評估多國互操作性的標準方法"，正在追求這些明確的研究和利用目標：

• 幫助北約實現互操作性數據定義、收集和管理的標準。

• 讓軍事規劃人員更好地了解他們與合作伙伴的互操作性狀況，并在他們之間以共同的方式討論這些評估。

• 為追求自身互操作性目標的各個國家的資源配置決策提供依據。

摘要

北約正在進行一項名為聯邦任務網絡（FMN）的重大舉措，旨在在北約成員國和伙伴國家之間建立一個共同的技術和培訓基礎，以便在聯盟行動需要時，他們的部隊能夠對關鍵信息系統進行互操作。FMN不是網絡；它是一套互操作的標準和實踐。作者正在領導MSG-193專家團隊的工作，該團隊一直致力于支持在FMN中納入適當的建模和仿真 (M&S) 標準和實踐。本文總結了FMN規范是如何制定的，包括MSG-193作為“M&S辛迪加”在過程中的作用。然后，該論文強調了NMSG的科學技術與FMN支持的軍事行動之間的文化差距，以及如何有效彌合這種差距。FMN開發的第5和第6螺旋（階段）將是建模和仿真的主要重點，包括任務演練、培訓和決策支持。本文最后總結了當前針對這些螺旋的建議中的M&S技術。

摘要

任務規劃對于建立成功執行任務所需的態勢感知至關重要。全規劃有助于預測不同的情況，這一點尤其重要，因為威脅的多樣性和復雜性會增加。規劃過程是需要收集、分析相關信息并將其整合到一個全面的規劃中。由于第 5 代平臺、傳感器和數據庫生成的大量信息，這些流程面臨壓力。

本文描述了軍用直升機任務規劃環境的創建，在該環境中，不同來源的數據被整合、分析和可視化。參與規劃過程的所有人員都可以查看所有可用信息并與之交互。算法處理后的數據，為規劃的特定部分提供潛在的解決方案。交互式可視化有助于直觀理解輸入數據和算法輸出，而交互式增強現實環境有助于有效協作。

集成系統和算法是未來智能、協作任務規劃的重要組成部分，因為它們允許有效處理與第 5 代平臺相關的大量多樣的數據流。結合直觀的可視化和協作，這使工作人員能夠構建靈活且響應迅速的操作所需的共享 態勢感知。

圖1: 增強協同技術下的智能任務規劃（IMPACT）

IMPACT系統由三層組成(見圖2):

• 人機交互應用層
• 傳輸層
• 支持服務層

圖2:從功能角度看IMPACT架構。

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對于群體智能中的人類操作員來說，關鍵情況下的決策支持至關重要。自主系統共享的大量數據很容易使人類決策者不堪重負，因此需要支持以智能方式分析數據。為此，使用了用于評估情況和指示可疑行為或統計異常值的自主系統。這增強了他們的態勢感知能力并減少了工作量。因此，在這項工作中，強調為檢測監視任務中的異常而開發的數據融合服務，例如在海事領域，可以適應支持集群智能的運營商。此外，為了使人類操作員能夠理解群體的行為和數據融合服務的結果，引入了可解釋的人工智能 (XAI) 概念。通過為某些決策提供解釋，這使得自主系統的行為更容易被人類理解。

作者解決了由于自主系統共享大量數據而導致的信息過載問題。為了緩解這個問題，他們建議通過兩種智能數據分析方式來幫助人類操作員。第一種方法是自動異常檢測，這可能會加強人類操作員的 態勢感知SA 并減少他們的工作量。第二種方法是可解釋的人工智能 (XAI) 概念；它們有可能使群體行為以及異常檢測結果更易于理解。

作者認為，控制一群無人機仍然具有挑戰性。一方面，（半自動化）群體代理“必須決定行動方案”；另一方面，人類操作員必須決定他們的行動，例如與群體互動。提出的建議力求改善人在循環中。考慮到海上監視的應用，使用非固定代理的動態方法具有幾個優點。首先，某些場景只能使用動態方法進行管理；其次，與固定監視傳感器相比，代理更便宜；第三，在多個地點靈活使用代理可以減少操作群體所需的人員數量。然而，情況評估仍然需要知情的操作員。

作者認為，在海洋領域用于船舶分析的異常檢測算法可能適用于引入以下場景的群體。“假設我們有一個群體來支持海上船只，這些船只不僅會收集它們自己的傳感器系統可用的數據，還會收集所有資產的數據。所有來源收集的信息都需要融合成一幅連貫的畫面。這不應僅限于 JDL 數據融合的第一級，而應包括更高級別的數據融合過程，以獲取有關附近所有對象的可用信息。” 數據驅動的方法能夠應對這種情況。文獻提供了三種檢測位置和運動異常的方法：統計解釋為與正常行為相比的異常值；聚類分析聚類相似的軌跡和確切的路線；用于建模正常移動模式的深度學習方法。為了應對更復雜的場景，包括船舶周圍環境（基礎設施、地理、天氣等）在內的算法是必要的。在某些復雜異常的情況下，區分正常和異常行為需要基于規則、基于模糊、多智能體或基于概率圖形模型的算法。對于所有提到的算法類別，作者都指出了大量的示例算法。

一些算法是黑盒模型，因此，它們的解釋對于人類操作員來說是復雜的。XAI 概念可以幫助緩解這個問題。XAI 概念旨在“提供道德、隱私、信心、信任和安全”，并努力在“它已經做了什么、現在正在做什么以及接下來會發生什么”中明確決策。，從而提高了人工操作員的 SA。考慮到 XAI 模型，模型特定方法（僅限于某些數學模型）可以與模型無關（適用于任何類型的模型）方法區分開來。

在目前的貢獻中，重點是與模型無關的方法。考慮到這些，局部解釋方法（解釋整個模型的單個預測結果）可以與全局解釋方法（解釋整個模型的行為，例如以規則列表的形式）區分開來。此外，作者使用特征屬性、路徑屬性和關聯規則挖掘來區分方法。通過特征屬性，“用戶將能夠了解他們的網絡依賴于哪些特征”；方法示例是提供全局和局部可解釋性的 Shapley Additive Explanations (SHAP) 和指示“模型在進行預測時考慮的輸入特征” 的局部可解釋模型無關解釋 (LIME)。路徑集成梯度（PIG，使用局部解釋）等路徑屬性提供了對模型預測貢獻最大的特征，從而深入了解導致決策的推理。關聯規則挖掘（ARM）是另一種使用全局解釋的方法，發現大型數據集中特征之間的相關性和共現。ARM 方法使用簡單的 if-then 規則，因此被認為是最可解釋的預測模型。可伸縮貝葉斯規則列表 (SBRL)、基尼正則化 (GiniReg) 和規則正則化 (RuleReg) 技術被認為適用于監視任務。

作者認為，使用這樣的 XAI 概念，人類操作員（決策者）可以更好地理解、更好地控制和更好地與一群自主代理進行通信，尤其是在具有挑戰性的環境中。總而言之，將異常檢測和 XAI 概念這兩種方法應用于人類在環、用戶對群體智能的理解和信任可能會得到改善。

本報告描述了北約第一個多領域小組IST-173所取得的成果。與會者包括來自不同小組和團體的科學家，以及來自北約機構和軍事利益攸關方、學術界和工業界的科學家，這為AI和軍事決策大數據這一主題創造了第一個利益共同體。該團隊在實踐中證明了一種新的STO方法的可行性，即任務導向研究，以激發公開對話、自我形成的研究合作和跨小組活動。此外，該方法還有助于為人工智能和軍事決策大數據這兩個主要能力領域聯合開發北約首個科技路線圖，以應對北約在這些領域面臨的作戰挑戰。由于新的組織(軍事利益相關者積極參與的多領域團隊)和這種創新方法的應用，確定了一些經驗教訓，應該支持軍事決策AI和大數據的進一步操作。