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俄羅斯烏克蘭戰爭無疑已成為了解未來無人機戰爭如何發展的最重要沖突。本研究報告在全面分析烏克蘭戰場上經過實戰驗證的做法的基礎上，提出了九條重要啟示。這些經驗包括技術、理論和政策。報告的四個章節探討了提高無人機跨職能和跨作戰領域能力的主要機遇。它們還強調了伴隨新型無人機系統的開發、集成和部署而持續存在的挑戰。但重要的是，無人機并不是取得戰略勝利或贏得戰爭的靈丹妙藥。因此，本報告在強調人力資本的核心作用的同時，努力管理人們對無人機能力的期望。事實上，當與新的使能技術相結合時，熟練的專家就能創造出有效的無人機性能。

第 1 章分析了烏克蘭戰爭中雙方的無人機戰爭。以往的無人機戰爭以配備強大傳感器和裝載導彈的大型長航時無人機為特色。但在 2/22 事件后的烏克蘭，無人機的多樣性主導了戰場。無人機體積小、價格低廉、可在市場上買到，在高強度戰爭中既能提供戰場實況，又能成為彈藥，顯示了其戰術用途。這些發展有助于提高無人機能力的成本效益比，并使其在陸地作戰中的縱向作用日益重要。

第 2 章介紹了無人機技術的傳播。毫不奇怪，新的國家采購戰略正在慢慢接受無人機的多樣性。這不僅包括不同尺寸的偵察無人機，還包括配備反裝甲炸彈和巡航彈藥的無人機。雖然商用小型無人機技術解決方案在各國軍隊中的受歡迎程度不斷上升，但大型偵察無人機憑借其相對戰略優勢贏得了新客戶。然而，應對無人機威脅是現代軍隊長期面臨的問題。

第 3 章探討了無人機的研究與發展。軍事人工智能（AI）正在不斷增強數據分析和指揮控制能力。然而，它仍然面臨著可靠性和有效性方面的問題。無人機僚機與人類聯手定義了下一代無人駕駛系統。同時，空中無人機在多領域行動中與無人駕駛--以及越來越多的武器化--地面車輛和無人艇進行協調。

最后，第 4 章強調了創新采用方面的挑戰，這可能會嚴重阻礙新型無人機系統成功融入軍事力量結構。本章還強調了可能影響未來無人機戰爭的兩個政策問題：過時的出口管制標準導致無人機輕易擴散到敵對行動者手中，以及在現役戰場上進行人工智能實驗的法律和道德規范不足。

##主要啟示

技術

1.小型無人機和遠程巡航彈藥增加了戰場上的空中多樣性。

2.低成本和商業化的技術是戰場快速創新周期的關鍵因素。

3.借助人工智能驅動的系統和互聯數據架構，無人機可實現更高水平的自主操作。

條令

4.無人機戰爭正在空中、海上和陸地領域蔓延，并通過空間和網絡領域得以實現。

5.降低無人機反制措施的成本和協調各機動部隊的防空，對于大規模反制小型無人機至關重要。

6.人與機器之間的互動正成為戰爭不可或缺的一部分，但人機協同仍面臨重大挑戰。

政策

7.要成功采用新興的無人機能力，就必須對人類技能、互操作性、可擴展的商業解決方案和彈性通信網絡進行投資。

8.在道德和法律標準不明確的情況下，無人機技術的普及加速了軍事人工智能的實驗。

9.缺乏多邊出口管制和全球貿易合規計劃助長了無人機向敵對勢力的擴散。

隨著《2019 年陸軍現代化戰略：投資未來》的發布，美國陸軍又一次啟動了周期性的現代化運動，以滿足競爭新時代的軍事要求。考慮到與官僚機構變革相關的挑戰，確定有助于取得成功和提高效率的行動和條件至關重要。本文考慮了陸軍可以影響和塑造哪些內部條件，以及可以監控哪些外部條件，從而成功實現現代化。它進一步嘗試利用第一次世界大戰和第二次世界大戰之間的戰時案例研究，確定陸軍領導者應重點關注的具體現代化條件。研究從現代化和變革管理領域的理論家那里汲取了包括承諾、領導力、共識、條令和資源配置在內的條件。研究結果表明，這些條件中的每一個都會影響現代化進程，但研究進一步發現，所選條件并不完全決定成功與否。雖然這項研究只是為更好地理解現代化的成功奠定了基礎，但它也為進一步的研究開辟了探索領域，例如整合各軍種的現代化，這不僅可以提高美國陸軍成功的可能性，也可以提高整個國防部成功的可能性。

美國陸軍公布了最新的現代化藍圖--《2019 年陸軍現代化戰略：投資未來》。這份基礎性文件為陸軍在漫長的現代化和轉型歷史中的下一步努力確定了方位。美國陸軍部隊司令部司令邁克爾-加勒特（Michael Garrett）上將認為，"投資未來 "是確保陸軍保持相關性并為國家未來戰爭做好準備的關鍵。然而，美國陸軍不穩定的成功創新記錄威脅著這一努力。事實上，盡管最近出現了一些非常有效的例子，如 "二十一世紀部隊 "能力和 "斯崔克旅戰斗隊"（SBCT），但最近大多數陸軍現代化努力都以過早終止而告終。美國陸軍越戰后轉型的設計師之一唐-斯塔里將軍曾在 1983 年指出："在最好的情況下，像陸軍這樣龐大的機構的改革都是有問題的"。此外，他還指出，在整個歷史上，陸軍始終表現出為最后一場戰爭做準備的傾向。最后，他指出，美國陸軍在針對單一特定威脅和和平時期的現代化努力最為成功。美國仍在伊拉克和阿富汗開展行動，繼續在全球范圍內追捕和打擊恐怖組織，并面臨多個大國對手的擴張主義和叛亂行動，這使當代現代化變得更加復雜。最近的這些戰爭構成了長達十八年的地方反叛亂行動。如果 2018 年國防戰略（NDS）通過將戰爭概念擴展到包括全球競爭來準確描述未來戰爭，那么未能讓陸軍做好適當準備的現代化戰略將給國家帶來災難性的結果。

當前的戰略環境使美國陸軍成功實現現代化的機會更加復雜。全球幾乎完成了從工業時代到信息時代的過渡；技術以迅雷不及掩耳之勢發展，自冷戰結束以來，潛在軍事對手的數量大幅增加。為此，2018 年《國家發展戰略》首次擴展了戰爭的概念--設想大國之間恢復長期的戰略競爭，將其作為各國與政治對手較量的主要手段--利用數字信息、全球通信和技術進步的速度和獲取途徑，使國家力量的所有要素同步發展，以取得成功。在美國重點打擊阿富汗、伊拉克、菲律賓、也門、敘利亞和非洲之角的伊斯蘭恐怖分子的同時，俄羅斯等都制定并實施了軍隊現代化戰略，重點是削弱或超越美國的能力。有鑒于此，《投資未來》提出了多域作戰（MDO），進一步闡述了未來戰場的復雜性。多域作戰承認，美國和對手的軍隊都將試圖在所有領域（空中、陸地、海上、太空、信息和網絡空間）同步行動和能力，以取得優勢地位。MDO 要求各國在緊迫的時間框架內，同步調整所有軍事部門和政府機構的行動和能力，以創造有的放矢的機會。正是在這種復雜而又瞬息萬變的環境中，美國陸軍將開展下一步現代化工作，增強現有能力或開發新能力，在所有領域創造暫時和/或持久的優勢地位，戰勝未來的對手。

本文旨在讓陸軍領導人參與討論，對影響成功實現軍事現代化的潛在條件形成更透徹的理解。本文根據組織影響和控制這些條件的能力，對內部和外部條件進行了區分。具體來說，本文試圖確定哪些內部或外部條件可以指導現代化工作，以在 MDO 環境下組建可隨時部署并提高戰斗力的部隊。內部條件是指美國陸軍可以控制和影響以提高現代化成功幾率的條件，具體來說，是指無需總統或立法機構采取行動即可控制、修改或消除的條件。理想情況下，陸軍領導層會在進程早期發現適得其反的條件，從而支持組織調整，提高成功機會。外部條件可能是國家/戰略、文化或社會性質的，不在組織的直接控制范圍內。不過，了解這些條件及其對現代化的影響將使陸軍能夠修改方法和努力，以提高成功的機會。可能影響現代化的外部條件的一個例子是，陸軍預算大幅削減，降低了陸軍進行研發的能力。這種外部條件可能會推動影響現代化的內部決策和行動，如削減研發以支持戰備。

了解了這種差異，本文旨在確定美國陸軍必須在內部設定哪些條件，以及必須解決（必要時減輕）哪些外部因素，才能使陸軍最有效地實現現代化？本文的意義不在于它的預測能力，而在于它有可能引發對現代化有效性的新思考和討論，并最終確保最新戰略的結果比歷史常態更加成功。

基于本研究的各種資料來源，需要對定義進行一些澄清。就變革而言，有幾個術語描述了組織和機構的變革；"現代化"、"轉型 "和 "創新 "只是其中的幾個。一些參考文獻和作者為每個術語賦予了特定的定義。其他作者則交替使用這些術語來表示 "一種新的和改進的方法或程序"。創新 "或 "現代化 "意味著關注一項獨立的技術或能力，而 "轉型 "則意味著廣泛的、全企業范圍的變革。這三者都適用于當前的陸軍現代化工作。有鑒于此，并考慮到最近出版的《投資未來》一書，這項工作將使用 "現代化 "一詞，但有一項諒解，即上述每種類型的變革都可包括在內。第二點說明涉及定性評估。現代化研究中出現了幾種不同的描述，包括效果、效率、成功和價值等等。由于本研究不包括對現代化案例研究的經濟評估，而是側重于現代化部隊相對于當代部隊實現其預期能力的能力，因此本研究將使用 "效力 "作為評價術語。

本研究受兩個因素制約，一個與范圍有關，另一個與來源有關。由于軍事力量的本質是針對和消解敵對勢力的能力，因此大多數當代軍事現代化工作仍然是保密和不可獲取的。認識到這一局限性，本文將繼續進行非保密程序分析；本文將不對潛在敵對勢力的具體技術細節進行評估。其次，盡管組織變革包含了廣泛的理論，但并不存在通用的理論；研究人員必須在前人著作的基礎上加以擴展，或者發展出自己的概念。為此，本文將借鑒多位作者的理論。在此過程中，假定如果這些作者的觀點一致，那么某個變量對有效現代化的相對重要性就會更有說服力。

本研究報告由四個部分組成。導言部分介紹了研究的背景，提出了假設以及驗證或否定假設的問題。文獻綜述 "通過討論一些廣為接受的組織變革理論來確定分析框架，并在 "方法 "部分概述了所選的案例研究。這一部分介紹了各個案例研究，明確了選擇這些案例研究的理由，并構建了分析工具和評估標準。案例研究部分探討了三個單獨的軍事現代化時期，并根據現代化條件標準衡量了每個時期的結果。在 "結論 "部分，加入了一個 "分析 "小節，對每個案例研究的結論進行總結和比較。該部分還包含一個 "建議 "小節，對從案例研究中得出的數據進行了敘述性分析，評估了一個或多個案例研究與陸軍當前現代化工作之間任何可識別的直接相似之處，并就該主題的進一步研究途徑提出了建議。

俄烏戰爭已導致無人機的廣泛使用，以提供大規模的精確效果。觀察沖突的各國軍隊正在評估如何將這些能力整合到自己的部隊中，并減輕來自這些能力的威脅。本文是系列報道的第一篇。它探討了無人機如何為陸軍提供最大效用；隨后的論文將探討反無人機方法及其在聯合部隊中的作用。本文可得出六個重要結論。

首先，無人機的主要優勢是能夠以其他手段無法比擬的成本或規模產生效果。這意味著無人機的設計應針對既定任務進行無情的簡化和優化。但是，如果系統要可靠、有彈性，降低成本的幅度也是有限的。事實上，在價格和能力之間存在著非常特殊的交叉點，在這些交叉點上，無人飛行器可以發揮最佳效能。

其次，不應將無人機視為平臺，而應視為系統。隨著時間的推移，任何無人機都會隨著對手反制措施的改進而變得越來越無效。要確保無人機綜合體能夠持續有效地運行，就需要每 6 到 12 周對軟件、行為邏輯、傳感器和無線電進行一次更新。機身是不變但最不重要的部件。無人機的采購必須反映這一點，與供應商簽訂合同是為了提供子系統，而不是集成包。

第三，無人機的效能主要取決于其分層使用、機組人員的技能以及飛行計劃能力。后者需要獲得電磁勘測、氣象數據、敵方防空情報以及對其他無人機活動的了解。由于需要擴大效果，并需要獲得經常必須利用高度機密能力的支持結構，這意味著雖然一些無人機可以作為戰術工具廣泛分布，但大多數類別的無人機最好編入一個專業編隊，該編隊能夠組合使用不同類型的無人機，并具有更新和重新配置其無人機的內部能力。

第四，一個無人機營的裝備可提供近距離和縱深打擊、縱深 ISR 和支援行動，可支持大片作戰空間。雖然無人機提供的能力可對敵方構成挑戰，但無人機的效能最終取決于其與火炮、電子戰、防空和其他部隊要素的互動。無人機可以重新分配分配給不同系統的任務平衡，但并不能消除對傳統火炮的需求。

第五個重要結論是，對無人機的監管是制約其有效設計、采購和使用的主要因素，因此也是制約其戰場效能的主要因素。保持這些系統競爭力所需的發展速度與空域沖突的安全要求之間存在權衡。很明顯，北約國家目前存在的結構往往會增加成本并延緩發展，以至于阻礙北約國家有效使用無人機。應仔細審查監管方法，因為它影響到部隊在這一領域的行動產出。

最后，一支意識到并有能力應對大規模無人機威脅的部隊可以降低其效率。無人機有許多局限性，可以通過適應性戰術加以解決。這些方法很難擴大規模。然而，一支部隊如果不了解無人機或沒有應對無人機的裝備，就有可能讓敵人在態勢感知方面喪失不可逾越的優勢，并受到一定規模的精確打擊，最終被削弱。因此，陸軍不能毫無準備。

美國海軍是一支在全球提供前沿威懾的力量。技術的進步和戰略競爭對手的崛起改變了軍事行動的態勢，這可能對美國海軍的前沿存在構成挑戰。這種挑戰可能威脅到美國本土，而軍事戰略的重點是在海外維持部隊。為了確保本土安全，本論文認為美國海軍可以創新并更多地使用無人系統。無人系統將很快成為艦隊力量設計的一個方面，其整合對未來的海軍行動至關重要。美國海軍目前正在開發和測試無人機 (UAV)、無人水面艦艇 (USV) 和無人潛航器 (UUV)，以擴充艦隊并提高其能力。這些系統可通過以下任務領域增強美國海軍能力：情報、監視和偵察（ISR）、海上安全、反水面戰（ASuW）、反潛戰（ASW）和水雷對抗（MCM）。

美國是一個海上強國，通過分布在全球各地的海軍力量威懾對手，確保安全。美國海軍通過在世界前沿地區開展行動和使用積極的分層防御戰略來保衛本土。該戰略的目標是在威脅襲擊美國本土之前對其進行威懾。然而，先進技術的出現和戰略競爭對手的崛起對美國海軍依靠前沿存在威懾對手的能力提出了挑戰。面對這些挑戰，本土已成為這些競爭對手威脅的可信目標。為確保本土安全，美國海軍需要創新并適應新興的無人系統技術。本論文探討了海軍如何將無人機、USV 和 UUV 等新興技術融入保衛本土的任務中。

無人系統的創新和集成已成為海軍高層領導的首要任務。美國海軍 "2045 兵力設計"（Force Design 2045）概述了美國海軍艦隊將成為一支混合艦隊，通過將無人系統集成到海上行動中來增強其實力。目前正在對這些系統進行開發和測試，以提高艦隊的整體能力和威懾力。為了繼續保持美國海軍在全球的安全存在能力，本論文根據這些系統的能力和性能，對美國海軍總體計劃中的路線圖所概述的高優先任務領域進行了研究。在這些高優先級任務領域中，本論文納入了可用于保衛國土的任務領域。這些任務領域包括情報、監視和偵察 (ISR)、水雷對抗 (MCM)、反潛戰 (ASW)、海上安全和反水面戰 (ASuW)。

美國海軍在空中、水面和水下都擁有強大的無人機系統。艦隊中的主要無人機包括 MQ-8C“火力偵察兵”、MQ-4C“海衛一”、“掃描鷹”和 MQ-4A “收割者”。另一方面，海軍正在為水面艦隊研制大型和中型無人水面飛行器，為水面下部隊研制 "獅魚"、"金魚 "和 "刀魚"。美國海軍還成立了開發中隊，對這些無人潛航器進行試驗，以加強其與艦隊的融合。這些開發中隊正在對這些系統的能力以及它們能為艦隊提供的服務進行專業測試。

通過對潛在任務領域和海軍現有系統的研究，本論文概述了這些系統可為保衛美國本土提供的潛在行動。這些系統可以為國土執行的主要任務是通過海岸偵察和海岸監視行動進行 ISR。ISR 可以作為一種積極主動的工具，在專業探測和定位潛在威脅的同時，增強美國海軍的海域感知。美國海軍的主要職能之一是海上安全，無人系統可通過與艦隊進行港口安全和反潛/反艦導彈協調來協助履行這一職能。無人潛航器可以通過檢查船體是否存在潛在的水下爆炸物來提供反恐支持。USV 可以加強與 MUSV 的反艦導彈交戰，為水面艦隊提供 ISR 能力，同時正在開發 LUSV，以反艦導彈增強艦隊的殺傷力。無人潛航器，尤其是 "海衛一"無人潛航器，可為海軍的 P-8A 海上飛機提供實時情報，以加強反艦導彈威懾的協調。最后，無人潛航器是水下物體探測、定位和繪制水底地圖的主要工具，可用于執行水下監測任務。

當前的戰略環境已成為美國海軍和國土面臨的新威脅。海軍需要通過積極、分層的海外防御繼續保持威懾力。這一戰略可能會使海軍力量捉襟見肘，但無人系統的整合可以成為海軍保持強大海上力量和成功保衛本土所需的解決方案。

數字工程正在徹底改變系統工程領域。美國海軍正在實施數字工程概念和方法，包括數字孿生、數字線程、權威真相來源、基于模型的系統工程以及數字工具和技術，以設計和建造復雜的海軍系統。本論文探討了數字工程在海軍系統測試與評估（T&E）中的應用。論文對海軍采購測試與評估的現狀進行了深入分析，解釋了相關的挑戰和局限性，強調了采用現代化方法的必要性。它全面概述了數字工程，通過海軍和整個行業的幾個使用案例說明了數字工程的影響。報告提出了一個新概念： "數字測試與評估 "是將數字工程方法應用于系統工程的測試與評估階段。這項研究揭示了如何利用數字 T&E 來應對和克服當前海軍 T&E 面臨的挑戰。研究最后提出了海軍實施數字化 T&E 方法的路線圖。這些見解旨在對海軍測試與評估界產生實際影響，指導制定新的戰略和政策，利用數字工程提高性能，促進傳統測試與評估流程的現代化。

圖 1. 海軍系統數字化測試與評估路線圖

數字工程正在徹底改變系統工程領域。2018 年，美國國防部推出了數字工程戰略，并將其定義為 "使用權威的系統數據源和模型作為跨學科的連續體，支持從概念到處置的生命周期活動的集成數字方法"（DOD 2018, 3）。它象征著系統工程實踐的根本性轉變，從傳統方法轉向數字環境中基于模型的技術（Giachetti 2022）。這一戰略轉變要求通過可靠的 "權威真相來源"，在整個工程流程和組織結構中開發、利用和分發正式模型和數字信息。這一新興領域影響深遠，可能會影響到美國國防工業和其他各個領域，重塑系統工程的實踐。數字工程能夠提高運行效率和系統性能，創新設計和構建系統的方法，從而為快速發展和技術進步的動態階段鋪平道路。

2020 年，海軍部（DON）發布了一項戰略，正式確定了其對數字工程的承諾，概述了在整個海軍系統生命周期中使用數字工程的愿景。海軍正在將數字工程概念應用于 "鍛造軟件工廠 "等新興項目，旨在加速宙斯盾作戰系統的軟件升級（Katz 2022）。另一個值得注意的應用是潛艇戰聯合戰術系統（SWFTS），在該系統中，數字工程實現了靈活的架構，可快速實現潛艇技術集成、無縫更新并提高系統互操作性（Herber 和 Batchelor，2023 年）。最近，海軍計劃開發集成建模環境（IME），旨在利用數字工程徹底改變系統設計。該數字環境旨在提供一個具有凝聚力的框架，將各種系統模型和仿真單元結合起來，以推動創新、提高系統性能并提升艦隊的整體能力。

本論文探討了數字工程在海軍系統測試與評估（T&E）中的應用。它為傳統流程的現代化和增強向作戰人員提供的能力提供了一個開創性的機會。通過利用現代技術、數字工具和先進技術，數字工程有可能簡化海軍系統的測試與評估流程。然而，在這兩個領域的交叉點上，現有的研究十分有限，顯示出文獻上的空白。數字工程不僅僅是將傳統的測試流程和產品（如測試計劃和分析報告）轉換為數字格式。相反，數字工程需要對系統的整個生命周期進行全面的數字透視。隨著海軍在系統開發中采用基于模型的系統工程和數字孿生等數字工程概念，T&E 對海軍采購項目的快速部署變得至關重要。

本論文首先深入探討了海軍采辦 T&E 的現狀。論文對術語、背景和法定測試類型進行了深入探討，同時概述了復雜的組織結構。它強調了海軍 T&E 工作級集成產品團隊（WIPT）的重要性，該團隊由來自海軍各部門的科學家和工程師組成。該團隊對海軍采購項目的 T&E 活動的規劃、執行、分析和報告至關重要。在研究過程中，我們發現有關海軍 T&E 流程具體步驟的信息非常有限。為彌補這一不足，我們繪制了當前 T&E 流程圖，詳細說明了流程步驟、里程碑和交付成果。

這項研究確定了海軍測試與評估界面臨的九項具體挑戰和限制： 基礎設施不足、測試空間有限、威脅和場景不斷變化、測試集成、測試與評估支出、測試與評估成本認知、進度延誤、缺乏數據策略以及人工智能和 ML 測試。這些挑戰領域受到物理環境和傳統 T&E 流程的限制。這種方法越來越與當前的技術環境脫節，缺乏當今快速發展的世界所需的靈活性和適應性。

數字工程由基于模型的原則、權威真相來源（ASOT）和先進數字工具組成。基于模型的原則包括：數字孿生（物理系統的數字復制品）；數字線程（貫穿系統生命周期的相互關聯的連續信息流）；以及基于模型的系統工程（MBSE），這是一種強調使用系統模型支持系統設計的方法，而不是傳統的基于文檔的系統工程流程。ASOT 是一致且最新信息的集中存儲庫，在整個系統生命周期中統一數據、模型和其他系統相關信息（DOD 2018, 8）。這些原則共同標志著從傳統的以文檔為中心的方法論向全面、動態的數字化環境的轉變。

通過深入研究橫跨各行各業的四個數字工程案例研究，再加上廣泛的文獻綜述，本論文構建了一個矩陣，展示如何戰略性地部署數字工程原則，以解決運輸和評價中的現有挑戰。這種方法涵蓋了數字工程的方方面面，包括數字工程生態系統的概念。該生態系統整合了基礎設施、環境和方法論，將管理和分析系統數據與模型的流程、方法和工具統一起來，與利益相關者的需求保持一致。

這項研究的積累導致了一種被稱為 "數字 T&E "的新方法的發展。這一概念代表了數字工程方法在系統工程測試與評估階段的應用。與傳統的 "設計--建造--測試 "方法不同，該建議要求采用一種更復雜的 "建模--模擬--分析--建造--驗證 "迭代方法。它提供了一個更精確、更明確的框架，為提高系統開發的效率和準確性指明了道路。這一方法的步驟詳述如下：

• 模型： 通過創建物理系統的精確表征來啟動流程，最好是通過高保真數字孿生來捕捉系統細節。
• 模擬： 根據開發的模型，在虛擬運行環境中運行仿真，以模擬真實世界的條件。
• 分析： 使用指標對模擬數據進行分析，以評估性能并發現問題。采用先進的數字技術，實現流程自動化和簡化。如果根據分析結果需要更改系統模型，則調整模型并返回上一步。這種迭代循環一直持續到模型產生預期結果為止。
• 構建： 一旦系統模型滿足了所有系統要求并實現了預期結果，就開始構建實際的物理系統。
• 驗證：使用來自物理系統的數據作為權威的真理來源來驗證系統模型，確保虛擬表示與物理系統準確一致。

如圖 1 所示，將這種方法應用到當前的 T&E 流程中，就會產生一種執行數字 T&E 的創新方法。這種先進的數字 T&E 方法由十個步驟組成，通過融入數字工程原理，徹底改變了現有流程。它超越了計劃、準備、執行、分析、評估和報告等傳統的、按部就班的、以文件為中心的階段。取而代之的是一種更加動態、靈活和迭代的方法，強調持續反饋和系統改進。

本論文探討了海軍系統中數字工程和技術與評估的整合，旨在回答首要研究問題。通過文獻綜述和對四個案例研究的分析，論文采用建模-模擬-分析-構建-驗證的方法，提出了數字化 T&E 路線圖，強調了數字化工程的作用。研究結果為提高海軍系統開發效率提供了一條途徑，并有可能在整個國防工業中得到更廣泛的應用。建議強調對數字基礎設施的投資，如基于云的平臺、網絡升級、數字工具和數字雙胞胎。報告還呼吁與國防承包商共同制定新政策，以確保技術數據包和系統模型的訪問權限。此外，報告還鼓勵技術與工程界、學術界、工業界和承包商之間開展合作。展望未來，未來的工作領域包括本體論在 T&E 數據管理中的作用、數字勞動力的需求、使用任務工程測試多個系統模型以支持復雜的海軍行動，以及確定支持數字 T&E 的最佳組織結構。這些大有可為的途徑為進一步完善和擴展擬議的數字化 T&E 路線圖提供了機會。

本報告調查了對抗性機器學習 (AML)，即研究基于機器學習 (ML) 的人工智能系統弱點的研究方法。近年來，機器學習，尤其是深度學習 (DL)，在圖像分類、自然語言處理和自主代理等多個領域取得了快速進展。因此，深度學習在軍事環境中也很受關注。然而，隨著進步，人們對 AML 方法的興趣不斷增加，新的攻擊變體不斷發布。實際上，所有 DL 系統在某種程度上都容易受到影響，無論是混淆它們、避免被它們檢測到，還是提取它們可能持有的秘密信息。從軍事角度來看，重要的是要意識到這種利用的可能性，無論是針對自己的人工智能系統還是針對對手使用的系統。

該報告概述了AML研究，然后展示了針對不同類型人工智能系統的一系列攻擊方法：

• 圖像分類系統中毒，使軍用車輛避免被發現；
• 可以從大型生成模型中檢索秘密信息的提取攻擊；
• 對抗性策略攻擊，其中對手的行為方式使自主智能體感到困惑。

每個案例都描述和討論了攻擊并評估了實施。本報告的重點是攻擊。雖然在適用的情況下簡要討論了針對 AML方法的防御，但后續報告的主題是對AML防御的更深入研究。

關鍵詞：人工智能、機器學習、深度學習、深度神經網絡、欺騙、網絡攻擊、攻擊向量、漏洞、對抗樣本、數據中毒、數據提取、對抗策略

引言

深度學習 (DL) 的出現將智能計算機軟件的性能和能力帶入了新的性能水平。將基于 DL 的軟件嵌入軍事指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察 (C4ISR) 系統中，有可能徹底改變創建準確及時的共同作戰圖 (COP) 的能力，從而使軍事決策過程可以比以往任何時候都更快、更精確地執行。從長遠來看，深度學習還可以用于在遠遠超出人類能力范圍的復雜戰爭環境中制定軍事計劃。

然而，由深度神經網絡 (DNN) 實施的基于 DL 的軟件容易受到各種威脅或網絡攻擊。這些是在對抗性機器學習 (AML) 研究領域研究和開發的。這些攻擊可能被用來欺騙決策者、降低系統性能、降低最終用戶信任度，甚至從系統中提取（即逆向工程）敏感的軍事數據。圖 1.1 展示了一個典型的 AML 攻擊示例，其中目標是用于對圖像內容進行分類的 DNN。在這種情況下，DNN 能夠正確地識別出圖 1.1a 中的原始圖像包含一架戰斗機，幾乎是絕對確定的。圖 1.1b 中的惡意圖像是通過在原始圖像上應用 AML 技術創建的，能夠欺騙相同的 DNN 將輸入分類為西伯利亞雪橇犬而不是戰斗機。在這種情況下，攻擊是有效的，盡管人眼無法察覺。

圖 1.1 – 使用 AML 的樣本攻擊。在這種情況下，目標是由 DNN 表示的圖像分類系統。圖 1.1a 顯示 DNN 能夠以近乎完美的確定性將良性（非操縱）輸入正確分類為戰斗機。圖 1.1b 顯示了使用 AML 技術創建的經過處理的圖像。被操縱的圖像成功地欺騙了 DNN，將輸入分類為西伯利亞雪橇犬而不是戰斗機。

據我們所知，AML 尚未被對手或高級持續威脅 (APT) 參與者用來瞄準和攻擊嵌入在現實世界軍事系統中的基于 DL 的軟件。然而，研究團隊和安全專家不斷證明，針對依賴 DL 來實現尖端性能廣泛應用程序的攻擊是可能的 [1]。例如，小心地替換句子中的單詞可能會導致語言模型對情緒進行錯誤分類 [2]。自動駕駛汽車使用的交通標志和車道檢測系統可以通過分別在標志和道路上貼上標簽來攻擊 [3, 4]。轉錄服務可能會被注入精心設計的噪聲所誤導，迫使系統將語音轉換為任意文本 [5、6]。因此，假設基于 DL 的軟件將在未來的 C4ISR 支持系統中普遍使用，預計對手和 APT 最終將利用這些漏洞來欺騙、拒絕訪問或收集情報。

1.1 目標與范圍

本報告的目標是：(1) 概述迄今為止 AML 研究領域中已確定的攻擊向量，(2) 根據經驗估計這些攻擊的子集在軍事環境中的有效性，以及最后 (3) 提供見解并討論 AML 在何種程度上是深度學習在現實世界軍事應用中的現實和嚴重威脅。

盡管 AML 適用于任何基于 ML 的系統和算法，但本報告重點關注基于 DL 的 ML 系統。此外，本報告將重點關注攻擊。在 AML 研究領域提出和開發的防御機制將在未來的工作中涵蓋。最后，我們將范圍限制在與指揮和控制 (C2)、情報、監視和偵察相關的 DL 應用。

1.2 目標讀者群

本報告的目標讀者是操作、獲取或開發軍事系統的人員，這些系統使用或嵌入了 AI、ML 和 DL 技術。

1.3 閱讀說明

本報告假定讀者具有有關 ML 和 DL 概念的基本知識，例如監督學習、強化學習、損失函數、梯度下降和反向傳播。

1.4 提綱

第 2 章介紹了 AML，并介紹了用于對本報告中的攻擊進行分類和比較的分類法。第 3 章介紹了從軍事角度來看可能具有相關性的已知攻擊方法的三個案例研究。實施和評估這些方法。第 4 章總結了報告，討論了 AML 在現實世界中的適用性，包括在軍事領域。

案例研究

本章提供了三個案例研究，探討了針對基于ML的系統的不同類型攻擊。在每種情況下，從AML文獻中選擇一種攻擊方法，并從軍事角度實現或測試。評估了攻擊的有效性，然后討論了實際考慮因素。選擇這三個案例研究是因為它們與軍事領域的潛在相關性，涵蓋了廣泛的攻擊，并說明了各種ML應用和方法。

第一章以欺騙深度神經網絡將戰斗機圖像誤認為是狗的例子開始。雖然將軍事裝備隱藏在顯眼的地方有明顯的吸引力，但介紹性的例子是高度理想化的。實際應用面臨的一個障礙是，攻擊僅限于數字領域:操作是在數字圖像本身上進行的，也就是說，在戰斗機被拍攝后的一個階段。如果圖像是由對手創建的(例如，飛機是由監視攝像機拍攝的)，那么操縱圖像將需要深入訪問敵人的系統。這是不太可能的(如果是，更簡單和更健壯的攻擊變得可行，例如消除圖像或阻止其記錄)。此外，雖然關于目標深度神經網絡的黑盒知識足以計算所需的圖像修改(例如，觀察分類標簽結果[18])，但在實踐中，即使是這種知識也無法預期。

因此，第3.1節中的第一個案例研究調查了數據中毒。這種攻擊的目的與前面的示例相同:通過欺騙敵人的DNN，使其對車輛進行錯誤分類，從而使軍用車輛(在本例中為坦克)逃避檢測。盡管方法也很相似，但是中毒攻擊解決了介紹性示例的實際缺點。

圖3.2 -僅使用正確標記的訓練圖像和直到測試時間才顯示的隱藏觸發器的數據中毒攻擊。在這個圖中，所有打補丁的坦克圖像都用紅色標出，而所有中毒的汽車圖像都用黃色標出。

第3.2節將范圍擴展到通過數據提取對語言模型的攻擊。語言模型是在廣泛的文本語料庫(通常是數十億個單詞)上訓練的非常大的dnn，在某種意義上能夠“理解”(書面)語言。它們引起了自然語言處理的范式變化，在許多任務中設定了新的基準[26]，并因其生成文本的能力而獲得了媒體的廣泛關注[27]。事實上，即使在編寫本報告期間，也取得了顯著的進展，例如，ChatGPT系統的提出。語言模型正在不斷接近人類的自然語言處理水平，它們對社會幾乎所有方面的潛在影響和后果，包括軍事應用，目前很難預測。除了機會之外，它們也帶來了風險，例如，它們可能會將敏感信息暴露給對手。第3.2節中的案例研究調查了這種形式的對抗性提取攻擊的可行性。

圖3.5 -兩種語言模型的微調過程，展示了數據和最終的微調模型之間的細微差異(左為FTorig，右為FTpatch)。請注意，Dpatch的補丁文章約占CC新聞數據集總數的24%，即剩余的76%與未修改的數據集相同。

第3.3節研究了對通過強化學習訓練的模型的攻擊。這種模型通常用于無人駕駛車輛、機器人、游戲等領域的自主智能體。它們不是在一組固定的例子上以監督的方式訓練的。相反，智能體用一個獎勵函數來評估它的情況，并選擇一個獎勵最大化的行動過程。雖然這種操作模式為智能體提供了處理現實世界的靈活性和彈性，但它們仍然容易受到攻擊和欺騙，正如本案例研究將在基于強化學習的各種系統上展示的那樣。

圖3.10 -來自[51]的四個零和模擬機器人博弈的示例，用于評估對抗性策略[49]。

圖3.11 -“你不能通過”的博弈序列，敵對的對手(紅色)應該阻礙受害者(藍色)到達終點線。上面的四個數字顯示了一個普通的智能體是如何鏟斷對手的。下面的四個圖形顯示了敵對的對手如何使受害者在沒有任何接觸的情況下摔倒在地[49]。

本研究結論

對抗性機器學習在科學界引起了越來越大的興趣，每天都有關于新的攻擊變體的論文發表。幾乎任何形式的機器學習都容易受到某種類型的AML的影響，正如本報告通過攻擊方法的示例所證明的那樣。隨著越來越多的應用程序采用深度學習，攻擊的機會和潛在的回報也在增加。例如，圖像識別模型正以某種形式用于與敵方相關的情況，無論是民用還是軍用:機場和體育場開始采用人臉識別以各種原因拒絕個人進入[58]，為上述個人應用AML來逃避系統提供了動機。軍用車輛在衛星圖像上的自動探測已經研究了幾十年，避免敵方衛星的這種探測顯然是任何軍隊都感興趣的。

然而，這些攻擊在很大程度上仍停留在學術界的實驗階段。已知很少有針對實際部署的深度學習系統的真正攻擊發生，也就是說，沒有得到深度學習系統操作員的同意，并且目標不僅僅是測試攻擊方法的可行性。可能的原因有很多:這種攻擊可能很少見，因為它們很難執行，或者潛在的目標還不多。攻擊可能很難被注意到(可以說逃避攻擊的主要目的是不被注意到)。攻擊者不太可能公布成功的攻擊，甚至受害者也可能認為保持沉默而不是進一步暴露自己的弱點是明智的。

盡管如此，一些攻擊已經傳播到公眾。Stable Diffusion[59]、DALL·e2[60]和Midjourney等生成圖像模型可以基于文本提示創建圖形。這使得他們在社交媒體上很受歡迎，但也引發了藝術家們的批評，他們懷疑他們的作品被用作訓練數據。2023年2月，媒體公司Getty Images對Stability AI提起訴訟，指控其未經許可使用Getty目錄中的受版權保護的庫存圖像訓練其Stable Diffusion模型。通過對Stable Diffusion的提取方法獲取證據，發現AI系統生成的圖像與Getty擁有的圖像具有很高的相似性，包括該公司的水印[61]。

針對語言模型的快速攻擊是一種更有趣的攻擊，仍然受到媒體的廣泛關注。這種類型的攻擊是一種簡單的提取變體，其目標不是訓練數據，而是隱藏的輸入指令。對于像ChatGPT這樣的大型語言模型，操作人員可能希望在沒有任何微調階段的情況下快速調整模型以適應某些應用程序。相反，對話只是在語言模型的文本指令之前，這些指令會影響它在與用戶對話過程中的行為，例如模型應該使用什么名稱，以及要展示什么樣的個性。這些指令通常不會顯示給語言模型的用戶，但好奇的用戶已經能夠讓模型暴露它們，例如通過告訴模型“忽略之前的指令”，從而覆蓋任何隱藏的指令，而不顯示隱藏的指令，然后問“上面文檔開頭寫了什么?”“[62]

這種由人群發起的攻擊雖然相對溫和，但表明評估人工智能系統對“AML”方法的穩健性很困難，更不用說實際防御它們了。這兩個挑戰都將成為該項目的未來報告的主題。

然而，從攻擊者的角度來看，情況可能至少同樣困難。很少有人工智能系統像上面的模型一樣具有公共接口，可以進行實驗。在防御環境中，攻擊者通常只有有限的機會研究目標系統，而傳統障礙(網絡安全和物理安全)可能構成與各種AML方法固有困難一樣多的挑戰。3.1節中描述的投毒攻擊是一種旨在繞過安全措施的方法，利用訓練數據的稀缺性誘使對手自己投毒他們的系統。未來的攻擊也有可能將AML與更傳統的方法(例如社會工程)結合起來。

隨著人工智能的日益普及，對攻擊方法的研究必然會增加。隨著人工智能使用的增加，對這一新領域的持續警惕和研究對于識別新出現的機會至關重要，但也要意識到自身的脆弱性。

美國國防部（DoD）運作的物理環境正受到氣候危害的影響，這對聯合部隊和支持它的系統的性能產生了不利影響。鑒于不斷變化的氣候威脅，產生、保持甚至增加部隊的準備狀態是實現美國高級戰略目標的一個關鍵組成部分。本報告的作者承認，隨著全球氣溫的上升，氣候影響可能會變得更加嚴重，他們討論了一項初步研究的結果，以發展氣候和戰備之間的聯系，為最終將氣候風險與定量戰備評估和決策相結合奠定基礎，以幫助確保軍隊在不斷變化的氣候中能夠可靠和負擔得起地保持必要的戰備。

該研究的一個重要貢獻是建立了一個氣候準備框架，以了解以下兩方面的風險：(1) 暴露于氣候災害，如干旱、洪水、野火和熱帶風暴；(2) 準備投入的基本脆弱性，即人員、訓練、裝備和部隊投射，對這種災害的暴露。

主要發現

• 氣候和準備情況是由不同的群體來理解和研究的。
  • 氣候和戰備思維在不同的時間尺度上運作。
  • 許多與準備工作相關的決策發生在操作和戰術層面，但與氣候相關的決策將需要主要發生在戰略層面。
  • 近期的氣候影響可能較小，并利用目前可供作戰和戰術決策者使用的工具進行局部處理；仍有可能將氣候變化主要視為與短期天氣事件有關的 "訓練條件"。
• 氣候風險目前沒有與準備情況的衡量或報告相結合
  • 擬議的氣候準備框架可以提供一個有用的結構來理解準備工作對氣候風險的脆弱性。
• 氣候準備框架可以提供一個有用的結構，以了解準備工作對氣候風險的脆弱性。
  • 該框架提供了一個標準化的手段來組織氣候變化可能影響準備工作的方式，并可視化和分析框架要素之間的模式。
  • 這些模式可以揭示風險領域，可以作為進一步調查的目標或優先采取適應性行動。
• 氣候變化對準備工作的全面影響需要綜合考慮所有的氣候災害途徑。
  • 雖然孤立的小危害可能很容易被克服，但多種途徑的匯合可能會迅速累積成任務級別的影響。
  • 許多危害可能有類似的影響，導致對準備工作投入的總體影響。
• 要了解戰備狀態對氣候的脆弱性，除了路徑中的危害表現外，還需要其他信息。
  • 了解一個戰備投入對氣候變化的脆弱性需要考慮投入的適應能力和對各種危害的敏感性。

建議

• 美國防部應考慮發展、調整和建立一個氣候準備框架。
• 美國防部應繼續加強氣候和準備工作之間的聯系。
• 準備情況報告的結構應提供信息，以跟蹤氣候影響。
• 美國防部應繼續確定并優先考慮實施氣候知情決策的機會。

在凈零排放作為國家安全的一個基本要素的背景下，本研究采取了一種分析方法來評估目前海軍部（DON）的排放，并了解支持任務準備的能源需求，同時隨著時間推移減少排放。在這份報告中，研究人員提出了當前和擬議的低碳能源，作為到2050年將海軍部轉變為凈零排放的可能途徑，其模型顯示了四個途徑選擇。國防部實現凈零排放的戰略包括替代燃料、氫氣、無人系統、電池、提高運營效率、核能、可再生能源以及碳捕獲和封存。該研究確定了挑戰和差距，以推進未來的研究和分析，進一步減少美國防部的排放。

《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。

澳大利亞皇家海軍 (RAN) 最近推出了一項開發和使用機器人、自主系統和人工智能 (RAS-AI) 的戰略，該戰略將通過一項運動計劃來實施。蘭德澳大利亞研究團隊正在通過建立證據基礎來支持 RAN 的這項工作，以幫助識別和塑造基礎活動。本報告概述了近期和長期（到 2040 年）海上 RAS-AI 技術的現狀和軌跡，并對近期、中期和長期可能執行的任務進行了高級審查根據相關的技術和非技術推動因素。

本報告并沒有研究人工智能在海上行動中更廣泛的整合，而是關注支撐無人平臺的任務和技術的進步，包括無人空中、水面和水下航行器。除了概述近期和長期 RAS-AI 任務的關鍵技術推動因素外，該報告還指出了在 RAS-AI 能力發展中應考慮的三個關鍵原則：（1）關注多種技術（新系統和“遺留”系統），而不是單一的技術解決方案； (2) 考慮國防和商業 RAS-AI 系統的互補性進展； (3) 監測非技術因素，例如不斷發展的監管、法律、政策和道德框架，這些框架可能會顯著影響未來的技術采用路徑。

研究問題

• RAS-AI 技術和任務在海洋領域的前景如何？
• 到 2040 年，海上領域的 RAS-AI 技術和任務的可能軌跡是什么？
• 哪些可能的技術推動因素會塑造未來海上區域的 RAS-AI 任務？

主要發現

• 快速發展的技術環境使 RAS-AI 任務在海洋領域得以擴展
  • 無人駕駛飛行器 (UAV) 任務的跨度有所增長，特別是因為無人機的覆蓋范圍、適應性和生存能力不斷增加（盡管仍然相對有限）。
  • 由于通信、有效載荷和模塊化的進步，越來越多地使用無人水面航行器（USV）來支持海軍任務已經成為可能，盡管限制包括依賴載人平臺的遠程控制以及與其他車輛的有限集成。
  • 無人水下航行器 (UUV) 任務已經擴大，因為其在更深的深度、更遠的距離以及先進的傳感器和有效載荷下運行的能力越來越強。然而，水下通信、網絡和深水導航的有限耐力和未解決的障礙仍然對 UUV 任務施加了限制。
• 在所有平臺上，海上 RAS-AI 任務可能會在短期內擴大，這得益于幾個關鍵技術領域的進步
  • 在自治、集群、互操作性、安全通信和信息交換、生存能力、推進和能源管理以及先進傳感和多任務平臺開發等領域取得了進展。
• 從長遠來看，技術和非技術障礙可能會限制某些 RAS-AI 任務
  • 長期 RAS-AI 任務可能包括在有爭議的環境中部署以及在進攻性自主和動力應用中的部署，盡管后者可能會受到道德、法律和監管障礙的嚴重限制。
  • 長期任務和技術前景的特點是存在很大的不確定性，可能需要通過后續研究探索更多種類的具有潛在破壞性的未來 RAS-AI 任務、技術和戰術。