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在國防和國家安全領域部署物聯網（IoT）系統面臨著一些限制，而邊緣計算（Edge Computing）方法可以解決這些問題。邊緣計算和物聯網范例的結合帶來了潛在的好處，因為它們正視了傳統集中式云計算方法的局限性，傳統云計算方法易于擴展、支持實時應用或移動性，但其使用在網絡安全等方面存在一定風險。本章確定了國防和國家安全機構可以利用商用現貨（COTS）邊緣物聯網功能為作戰人員或急救人員提供更高的生存能力，同時降低成本并提高運行效率和有效性的場景。此外，它還介紹了戰術邊緣物聯網通信架構的總體設計，指出了廣泛采用該架構所面臨的挑戰，并為國防和國家安全領域實現經濟高效的邊緣物聯網提供了研究指南和一些建議。

關鍵詞 物聯網、戰場物聯網、國防和公共安全、戰術物聯網、邊緣計算、公共安全響應者、信任管理、戰術邊緣

本章其余部分的內容安排如下。第 1.2 節介紹本章將使用的基本概念。第 1.3 節回顧了當前商用現成 (COTS) 邊緣物聯網應用為戰術環境創造的機遇。第 1.4 節介紹了一些有前景的戰術邊緣物聯網應用場景。第 1.5 節概述了戰術邊緣物聯網通信架構的總體設計。第 1.6 節概述了阻礙戰術邊緣物聯網技術應用的挑戰，并提出了一些進一步研究的建議。最后，第 1.7 節是結論部分。

圖 1.2：國防和公共安全領域戰術邊緣物聯網的目標場景。

戰術邊緣物聯網的目標場景

以網絡為中心的戰爭（NCW）模式 [73] 將戰場資產與總部連接起來。這種概念通過促進用戶之間安全、及時地交換信息而帶來好處。此外，NCW 范式結合了三個域：物理域，在事件和行動發生的地方生成數據；信息域，傳輸和存儲數據；認知域，處理和分析數據，以實現決策和任務規劃。NCW 的三個域與當今商業邊緣物聯網的基礎相對應。

在以網絡為中心的 C2 行動中，責任被下放到戰場邊緣[74]，形成了所謂的戰場物聯網 (IoBT)，可將戰場上所有有助于做出明智決策的事物匯集在一起。然而，這些動態需要能確保網絡效率的網絡范例。在 [74] 中，作者將以信息為中心的網絡（ICN）與軟件定義網絡（SDN）結合起來，以滿足這些要求。

本節分析了一些與邊緣服務最相關的戰術物聯網應用場景，如圖 1.2 所示。指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）和火控系統的應用主導了國防和 PS 物聯網相關技術的采用，因為傳感器主要用于收集和通信數據，以改進 C2。雖然物聯網和邊緣計算技術以前曾用于與后勤和訓練有關的應用，但它們與其他系統的集成往往有限。

如前所述，邊緣物聯網功能可用于在戰場上提供卓越的態勢感知。指揮官可根據從無人機/無人駕駛傳感器和戰場報告中提取的 AI/ML 數據整合后得出的實時分析結果做出決策。地面傳感器和攝像機，以及人或無人設備、車輛或士兵都能為指揮官提供廣泛的信息。上述物聯網設備能夠掃描任務環境，然后將信息發送到前沿基地的邊緣計算服務器。這些信息的一部分可由指揮中心收集，并在那里與其他來源的信息進行處理和融合。

圖 1.3：戰術邊緣物聯網系統的通信架構

數據分發服務（DDS）是一種中間件協議，也是無人系統中內聚通信的主要候選協議。早先工作提出了一種包含 SATCOM 和 WiFi 鏈接的網絡架構。本文通過將 5G 通信與 DDS 集成，擴展了先前研究的網絡架構。在這種集成中，無人飛行器（UAV）的控制被卸載到 5G 網絡上，這不僅確保了無人飛行器的安全運行，還通過提供特定任務的有效載荷數據促進了一系列應用。本研究的目標是利用受控模擬，成功地將無人機連接到 5G 網絡，并分析無人機能否向地面站發送數據。此外，還對系統的延遲和吞吐量進行了分析，并與之前的設置進行了比較。

本文的貢獻如下：

• 探索使用包含 DDS 的多鏈路網絡架構將 5G 網絡集成到無人機控制和向地面控制站發送數據的可行性。

• 在理想和抖動網絡配置下，評估各節點點對點鏈路的吞吐量和延遲性能，以實現可靠和最佳通信。

• 當網絡配置出現抖動和損耗時，評估網絡節點之間同步多流通信的吞吐量和延遲性能。

• 將 5G 網絡架構的網絡性能與早期論文中的網絡架構進行比較和分析。

本文其余各章的內容安排如下： 在第 2 章中，介紹了相關著作的背景、所使用軟件的概述以及相關通信技術的背景。第 3 章介紹了擬議的 5G 網絡架構、仿真參數的選擇和仿真場景。它還討論了如何設置 5G 鏈路。隨后，第 4 章將介紹和討論仿真結果。最后，第 5 章將給出結論和對未來工作的建議。

本論文探討了如何應用有監督的機器學習技術來提高網絡控制系統（NCS）的性能和可解釋性。無人駕駛系統（UxVs）可通過覆蓋大片區域的延伸偵察任務提供快速高效的目標定位。以協作方式控制一組 UxV 是一個難題，美海軍正在開發的一個解決方案是網絡控制系統行為集成優化（BION）。BION 是一種 NCS，利用部分可觀測蒙特卡洛規劃（POMCP）算法提供接近最優的近實時編隊控制。本文旨在通過使用訓練優良的神經網絡近似關鍵功能，解決 POMCP 算法的某些局限性。神經網絡利用概率技術和顯著性圖提高了可解釋性，同時也提高了處理速度。在基于 ResNet 的不同架構上進行了實驗，并成功地將訓練良好的神經網絡集成到了 BION 中。這項研究拓展了實驗和開發 BION 的能力，從而推動了UxV 的開發和集成。

第二章將討論 BION 的核心功能，以及與神經網絡和顯著性圖譜相關的關鍵概念。第三章將討論實現過程，包括訓練和評估數據、神經網絡架構、神經網絡訓練算法以及生成顯著性圖。第四章將介紹工作成果，包括訓練統計數據和計算出的顯著性圖樣本。第 5 章總結了本文的貢獻以及未來可能的工作領域。

這項研究模擬并分析了反介入區域拒止（A2AD）環境中不同路由算法對穿透資產的有效性。在地對空導彈（SAM）位置和數量的不同配置下使用了高級仿真、集成和建模框架（AFSIM），以比較 AFSIM 的內部區域和收縮算法路由器與 Dijkstra 算法路由器的性能。路由性能通過計算和運行指標進行分析，包括計算復雜度、運行時間、任務生存能力和模擬持續時間。這項研究還分析了穿透資產的入口高度對這些因素的影響。此外，還對 Dijkstra 算法路由器在高度不變的情況下的網格密度進行了分析，以了解其對計算要求和運行效果的影響。實驗結果表明，Dijkstra 算法總體上優于 AFSIM 的內部算法。此外，結果表明，當網格間距設定為最小地對空導彈（SAM）威脅半徑的 50%時，Dijkstra 的路由性能最佳。

本論文的其余部分包括相應的另外四章： 第 2 章是關于 A2AD、戰斗建模、Dijkstra 算法、軍事威脅路由和實驗設計的文獻綜述。第 3 章是研究方法及其 AFSIM 模型實施框架，包括內部路由算法、A2AD 情景、Dijkstra 路由工具、實驗設計 (DOE) 和暴露限值。第 4 章包括模擬運行的結果和分析。第 5 章是本研究得出的結論和建議，以及未來研究的考慮因素。

這項工作包括首個已知的基于能力的脆弱性分析過程，能夠評估暴露在核武器環境中的系統體系：核系統簇能力分析流程（NuSCAP）。該方法由 Python? 自動應用程序執行，通過調用美國戰略司令部損傷概率計算器 (PDCALC) 代碼、洛斯阿拉莫斯國家實驗室簡單核效應計算器 (SNEC) 程序和蒙特卡洛 N-Particle? (MCNP?) 代碼，計算八個核武器環境量的大小。將計算出的核武器環境值與用戶提供的模型中所有組件、子系統和系統的功能障礙閾值進行比較，以確定每個模型元素的功能。通過遍歷系統架構圖的路徑，確定殘余系統和系統級功能和能力。通過使用 Dijkstra 算法遍歷圖確定的離散退化狀態指標來報告能力。結果以 JSON 輸出文件和圖形可視化描述的形式提供。

三項案例研究展示了 NuSCAP 在三種不同的核武器爆炸場景下提供系統脆弱性分析的能力。這些研究分析了暴露于 10 千噸級核武器爆炸的具有代表性的美國陸軍常規系統。案例研究中考慮的爆炸與目標系統之間的地面距離從幾米到近 4 公里不等。由于目前無法獲得大多數組件的實際故障水平，因此研究結果是基于名義上但合理的功能障礙閾值得出的。這三個案例研究表明，NuSCAP 有能力判定核武器對軍事目標的影響并匯總損害情況，從而確定軍事系統的最大剩余能力。評估的能力包括發電、通信、目標觀察和識別以及武器系統交戰，這些能力都支持軍事單元射擊、移動和通信的基本需求。

本文討論了所需數據、這些數據的來源、現實建模和模擬面臨的挑戰以及未來的研究領域。此外，還提供了 NuSCAP 應用 Python 軟件包、數據文件和輸出文件。

聯網無人自主系統將越來越多地被用于支持地面部隊的行動。協作控制的方法可以找到接近最佳的位置建議，對系統參數如傳感和通信進行優化，以提高任務的有效性。然而，隨著時間的推移，這些建議會產生可預測的路徑，可能會對部隊的作戰意圖提供領先的指示。假設敵方的目標是識別地面部隊的作戰意圖。使用隨機路由策略來生成針對對手的無人系統的欺騙計劃，這種紅方方法有可能改變軍事作戰計劃的許多方面，包括作戰和戰略層面的計劃和兵棋推演。本課題建立在2021年L.Wigington的研究基礎上，該研究開發了無人駕駛移動網絡控制系統的對抗性評估。由此并在之前的研究基礎上，本論文應用并潛在地擴展了之前的方法論，以分析對抗性行為，并利用隨機路由策略對NCS操縱其行為。

盡管人們對聯邦學習和貝葉斯神經網絡進行了研究，但對貝葉斯網絡的聯邦學習的實現卻很少。在本論文中，使用公共代碼庫Flower開發了一個貝葉斯神經網絡的聯邦學習訓練環境。隨之而來的是對最先進的架構、殘差網絡和貝葉斯版本的探索。然后用獨立同分布（IID）數據集和從Dirichlet分布得到的非IID數據集測試這些架構。結果顯示，貝葉斯神經網絡的MC Dropout版本可以通過聯邦學習對CIFAR10數據集的IID分區取得最先進的結果--91%的準確性。當分區為非IID時，通過概率權重的反方差聚合的聯邦學習與它的確定性對應物一樣好，大約有83%的準確性。這表明貝葉斯神經網絡也可以進行聯邦學習并取得最先進的結果。

美國海軍的考慮

使用FL是一個在邊緣采用人工智能的機會，并減少收集大量數據集的需要。這將極大地幫助海軍在艦隊中部署和訓練AI模型的工作。例如，通過傳統的人工智能管道，為海軍創建一個人工智能模型將需要每個指揮部合作創建一個全球數據集，無論是被動聲納還是網絡流量分析、維護或人力資源。這是一項非常昂貴和耗時的任務，隨著新數據的出現，在完成時可能已經過時了。然而，FL提供了一種方法，讓每個指揮部在他們本地的、當前的數據上訓練和部署一個模型，并將他們的模型與另一個指揮部的人工智能模型匯總。由于只傳遞模型的權重而不是整個數據集，所以通信成本也是最小的。雖然FL提出了一種在邊緣部署和訓練人工智能模型的方法，但貝葉斯網絡是一種不僅能提供預測，而且能對其評估的不確定性進行估計的模型。士兵在不確定的環境中工作，知道部署的人工智能模型何時對其預測不確定，可以防止人工智能和戰士的過度自信。這一特點可以極大地幫助人工智能-士兵團隊以更高的效率水平運作。將FL的分布式和持續學習特性以及貝葉斯NN的不確定性這兩個方面結合起來，將是海軍在各種應用中的巨大優勢，如網絡流量分析、合成孔徑雷達或無人機圖像分析，或無源聲納分析。

研究目標與貢獻

為了證明這一點，開發了一個FL框架來比較貝葉斯NN和它們的確定性對應物，并在本論文中分析了它們的結果。本論文的主要貢獻是在一個已知的數據集CIFAR10[2]上對這個框架進行了基準測試，以比較結果。該數據集在FL研究中被充分研究[3]-[6]。使用的人工智能模型架構是殘差網絡（ResNet）[7]。它是一個最先進的神經網絡架構，為CIFAR10數據集設定了一個基線。這使得貝葉斯ResNets可以在集中式和FL設置中與原始的最先進結果進行比較。本論文打算回答的主要問題有以下幾個：

• 如何聚集貝葉斯NNs？
• FL是如何影響貝葉斯NN的性能的？
• FL能否提高NN的整體性能？
• 在FL中，貝葉斯NN與確定性的NN相比有什么不同？

本報告總結了網絡科學實驗方法項目期間的研究成果，大約涵蓋2017-2020年。該項目重點關注兩個主要議題：彈性網絡的上下文感知網絡和網絡安全。上下文感知網絡旨在改善戰術網絡及其支持服務的性能，使用上下文感知來加強目前的實踐方法，這些方法不一定考慮環境的動態和資源有限的邊緣設備和網絡的限制。彈性網絡的網絡安全旨在加強戰術網絡在動態和復雜對手面前的安全性。

參與本項目的美國陸軍作戰能力發展司令部陸軍研究實驗室的研究人員在相關主題的多個外部合作伙伴計劃的形成和合作中具有重要影響。這些項目的成果被納入任務資助的項目。這些合作伙伴計劃包括美國-英國分布式分析和信息科學國際技術聯盟（DAIS ITA）、戰場物聯網合作研究聯盟（IoBT CRA）、技術合作計劃（TTCP）和北約科學和技術組織信息系統技術（NATO STO IST）小組。

這項研究的影響包括：網絡模擬實驗驗證了支持理論結果的算法和技術的可行性，在網絡和通信研究界對研究成果進行了大量報道，并對陸軍概念科技（S&T）文件做出了貢獻。下文中總結的重點包括：利用沙堆模型開發網絡控制中的級聯故障的最佳控制，并確定可以防止級聯故障的條件；將密匙壽命提高一個數量級的物理層安全認證協議；以及對指揮與控制（C2）、火災和網絡科技概念文件的貢獻。

圖 1 包含理解、適應和執行周期的上下文感知網絡示意圖

近年來，針對工業生態系統的高級持續性威脅（APT）的復雜性急劇增加。這使得開發超越傳統解決方案的高級安全服務成為必須，輿論動力學（Opinion Dynamics）就是其中之一。這種新穎的方法提出了一個多智能體協作框架，允許跟蹤APT的整個生命周期。在本文中，我們介紹了TI&TO，這是一個攻擊者和防御者之間的雙人博弈，代表了一個現實的場景，雙方都在爭奪現代工業結構中的資源控制權。通過使用博弈論來驗證這種技術，我們證明，在大多數情況下，輿論動力學包括有效的第一項措施，以阻止和減少APT對基礎設施的影響。為了實現這一目標，攻擊者和防御者的模型都被標準化，并應用了一個公平的評分系統，后者用不同的策略和網絡配置運行了幾個模擬測試案例。

引言

世界各地的公司面對的網絡安全攻擊數量明顯增長，導致了巨大的經濟損失[2]。當涉及到關鍵的基礎設施（即核電站、電網、運輸和制造系統）時，這種情況變得更加嚴重，其工業控制系統必須在所有條件下保持工作。在這里，我們處理的是SCADA（監督控制和數據采集）系統，幾十年來一直在與外部網絡隔離的情況下工作；反過來，如今它們正越來越多地整合新技術，如物聯網（IoT）或云計算，在削減成本的同時外包各種服務。因此，需要做出更大的努力來跟上這種進步，以應對這些系統可能帶來的最新的攻擊載體和可利用的漏洞。

近年來最關鍵的問題之一是高級持續性威脅（APTs），這是一種復雜的攻擊，特別是針對目標基礎設施，由一個資源豐富的組織實施。它們的特點是利用零日漏洞（零時差攻擊），采用隱蔽技術，使威脅在受害者網絡中長期無法被發現。Stuxnet是第一個報道的這種性質的威脅[6]，但許多其他的威脅在之后被發現，通常是在攻擊完全執行后的幾個月[7]。在網絡安全方面，只是提出了一些機制來從整體上解決這個問題，超越了傳統的機制（如防火墻、入侵防御系統（IPS）、入侵檢測系統（IDS）、防病毒），這些機制只代表了在第一階段對APT的準時保護[21]。

在這些新穎的機制中，輿論動力學（Opinion Dynamics）[15]包括一個多智能體協作系統，通過分布式異常關聯，使攻擊的整個生命周期都可以被追蹤。在本文中，我們提出了一個理論但現實的方案，以證明該方法在不同類型的攻擊模式下的有效性，使用結構可控性領域[8]和博弈論[14]支持的概念。為了這個目標，我們開發了TI&TO，這是一個雙人博弈，攻擊者和防御者為控制現代工業結構中的資源而競爭。兩個玩家都有自己的動作和相關的分數，分別根據APT和基于Opinion Dynamics的檢測系統的行為。這個博弈最終在不同的模擬中運行，旨在展示算法的能力，同時也建議將該技術與其他防御方案結合起來進行最佳配置。因此，我們可以把我們的貢獻總結為：

• 正式定義TI&TO博弈，指定游戲板、每個玩家的目標和得分規則。
• 設計一個攻擊者模型，以一組階段的形式，靈活地表示APT的各個階段，以表示攻擊者的行動，這些行動受制于一個確定的分數。
• 設計一個基于使用意見動態和響應技術（即本地檢測、冗余鏈接、蜜罐）的防御者模型，以減少APT在網絡中的影響，這也意味著博弈中的相關得分。
• 進行的實驗驗證了該算法，并推薦了返回最佳結果的防御者的配置。

本文的其余部分組織如下。第2節介紹了 "輿論動力學"的概念，并強調了應用博弈論來檢測網絡攻擊的建議。在第3節中，定義了博弈，包括規則以及攻擊和防御模型。然后，進行了幾次模擬，并在第4節進行了討論。最后，在第5節中提出了結論和未來的工作。