摘要

混合行動由多個行動領域的協調攻擊完成，包括網絡戰和信息戰。檢測混合型威脅的一個關鍵挑戰是如何識別個別事件是對手（精心策劃的）措施的結果，并將所謂不相關的事件聯系起來。由于物理和網絡及信息領域的行動可能發生在不同的時間、不同的地點、不同的速度，作為短期或長期的活動，并且可能是低強度的，因此連接這些點的任務變得更加困難。為了確定與具體任務規劃和執行相關的信息，混合威脅的風險評估必須始終在具體任務的背景下進行，包括其任務目標、行動區域和任務時間范圍。

在本文中，我們描述了兩種情況，在這兩種情況下，對手可能在物理以及網絡和信息空間中進行攻擊，以干擾行動。接下來，我們描述了一個演示器的高級架構，顯示了不同類型的傳感器和信息源是如何連接在一起的。為了應對混合威脅并充分發揮對分析員和決策者的支持潛力，有必要在不同的細節水平上實現態勢感知--從原始數據到高度聚合的風險評估--在不同的領域中共享信息，并在聚合水平上融合它們。

引言

多域作戰（MDO）并不是一個新現象。在戰爭中，長期以來一直在多個領域開展行動。從陸、海、空行動開始，空間和網絡領域補充了對手的組合。為了對付這些，需要不同部門的深入合作。同樣，混合威脅這個詞也不是2020年的發明。一開始是混合戰爭，它與非對稱戰爭、非正規部隊和信息行動等概念混雜在一起。

在早期，重點是傳統的軍事沖突。戰場是傳統的地面，坦克、飛機和艦艇與人員一起是主要的行為者。通信是決定勝負的一個關鍵因素。數字化的開始提供了新的好處和選擇，但也給戰爭帶來了新的脆弱性。今天被稱為網絡和信息領域（CID）的使用在軍事能力方面是一個很大的推動。隨著社交媒體的出現，信息領域發生了巨大的變化，因為它使對手更容易影響公眾輿論和關鍵人物的意見。此外，隨著物聯網中相互連接的設備越來越多，網絡威脅的重要性也在增加。今天的關鍵基礎設施（用于能源、交通、衛生等）比過去更容易受到信息技術的威脅，它們是現代戰爭中的熱門目標。這為敵對勢力的攻擊打開了大門。他們的工具箱不再局限于經典的軍事資產。當然，新興的技術導致了反擊和反擊的措施，以及一場永恒的競爭。

在軍事和民用領域，對信息交流的使用和依賴日益增加，產生了新的攻擊載體，同時也產生了防御這些攻擊的新需求。在今天的沖突中，威脅影響到政治、軍事、經濟、社會、信息和基礎設施等領域。不同的威脅可能是由正規和非正規部隊造成的。這些可能是不利的國家，也可能是出于非政府考慮的團體。

一個關鍵的挑戰是如何在戰術層面上認識到個別事件是對手（精心策劃的）措施的結果，并將所謂不相關的事件聯系起來。在任務規劃或任務執行的風險評估中，這個問題的答案可能會導致對自己的措施無動于衷的決定，如使用通信渠道、部隊保護、路線規劃或反網絡行動。由于物理和網絡及信息領域的行動可能發生在不同的時間，以不同的速度，作為短期或長期的活動，并且可能是低強度的，因此連接這些點的任務變得更加困難。

摘要

本文旨在展示開源數據的潛力，結合大數據分析和數據可視化，以表明特定領域的彈性水平，其中包括北約彈性評估的基線要求(blr)。

本文中描述的概念驗證提取了特定領域的相關彈性指標，涵蓋了包括能源和交通在內的選定基線要求。概念驗證使用交互式儀表板，允許終端用戶從多個角度探索可用的公共數據，以及對這些數據進行高級分析和機器學習模型的結果。

關鍵詞:大數據分析，機器學習，彈性，能源，交通，媒體

引言

軍隊越來越意識到大數據分析在作戰和戰略決策中的重要性和作用。在正確的時間獲得相關信息一直是做出最佳決策的關鍵因素。今天，這種影響甚至更大，因為數據和信息可以大規模收集并提供給每個人。技術和人工智能方法成為利用數據的巨大推動者[1]。

廣泛可用的開源數據來自媒體、科學文章、相關(專家)門戶網站，涵蓋經濟、政治、社會、能源、交通運輸等帶來了創造更有洞察力的背景的可能性，并通過分析各種來源和整合結果為任何評估提供了有價值的新維度。

從軍事角度來看，我們從開源數據中確定了許多跨不同領域的重要指標，這些指標可以用于評估整個聯盟的戰備和恢復能力。來自不同領域的許多指標似乎相互影響，可以相互關聯。

在去年，北約CI機構數據科學團隊參與了一項創新性的概念驗證，包括轉型和作戰命令，如ACT、SHAPE和JFCBS;為了識別、提取、計算和呈現開源數據中最相關的指標，以支持整個聯盟的彈性評估。由于彈性評估是一項復雜的評估，它依賴于許多不同領域和事件的關系，因此該項目定義了較小的范圍，重點關注以下關鍵領域:

?關鍵基礎設施——醫院、發電廠、港口、液化天然氣接收站和軍事設施

?能源——專注于電力和天然氣

?交通——專注于空運、公路、海運和接近實時的交通指標

?媒體——態勢感知

其主要目標是通過使用來自公開數據集的大數據來確定相關指標。然后創建有用的策劃數據和機器學習(ML)模型，以識別相關關系，并提供對當前情況和破壞性事件影響的見解。為了提高結果的準確性，我們最初關注于一個特定的地理區域。

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。

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]。

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。

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。

摘要

互動、討論和各種信息的交流使網絡成為今天的場所。文本、圖像、視頻，甚至諸如地理空間和健康數據等信息都以前所未有的規模被分享。網絡上的這種信息交流為各種數據驅動的應用產生了一個廣泛的、可自由訪問的數據源--有多種機會，但也有風險。在本文中，我們介紹了研究項目ADRIAN--"在線網絡中依賴權威的風險識別和分析 "的總體思路，該項目致力于研究和開發基于人工智能的方法，以檢測基于異質性在線數據集的個人和機構的潛在威脅。我們將首先監測選定的社交運動應用程序，并分析收集的地理空間數據。在第二步，體育應用和社交媒體平臺的用戶資料將被關聯起來，以便能夠形成一個個人集群，并能夠識別潛在的威脅。由于所謂的 "數字孿生 "可以通過這種方式重建，因此會產生敏感數據。如果這些數據也能與其他機密數據相關聯，就有可能估計出個人、團體或地點所受威脅的合理性。

引言

現代網絡是基于互動、討論和信息交流的。然而，網絡也為數據驅動的應用創造了一個巨大的、可自由訪問的信息源。由于網絡上用戶生成的數據以自動化的方式與現有資源有效地聯系在一起，即使是無意中透露的個人信息也會產生破壞性的后果。因此，即使是微不足道的，有時是無意披露的信息也會對個人、團體或整個組織產生潛在的有害影響[1,2,3]。盡管服務提供商現在有責任和利益來確保網絡上用戶數據的安全和隱私，但這些數據被濫用、泄露，或者公開的信息被用來對付原始創建者[4]或政府機構[5]的情況越來越多。執法部門和其他人群在社交媒體平臺上面臨著越來越多的潛在威脅，這不僅僅是自2020年美國發生暴亂以來。特別是，社交媒體賬戶和帖子（如Twitter或Instagram）與流行的體育應用程序的跟蹤和位置數據的收集和鏈接，使用戶和他們的親人可以被識別，使他們可以追蹤，成為網絡攻擊的潛在目標（如網絡跟蹤，doxing，身份盜竊）[5,6]。在這種情況下，另一個與安全有關的方面是，可以利用收集到的跑步路線的地理空間數據來定位軍事基地[7]。由于不是所有的信息本身或組合都會造成威脅，單純的數據最小化、限制數據訪問、數據規避和預防工作是不夠的[8]。在研究項目ADRIAN--"在線網絡中依賴權威的風險識別和分析"中，我們采取了主動搜索、建模、預測和突出網絡威脅的方法，并特別針對政府機構進行研究。我們的方法的目標是自動監測選定的（體育）應用程序，并分析其收集的數據，將其與社會媒體資料相關聯，形成個人集群，以確定潛在的目標并評估其風險潛力。這是基于處理文本（如推文）、圖像（如建筑物前的自拍、地圖）和地理空間信息（如跑步路線）。這意味著我們正在處理一個異質的數據集。由于它的構成，對處理方法的要求也非常不同。由于在數據分析和知識提取過程中可以通過這種方式重建所謂的 "數字孿生"，因此產生了極其敏感的（元）數據[6]。通過將這些信息與其他分類數據相關聯，就有可能確定相應（群體）個人或地點的威脅可信度。為了實現這些目標，技術實施必須結合信息檢索方法和法醫語言學的方法。此外，網絡分析和聚類的方法將被用來開發新的評估功能，以根據披露的信息識別目標（人、地點等）。

在本文中，我們介紹了我們對這一主題的理解，也介紹了我們的方法和我們的原型，我們正在不斷地開發。本文的組織結構如下。在第2節中，我們回顧了當前的研究現狀，重點是現有的方法和定義，因為通常缺乏統一的術語。在第3節中，我們介紹了我們自己在ADRIAN中采取的方法，從有針對性的數據收集、數據聚合和充實以及交互式可視化開始。在第4節中，我們介紹了我們在原型上的工作，并在第5節中討論了我們的方法，然后在第6節中得出結論并提出展望。

摘要

越來越多的信息以非結構化文本數據的形式在網上分享，尤其是在社交媒體上，這為補充傳統的網絡威脅情報來源提供了機會。由于這種大量的數據無法人工處理，我們探討了使用機器學習來協助分析的一些可能性。我們特別關注與命名的威脅者有關的信息的檢索。通過對現有的語言模型進行微調以完成特定的下游任務，基于偽自動注釋的數據，我們獲得了檢測和提取以前未見過的威脅行為者的模型。我們在不同的條件下進行了多次評估，其中一些評估結果表明，這些模型確實能夠產生在半自動分析環境下有用的結果。此外，我們認為這是一個將一般語言模型應用于特定領域任務的案例研究，并反思了一些更普遍的經驗教訓。

引言

威脅情報是網絡防御的一個組成部分。對技術系統的記錄和監測是網絡威脅情報（CTI）的傳統來源。越來越多的信息在網上分享，尤其是在社交媒體上，為補充傳統來源提供了一個機會，以提高網絡環境中的態勢感知。要大規模地利用這些新來源，需要有能力以比任何分析家都要高得多的速度篩選大量的非結構化數據。因此，有必要進行半自動分析，將分析員的思維優勢與計算機的處理能力相結合。

自然語言處理（NLP）和機器學習（ML）的最新發展提供了強大和多功能的語言模型，這些模型代表了對語言的一般理解，通過大量的文本數據和計算能力獲得。這些模型可以在更小的數據量上進行微調，以學習一個特定的任務。在這項工作中，我們探索了將這種語言模型應用于CTI背景的可能性，特別是我們專注于自動識別文本中提到的（以前未見過的）網絡威脅者的任務。除了與CTI有關的這種能力的好處外，這也是一個將一般語言模型應用于利基和特定領域的任務的案例研究，對于這些任務，不能假定有預先存在的數據集和評估基準。

摘要

本文研究了在信息時代，俄羅斯聯邦的各種官僚機構如何利用外交語言、宣傳和軍事信號，圍繞沖突和暴力實時地進行有利的敘述。這兩年的外交聲明和政治軍事行動共有約3000條記錄可供考慮，提供了大量的數據供評估。通過研究2019年和2020年這些聲明的頻率、預期信息和目標，本文確定了俄羅斯如何在口頭上介入全球事件的趨勢，并將這種做法與俄羅斯軍事干預的行動能力聯系起來。盡管作為國家活動的外交活動和軍事信號早在信息時代之前就已存在，但本文評估了這些工具在現代環境中的使用情況。了解俄羅斯將如何試圖干預或阻止外界對世界各地的政治和軍事危機的反應是至關重要的，因為政治限制可能仍然是信息時代軍事決策的最重要的限制因素，特別是對民主國家的軍隊，如北約成員。

引言

為了逆向設計顏色革命，俄羅斯的國策越來越多地利用其境外的社會裂痕和暴力來削弱其對手并夸大其作為大國的偽裝。本文利用2019-2020年俄羅斯言論數據庫，調查了俄羅斯國家宣傳如何利用海外暴力事件來推進這一議程；然后將這種言論與當代俄羅斯的軍事行動和現代化進行比較，以評估宣傳活動是否與俄羅斯的作戰能力相關。這允許對俄羅斯在世界各地的暴力事件中的言行進行比較。

本文沒有調查俄羅斯信息戰政策在每個暴力事件中的具體動機，而是局限于分析俄羅斯外交和軍事政策的表達。通過研究不同地域的宣傳和行動的頻率，不管是什么原因，本文突破了俄羅斯信息戰的刻意混淆性質，顯示了某些可量化的模式。

本文發現有證據表明，俄羅斯通過宣傳和軍事力量的展示，將歐洲挑出來進行恫嚇。如果排除烏克蘭這個例外情況，俄羅斯的宣傳和軍事示威的全球分布在地區和聯盟關系上都有相當強的相關性。同樣，與美國的主要非北約盟國（MNNA）、俄羅斯的盟國或不結盟國家相比，俄羅斯的憤怒似乎主要針對北約成員國。然而，如果將其分解到除美國以外的各個北約成員國的層面上，這種關聯性就不那么明顯了。

摘要

成功完成地下作業需要高度專業化的能力和由最新工具輔助的準確規劃。奧地利軍事學院的NIKE研究小組旨在為這些非常特殊的作戰環境提供決策、規劃和培訓。3D模型、平面圖、地圖或激光掃描等異構數據源的快速數據集成和可視化，以及從地下結構內部的傳感器和攝像頭收集的操作員信息，提供了虛擬進入通常看不見的裝置的可能性。BORIS（基于瀏覽器的空間定向）初始HTML模型、地下作業任務工具 (SOMT) 或快速隧道建模工具 (FTMT) 等專用工具通過創建虛擬的地下任務區域來提高快速可視化。在擴展現實 (XR) 應用程序中，改進的空間理解顯著改善了決策，并支持同步任務規劃和執行。由于地下服務結構的運營商和行動部隊之間的密切合作和信息交流是成功的先決條件，所有相關因素和行動者的整合將大大增加全面合作。該項目通過在真正全面的通用作戰圖中顯示相關信息來增強通用視角，從而實現更準確和精確的行動，減少自身損失和附帶損害。