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美国际战略研究中心发布报告:利用人工智能等

发布日期:2021-06-24 08:20

  报告,阐述人工智能、先进传感器、云计算和先进分析等新兴技术可提高情报收集、处理与利用的自动化能力,改变情报收集的地点、方式与速度,驱动作战与决策。报告也分析了美情报界面临的挑战,并给出相关建议。

  一是自动化情报收集管理过程。新兴技术将提高情报收集平台的规划、调度与任务分配的自动化,优化情报收集资源选择,预测和安排收集任务;深度学习可使情报收集工具自动进行决策与任务分配;人工智能模型可减少人员需求;在需求级集成情报收集管理系统,可智能分配情报收集平台。

  二是提高信号情报的检测与预警能力。先进传感器可检测更多种敌方信号,态势感知目标的环境变化,为分析人员提供更高预警;提前部署多任务智能传感器,可渗透到更多拒止区域获取目标;使用热成像和人声变化等特征检测目标,可提高信号数据的捕获与感知;可构建、测试和改进敌方人工智能模型进行智能搜索;人工智能信号检测与搜索模型可自动进行“告警”信号收集。

  三是提高情报验证能力。人工智能和先进分析技术可识别目标、验证数据和数据源的准确性。人工智能已被用于空中侦察与目标监视自动化,机器学习被用于验证影像和视频目标;人力情报专家可利用人工智能识别和招募国外代理人并获取其情报;机器学习可发现和评估潜在的情报代理人;先进分析和面部识别可构建招募目标的数字生活模式,预测并验证其信息访问。

  (二)新兴技术可提高情报收集与处理任务的自动化,适应不断变化的对手行为与作战环境

  一是提高情报分类与预警能力。人工智能可分类大量情报数据和信息,自动执行繁琐耗时任务;可扫描和梳理大型数据集;提高情报批处理和搜索能力;可将处理过程整合到指标与预警框架中;可发现和标记关键信息并自动发送告警。

  二是提高任务自动化。人工智能可对传感器数据进行自动化处理和前端分析,承担更多认知任务;可处理和标记从卫星和空中情监侦平台收集的地理情报图像和视频;深度学习神经网络可实现图像识别和复杂任务分类自动化,为用户提供更高精确度和特异性;可应用自然语言处理进行类人语音识别和信息翻译。

  三是提高情报感官化与可视化。深度学习可识别数据流的模式和趋势,推断目标关系并可视化,挖掘情报的深层含义;图形分析、神经网络等可处理图形数据;算法可将数据分类、聚类并描绘为节点,判断节点之间的连接特性,生成可视化网络;自动化数据处理可提供自动化数据感知。

  (三)将“边缘”传感器与人工智能和云计算结合,可改变战略和战术情报收集的地点、方式和速度,驱动快速作战与决策

  一是改变人力情报行动。“边缘”传感器与人工智能和云计算结合,可虚拟发现、评估、开发、招募情报代理人;加密和计算能力可使源处理程序通信更安全更健壮,智能监视与分析可提高安全性以及监视反智能风险;人力情报人员可利用信号情报工具,实现更深入的国外情报收集和秘密行动、政治战、进攻性反情报等情报行动。

  二是提高情报边缘收集。边缘设备和云计算可改变未来作战环境中数据收集、分析和处理的地点与速度;边缘设备与先进的传感器和通信平台结合,可使情报人员进入恶劣、高风险或拒止区域执行敏感情报收集任务;人工智能情报工具可为前线甚至现场作战人员和决策者快速生成情报;边缘设备可提高情报收集速度,缓解国家或战区级情报收集平台的操作需求。

  三是加快情报开发与行动。人工智能可加快敌方敏感地带侦察情报开发的速度与精度,缩短情报加工时间和战术行动的处理、开发与传播周期;人工智能取证工具可处理敌方设备的大量数字材料;自动化工具和集成应用程序接口可在情报驱动战术循环中向特定接收器发送数据,使作战员进行更深入分析或更快行动。

  美情报部门将面临竞争对手迅速开发新兴技术情报工具,降低和破坏美国及其盟友情报收集能力的挑战。

  美国家安全威胁数量和类型激增,将降低威胁环境情报收集能力;新兴情报工具将增强中俄针对美情报的侦查、拒止、扰乱和欺骗能力。

  一是情报侦察。对手反情报能力提高,信息爆炸、大数据分析和定向黑客攻击,使美情报人员易暴露;外国情报人员将利用反情报技术加快特工招募。

  二是情报拒止。中俄情报收集平台一旦集成新兴技术,将为美造成更多拒止区域;人工智能网络安全和密码技术将帮助中俄加固系统,使美更难进行情报收集;美对中俄监视的加强将使传统代理通信技术复杂化。

  三是情报破坏。敌方可利用人工智能增强工具,通过渗透、操纵和虚假情报收集,持续威胁情报技术平台;可使用智能恶意软件访问、利用或破坏情报收集和通信平台;可利用“反人工智能”技术将虚假数据插入训练集或使训练数据集“中毒”,破坏机器学习模型、欺骗美情报算法,导致人工智能系统出错。

  四是情报欺骗。敌方可使用人工智能工具,让虚假信息充斥美情报收集体系;可利用欺骗技术使算法错误分类数据,使用生成对抗性网络创建“深度造假”的图像、通信和情报报告,欺骗情报人员;可利用人工智能虚假信息行动大规模传播虚假信息,影响美国社会。

  美情报部门应采办人工智能等新兴技术的基础设施、数据和数据架构。一是技术采办。美情报界需改革技术采办,容忍政策和国会监督的风险;供应商需确保为政府和商业客户提供相匹配的技术服务速度与更新。二是数据采办。需获取和访问大量商业数据集,测试、训练和增强人工智能算法和应用程序;为商业公司提供非保密政府数据,创建与开源数据集结合的“数字孪生”,训练共享算法。三是数据架构与集成。需提高情报体系架构的数据传输、存储和共享的速度和易用性;开发集成数据和软件的开放非保密数据接口,集成到情报工作流程,为跨机构的不同数据建立共同的管理、标签与访问标准。

  一是提高情报技能。调整情报人员的技术能力集;提高人力情报官员的数字和代理人环境等情报收集技能,技术情报分析师需掌握信号、图像和地理空间分析等专业技能以及人工智能和分析工具基本技能。

  二是提高情报团队文化。需培养情报团队重视技能的组织文化,使得人力情报部门重视数字技能,技术情报部门重视数据科学家和机器学习工程师。

  三是辨别情报真实性。情报分析师需判断数据真实性,还需评估数据和情报的质量、准确性和效用;人力情报人员需对情报及其来源进行身份验证。

  四是增加可解释性。分析人员需提高人工智能情报收集工具的可解释性;了解生成情报的人工智能算法的逻辑、假设和数据偏差。

  一是利用商业伙伴。与商业部门协作甚至外包情报收集、处理和分析任务,收集高质量情报,产生高质量及时的多源情报产品。

  二是利用盟友。将新兴技术纳入与盟友的情报交易;增强与盟友在新兴技术利用的创新合作;提高盟友和合作伙伴(五眼联盟、北约、以色列和亚洲盟友)的情报收集范围、可访问性和质量。

  三是利用超视距技术。利用下一代技术颠覆情报收集方式和全球威胁环境,打造未来的情报团队。①生物技术。将改变情报收集本质,产生新的生物情报领域;合成生物学、人工智能和计算能力可在生物传感、生物地理定位和DNA数据存储和传输方面创造新的情报转换收集能力。②量子信息技术。量子传感、计算和网络将影响情报收集方法以及情报处理的速度、规模和方式;量子加密和解密决定信号情报、情报收集能力、情报资产访问与数据安全的未来;量子计算可加速和转换基于人工智能和云计算的情报收集与处理能力。③5G和物联网技术。5G和物联网设备的大规模部署将极大改变情报收集的地点、内容和方式;可在任何地方以5G速度生成情报,也造成情报处理激增。

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