美国加速推进人工智能军事化步伐
发布日期：2021-09-19
来源：信息安全与通信保密杂志社
3月1日，美国人工智能国家安全委员会向国会递交了一份长达756页的建议报告。报告称，美国在人工智能关键领域落后，联邦政府应优先加快在该领域创新的步伐，投资400亿美元以促进该领域的发展，并大力培养技能人才。该报告的主要建议包括为美国人工智能领域的发展设定2025年目标，以实现“军事人工智能准备就绪”。
当前，全球数字化和智能化时代已经到来，数据将改变传统的业务模式，人工智能技术将极大的提升数据的价值，人工智能将在未来的网络安全产业中发挥更大的价值。同时，以美国为代表的发达国家加速推进人工智能军事化步伐，逐渐把人工智能的战略重点转移到国家安全与军事化应用上来。
一、近期全球人工智能整体发展态势
1、AI 全球领导者之争已经正式拉开帷幕
人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会和世界的面貌，为了抓住 AI 发展的战略机遇，越来越多的国家和组织已争相开始制定国家层面的发展规划。自加拿大于2017年发布全球首个国家人工智能战略以来，截至近日，有30多个国家和地区也都积极发布了类似的文件（见表1）。这些战略无一相似，关注的方面也有所不同，如科学研究、人才培养、技能与教育、采用公共和私有部门、道德包容、标准与法规及数据与数字基础设施。人工智能将在未来几十年内塑造全球竞争力，并有望为早期实践应用者赋予重要的经济和战略优势。
同时，世界各国政府和企业在人工智能领域的大规模投资已开始影响全球对话，德国已承诺在2025年前投入31亿欧元（约37亿美元）用于国家人工智能战略。法国决定在2022年前投入15亿欧元（约18亿美元），其中近50%的预算用于研究。美国宣布投资10亿美元在未来5年新设立12个机构，以保持人工智能和量子计算的前沿研究，同时发展国际伙伴关系。为应对主要人工智能国家的挑战，英国人工智能委员会呼吁制定英国国家人工智能战略，以大力支持人工智能研发。
2、以美国为主导的人工智能军备竞赛将愈演愈烈
美军加紧备战人工智能战争，大力拉拢盟友加剧军备竞赛。美国试图以“防务伙伴关系计划”为依托，拉拢盟友备战人工智能战争。报道称，在加大与盟友军事合作的同时，美国还加快推进自身人工智能军事化建设，以确保在该领域的领先地位。美国正试图开发一种能够与盟友实现联合操作的人工智能系统，以服务于联盟作战体系。美国国防部所属联合人工智能中心于2020年9月启动“防务伙伴关系计划”，目的是开发互相联通的人工智能系统，帮助美国及其盟友更好地团结起来，为未来人工智能联合作战奠定基础。
通过美国近期相关动向不难看出，拜登政府延续了特朗普政府时期美国在人工智能领域的快步伐、高投入、盯前沿、抓备战的激进做法，对人工智能的重视程度有增无减。美国加速推进人工智能军事化步伐，并对未来人工智能战争预做准备，相关动向值得关注。值得注意的是，在美国“自主建”和“合力推”双线推进人工智能军事化应用的背景下，其他国家或将为维护自身安全利益，针锋相对推进相关军力建设。
3、人工智能网络安全进入高速发展期
网络安全是最具商业价值的人工智能应用领域之一，根据Research And Markets的报告，2020-2030年人工智能网络安全市场复合年增长率高达25.7%。人工智能网络安全市场已经进入高速发展期，其中，威胁情报、业务欺诈检测、身份和访问管理、高级威胁防护是当下最热门的细分领域。通过2021年全球范围最值得关注的十家人工智能网络安全创业公司（见表2）的特点可以看出，人工智能网络安全已进入高速发展期。
二、人工智能技术与网络安全
人工智能为网络安全带来价值的同时，也带来了安全风险和挑战，人工智能技术亦可能被恶意人员利用。人工智能与网络安全有着多维度的关系，在最近欧盟网络和信息安全局发布了《人工智能威胁态势报告》中，可以确定人工智能与网络安全维度主要包括三个方面（见表3）。
2、数字化智能化时代人工智能技术在网络安全领域应用
人工智能作为一种新型的先进网络技术，具有重要的信息处理能力，能够有效拦截和处理网络中的有害信息，保障大型数据网络的安全并为保护大数据网络安全方面的具体应用深入研究人工智能，以提高计算机网络运行安全和信息处理的效率的目的。
2.1神经网络系统的应用
目前，在人工智能技术的应用过程中，人工神经网络技术占据着极为重要的位置，该技术主要是以人体的神经元网络为模板，借助网络信息等技术建立起一个运算模型，并结合其他方面的技术与措施，以此对网络空间中的数据信息进行运算处理，同时对部分不良信息进行过滤处理，避免这些信息对网络环境的整体安全造成影响。
2.2垃圾信息邮件安全防御技术的应用
互联网技术具有开放性，极大地提高了日常生活的便利性。但是，这一过程还会导致某些不法分子在网络环境中发布一些垃圾信息，在很大程度上会影响网络环境的安全。为此，需要加强垃圾信息邮件安全防御技术的应用，以此对网络环境中的垃圾信息与邮件进行检测筛选，并对其进行科学处理，确保网络安全防御工作能够正常开展，进而推动现代互联网技术的进一步发展。
2.3智能防火墙技术的应用
智能防火墙技术在现代大数据网络安全防御工作中同样发挥着关键的作用。经过对现代智能防火墙技术的调查发现，现代防火墙技术主要是由屏蔽主机、双重宿主主机以及混合防火墙等部分组成，以此对传统网络防火墙技术的缺陷与不足进行处理，能够科学高效地解决网络安全防御工作的问题，进而促进现代计算机与网络信息等技术的健康发展。
2.4入侵检测技术的应用
在开展现代大数据网络安全防御工作的过程中，为了进一步减少外界因素的影响，还需要加强入侵检测技术的应用，对即将进入互联网的数据信息进行严格检测，明确其内部是否存在影响因素，并对发现问题的数据信息进行严格管控，避免其进入互联网环境中，进而确保网络整体运转过程的正常与稳定。
三、人工智能技术的军事领域新应用
随着大数据、云计算和深度学习等新技术和新概念的出现，人工智能在感知智能领域和认知智能领域取得了重大进展，可能使未来的战争场景发生翻天覆地的变化，人工智能技术的发展加速了军事智能化的脚步。
据估计，到2025年，人工智能技术在军事市场的价值将达到110亿美元，荷兰ASD Reports公司进行了一项研究，并发布了一份《军事市场中的人工智能技术》报告。根据此份报告，2025年人工智能技术在军事市场的价值将从2020年的63亿美元涨至116亿美元，复合年增长率为13.1％。军事研究机构增加了投资资金，再加上高级人工智能系统的研发活动更为频繁；这些都或促进军事领域对人工智能系统的采用。
1、以项目为牵引，加速智能化技术的深化应用
当前，美军已开始步入军事体系人工智能化建设的稳定发展之路，各军种及国防部所属各机构都在有序地提出并发展人工智能化能力。从2009年开始，DARPA先后启动了“洞察”“X数据”“心灵之眼”“文本深度挖掘和过滤技术”等为代表的大数据技术研究项目，探索利用智能算法从文本、声音、图像、视频等多源数据中自主获取、处理及挖掘信息，以解决对抗条件下的态势认知、威胁判断和行动建议生成等问题。2017年，美军成立“算法战跨职能小组”，开展代号为“MAVEN”的项目，将深度学习技术用于实战，挖掘分析无人机系统从中东地区收集的大量视频数据，加速作战数据与机器学习技术的有效融合。
2021年4月，美国国防部联合人工智能中心（JAIC）迈出了转型过程中的强力一步——公开发布人工智能开发数据准备（Data Readiness for Artificial Intelligence Development, DRAID）采集工具招标书。DRAID将全面使国防部能够利用其庞大的数据资源，并为与人工智能结合使用做好准备。通过DRAID，国防部将能够借助美国企业的力量，创建大量人工智能就绪数据，这些数据将为美国防部通过人工智能推动转型提供动力。通过使用DRAID采集工具，美国防部各部门和联邦合作伙伴将能够访问所需的商业资源，以满足为构建人工智能系统准备数据所涉及的复杂技术挑战。DRAID提供的服务涵盖了从数据摄取到标记，一直到模型训练开始的整个人工智能数据准备的生命周期。通过访问上述服务，美国防部将能够有效准备人工智能数据，并以负责任的方式支持国防部所有的人工智能活动。
2、将智能化技术嵌入作战平台或装备，提升网络武器智能化水平
2021年3月，美国防部建立并运行“联合通用基础”（JCF）平台，旨在帮助整个军方用户建立自己的人工智能模型。JCF旨在成为所有人的一站式商店，从希望填充幻灯片的涉猎数据业余爱好者，到渴望获得干净数据和编写代码环境的机器学习开发人员。它将对正在发展的美国防部联合人工智能中心（JAIC）发挥核心作用，尤其是它将成为整个国防部的“推动力量”，而不是致力于特定的AI项目。2021年4月，微软拿到五角大楼220亿美元合同，拟开发12万副AR设备用于军事训练。此次交付的AR设备是基于微软2015年发布的HoloLens进行定制开发的， Hololens让人们可以查看覆盖在实际环境中的全息图，并可以使用手势和语音进行交互。美国陆军在一份声明中说，该头戴式设备能够使士兵在一个模拟系统中进行战斗训练。
3、利用智能化技术的自主特性，促进智能化技术与网络空间深度融合
随着军事智能化的深入发展，人工智能已在军事的诸多领域获得了应用，例如，武器装备领域的军用机器人和无人系统，情报、监视与侦察领域的自动化情报处理，舆论斗争与心理攻防领域的深度伪造，后装保障领域的装备定制维修、后勤补给等。人工智能在网络空间作战中的应用也是其中一个非常重要的方面，人工智能网络武器系统具有自主特性和速度优势，能够显著增强安全防护和网络攻击能力，成为各国网络空间作战能力建设中竞相关注的新焦点。2021年1月，美国人工智能公司SparkCognition和无人机空域管理公司SkyGrid宣布了一项新的合作，将直接在无人机上部署人工智能支持的网络安全产品，保护无人机在飞行过程中免受“零日漏洞攻击”（在发现软件漏洞的当天发起的网络攻击）。SparkCognition公司的“深层铠甲”（DeepArmor）网络安全产品利用机器学习技术为终端提供多层保护，与依赖已知威胁签名的传统反恶意软件相比，此方法可以抵御99%的未知威胁。DeepArmor产品与SkyGrid公司的空域管理系统AerialOS集成，可以直接部署在无人机上，即使在网络连接受损或不存在的情况下也能发挥作用，实现由人工智能提供无人机保护的空域管理系统。
四、几点启示
1、加强网络攻防人工智能算法研究
算法是人工智能的核心和关键，当前人工智能应用实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的重大转变，进入爆发式增长期，深度学习算法的突破是根本原因之一。因此，提升我军的网络空间作战能力，深入研究自主网络攻防算法尤为重要。可通过开发高效且具有鲁棒性的算法来实现对自身漏洞的精准发现和自动修复，同时通过对网络数据包的分布式协同分析，识别网络攻击并展开自主防御；算法也应能够对作战对手的网络系统漏洞进行准确探测，并展开自主攻击及隐匿痕迹，实现网络空间的“查打一体”和“隐身”能力。
2、加强数据资源开放获取与安全防范研究
要制定网络空间领域的数据政策，加强数据资源的开放获取，特别是网络相关管理部门和地方安全技术厂商的数据共享，构建针对网络攻防算法的大型数据集，为算法的学习训练提供数据支撑。同时，加强数据甄别和数据安全防范，建立网络空间的数据安全分类标准和分类管理机制，实现数据安全防范与数据开放获取的科学平衡。
3、加强网络空间反人工智能研究
当前，人工智能在军事领域特别是网络空间作战中的应用几乎不可避免，种种迹象表明，美军正在大力加强反人工智能研究，美军已经初步具备网络空间反人工智能作战能力。要加强对作战对手网络空间防御系统的探测，寻找其人工智能网络工具的漏洞，并有针对性地开展反人工智能研究，使其人工智能网络工具失效，甚至为我军所用；同时可利用当前机器智能的局限性构设“蜜罐”系统，隐真示假诱骗对手实施攻击，并进而分析其攻击的方法手段和实施过程，评估其攻击能力，为加强自身网络防御提供借鉴，为实施反击打下良好基础。
