导读：今天首席CTO笔记来给各位分享关于人工智能如何设置网络作战的相关内容，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
基于人工智能的自动化网络攻防系统相较传统的网络攻防的优势有哪些？
（1）效率性较纯手工测试占绝对优势。随着软件漏洞出现频率的加快，手工测试远远地达不到要求。例如2003年SQL slammer蠕虫利用微软存在的SQL漏洞，在短短的十分钟之内就感染了将近七万台计算机，如此的速度，人类只能依赖自动化的工具才能有效地控制。
（2）质量较高。CGC参赛的自动化程序分析系统大部分都具有机器学习的能力，虽然不能达到AlphaGo的人工智能的水平，但是对于一般复杂的问题，通过自学习能力，都能得到解决，而且随着时间的推移，学习能力不断增加。
（3）成本较低。自动化程序分析集成了专家的漏洞挖掘策略，省去了繁琐的人工干预，在某些情况下还可以实现“无人测试”和“夜间测试”等工作，可以节省高额的人工费用。
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解析智能化作战呈现形态
引言
作战形态，是作战在一定条件下的表现形式和状态，通常与一定的战争形态和作战方式相适应。随着智能化武器系统的发展和广泛运用，未来智能化作战必将呈现出与机械化、信息化作战完全不同的形态。
云联支撑的作战体系
作战体系是作战能量聚合释放的基本依托。信息化作战体系是以网络信息体系为基础，智能化作战体系则是以作战云为支撑。作战云，能够将分散部署的作战资源进行有机重组，形成具有弹性、动态的作战资源池，具有虚拟化、联通性、分布式、易扩展和按需服务等特点，为各作战单元按需获取资源提供可能，是达成跨域协同的重要支撑，成为智能化作战体系的崭新组织形态。
云联支撑的作战体系，就是利用云技术将信息、物理系统与泛在物联网联在一起，通过配置在不同层级和不同规模的作战资源云，高度共享陆、海、空、天的多维作战数据，实现陆、海、空、天、电、网等作战域的战场资源整合，使各种作战要素汇集成云，完成战场数据的网状交互。
云联支撑的作战体系，使联合作战综合信息处理能够在大数据和云计算等信息网络技术的支撑下，将广泛分布于太空、空中、地面、海上和水下等各域作战平台的战场情报信息融为一体，并实时无缝地在各域作战平台之间按需分发，实现战场信息跨域融合、高效共享；使各级指挥机构能够借助智能化指控系统，进行多元情报智能判读，评估战场态势、优化作战方案、定下作战决心、拟制作战计划、调控部队行动；使各作战力量能够在高度一体跨域融合的信息支援保障下，通过云联支撑作战体系的高效调度和管控，能够根据实时作战需求，快速灵活调整，在线优化配置和重新组合，形成自适应任务的作战群队，实施分散聚能作战。同时，通过作战云的战场信息跨域融合能力，还能够将智能化作战力量与传统作战力量、有人作战力量与无人作战力量、无形空间作战力量与有形空间作战力量形成一个作战整体，在云中实现陆、海、空、天、电、网等空间的不同作战单元和作战要素高度融合、整体联动、聚优释能，实施跨域、跨代协同作战，实现整体作战效能由过去逐步释放和作战效果线性叠加，向非线式、涌现性、自适应等效应融合、精确释能转变。
分散聚能的战场布势
集中优势兵力是亘古不变的作战原则。随着网络信息体系的不断完善和智能化武器系统的广泛运用，各作战力量、作战单元、作战要素可以动态随遇融入并依托联合作战体系，分散部署兵力、快速转换任务、动态聚合效能，以应对复杂多变的战场态势，成为智能化作战不同于信息化作战的兵力编组形态。
分散聚能的战场布势，就是各参战兵力依托云联支撑的联合作战体系，借助信息的高度共享和快速流转，通过节点状部署、网络化机动、虚拟式集中，能够实时、动态、弹性地组合分散配置于多维广阔战场空间的各作战要素、武器平台及作战保障系统，实现作战力量分布部署、作战模块按需重组、作战效能跨域融合。
分散聚能的战场布势，使各级指挥人员能够通过智能化指挥信息系统的大数据分析、战场态势采集、多源情报印证等辅助方式，对战场态势进行深度感知和精确预测，快速、高效地预判态势并发布预警；使广域部署、弹性配置的各种作战力量、作战单元，能够根据预定作战方案或临机协同作战需要及时做出响应，以灵活自主的跨域联动、迅即聚散，动态集中作战效能，在关键时间、关键空间，聚焦敌作战体系的关键节点和在攸关战略全局的高价值目标上，快速形成体系作战优势，并通过高韧性、网络化的杀伤链，精准释放作战效能，产生整体优势溢出效应，以形成多域对一域、全局对局部的压倒性优势。特别是在作战效能释放过程中，各作战群队基于“智能+数据”的驱动作用，依据预先作战计划，在实时更新、分发的联合作战情报数据支持下，结合群队自身战场动态感知，能够围绕作战目标自主进行作战任务在线重规划，并根据群队内各作战单元的作战功能、能力优长等实际，联网进行目标自动分配，达到各用其长、尽用其优，灵活调动作战的“物质+能量”自由聚散，最终实现在目标、态势、任务、能力、时机上快速匹配与整合，进而形成聚焦目标的能量流，对敌形成体系释能效果。
人机融合的指挥控制
作战指挥的发展 历史 表明，作战指挥活动中的决策与控制方式总是与时代发展相适应的。随着人工智能技术的成熟，军事智能系统的自生成性、自组织性、自演化性的不断发展，各类武器系统将由信息化“低智”向类脑化“高智”发展，作战样式由信息化体系作战向体系支撑下的人机协同作战发展，战争主体的自主性越来越强，指挥控制系统智能化程度越来越高，充分发挥“人机”比较优势，通过“人机融合”模式实施决策与控制，是未来智能化作战全新的指挥形态。
人机融合的指挥控制，就是在人机功能合理分工、人机交互高效决策的支撑下，充分发挥人脑与机器智能的互补优势，实现指挥艺术与技术的融合，在智能化作战决策与行动过程中，快速、准确、科学、高效地进行情况分析判断、作战构想设计、作战决心确定、作战计划拟制、命令指示下达等活动，并采取由智能化作战平台自主行动与操控人员适时纠偏相结合的“人在回路上”的监控模式，组织实施作战行动。
人机融合的指挥控制，在筹划决策时，可在指挥员主导下，通过泛在战场网络、智能辅助决策系统和分布式部署的智能化作战平台等构建作战云，基于模型和算法的智能“云脑”，进行智能辅助决策、指挥控制和评估推演，将“人谋”与“机谋”结合起来，发挥人脑与机器各自优势，实现指挥谋略艺术与智能支撑技术的深度融合，大幅提高指挥决策的速度和正确性；在行动控制时，参谋人员可根据作战意图和作战任务，借助智能化战场感知系统、任务规划系统、指挥控制系统，按照“同步感知—迅即响应—灵活处置”的基本原则，基于统一时空基准，依托多维网络化侦察监视系统，实时同步感知战场态势变化，综合运用辅助分析工具比对分析当前态势与预期目标的差异及其影响，适时进行行动纠偏，临机调控部队行动，始终保持作战优势；在作战实施时，各级各类武器系统操控人员对智能化作战平台的指挥控制，则根据战场态势的发展变化进行适时精准干预，可在发挥智能化作战平台高速度、高精度、高自主作战能力的同时，确保始终在人的控制下行动，始终按照总的作战意图进行。
自主协同的作战行动
实施自主作战，有利于各级指挥员在瞬息万变的战场上抓住战机、随机应变和快速行动，赢得优势，制敌于未动，是一条重要的作战原则和要求。以往由于受情报获取、指挥控制手段和战场协同能力等多种因素制约，真正的自主协同作战很难实现。随着信息技术、协同控制技术特别是人工智能技术的不断发展及在军事领域的广泛运用，自主协同作战将成为未来智能化作战最为普遍的协同形态。
自主协同的作战行动，就是各作战力量在多维覆盖、网络无缝链接、信息资源按需提取、组织保障灵活快捷的云环境支撑下，利用“边缘响应”情报处理系统和大数据的战场态势智能研判系统，快速获取、处理和共享战场态势信息，在很少或不依赖上级指挥机构控制的情况下，准确、全面地掌握与其行动相关的情报信息，并根据敌情变化和统一作战意图，积极、主动地组织作战和协同动作。
自主协同的作战行动，在本级组织作战自主性提高的同时，更多的是各类智能化武器系统具备了理解作战意图、高度自适应协同等能力，可在较少甚至无需人员干预下，自动完成“OODA”循环，形成流程完整闭合的“自适应”回路，高效地遂行复杂艰险的作战任务，能够在瞬息万变的战场环境中准确、连续地自主侦察探测敌情、自主处理战场态势信息、自主识别敌我、自主跟踪目标、自主灵活选择任务载荷，并在操控人员赋予的权限内自主实施攻击。而且在作战中，处于不同空间的智能化武器系统，能够随着战场态势的发展及作战需要，围绕统一的作战目标，形成“态势共享—同步协作—聚优释能”的战斗力生成链路，按照“谁合适、谁主导，谁有利、谁打击”的原则，自主协同，将分散的火力、信息力、机动力、防护力，在最恰当的时间、以最恰当的方式，精确释放于最恰当的目标上，自主组织作战行动。另外，高度智能化武器系统，不但能够适应高危复杂的作战环境，克服人类在生理、心理等方面的局限，进入全域多维的极限空间遂行任务，而且能够以远超人类的感知精度、运算速度、持久韧度进行连续作战，自主实施同时集群攻击和多波连续攻击，对敌形成持续的高强度压制态势，快速达成作战目的。（ 赵先刚 周毅斌 李博涵）
（解放军报）
人工智能在网络安全领域的应用有哪些？
近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
日本防卫省研发人工智能用深度学习防御网络攻击？
据日本《产经新闻》1月7日报道称，日本防卫省于6日宣布：为强化对网络攻击的应对能力，已经确定要将人工智能（AI）引入日本自卫队信息通信网络的防御系统中。预计将于明年开始为期两年的调查研究，于2020年着手进行软件开发，2022年实际运用，并且也开始考虑在日本政府全体的网络防御系统中应用AI。
现在日本最有名的的人工智能（zhang），可能就是这位AI视频主播绊爱酱了……虽然都是人工智能，不过差别还是很大的
报道中称，自卫队将AI应用在网络安全方面的主要目的是依靠AI的“深度学习”能力，对网络攻击的特点和规律进行分析，以图预先为未来的网络攻击做好准备。报道中说，已经为2019年度的网络防御AI编列了8000万日元（约459万人民币）的预算。并准备参考网络防御和AI方面的先进国家如美国和以色列等国的技术。
同时，引入人工智能也可以提高网络防御工作的效率。目前，防卫省内缺乏足够的人员来进行网络攻击的防御工作。在著名的美国“网军”计划扩充到6200人的规模的同时，自卫队的网络防卫队现在只有110人，如果能够由AI承担一部分工作，现有人员的工作压力有望大幅度减轻。
观察者网军事评论员表示：AI在网络攻防作战中的效率正得到越来越清晰的认识。每天互联网上都会发生数以兆亿计的网络攻击，各种病毒和攻击手段层出不穷。这种情况让网络安全工程师疲于奔命，也为“深度学习”型AI提供了源源不断的数据。传统的安全程序需要由人来将病毒特征添加到数据库中，然后再将目标程序比对数据库中的现有病毒特征来判断其是否安全，但AI却能够通过深度学习来发现过去网络攻击中的共同点和特殊点，分析恶意程序和攻击手段的演化方向，因此能够更加迅速和精确地防御网络攻击。
正如AI棋手可以更深入地洞悉棋盘上的奥秘一样，网络安全AI也能够更深入地洞悉网络战场的奥秘
值得注意的是，在网络安全战场上，AI不但可以作为防御一方大显身手，也可以作为“攻”的一方大显神通，甚至还可能魔高一丈。“深度学习”功能同样可以用来追踪系统进化趋势和安全软件更新特点，从而迅速设计出新的，更强力的恶意程序来发动攻击。在2016年的黑客顶级盛会Defcon上，由Endgame 的安全专家海伦·安德森领衔的团队就成功地利用“黑客AI”突破了“网络安全AI”的保护。
目前，军方人员介入网络安全战场早已成为常态，美国著名的网络安全公司Cybereason其创办人正是来自以色列国防部下属精英网络部队8200部队。值得注意的是，2015年该公司接受了来自日本软银的为数1亿美元的融资，不知《产经新闻》提到的“以色列技术”是否来自该公司呢？
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能如何设置网络作战的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。