张智敏等：人工智能在军事对抗中的应用进展 1111 战体系结构与功能体系结构.目前，AI与DB有 对网络空间战争提出态势感知的系统框架，并基 效融合的研究还在继续开展，同时，如何结合现代 于态势感知对雷达网络进行设计：也可以在态 化战争的特点进行数据快速交互也是目前的研究 势感知中引入注意力机制，为设计新型智能模型 重点 提供新的研究思路叫以色列正在研发“兰博”地 在军事智能化中，经常需要使用态势感知进 面无人车，态势感知、侦查等能力将在其中有所体 行安全风险评估.可以从态势感知的定义入手，针 现B以上方法总结见表3 表3智能攻击方面典型方法总结 Table 3 Summary of typical methods in intelligent attack Research angle of intelligent Method/structure attack Main technology Citation number Cooperative combat system action planning Agent abstraction;using the MAS theory in decision process and Attack behavior modeling method based on multi-agent system planning strategy of master-slave overlapping structure [24 Application of multi-agent system in combat simulation Fusion of multi-agent system and complex adaptive system [25) Intelligent database system Integration of database technology and Al 27 Fast data transfer and on- Construction of military information center Data mining,data fusion,and other Al technologies [28 demand shared distribution based on data processing Multi-sensor information fusion Data-level fusion,feature-level fusion,and decision-level fusion [2叨 Situation awareness based on radar Design of radar network based on situation awareness [30 network in cyberspace framework in cyberspace war Situational awareness Attention mechanism of battlefield Introduced attention mechanism into situation situation awareness awareness decision and action [31] 2.2从物联网三层架构分析军事对抗中的人工智 传感器数据安全的同时，还可以降低通信与计算 能技术 开销，节省传感器电量B阿 在目前的军事对抗中，信息化是主要特点， 在感知层中，传感器网络通过众多传感器之 为此，如何保证信息安全，成为现代化战争的一 间的互联操作共同实现数据传输.为此，如何保证 项重要任务.目前，有众多学者针对物联网三大 传感器网络安全，实现数据准确无误的传输，是搭 层次进行研究，致力于在各个层次中保证数据安 建传感器网络需要设计的环节.这一方面的研究 全.本节主要从物联网三大层次出发，主要阐述在 主要包括如下内容，(1)从传感器网络安全协议方 各个层次中实现数据安全的算法与协议，并进行 面进行建模与分析：如根据目前无线传感器网络 比较. 数据发现和分发协议的缺点，提出安全性更高的 2.2.1感知层 分布式数据发现和分发协议一一DiDrop协议B: 感知层位于整个物联网的最底端，主要通过 (2)从入侵检测角度，对传感器网络安全性进行研 传感器对周围数据进行采集，并需要同时考虑到 究，同时针对目前的大多数技术只针对传感器网 传感器自身、已采集数据以及传感器网络的安全 络的特定层进行攻击监测，为实现跨层入侵检测， 问题.传感器作为数据收集的起点，其准确性与安 可使用移动代理的手段B:(3)如何进行有效的访 全性将直接影响后续数据的处理过程.但在实际 问控制，也是提升无线传感器网络安全性的重要 的对抗环境中，传感器节点十分容易受到损坏与 方式之一，希望可以从是否对用户授权等方面进 干扰，部署到敌方的传感器可能并没有进行数据 行安全性探究：如通过设计THC算法，可以实现 加密，容易造成数据的泄漏与篡改，因此，如何提 即便用户移动也可使传感器及时收到用户认证信 升传感器的安全性是需要考虑的问题.尽快提升 息的机制，这使得对传感器的访问控制不仅适用 传感器安全等级，保证数据安全，是目前业界的一 于静态用户，也同样适用于移动用户：也可对无线 致看法B),在保证数据安全方面，哈希(Hash)算法 传感器网匿名性进行研究，通过将Hash、消息验 发挥着重要的作用：如使用基于Hash的对称加密 证码等多种技术相结合，在数据保持完整的前提 机制，在一定程度上可以保证节点中的数据安全B: 下可对伪造数据进行防御，从而增强整个物联网 使用单向Hash将节点的公钥认证进行替换，通过 感知层的安全性能叭：(4)通过使用密码与密钥管 所有传感器的公钥来建立Merkle树森林，在保证 理来设法增强网络安全性：目前已有对对称与非战体系结构与功能体系结构[29] . 目前，AI 与 DB 有 效融合的研究还在继续开展，同时，如何结合现代 化战争的特点进行数据快速交互也是目前的研究 重点. 在军事智能化中，经常需要使用态势感知进 行安全风险评估. 可以从态势感知的定义入手，针 对网络空间战争提出态势感知的系统框架，并基 于态势感知对雷达网络进行设计[30] ；也可以在态 势感知中引入注意力机制，为设计新型智能模型 提供新的研究思路[31] . 以色列正在研发“兰博”地 面无人车，态势感知、侦查等能力将在其中有所体 现[32] . 以上方法总结见表 3. 2.2    从物联网三层架构分析军事对抗中的人工智 能技术 在目前的军事对抗中，信息化是主要特点， 为此，如何保证信息安全，成为现代化战争的一 项重要任务. 目前，有众多学者针对物联网三大 层次进行研究，致力于在各个层次中保证数据安 全. 本节主要从物联网三大层次出发，主要阐述在 各个层次中实现数据安全的算法与协议，并进行 比较. 2.2.1    感知层 感知层位于整个物联网的最底端，主要通过 传感器对周围数据进行采集，并需要同时考虑到 传感器自身、已采集数据以及传感器网络的安全 问题. 传感器作为数据收集的起点，其准确性与安 全性将直接影响后续数据的处理过程. 但在实际 的对抗环境中，传感器节点十分容易受到损坏与 干扰，部署到敌方的传感器可能并没有进行数据 加密，容易造成数据的泄漏与篡改，因此，如何提 升传感器的安全性是需要考虑的问题. 尽快提升 传感器安全等级，保证数据安全，是目前业界的一 致看法[33] ；在保证数据安全方面，哈希（Hash）算法 发挥着重要的作用：如使用基于 Hash 的对称加密 机制，在一定程度上可以保证节点中的数据安全[34] ； 使用单向 Hash 将节点的公钥认证进行替换，通过 所有传感器的公钥来建立 Merkle 树森林，在保证 传感器数据安全的同时，还可以降低通信与计算 开销，节省传感器电量[35] . 在感知层中，传感器网络通过众多传感器之 间的互联操作共同实现数据传输. 为此，如何保证 传感器网络安全，实现数据准确无误的传输，是搭 建传感器网络需要设计的环节. 这一方面的研究 主要包括如下内容. （1）从传感器网络安全协议方 面进行建模与分析：如根据目前无线传感器网络 数据发现和分发协议的缺点，提出安全性更高的 分布式数据发现和分发协议——DiDrop 协议[36] ； （2）从入侵检测角度，对传感器网络安全性进行研 究，同时针对目前的大多数技术只针对传感器网 络的特定层进行攻击监测，为实现跨层入侵检测， 可使用移动代理的手段[37] ；（3）如何进行有效的访 问控制，也是提升无线传感器网络安全性的重要 方式之一，希望可以从是否对用户授权等方面进 行安全性探究：如通过设计 THC 算法[38] ，可以实现 即便用户移动也可使传感器及时收到用户认证信 息的机制，这使得对传感器的访问控制不仅适用 于静态用户，也同样适用于移动用户；也可对无线 传感器网匿名性进行研究，通过将 Hash、消息验 证码等多种技术相结合，在数据保持完整的前提 下可对伪造数据进行防御，从而增强整个物联网 感知层的安全性能[39] ；（4）通过使用密码与密钥管 理来设法增强网络安全性：目前已有对对称与非 表 3 智能攻击方面典型方法总结 Table 3 Summary of typical methods in intelligent attack Research angle of intelligent attack Method/structure Main technology Citation number Attack behavior modeling Cooperative combat system action planning method based on multi-agent system Agent abstraction; using the MAS theory in decision process and planning strategy of master-slave overlapping structure [24] Application of multi-agent system in combat simulation Fusion of multi-agent system and complex adaptive system [25] Fast data transfer and on￾demand shared distribution Intelligent database system Integration of database technology and AI [27] Construction of military information center based on data processing Data mining, data fusion, and other AI technologies [28] Multi-sensor information fusion Data-level fusion, feature-level fusion, and decision-level fusion [29] Situational awareness Situation awareness based on radar network in cyberspace Design of radar network based on situation awareness framework in cyberspace war [30] Attention mechanism of battlefield situation awareness Introduced attention mechanism into situation awareness decision and action [31] 张智敏等： 人工智能在军事对抗中的应用进展 · 1111 ·