3月1日，美國人工智能國家安全委員會向國會遞交了一份長達756頁的建議報告。報告稱，美國在人工智能關鍵領域落后，聯邦政府應優先加快在該領域創新的步伐，投資400億美元以促進該領域的發展，并大力培養技能人才。該報告的主要建議包括為美國人工智能領域的發展設定2025年目標，以實現“軍事人工智能準備就緒”。
當前，全球數字化和智能化時代已經到來，數據將改變傳統的業務模式，人工智能技術將極大的提升數據的價值，人工智能將在未來的網絡安全產業中發揮更大的價值。同時，以美國為代表的發達國家加速推進人工智能軍事化步伐，逐漸把人工智能的戰略重點轉移到國家安全與軍事化應用上來。
一、近期全球人工智能整體發展態勢
1、AI 全球領導者之爭已經正式拉開帷幕
人工智能的迅速發展將深刻改變人類社會和世界的面貌，為了抓住 AI 發展的戰略機遇，越來越多的國家和組織已爭相開始制定國家層面的發展規劃。自加拿大于2017年發布全球首個國家人工智能戰略以來，截至近日，有30多個國家和地區也都積極發布了類似的文件（見表1）。這些戰略無一相似，關注的方面也有所不同，如科學研究、人才培養、技能與教育、采用公共和私有部門、道德包容、標準與法規及數據與數字基礎設施。人工智能將在未來幾十年內塑造全球競爭力，并有望為早期實踐應用者賦予重要的經濟和戰略優勢。
同時，世界各國政府和企業在人工智能領域的大規模投資已開始影響全球對話，德國已承諾在2025年前投入31億歐元（約37億美元）用于國家人工智能戰略。法國決定在2022年前投入15億歐元（約18億美元），其中近50%的預算用于研究。美國宣布投資10億美元在未來5年新設立12個機構，以保持人工智能和量子計算的前沿研究，同時發展國際伙伴關系。為應對主要人工智能國家的挑戰，英國人工智能委員會呼吁制定英國國家人工智能戰略，以大力支持人工智能研發。
2、以美國為主導的人工智能軍備競賽將愈演愈烈
美軍加緊備戰人工智能戰爭，大力拉攏盟友加劇軍備競賽。美國試圖以“防務伙伴關系計劃”為依托，拉攏盟友備戰人工智能戰爭。報道稱，在加大與盟友軍事合作的同時，美國還加快推進自身人工智能軍事化建設，以確保在該領域的領先地位。美國正試圖開發一種能夠與盟友實現聯合操作的人工智能系統，以服務于聯盟作戰體系。美國國防部所屬聯合人工智能中心于2020年9月啟動“防務伙伴關系計劃”，目的是開發互相聯通的人工智能系統，幫助美國及其盟友更好地團結起來，為未來人工智能聯合作戰奠定基礎。
通過美國近期相關動向不難看出，拜登政府延續了特朗普政府時期美國在人工智能領域的快步伐、高投入、盯前沿、抓備戰的激進做法，對人工智能的重視程度有增無減。美國加速推進人工智能軍事化步伐，并對未來人工智能戰爭預做準備，相關動向值得關注。值得注意的是，在美國“自主建”和“合力推”雙線推進人工智能軍事化應用的背景下，其他國家或將為維護自身安全利益，針鋒相對推進相關軍力建設。
3、人工智能網絡安全進入高速發展期
網絡安全是最具商業價值的人工智能應用領域之一，根據Research And Markets的報告，2020-2030年人工智能網絡安全市場復合年增長率高達25.7%。人工智能網絡安全市場已經進入高速發展期，其中，威脅情報、業務欺詐檢測、身份和訪問管理、高級威脅防護是當下最熱門的細分領域。通過2021年全球范圍最值得關注的十家人工智能網絡安全創業公司（見表2）的特點可以看出，人工智能網絡安全已進入高速發展期。
二、人工智能技術與網絡安全
人工智能為網絡安全帶來價值的同時，也帶來了安全風險和挑戰，人工智能技術亦可能被惡意人員利用。人工智能與網絡安全有著多維度的關系，在最近歐盟網絡和信息安全局發布了《人工智能威脅態勢報告》中，可以確定人工智能與網絡安全維度主要包括三個方面（見表3）。
2、數字化智能化時代人工智能技術在網絡安全領域應用
人工智能作為一種新型的先進網絡技術，具有重要的信息處理能力，能夠有效攔截和處理網絡中的有害信息，保障大型數據網絡的安全并為保護大數據網絡安全方面的具體應用深入研究人工智能，以提高計算機網絡運行安全和信息處理的效率的目的。
2.1神經網絡系統的應用
目前，在人工智能技術的應用過程中，人工神經網絡技術占據著極為重要的位置，該技術主要是以人體的神經元網絡為模板，借助網絡信息等技術建立起一個運算模型，并結合其他方面的技術與措施，以此對網絡空間中的數據信息進行運算處理，同時對部分不良信息進行過濾處理，避免這些信息對網絡環境的整體安全造成影響。
2.2垃圾信息郵件安全防御技術的應用
互聯網技術具有開放性，極大地提高了日常生活的便利性。但是，這一過程還會導致某些不法分子在網絡環境中發布一些垃圾信息，在很大程度上會影響網絡環境的安全。為此，需要加強垃圾信息郵件安全防御技術的應用，以此對網絡環境中的垃圾信息與郵件進行檢測篩選，并對其進行科學處理，確保網絡安全防御工作能夠正常開展，進而推動現代互聯網技術的進一步發展。
2.3智能防火墻技術的應用
智能防火墻技術在現代大數據網絡安全防御工作中同樣發揮著關鍵的作用。經過對現代智能防火墻技術的調查發現，現代防火墻技術主要是由屏蔽主機、雙重宿主主機以及混合防火墻等部分組成，以此對傳統網絡防火墻技術的缺陷與不足進行處理，能夠科學高效地解決網絡安全防御工作的問題，進而促進現代計算機與網絡信息等技術的健康發展。
2.4入侵檢測技術的應用
在開展現代大數據網絡安全防御工作的過程中，為了進一步減少外界因素的影響，還需要加強入侵檢測技術的應用，對即將進入互聯網的數據信息進行嚴格檢測，明確其內部是否存在影響因素，并對發現問題的數據信息進行嚴格管控，避免其進入互聯網環境中，進而確保網絡整體運轉過程的正常與穩定。
三、人工智能技術的軍事領域新應用
隨著大數據、云計算和深度學習等新技術和新概念的出現，人工智能在感知智能領域和認知智能領域取得了重大進展，可能使未來的戰爭場景發生翻天覆地的變化，人工智能技術的發展加速了軍事智能化的腳步。
據估計，到2025年，人工智能技術在軍事市場的價值將達到110億美元，荷蘭ASD Reports公司進行了一項研究，并發布了一份《軍事市場中的人工智能技術》報告。根據此份報告，2025年人工智能技術在軍事市場的價值將從2020年的63億美元漲至116億美元，復合年增長率為13.1％。軍事研究機構增加了投資資金，再加上高級人工智能系統的研發活動更為頻繁；這些都或促進軍事領域對人工智能系統的采用。
1、以項目為牽引，加速智能化技術的深化應用
當前，美軍已開始步入軍事體系人工智能化建設的穩定發展之路，各軍種及國防部所屬各機構都在有序地提出并發展人工智能化能力。從2009年開始，DARPA先后啟動了“洞察”“X數據”“心靈之眼”“文本深度挖掘和過濾技術”等為代表的大數據技術研究項目，探索利用智能算法從文本、聲音、圖像、視頻等多源數據中自主獲取、處理及挖掘信息，以解決對抗條件下的態勢認知、威脅判斷和行動建議生成等問題。2017年，美軍成立“算法戰跨職能小組”，開展代號為“MAVEN”的項目，將深度學習技術用于實戰，挖掘分析無人機系統從中東地區收集的大量視頻數據，加速作戰數據與機器學習技術的有效融合。
2021年4月，美國國防部聯合人工智能中心（JAIC）邁出了轉型過程中的強力一步——公開發布人工智能開發數據準備（Data Readiness for Artificial Intelligence Development, DRAID）采集工具招標書。DRAID將全面使國防部能夠利用其龐大的數據資源，并為與人工智能結合使用做好準備。通過DRAID，國防部將能夠借助美國企業的力量，創建大量人工智能就緒數據，這些數據將為美國防部通過人工智能推動轉型提供動力。通過使用DRAID采集工具，美國防部各部門和聯邦合作伙伴將能夠訪問所需的商業資源，以滿足為構建人工智能系統準備數據所涉及的復雜技術挑戰。DRAID提供的服務涵蓋了從數據攝取到標記，一直到模型訓練開始的整個人工智能數據準備的生命周期。通過訪問上述服務，美國防部將能夠有效準備人工智能數據，并以負責任的方式支持國防部所有的人工智能活動。
2、將智能化技術嵌入作戰平臺或裝備，提升網絡武器智能化水平
2021年3月，美國防部建立并運行“聯合通用基礎”（JCF）平臺，旨在幫助整個軍方用戶建立自己的人工智能模型。JCF旨在成為所有人的一站式商店，從希望填充幻燈片的涉獵數據業余愛好者，到渴望獲得干凈數據和編寫代碼環境的機器學習開發人員。它將對正在發展的美國防部聯合人工智能中心（JAIC）發揮核心作用，尤其是它將成為整個國防部的“推動力量”，而不是致力于特定的AI項目。2021年4月，微軟拿到五角大樓220億美元合同，擬開發12萬副AR設備用于軍事訓練。此次交付的AR設備是基于微軟2015年發布的HoloLens進行定制開發的， Hololens讓人們可以查看覆蓋在實際環境中的全息圖，并可以使用手勢和語音進行交互。美國陸軍在一份聲明中說，該頭戴式設備能夠使士兵在一個模擬系統中進行戰斗訓練。
3、利用智能化技術的自主特性，促進智能化技術與網絡空間深度融合
隨著軍事智能化的深入發展，人工智能已在軍事的諸多領域獲得了應用，例如，武器裝備領域的軍用機器人和無人系統，情報、監視與偵察領域的自動化情報處理，輿論斗爭與心理攻防領域的深度偽造，后裝保障領域的裝備定制維修、后勤補給等。人工智能在網絡空間作戰中的應用也是其中一個非常重要的方面，人工智能網絡武器系統具有自主特性和速度優勢，能夠顯著增強安全防護和網絡攻擊能力，成為各國網絡空間作戰能力建設中競相關注的新焦點。2021年1月，美國人工智能公司SparkCognition和無人機空域管理公司SkyGrid宣布了一項新的合作，將直接在無人機上部署人工智能支持的網絡安全產品，保護無人機在飛行過程中免受“零日漏洞攻擊”（在發現軟件漏洞的當天發起的網絡攻擊）。SparkCognition公司的“深層鎧甲”（DeepArmor）網絡安全產品利用機器學習技術為終端提供多層保護，與依賴已知威脅簽名的傳統反惡意軟件相比，此方法可以抵御99%的未知威脅。DeepArmor產品與SkyGrid公司的空域管理系統AerialOS集成，可以直接部署在無人機上，即使在網絡連接受損或不存在的情況下也能發揮作用，實現由人工智能提供無人機保護的空域管理系統。
四、幾點啟示
1、加強網絡攻防人工智能算法研究
算法是人工智能的核心和關鍵，當前人工智能應用實現了從“不能用、不好用”到“可以用”的重大轉變，進入爆發式增長期，深度學習算法的突破是根本原因之一。因此，提升我軍的網絡空間作戰能力，深入研究自主網絡攻防算法尤為重要?？赏ㄟ^開發高效且具有魯棒性的算法來實現對自身漏洞的精準發現和自動修復，同時通過對網絡數據包的分布式協同分析，識別網絡攻擊并展開自主防御；算法也應能夠對作戰對手的網絡系統漏洞進行準確探測，并展開自主攻擊及隱匿痕跡，實現網絡空間的“查打一體”和“隱身”能力。
2、加強數據資源開放獲取與安全防范研究
要制定網絡空間領域的數據政策，加強數據資源的開放獲取，特別是網絡相關管理部門和地方安全技術廠商的數據共享，構建針對網絡攻防算法的大型數據集，為算法的學習訓練提供數據支撐。同時，加強數據甄別和數據安全防范，建立網絡空間的數據安全分類標準和分類管理機制，實現數據安全防范與數據開放獲取的科學平衡。
3、加強網絡空間反人工智能研究
當前，人工智能在軍事領域特別是網絡空間作戰中的應用幾乎不可避免，種種跡象表明，美軍正在大力加強反人工智能研究，美軍已經初步具備網絡空間反人工智能作戰能力。要加強對作戰對手網絡空間防御系統的探測，尋找其人工智能網絡工具的漏洞，并有針對性地開展反人工智能研究，使其人工智能網絡工具失效，甚至為我軍所用；同時可利用當前機器智能的局限性構設“蜜罐”系統，隱真示假誘騙對手實施攻擊，并進而分析其攻擊的方法手段和實施過程，評估其攻擊能力，為加強自身網絡防御提供借鑒，為實施反擊打下良好基礎。
