Ⅰ 网络安全与人工智能哪个更好就业

都好，人工智能也离不开网络安全。

Ⅱ 人工智能顶会有与网络安全方面结合的论文吗

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如网络智能安全防御系统、网络智能安全检测系统、智能防火墙、云安全杀毒软件等

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全分布式人工智能技术在舰艇指控系统中的应用研究
摘 要：为适应未来信息化海战场的需要，必须提高舰艇指控系统的指挥效能。舰艇指控系统的智能化是提高舰艇指挥效能的关键，也是必由之路。本文主要论述了信息战中智能化作用的地位，特别针对舰艇指控系统；并给出了一种采用全分布式人工智能技术的智能化舰艇指控系统结构模型。

关键词：信息战； 舰艇指控系统； 全分布式人工智能技术； 指挥效能

中图分类号：TP18 文献标识码：A

Study of Full Distributed Artificial Intelligence in Shipborne C2 System

ZHANG Yu-ce , YANG Qing-song , CHEN Ke

Abstract: In order to be adapted to the demand of information warfare (IW), the command efficiency of shipborne C2 system must be improved. The intellectualization of shipborne C2 system is the key factor of improving its command efficiency. This paper gives one model of intellectualized shipborne C2 system using full distributed artificial intelligence.

Key words: IW; shipborne C2 system ; distributed AI technology ; command efficiency

0 引言

1985年，美国的军事家首先提出“信息时代的到来正在引发一场新的军事革命，以信息技术为特征的新战争形态正在出现”，而后提出“信息战”，如果说海湾战争首次向世人显示了信息优势的巨大战略作用，那么美英对伊拉克的战争则是信息战的进一步延伸。美英正是通过运用先进的情报系统、电子战装备、精确打击力量重创伊拉克的有生军事指挥系统，从而牢牢地掌握了战场的制信息权，最终以较小的代价取得了全面胜利。对于信息战的特征，从不同的角度都会得出不同的解释。而外军普遍认为，信息战实质上就是计算机战，特别是一种高层次的智能较量，海湾战争和近期几场局部战争，充分体现了高技术战争的智能化特征。这种特征尤其体现在战争的孕育期以及到战争实施期的过渡。1997年1月3日，美国防部下属国防科学委员会的一个研究小组在提交的一份题为“信息战--防卫”的报告中，就特别强调要强化部队的智能化反应能力，呼吁军方加强“信息战”的防卫能力，以防止电子“珍珠港”事件的发生，保证美国军方现有210万

台计算机和1万个地方性计算机网络不轻易遭到重创。另外，在战术运用上也强调对敌摧毁、破坏和利用的智能化综合应用，同时也是作战保密、军事欺骗、心理战、电子战、火力摧毁等多种作战行动在指挥对抗过程中综合发挥作用的必然要求[1]。

美军针对战争形态嬗变以及未来战争的要求，凭借其高技术方面的优势，提出了“数字部队”的现代化建设方案，其中首要的一条，便是实现指挥与控制系统以及武器装备的智能化。武器装备和作战指挥的智能化，将最大限度地延伸“人体”的功能，并成为提高军队战斗力的一个新的增长点。因此，外军有专家预言：“未来谁能在人工智能领域中取胜，谁就将取得新军事革命的主动权”。

1 全分布式的新型智能化舰艇指控系统的作用

1.1 提高信息共享程度，增强系统生存能力和抗摧毁能力

所谓全分布式是指整个系统实现在地点上的分布、功能上的分布以及控制上的分布。因此，这种分布不仅体现在系统的硬件上、地点上、分布式拓扑结构上，更重要的是在其软件上的分布。全分布体系结构，每一个节点都装有整个应用软件，系统的管理软件分布在各个节点，但只有一个在工作，同时采用分布式数据库。这样的好处是，当某个地点、功能或者控制上失效可由备份处理能力和功能冗余软件恢复。主要功能可以从一个节点重新分配到其它节点；而当正在工作的运行系统管理软件的节点失效时，可自动重新安装运行系统管理软件。软、硬件全分布体系统结构的实现有赖于一种模块化的拼接技术的支持，这种技术采用了Σ拼接技术[2] ，是一种典型的系统模块化、全分布式体系结构的技术。由于现代海战的残酷性，采用全分布式体系结构，能够提高信息共享程度，增强系统生存能力和抗摧毁能力，提高系统的通装性，能够满足军方对指控系统可靠性高、抗摧毁性强、生命力强、通信组织灵活以及自动化程度高的要求。

1.2 提高信息和决策的合成效率

智能化能提高舰艇指控系统信息采集的效率，提高信息的及时性、准确性和可用性，信息的采集依赖于战场或更大范围的环境监视与侦察，这又需要在空间上分散的部队或其他相应的载体来完成。而这会引出两个问题，一是如何实现部队或载体的侦察器材最佳配置以及相互之间的通信联络；二是当某一个侦察器材无法有效地执行某一给定的侦察任务时，如何才能不影响系统整体任务的完成。而解决这些问题的有效方法就是采用分布式人工智能（DAI）技术，开发以多主体系统(MAS)为基础的信息采集系统，使各种侦察主体自主运行，既能够与动态的战场进行交互作用和实施推理，同时又可和别的主体进行协调与协作，因而具有很高的信息采集效率和自我重组能力。

智能化辅助决策提高了舰艇指控系统指挥决策的实用性和适应性。计算机辅助决策通常有检索型和智能型两种类型。检索型将先验设想制定的多种作战预案存于软件库中，需要时按一定相关性准则从库中找出作战预案，提供给指挥员使用。智能化辅助决策则不仅如此，更重要的是具有人工智能特征，可以按照军事专家的知识和推理过程，依据实际情况，自动地、实时地提供给指挥员满足当前需要的作战方案。显然，智能型比检索型具有更多的灵活性和更大的适应性，更符合战场多变的实际情况。

智能化辅助决策系统可以帮助舰艇指挥人员解决普通方法难以解决的半结构化或非结构化的决策问题。这种决策问题很难用常规的方法加以解决，而通过利用智能辅助决策和知识推理，可以得到令人满意的解答。这样，改进了决策过程，使决策者能够实现定性与定量相结合的高质量的决策和多目标综合决策。

1.3 促进全新指挥控制方式的产生

智能化的舰艇指控系统需要与之相适应的指挥控制方式才能实现在智能化状态下实施实时、高效的指挥控制。因此，一些全新的指挥方式应运而生，如网络式指挥、非分层式指挥、互访式指挥等，通过互联网络和高效的智能化处理系统及时处理、传递信息，能使指挥员随时掌握战场情况并下达作战命令，从而可以及时捕捉战机，实现实时决策和控制。

从指挥控制中的攻击行动来看，由于智能化的舰艇指控系统的工作稳定性较好，在其运作过程中只要其工作环境和工作程序不遭到直接破坏，它就能够持续正常地进行工作。因此，与以往相比，与人机合一的指挥系统进行对抗，客观上不仅要对敌方指挥员的有关情况了如指掌，而且还必须准确地掌握敌方指挥信息系统处理和使用信息的方式及其运作的程序，以及其指挥信息系统对己方不同的信息攻击手段、攻击方式的承受能力。

从指挥控制中的防护行动来看，在指挥系统信息化、网络化以前，指挥过程的防护主要表现为采取各种手段（如适时更换通信密码等）来确保信息传输过程中的保密性。而现在，指挥系统的信息化改变了这种状况，使指挥和指挥系统的防护变得更加复杂。它不仅包括确保信息传递过程中的保密，而且还包括确保系统免受病毒及其他攻击的侵害，保证系统的原始数据在运作和传递过程中不改变其原来性质和不被对方所窃取。美国军方的试验表明，对一万个计算机系统进行攻击，在成功率高达88％的情况下，只有4％的攻击行动被探测到。因此，在信息化战场上对己方的指挥信息系统进行防护，没有及时、准确和充足的情报保障，就无法采取相应的防护措施，甚至连发现敌方的攻击都无法做到。

1.4 提高作战人员的适应能力

未来海战场作战人员的反应能力很难适应来自多方向、多批次、多个目标、全方位的威胁。利用智能化的舰艇指控系统能够提高作战人员，特别是指挥人员对复杂战场的适应能力。当然，系统的智能化不仅没有降低反而提高了对人的要求，对人的素质产生了一种巨大的需求，促使指挥人员在知识结构、思维方式等各方面素质的转变和提高。指挥人员要想驾驭现代战争，首先必须驾驭智能化的指控系统。同时，智能化指控系统也利用计算机技术、虚拟现实（VR）技术和分布网络技术提供了一些崭新的训练方法和手段，如：模拟沉浸式训练、虚拟现实训练、交互分布式训练等，改变了传统的训练模式，增大了训练的科学性、对抗性和经济性，可以有效的提高训练质量。

2 建立分布式人工智能技术的舰艇指控系统

采用分布式人工智能技术DAI可将问题化解为多个具有层次结构的分问题[3]，运用大系统分解协调方法求得满意解，从而减少系统建模求解的复杂性。为提高决策效率，建立如图1所示的分布式人工智能舰艇指控系统。

图1 分布式人工智能舰艇指控系统结构图

由图1可以看出：这种舰艇指控系统是战场、作战、军事专家知识的有机统一，并具备能够自我学习、自我完善能力的智能系统。它能够根据战场态势分析、威胁度评估、威胁源诊断等信息生成用于决策的模型，调用相关的数据和算法提供备选方案，并对各种方案进行评估和优选，通过大屏幕用户界面进行人机对话，帮助指挥员下决心及传输指令。当舰艇各执行单元接到指令后，予以响应、动作。

图中，据库主要存储各种武器装备战术性能参数和典型编制、运算过程的动态参数等；知识库主要存储战役战术原则、兵力兵器使用原则，各种典型想定，包括战场环境、作战企图和态势 ，评估作战进程所必需的基本算法等；模型库主要存储与作战有关的敌我双方各种武器系统模型、线性和非线性规划模型、推理分析模型、预测模型、模拟试验模型、优化模型、评估模型、综合运筹模型、数据处理模型、图形图像报表模型、智能模型等；人机对话系统是指挥控制系统中用户和计算机的接口，起着在操作者、模型库、数据库、知识库之间传递 (包括转换)命令和数据的重要作用；自动推理机则完成定量描述难以实现的某些复杂作战过程决策。

而基于信息库的智能模糊专家系统主要由模糊产生器、模糊消除器、模糊推理机、知识获取模块、模糊知识库、模糊数据库及人机接口组成［4］，如图2所示。

主要任务是通过对原始信息空间的操作，获取各种数据信息，再由模糊产生器将其映射为一个模糊集合作为初始输入，然后利用模糊知识库中的语言信息——事实和规则，采用“黑板”模型进行问题分解、推理求解及协作控制，并采用“黑板+管道”的通信机制与其他子系统/模块传递控制信息和知识信息，从而确定智能化配置，控制作战指挥模式的切换，完成作战任务的分配与调度、模糊神经网络群系统结构与参数的自适应调整与优化、对各子系统/模块的故障隔离与系统重构以及网络通讯、各智能接口的管理等。

图2 基于信息库的智能模糊专家系统结构图

3 结束语

通过以上论述可以知道，全分布式的智能化舰艇指控系统能够真正、实时地将战场、作战指挥行动以及后方军事专家知识有机地融和在一起，使得各种武器装备的效能得到最大限度的发挥。这种舰艇指控系统能够突破现有的战场时空，改变信息战场的面貌和形态，引起一场真正意义的新军事革命，因而是舰艇指控系统的发展趋势。

Ⅳ 随着人工智能的发展,网络支付越来越多样化,网络支付将面临怎样的安全威胁

随着人工智能发展，网络支付是越来多样化，这样我们将面临各种各样的事情，非常的方便快捷。

Ⅳ 为什么人工智能对网络安全需求程度高于互联网

人工智能是基于网络和大数据的，保护网络和数据安全是发展人工智能的前提，网络信息安全是人工智能的保镖。从产业周期角度看，科技越来越深入经济和社会，从简单的信息传递、游戏娱乐到为生活、工作做出决策。人工智能的角色从配角到主角，再到主演，对主演的保护要远胜配角。

Ⅵ 人工智能对战争的影响

上世纪60年代，美军率先将人工智能引入军事领域。1972年，美军使用“灵巧炸弹”炸毁了越南清化大桥，标志着战争迈入智能化时代。海湾战争中，制导炸弹和导弹等智能武器首次被广泛用于战场，成倍地提高了作战效能。海湾战争后，军用人工智能迎来快速发展期。目前，人工智能技术已运用到现代战争的方方面面，没有人工智能支撑的战争已无法想象。
最典型的例子是制导武器。主要包括发射后不用管的智能炸弹、导弹等，可自主进行空中机动，自动识别、锁定和打击目标。如以色列的“哈比”反辐射导弹，能够在目标区上空滞空飞行，自动识别、锁定并攻击敌雷达目标。
近年来，基于人工智能的无人机器异军突起。它们能够自动搜索和跟踪目标，自主识别地形并选择前进道路，独立完成侦察、补给、攻击等任务。在这一方面美国可谓一马当先。美国海军陆战队的部分基地已由移动式机器人值守；空军F-35机身携带了几千万条代码，被誉为“飞行的计算机”；完全由电脑操控的海军X-47B无人轰炸机代表了军用人工智能的最高水平。
此外，人工智能还广泛用于装甲车辆的主动防护系统、军用飞行器的自主控制系统、海军舰艇的作战管理系统以及装备故障诊断专家系统。受制于技术限制，当前的人工智能系统多为“半自主式”，在“传感器-射手-武器”作战链中，人类扮演“人在回路”角色，是整条作战链的“总开关”。
大国竞相发力人工智能
近年来，随着传感技术、计算机技术等信息技术迅猛发展，军用人工智能的发展迎来了新一轮机遇期。美、俄等军事强国都把军用人工智能视为“改变游戏规则”的颠覆性技术。美国国防部明确把人工智能和自主化作为新抵消战略的两大技术支柱，俄罗斯也把发展人工智能作为装备现代化的优先领域。 当前，美国国防部正致力于推进人工智能技术向“强人工智能”迈进，重点是发展“深度学习”技术。“深度学习”技术是神经网络技术的新发展，是目前最接近人脑的学习算法，可使机器通过自主学习和训练不断提高完善。此次人机围棋大战中，AlphaGo表现出的惊人棋艺就是“深度学习”技术的杰作。 2016年3月3日，美国国防高级研究项目局透露，正在开发新一代智能型电子战系统。传统上，美军EA-6B“徘徊者”飞机等电子侦察机负责搜集敌方未知雷达波形，电子战军官负责分析未知波形并提出破解方案，人工破解可能需要几周甚至几个月时间。国防高级研究项目局希望利用“深度学习”技术研发一套电子战系统，该系统能连续不断地感知、学习和适应敌方雷达，从而有效规避敌方雷达探测。 此外，美军正加快研发推理系统和软件，以便评估态势、提出建议甚至实施决策。过去20多年，美军ISR能力迅速发展，搜集到的海量情报数据和其他数字化信息致使分析师淹没在数据海洋。美军计划利用人工智能建立一套有效算法，运用“深度学习”技术训练出具有逻辑分析能力的机器，发挥机器的速度和理性优势，为人类决策提供咨询。 与此同时，美军还在探索和完善执行决策的不同方式，既可通过命令另外一个无人平台开展直接行动，也可向人类或其他无人平台提供建议。如美军新成立的战略能力办公室正在执行一个“阿凡达”项目，计划使用F-35战机与无人版F-16战机联合编组，高度自主的F-16战机可自动与F-35进行编队飞行，接收F-35的指令对目标实施打击。
智能机器将主宰未来战场
信息时代的战争，交战双方的核心竞争发生在认知领域，谁能够更快地处理信息、理解行动环境、实施决策并执行打击，谁就能赢得主动。与人脑相比，人工智能的最大优势是反应速度更快、容量更大且不受时空或体力限制。因此，为加快己方决策周期，并进入敌方决策周期，各国军队都会越来越多地依靠人工智能赢得这场决策周期之争。
在未来战场上，随着人工智能和人机融合技术的不断进步，作战节奏将越来越快，直到达到一个“奇点”：人脑再也无法应对瞬息万变的战场态势，不得不把大部分决策权让给高度智能化机器。另外，为了减少人员伤亡和降低政治风险，各国军政领导层也倾向于用智能机器替代人类战士在战场上厮杀。
最终，人类战士将不得不跳出作战链，智能机器将成为未来战场的主力军，人类战争将形成“人在回路上”的新模式。在新模式下，人类战士在多数情况下是旁观者，其职责是密切观察机器战队的自主交战情况，必要时进行干预。新模式的优势是可使人类战士从纷繁复杂的决策中解放出来，聚焦于主要决策和关键任务。在新模式中，人依然是最终决策者，可根据需要自由进出作战链。
在新模式下，军队的组织架构和力量编成将发生巨变，智能机器将成为未来军队的主要成员，人类将扮演计划员、管理员和指挥员的角色。为防止平民误伤和高效作战，奔赴战场前将为机器战队设定作战程序和交战规则，合理区分作战任务，并限定不同等级的行动自由。进入战场后，智能机器战队将根据战场情况自主协同和编组，独立完成作战任务。
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