美军大数据技术应用现状研究

2015-07-18宋婧张兴隆

物联网技术 2015年5期

宋婧++张兴隆

摘要：结合大数据的概念和特征，针对“网络中心战”向“数据中心战”转型过程中出现的大数据无法充分利用问题，分析总结了美军大数据技术的应用现状及大数据项目的研究重点，及时把握美军大数据技术应用方面的前沿动态，并得出美军大数据技术的挑战与问题，为我军大数据技术应用发展提供有力的技术参考。

关键词：大数据技术；美军；大数据应用；数据中心战

中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2015）05-00-02

0 引言

大数据是指那些已经超出了传统数据尺度，目前主流技术与工具难以获取、存储、管理和分析的数据，其规模通常是10 TB（1 TB=1 024 GB）以上[1]。大数据与传统数据仓库相比，具有数据量大、查询分析复杂等特点，业界将其归纳为4个“V”——“Volume（体量巨大）”、“Variety（种类繁多）”、“Velocity（生成快速）”、“Value（价值巨大但密度很低）”[2]。大数据时代，一个国家所拥有大数据的规模、活性以及对数据的理解、运用能力将成为国家层面竞争力的体现，一个国家在网络空间的数字主权将是继海、陆、空、天之后另一个大国博弈的空间[3]。战场大数据除了具有上文提到的4个“V”特征以外，还具有鲜明的实时性（Real-time），这就对大数据技术在军事领域的应用中提出了新的要求。在未来战场上，“除了上帝，任何人都必须用数据说话”[4]，只有将数据优势转化成作战优势的一方才能真正赢得战争的主动权，在战场上立于不败之地。

1 美军大数据项目研究背景

随着信息技术的发展，未来战争必将具有“大数据战”的基本特性。例如，伊拉克战争爆发的第一天，美军就因为无法处理战场传回的海量数据，而不得不关闭了位于卡塔尔和科威特的指挥所，最终导致指挥人员无法与前线部队通信，延误了战机。可见，信息化的指挥作战系统对处理大量实时数据流的能力有着极高的需求。现代战争中不仅要及时收集、分发战场数据，针对强对抗环境，还需要将海量实时数据进行预处理，挖掘出有价值的信息，并通过信息融合形成情报，从而及时判断出敌方的作战企图和兵力部署，拨开“战争迷雾”，真正做到“知己知彼”。

大数据技术在信息化战争中有着良好的应用前景，很多国家将大数据技术研发摆在国家战略层面加以推进。美国奥巴马政府于2012年3月29日推出了“大数据研究和发展计划”，计划中提出“美国政府要通过收集、处理巨大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新性，加强美国国土安全，转变教育和学习模式[5]。2013年11月13日，奥巴马政府再次发布了美国大数据研究白皮书，持续推进大数据研究产业的发展。与此同时，美国国防部和DARPA也发布了大数据项目清单。其中包括“从数据到决策”、“网络内部威胁”、“影像检索与分析”、“XDATA”、“脑之眼”等10余项与大数据技术相关的研究计划，与政府、企业界、学术界展开密切合作。

2 美军大数据技术研究现状

大数据及相关技术对信息化战争的作战模式、作战理念和决策思维产生了极其深远的影响，各军事强国均将大数据技术纳入了军事领域科技发展的重要方向，美军在大数据技术军用方面当仁不让的走在了世界前列。五角大楼官员表示，美军必将成为大数据军用领域的领头羊，以新的方式、方法在全军范围内推广大数据技术。为此，美军制定依托国家项目，结合商业化运作的大数据发展路径，大约每年投资2.5亿美元（其中，新研究项目投资6 000万美元）[6]，研究重点主要集中在以下几个方面：

2.1 在实时战场信息和指令中发现有价值的情报，实现“即时发现，即时摧毁”

大数据给信息化战争带来的重要变革之一就是决策思维模式和方法的变革。在以往信息化战争中，指挥官通过情报、侦察和监视系统接收到战场上的所有数据，但是未必能够理解这些数据，提取出有价值的情报并及时作出最优决策，从而采取恰当的行动。为了解决这一问题，美国国防部负责科学研究与工程建设的副部长扎卡里·兰尼奥斯提出在现有情报监视侦察系统中引入大数据技术，在传感器搜集的海量数据中进行数据挖掘和提取，形成为决策提供支撑的情报信息，将“辅助决策”提升为“决策支持”。例如，美军正在研发的“数据到决策”项目，该项目通过构建快速准确分析数据的算法模型，将海量数据进行实时、自主的关联以及整合、认知，挖掘出有关目标威胁、航迹跟踪、火力打击等重要的情报信息，并提供面向任务可理解的决策，使军队中情报分析人员和指挥官能够以极高的速度理解和掌握战场态势。又如，DARPA支持的XDATA计划也是美军信息化建设中的重点项目，该计划着力解决分布式数据存储中由不完整数据分析出有价值情报的问题，研究人员开发了一系列能够分析结构化、半结构化和非结构化海量数据的软件及算法，研制出了面向任务的易操作、易理解的可视化人机交互工具[7]，将数据优势快速而准确的转化为决策优势，继而转化为战场优势，大大缩短从数据到决策的时间。

2.2 作战形式由实现兵力集合的“网络中心战”向实现数据融合的“数据中心战”方向发展，形成数据网络结合的体系作战能力

现代作战模式强调的是诸军兵种高度联合的体系作战，但是目前美军的各军兵种相对独立，都在利用自己的情报侦察监视系统产生大量情报信息，并存储于自己的情报系统中，这其中不乏相关、重复的情报，这就形成了一座座混乱的情报数据“烟囱”。受限于军队体制和系统顶层设计理念，这种军兵种之间的信息壁垒一时无法拆除，这不仅造成了情报信息之间无法互联互通，浪费大量的战场数据资源，更影响了体系作战能力的形成，大大削弱了三军联合作战的效力。为解决这一问题，美国从事军事大数据研发项目的主要承包商DRC公司的技术主管人员提出，大数据技术可以在不打破现有军队体制的情况下，通过数据融合实现军种的联合，形成扁平结构、层次简捷、高度集成、体系融合的军队形态。这样不但解决了军兵种之间跨机构协作难的问题，还将收集的信息在一定时间，一定空间范围内进行整合和关联，为参战的指挥官和作战人员提供了时空一致的统一战场态势图。指挥官与其他作战平台紧密交链在一起，为战场信息的快速准确分发提供了保证，大大缩短了从传感器到射手的时间，最终实现“即时发现，即时打击”的作战效果。

2.3 提升无人作战平台的自主性、能动性和智能化水平

未来战争中无人作战平台将成为战场的主要作战力量，如何增强无人作战平台的智能化水平，使其在强对抗环境中自主作战，是目前亟需解决的问题。大数据技术在无人作战平台智能化应用上得到了集中体现。从情报监视、态势感知到决策控制、协同打击，大数据技术的应用，使得无人作战平台能够在尽可能少通信的条件下，自主完成任务。例如，美军正在研发应用于无人机的“近传感器计算（NSC）”产品，该产品能够进行数据边缘处理，使无人机在强对抗无法通信的环境下，能够自主飞行，避免无人机与迎面飞来的其他飞行器相撞。将无人作战平台对战场环境片面的、离散的、被动的感知与理解提高到全局的、关联的、主动的认知层次上，实现作战控制日趋自动化的目标。

2.4 合并全球数据中心，向数据中心战过渡

除了研究与大数据相关的数据处理、存储、检索与表达技术外，美军还在建设基础网络的同时，不断强化数据中心的整合，大量关闭分散于全球各地的数据中心，提升数据中心的运行效率与经济利益。据不完全统计，美军在2012财年至少关闭了115个数据中心，并计划到2015财年将数据中心减少至185个，比现有数据中心大约减少260余个，这表现出美军推广大数据与云计算技术的决心，这样美军的基础网络由原来的“提供物理网络服务”转变成现在的“提供网络应用服务”。真正意义上完成由“网络中心战”向“数据中心战”的转变。

3 美军面临的大数据挑战

美军在积极建设C4ISR系统，完善战场信息在侦控打评各个阶段传递流程的同时，大规模引入大数据技术，优化战场数据的采集、处理、传输、分析和预测，形成物理分布、逻辑统一的数据分析结果，这使得大数据技术正在逐步取代传统的情报侦察监视系统，成为美军作战指挥、火力打击、效能评估的主要技术手段与决策依据。但是随着大数据技术的不断推广，美军面临着许多问题与挑战，主要表现在以下几个方面：

（1）数据隐私问题。大数据的特点之一就是需要采集不同用户的大量数据进行分析，虽然获得了数据之间的关联性，能够预测一定的行为，但随之而来的用户隐私暴露问题也愈加严重。军事信息中对用户隐私的保护更加严格，需要制定更加严苛的数据分层分级定义规则，约束数据采集与共享的范围，保护用户隐私。

（2）数据可信度问题。伪造数据或者数据传输过程中的失真均可能造成大数据分析结果的可信度降低。尤其是在军事情报信息中，强对抗环境下信息的完整性和真实性都将受到不同程度的影响，这就需要对数据进行鉴别、裁剪、融合，将数据价值发挥到最大。

（3）数据访问控制问题。战场大数据的处理通常是分布式的，随着战场态势的变化，作战平台的角色也在时刻变化，制定合理的数据访问权限规则，能够大幅提升数据的利用效率和安全性。

大数据技术带给我们的不仅是机遇还有挑战，面对这些问题，积极研究大数据军事应用的相关技术，才能在战场上更有效的利用数据，并以数据为中心精确设计和指挥战争。

4 结语

通过研究美军大数据技术的应用，掌握大数据军事应用的前沿技术及发展趋势，找出我军与军事发达国家的信息化差距，聚焦大数据军事应用的关键点，为后续研究工作提供参考。

参考文献

[1]艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西. 爆发[M]. 北京：中国人民大学出版社.2012.

[2]维克托·迈尔·舍恩伯格. 大数据时代[M].杭州：浙江人民出版社.2012.

[3]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012，27（6）：647-657.

[4]徐子沛. 大数据：正在到来的数据革命[M].桂林：广西师范大学出版社，2012.

[5]肖铁锋. 美国政府关于大数据研发的情况摘要[J]. 外国军事学术，2012（11）.