关于人工智能在网络空间作战应用的初步思考

国防大学政治学院

郑昌兴 赵 辉 严 明

随着人工智能加速向军事领域渗透转移，应用人工智能提升网络空间作战能力成为各国军备竞争的新焦点。为了避免被“机器速度”对手打败，我军应主要从加强人工智能在网络安全领域的军民协同创新，网络攻防人工智能算法研究和数据资源开放获取与安全防范，人工智能在网络安全态势感知与预警中的应用集成，网络空间反人工智能研究等4个方面提升网络空间作战能力。

网络空间是国家安全和经济社会发展的关键领域。美军早在2011年7月发布的首份《网络空间行动战略》中就明确指出网络空间是其作战域，俄罗斯也多次在实战中运用网络战辅助达成其军事政治目的。近年来，美俄等国采取的一系列网络空间军事化行动凸显了网络空间的战略地位和网络空间作战能力建设的重要性。人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，随着其加速向军事领域渗透转移，必将成为提升网络空间作战能力的关键技术。

一 人工智能发展现状及其对军事领域的影响

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学[1]。以1956年美国达特茅斯学院第一次人工智能会议为开端，至今人工智能已经走过了60多年的发展历史，其发展过程并非一帆风顺，期间经历了两次寒潮、两次热潮，目前正处于第三次热潮之中。2006年，加拿大多伦多大学的杰弗里·辛顿教授提出了具有革命性意义的深度学习神经网络算法，之后人工智能发展进入第三次热潮的大爆发期。

随着信息环境的深刻变化，以计算能力、海量数据和深度学习算法为基础的人工智能应用日趋广泛，在更多的生产生活场景落地，在计算机视觉、自然语言理解、机器翻译等众多领域实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的重大突破。随着智能交通、智能医疗、智能教育、智能城市、智能制造等的深入推进，人们对智能化的需求日益增长，人工智能必将深入影响人们生产生活的方方面面，成为推动经济发展的新引擎，给社会建设带来新机遇，人工智能也因此成为国际竞争的新焦点。

军事领域历来是科技创新最为活跃的领域，从冷兵器时代的冶炼技术、热兵器时代的火药技术，到机械化战争时代的蒸汽与内燃机技术，以及信息化战争时代的网络信息技术，科学技术的进步始终是推动战争形态演变和作战方式变革的重要力量。人工智能作为一项具有颠覆性价值的战略技术，有潜力渗透到军事领域的各个环节。人工智能向军事领域的渗透转移，特别是新一代人工智能的深入推进，必将催生智能化战争的到来。2019年7月发布的《新时代的中国国防》白皮书明确指出，当前，武器装备智能化、无人化等趋势明显，智能化战争出现端倪[2]。随着军事智能化的深入发展，人工智能已在军事的诸多领域获得了应用，例如，武器装备领域的军用机器人和无人系统，情报、监视与侦察领域的自动化情报处理，舆论斗争与心理攻防领域的深度伪造，后装保障领域的装备定制维修、后勤补给等[3]。人工智能在网络空间作战中的应用也是其中一个非常重要的方面，人工智能网络武器系统具有自主特性和速度优势，能够显著增强安全防护和网络攻击能力，成为各国网络空间作战能力建设中竞相关注的新焦点。

二 外军推进人工智能网络空间作战应用情况及分析

世界各国军队深刻洞悉人工智能在网络空间作战能力建设中的应用潜能，近年来陆续开展了多项研究计划，推进人工智能在网络空间的军事应用，以提升网络空间自主攻防能力。

（一）美军

2019年1月，美国国会研究处发布的《人工智能与国家安全》报告显示，美国国防部正在为一系列军事功能开发人工智能应用程序，涉及领域众多，网络空间作战就是其中的重点之一[4]。早在2016年，美国国防部高级研究计划局（DARPA）就通过举办网络挑战赛来发掘民用领域的技术能力。随后，美国国防部就与夺得第一名的ForAllSecure公司签订了研究合同，并开始实施“Voltron”计划，目的是利用人工智能自动发现和修补军用网络、系统和软件的漏洞。2017年，DARPA资助研发了基于人工智能处理芯片的自主网络攻击系统，该系统能够自主学习网络环境并自行生成特定恶意代码，实现对指定网络的攻击、信息窃取等操作[5]。2018年，美军推动了新一代网络空间作战系统的开发，该系统是一种可以携带网络攻击和防御武器且可在网络空间自由穿梭的标准化平台，具备自复制、自组网、自感知、自保护、自消亡等自主决策能力，用于执行攻防作战、情报获取、侦察监视等任务。新一代网络空间作战系统被美军视为“网络航空母舰”，研发投入金额高达5400万美元。

（二）俄军

俄军多次在实战中展示了其网络空间作战能力，利用“钓鱼”攻击、恶意程序植入、分布式拒绝服务攻击等传统方式对爱沙尼亚、格鲁吉亚、乌克兰实施了网络攻击。近年来，俄罗斯重点提升其网络武器库的自动化水平。俄罗斯联邦政府发布的《2018—2025年国家武器装备计划》中明确将研发智能化武器装备作为重点内容，主要包括网络战、电子战、无人机、机器人等与人工智能密切结合的建设发展方向[6]。俄罗斯先期研究基金会正在实施“未来网络武器”综合项目，旨在促进武器研发，以对抗信息空间和因特网成为新战场后出现的潜在威胁[7]，人工智能和认知技术、网络安全研究等都是这个综合项目的重要组成部分，为此，俄罗斯在莫斯科国立罗蒙诺索夫大学成立了专门的网络安全智能系统实验室，研发自动检查软件和自动化处理设备，以提升网络空间作战能力。

（三）其他国家军队

其他各国军队也在积极探索人工智能在网络空间的军事应用。2018年5月，英国国防部长加文·威廉姆森宣布成立人工智能实验室，该实验室主要从事包括提高网络防御能力在内的多个领域的高水平研究；印军认为网络作战是能够快速应用人工智能的三大领域之一，2018年5月，印度成立工作组，为军方制定人工智能路线图，旨在研究潜在的革命性武器，开发智能、自主的机器人系统，同时加强网络空间防御能力；2018年1月，日本防卫省宣布在日本自卫队的信息通信网络防御系统中引入人工智能，以强化应对网络攻击的能力等。

以上信息表明，外军正在利用人工智能大力发展网络空间作战能力，看似以网络空间防御为目的，实质是利用海量攻击信息作为深度学习算法的训练样本，在对动态变化的网络威胁进行快速分析处理的同时，提升网络攻击的检测和响应速度，提前感知威胁，并根据授权自主实施反击。因此，人工智能作为一种具有颠覆性价值的赋能技术，其与网络空间结合后，将彻底改变网络空间对抗的游戏规则。在当前多域一体作战的新形势下，人工智能的战略价值更加不容小觑。

三应用人工智能提升我军网络空间作战能力的对策思路

人工智能网络武器系统具有自主特性和速度优势，将形成一种在极端时间尺度下的作战能力，大大加快网络空间的攻防速度，从而形成决定性的作战优势。这将导致网络空间中的其他成员别无选择，唯有提高网络空间作战能力的自主化水平，否则就会面临被“机器速度”对手打败的巨大风险。因此，应大力应用人工智能提升我军的网络空间作战能力，避免陷入作战能力不对等的危险境地。

（一）着力加强人工智能在网络安全领域的军民协同创新

网络安全是军民协同创新的重点领域和前沿领域，也是最具活力和潜力的领域。无论是人工智能还是网络安全，均具有军民重合度高、共用性强等显著特征，具备民为军用的良好基础。因此，要在筹划设计、组织实施、成果运用等全过程加强军民深度协同创新，通过加强与地方安全厂商、高等院校、科研院所等单位的合作，充分利用其人才、技术和资源优势，快速提升我军的网络空间作战能力。

这实际上也是世界军事强国的普遍做法，早在2015年4月，美国国防部就专门成立了“国防创新试验单元”（Defense Innovation Unit Experimental，DIUx）部门，拟通过该部门的桥梁纽带作用，加快军民两用技术科技成果转化，促进国防领域的军民协同创新。2018年8月，DIUx更名为国防创新单元（DIU），反映出美国国防部对其前期工作的认可。人工智能技术创新应用是DIU近期重点关注的领域之一，2020年5月，DIU向美国硅谷网络安全厂商ForAllSecure授予了价值4500万美元、为期5年的合同，利用该公司的人工智能系统为美军武器系统开展自动化网络安全测试。另外，美国在2017年的《国家安全战略》中曾明确指出，“建立战略伙伴关系，使私营部门研发资源与优先国家安全应用相协调”。

日本由于军力发展受限，一贯重视军民协同创新、以民掩军，其在发布的新《防卫计划大纲》中提出加强人工智能军事应用以后，更是充分利用人工智能的军民两用特性，通过“官民产业合作”机制引入民间资本和民间企业资源，促进人工智能武器的研发。

（二）着力加强网络攻防人工智能算法研究和数据资源开放获取与安全防范

算法是人工智能的核心和关键，当前人工智能应用实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的重大转变，进入爆发式增长期，深度学习算法的突破是根本原因之一。因此，提升我军的网络空间作战能力，深入研究自主网络攻防算法尤为重要。可通过开发高效且具有鲁棒性的算法来实现对自身漏洞的精准发现和自动修复，同时通过对网络数据包的分布式协同分析，识别网络攻击并展开自主防御；算法也应能够对作战对手的网络系统漏洞进行准确探测，并展开自主攻击及隐匿痕迹，实现网络空间的“查打一体”和“隐身”能力。大型数据集对提升算法性能至关重要，而海量数据资源是我国发展人工智能所具有的得天独厚的优势。要制定网络空间领域的数据政策，加强数据资源的开放获取，特别是网络相关管理部门和地方安全技术厂商的数据共享，构建针对网络攻防算法的大型数据集，为算法的学习训练提供数据支撑。

为推动大数据和人工智能研究应用，2019年1月，美国实施《开放政府数据法案》，向公众开放“非敏感”政府数据，此前法国、德国等国已经率先实施。2019年2月，美国国防部发布的《人工智能战略》报告中也明确提出加强数据共享；2019年6月，美国国防部联合人工智能中心宣布计划开放一个卫星图像数据集以推动开展相关研究。训练数据对人工智能算法具有导向作用，这也使得数据成为一种有效的攻击手段，被精心修改的数据（“中毒”数据）注入训练集后会导致算法出现偏差甚至功能发生逆转。因此，在加强网络空间领域数据开放共享的同时，也要加强数据甄别和数据安全防范，建立网络空间的数据安全分类标准和分类管理机制，实现数据安全防范与数据开放获取的科学平衡。

（三）着力加强人工智能在网络安全态势感知与预警中的应用集成

在当前这一趋向万物互联、泛在网络的时代，依靠防火墙、入侵检测系统等网络安全工具基于静态规则的机械式联动防御已无法应对日益严峻的网络安全威胁，特别是作战对手的全方位分布式探测攻击。感知和预警是网络安全防御的前提，要充分利用人工智能，研发智能协同的分布式网络安全态势感知与预警系统，形成基于大数据自主分析的体系化结构，以更快、更全面地检测网络安全威胁，解决网络安全防御中“看得见”的问题。

首先，要开发基于机器学习的深度包处理技术，实现对网络流量的实时自动处理和监控；其次，开发基于大数据的分布式智能分析模型，通过对全网安全风险数据的归并融合、关联分析、综合理解，形成对网络态势的可靠感知；再次，开发基于机器学习的智能风险预测模型，科学评估安全威胁的发展趋势并做出准确预警。相关研究可分阶段实施，通过构建模块化开放平台，为后续应用集成预留扩展接口。在这方面，美国的相关做法值得我国借鉴，例如，美国为实现对网络空间安全的自动监测，构建了网络空间安全主动防御体系，早在2003年就实施了“爱因斯坦”计划，整个计划分为3个阶段[8]。随着技术的发展和应用，体系的自动化、一体化程度不断提升，目前部署的“爱因斯坦3”已经具备异常网络流量监控、入侵检测、主动防御与反击等多种能力。

（四）着力加强网络空间反人工智能研究

从当前的发展趋势来看，无论是基于先发制人的主动选择，还是“囚徒困境”式博弈的被动选择，人工智能在军事领域特别是网络空间作战中的应用几乎不可避免。种种迹象表明，美军正在大力加强反人工智能研究。2018年8月，美国陆军对网络空间欺骗能力进行测试，这种能力采用基于传感器的人工智能技术实现，通过学习网络体系结构和相关行为来欺骗、对抗和阻止对手的网络攻击行动。以上测试表明，美军已经初步具备网络空间反人工智能作战能力，对我军有重要的警示和借鉴意义。

人工智能在网络空间作战中的应用必然也会增加出现相应风险的概率，可以据此开展应对方法手段的研究。从“攻”的角度来看，由于进行网络攻防的人工智能算法本质上是一种软件程序，其不可避免地存在漏洞，因此，要加强对作战对手网络空间防御系统的探测，寻找其人工智能网络工具的漏洞，并有针对性地开展反人工智能研究，使其人工智能网络工具失效，甚至为我军所用；从“防”的角度来看，针对人工智能网络武器系统自主攻击缺少人为干预的特点，可利用当前机器智能的局限性构设“蜜罐”系统，隐真示假诱骗对手实施攻击，并进而分析其攻击的方法手段和实施过程，评估其攻击能力，为加强自身网络防御提供借鉴，为实施反击打下良好基础。打好主动仗，下好先手棋，从攻防两个方面预先开展有针对性的反人工智能研究，对我军有效应对作战对手的网络空间人工智能作战具有重要意义。