2康奈尔大学，纽约，美国数据驱动战争时代，大数据和机器学习（ML）技术的整合已成为增强国防能力的至关重要。 本研究报告深入研究了大数据和ML在国防部门中的应用，探索了他们彻底改变情报收集，战略决策和运营效率的潜力。 通过利用大量数据和高级算法，这些技术为威胁检测，预测分析和优化资源分配提供了前所未有的机会。 但是，他们的采用也引起了人们对数据隐私，道德影响和滥用潜力的关键关注。 本报告旨在全面了解大数据的当前状态和国防上的ML，同时研究必须解决的挑战和道德考虑，以确保负责任和有效的实施。 k eywords大数据，机器学习，防御，高级算法，预测分析，数据隐私1。 在现代战争时代的研究中，数据已成为一种战略资产，并且利用大数据和机器学习的力量（ML）的能力对于在国防行动中的有效决策方面变得越来越重要。 来自传感器网络，情报报告和社交媒体等各种来源的数据的指数增长给国防部门带来了机遇和挑战。 大数据和ML提供了通过增强情境意识，威胁检测和决策支持系统来改变防御能力的潜力。2康奈尔大学，纽约，美国数据驱动战争时代，大数据和机器学习（ML）技术的整合已成为增强国防能力的至关重要。本研究报告深入研究了大数据和ML在国防部门中的应用，探索了他们彻底改变情报收集，战略决策和运营效率的潜力。通过利用大量数据和高级算法，这些技术为威胁检测，预测分析和优化资源分配提供了前所未有的机会。但是，他们的采用也引起了人们对数据隐私，道德影响和滥用潜力的关键关注。本报告旨在全面了解大数据的当前状态和国防上的ML，同时研究必须解决的挑战和道德考虑，以确保负责任和有效的实施。k eywords大数据，机器学习，防御，高级算法，预测分析，数据隐私1。在现代战争时代的研究中，数据已成为一种战略资产，并且利用大数据和机器学习的力量（ML）的能力对于在国防行动中的有效决策方面变得越来越重要。来自传感器网络，情报报告和社交媒体等各种来源的数据的指数增长给国防部门带来了机遇和挑战。大数据和ML提供了通过增强情境意识，威胁检测和决策支持系统来改变防御能力的潜力。现代战争中数据驱动决策的重要性越来越不可能被夸大。快速处理和分析大量数据的能力可以为时间敏感的操作提供重要优势，从而实现更快，更明智的决定。大数据和ML技术可以帮助识别模式，预测潜在威胁并优化资源分配，最终提高运营效率和有效性。1.1.问题声明和研究目的尽管大数据和ML具有巨大的潜力，但国防部门在处理从不同来源产生的大量数据方面面临着巨大的挑战。需要增强的情境意识，威胁检测和国防行动的决策支持[1]。这项研究的目的是探索将大数据和ML整合到国防部门中的应用，利益和挑战，特别着眼于应对数据质量，集成和管理的挑战。