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无人机群的时代：探索战场的影响
开发公司，2005年），2，https：//www.rand.org/pubs/rgs_dissertations/rgsd189.html。11 Zachary Kallenborn和Philipp C. Bleek，“蜂拥而至：无人机群和化学，生物学，放射学和核武器”，《非扩散评论》 25，第5期，第5期（2018年）：523-543， https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10736700.2018.1546902。12 Tahir，Boling，Haghbayan，Toivonen等人，“无人驾驶飞机群 - 一项调查”，13 Zachary Kallenborn，“群体谈话：了解无人机类型学。”现代战争研究所，2021年10月12日，https：//mwi.usma.edu/swarm-talk-talk-ustandingdrone-typology/。同上。15欧文·拉乔（Irving Lachow），“蜂群无人机的上行和下行”，《原子科学家公报》 73号，第2号，第2号（2017）：96 -101，https：//wwwwww.tandfonline.com/doii/doi/doi/doi/full/10.10.1080/0096340/00963402.2017.17.1290879。同上，97。17 Jacob W. Crandall，Nathan Anderson，Chace Ashcraft，John Grosh等人，“作为共享控制的人类互动：实现灵活的缺陷耐受性系统”（在工程心理学和认知的生态学上发表的论文：绩效，情感和情感和情绪良好：14届国际会议：14日国际会议，Vancouver，9-14 7月9-14，2017年7月，2017年），2017年7月，2017年）。18 Lachow，“蜂群无人机的上行和下行”，97。18 Lachow，“蜂群无人机的上行和下行”，97。
看不见的战场：网络安全与武装部队
•网络弹性策略：冗余，事件响应和恢复。•经济和运营考虑因素。•案例研究：对印度网络安全准备的分析。•讨论：平衡网络安全成本与操作能力。•案例研究：北约使用的弹性体系结构及其在印度防御中的适用性。
数字战场：浏览网络战的新时代
这是第一代人在个人，企业和政府如何与数字基础架构互动和依赖数字基础设施方面经历前所未有的技术变革的第一代。但是，这种无与伦比的转移到一个连接的世界中，导致了新的脆弱性浪潮，这些脆弱性是单独和集体体现的。网络攻击的数量，范围和复杂性增加，并威胁到当今的全球安全，经济稳定和个人权利。现在，系统在关键基础设施和我们的日常生活中非常深入，网络威胁的后果成倍增长。从一个孤立而简单的问题中，这一挑战已成长为一个多方面的问题，影响了社会的每个部分。网络攻击被视为有害的，旨在渗透信息系统以进行数据盗窃或更改或删除数据，要求金钱或破坏关键操作的恶意尝试。毫无疑问，最近十年的网络攻击率提高了至关重要。黑客和网络犯罪分子现在使用非常先进的技术来进行这些网络攻击。行业已经通过数字方式进行了转变，远程工作显着上升，尤其是自从Covid-19大流行以来，这使事物恶化，甚至使组织和个人遭受比以往任何时候都更加出色的威胁效应。主要的网络攻击向量包括勒索软件，数据泄露，网络钓鱼活动，分布式拒绝服务攻击等等。最近，供应链攻击也有
通过AI和战场数字双胞胎增强军事行动：整合贝叶斯优化，遗传算法和强化学习
本文提出了一种使用先进技术（例如贝叶斯优化（BO），遗传算法（GA）和加固学习（RL）等先进技术来优化军事行动的综合方法。该研究重点关注三个关键领域：防御行动中的单位处置，消防支持计划和下属单位的任务计划。对于单位处置，BO用于优化基于战场指标的营的位置，汤普森采样采集功能和周期内核可实现卓越的结果。在消防支持计划中，GA用于最大程度地减少威胁水平和发射时间，以有限的资源下解决资源受限的项目调度问题（RCPSP）。最后，开发了用于任务计划的RL模型，结合了多代理增强学习（MARL），图形注意网络（GAT）和分层增强学习（HRL）。RL模型通过模拟战场场景来展示其在产生战术操作方面的有效性。这种方法使军事决策者能够增强复杂环境中运营的适应性和效率。结果强调了这些优化技术支持军事指挥和控制系统在实现战术优势方面的潜力。
使用AI：对象检测，预测分析和自主系统
人工智力（AI）的扩散和快速发展正在以前所未有的速度重塑MUL TIDOMAIN操作（MDO）的进攻和防御行动的行为。AI的进步为战士提供了无数的新能力，这些战士曾经被认为是科幻小说。AI正在加速机器速度的数据收集，处理，分析和剥削精度，从而缩短了OODA（观察，东方，决定，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT，ACT）循环。AI也是以前主要由人类完成的增强过程。例如，AI可以从多种传感器类型的多个无人飞机系统（UAS）脚上检测感兴趣的对象。大型语言模型（LLM）还可以从不同的平台中综合大数据，例如结合图像，社交媒体帖子和情报报告，以提供对操作环境（OE）的全面概述，以按需使用。AI还可以完全自动化Intelli Gence，监视和侦察（ISR）平台和武器系统。尽管有这些进步，AI在MDO中实施时也带来了无数的技术，道德和法律挑战。本文将讨论这些挑战，并为未来的方式提供建议。
探索使用人工智能减轻美国陆军战场情报准备过程中的潜在人为偏见
研究诚信 我们的使命是通过研究和分析帮助改善政策和决策，这一使命通过我们的核心价值观——质量和客观性以及我们对最高诚信和道德行为的坚定承诺得以实现。为确保我们的研究和分析严谨、客观和不偏不倚，我们对研究出版物进行了严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免出现和实际的财务和其他利益冲突；并通过我们致力于公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源以及确保知识独立的政策，追求研究工作的透明度。有关更多信息，请访问 www.rand.org/about/research-integrity。
改变未来战场 - 陆军大学出版社
2022 年，人工智能通过 OpenAI 发布的 ChatGPT 彻底改变了现代文化和社会动态。生成式人工智能平台将这个曾经遥不可及的科幻概念确立在公共领域，任何有网络连接的人都可以广泛使用。在如此快速的发展之后，未来的应用提供了无限的潜力，特别是，这项技术被评估为通过增强军事领导人的决策能力、提高态势感知能力和优化资源补充来支持人类认知，以在当前和未来的战场上战斗并取得胜利。人工智能为军事决策者提供有价值的见解和分析，这些见解和分析基于处理大量高速、大容量数据的算法，识别超越人类认知的趋势和模式，尤其是在大规模和梯队上。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
• 伤员的状态何时发生变化，护理人员何时采取行动，• 护理发生在哪里（位置、温度、海拔和环境），以及 • 伤员的状态为何发生变化，护理人员为何采取行动（状态和行动与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI 增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于 AI 的软件可以通过将人工任务转移给机器来协助护理人员。同样，治疗也可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常由非智能医疗设备承担的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，方法是识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助他们进行手术，协助进行救生干预，并智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新将在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中特别有益。