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构建印尼国民军在网络空间的防御态势
摘要——网络战对国防构成了日益严重的战略威胁，尤其影响到印尼国家武装部队 (TNI)。2022 年，印尼国防部门遭受了超过 170 万次网络攻击，因此加强印尼国家武装部队的网络防御态势势在必行。本研究分析了印尼国家武装部队面临的重大威胁，研究了区块链、人工智能 (AI) 和大数据分析等先进技术，并提出了适合印尼国情的战略措施。研究者采用定性方法，结合描述性分析和全球案例研究（例如美国、俄罗斯、韩国和爱沙尼亚）来获得见解。主要发现强调了整合快速反应部队、SMRD 框架和网络欺骗策略以改善威胁检测和缓解的重要性。跨部门合作和国际伙伴关系对于实现强大的网络弹性至关重要。拟议的战略有望加强印尼国家武装部队应对动态全球网络威胁的适应能力，确保数字时代的国家安全。
利用人工智能改善您的网络安全态势……
1. 采用人工智能打击犯罪攻击：Emotet 木马是现代恶意软件中最臭名昭著的木马之一，是原型人工智能 (AI) 攻击的典型例子。Emotet 的主要传播方式是垃圾邮件钓鱼，通常通过发票诈骗诱骗用户点击恶意电子邮件附件来实现。Emotet 的作者最近在其木马中添加了一个新模块，用于窃取受感染受害者的电子邮件数据。尽管这种电子邮件泄露功能的来源尚未透露，但最近观察到 Emotet 在全球范围内发送结构化钓鱼电子邮件。这意味着它可以快速插入现有电子邮件线程并强烈敦促受害者点击恶意附件，该附件随后出现在最终的恶意电子邮件中。
国防部对人工智能的态度
“人工智能”一词最早出现在 1956 年达特茅斯学院的一次会议上，该会议展示了一个旨在模仿人类思维技能的程序。1 几乎同时，军方研究机构国防高级研究计划局 (DARPA)（当时称为高级研究计划局 [ARPA]）启动了多项研究，旨在将人工智能原理应用于国防挑战（见图 1）。自 20 世纪 50 年代以来，人工智能及其子学科机器学习 (ML) 2 对不同的人来说意味着许多不同的东西：例如，2019 年的 NDAA 引用了多达五种人工智能的定义，而兰德公司团队为其提交给国会的报告进行的数十次访谈中并没有就人工智能达成共识。为了尽可能保持灵活性，兰德公司的研究没有受到精确定义的约束，而是问：“国防部在多大程度上能够大规模构建或获取、测试、过渡和维持一套大致属于人工智能范畴的技术”？如果这些技术不够完善，国防部需要做些什么才能实现目标？兰德公司团队将《国防授权法》的授权提炼为以下三个指导性问题：
参议院军事委员会就......的态势举行听证会
一、引言：日益复杂的形势 1983 年，美国中央司令部成立，其目的是防范伊朗的扩张主义目标 — — 当时伊朗正处于反美新政权的初期 — — 并在与苏联的战略竞争中维护美国在中东、黎凡特和中亚的利益。 1982 年 11 月 14 日，监督成立中央司令部的第 15 任国防部长卡斯帕·温伯格说：“就我们和自由世界而言，中部地区是世界上最重要的地区之一。” 参议院军事委员会于 1982 年 1 月 17 日通过立法授权成立这一新司令部，该立法解释说：“美国中央司令部将与地方和地区部队一起，成为美国在世界中部地区的安全保障。”
参议院军事委员会的态势声明
任期和持久的战略挑战。我将讨论该司令部在俄罗斯入侵乌克兰造成的危机中的作用，然后谈谈我们对持续威胁的准备以及应对我们长期的节奏挑战——中国。作为美国网络司令部司令和国家安全局 (NSA) 局长，我了解到，该司令部与国家安全局的联系对于在网络和情报行动中实现国家的关键成果至关重要。双重指挥关系改善了规划、资源分配、风险缓解和努力的统一。它使我们能够以没有它就无法实现的速度、敏捷性和任务效率开展行动。这对于应对我们的对手的战略挑战至关重要，因为他们的复杂性、侵略性和行动范围都在增长。 (U) 战略挑战
参议院军事委员会的态势声明
网络和设备，使用不断增加的技术能力来破坏运营或通过诸如知识产权盗窃、针对个人信息和安装勒索软件等活动获取非法价值。 USCYBERCOM 在最近扩大的法定权力下开展工作，并与 NSA 的网络安全局协调努力，以增强公司抵御网络行为者利用的能力。 这种合作以及与私营部门的广泛见解共享提供了互惠互利。 我们的 UNDERADVISEMENT 计划就是一个例子，它将整个行业和政府的网络安全专业知识联系起来，取得了多项运营成功，并为受害系统的所有者指出了他们可以消除的威胁。与此同时，美国国家安全局的网络安全局运营着其网络安全协作中心，与行业合作伙伴分享最佳实践，并深入了解他们遇到的技术挑战。
通过可穿戴设备进行姿势和步态评估
摘要：在医学和体育科学中，姿势评估是步态和姿势矫正的重要组成部分。目前有多种用于量化姿势系统效率和确定姿势稳定性的仪器，这些仪器被认为是最先进的。然而，这些系统在可访问性、经济成本、尺寸、侵入性、可用性和耗时设置方面存在许多限制。为了缓解这些限制，本项目旨在验证如何组装和使用可穿戴设备为人类受试者提供反馈，以改善步态和姿势，这可以应用于运动表现或运动障碍康复（来自神经退行性疾病、衰老或受伤）。该项目分为三个部分：第一部分提供实验方案，用于研究基于最先进仪器的动作预期和控制姿势和步态的相关过程。第二部分为这些措施提供了一种生物反馈策略，涉及低成本可穿戴系统的设计。最后，第三部分提供生物反馈的算法处理，以根据表现条件（包括个体差异）定制反馈。在这里，我们提供了一个详细的实验设计，通过一个联合架构来区分重要的姿势指标，该架构集成了最先进的姿势和步态控制仪器以及基于低成本设备和可免费访问的机器学习技术的数据收集和分析框架。对 12 名受试者的初步结果表明，所提出的方法准确识别了定义的运动任务的阶段（即旋转、就位、APA、放下和恢复），总体 F1 分数分别为 89.6% 和 92.4%，涉及受试者独立和受试者依赖的测试设置。