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斯里兰卡政府国家网络安全战略草案 v1.1
3.2 区域网络安全形势和举措 ...................................................................................... 17 3.3.1. 塞拉利昂网络威胁形势 ...................................................................................... 18 3.3.1.1 网络治理态势 .............................................................................................. 19 3.3.1.2 网络风险对关键服务的影响 ...................................................................... 20 3.3.2. 塞拉利昂网络安全成熟度水平 ...................................................................... 21 3.3.3. 改善塞拉利昂网络安全态势的机会 ............................................................. 23
将自主权与客户和技术相结合 - DSIAC
• 作为传感器网络的一部分，传感器可以实现态势理解 • 态势理解可以传递给规划和控制（任务规划）系统 • 可以为巡航导弹提供规划和控制并执行应急管理 • 当巡航导弹发动攻击时，应急管理可以为系统适应提供反馈 • 联网传感器为规划和控制提供更新的反馈以及巡航导弹反馈，从而实现系统适应
将自主权与客户和技术相结合 - DSIAC
• 作为传感器网络的一部分，传感器可以实现态势理解 • 态势理解可以传递给规划和控制（任务规划）系统 • 可以为巡航导弹提供规划和控制并执行应急管理 • 当巡航导弹发动攻击时，应急管理可以为系统适应提供反馈 • 联网传感器为规划和控制提供更新的反馈以及巡航导弹反馈，从而实现系统适应
空间能力矩阵：卫星能力特征的开发和应用
由于太空商业化和军事化程度的提高，太空态势理解 (SSU) 超越了太空态势感知 (SSA)，因此必不可少。要真正了解潜在的对手能力，仅仅探测和识别卫星是不够的。威胁评估和态势理解的第一步是表征观测卫星的能力。本研究旨在通过独特的（一组）特征来确定对手卫星的能力。特征包括物理、态势和行为方面。关系信息模型用于将特征映射到能力，将特征映射到观察和信息处理方法。创建了此模型的概念演示器并将其实现到工具中。模型和工具都称为空间能力矩阵 (SCM)。SCM 可以识别卫星能力，也可以找到对确定能力贡献最大的特征。该模型用于确定表征观测卫星能力的最佳测量组合，以及对增强此过程的新型传感器技术和处理的需求。通过实际示例展示了能力矩阵在军事应用和研究用途中的潜力。为了帮助 SCM 从空间态势感知 (SSA) 过渡到空间态势理解 (SSU)，需要进一步开发，主要是添加更多数据并创建用户友好界面，并进行测试。
旅战斗队情报行动
本章介绍了模块化概念，并简要介绍了 BCT 背景。它特别概述了 BCT 的情报支持任务。BCT 使用当前和新兴技术执行进攻、防御、稳定行动和民事支持行动。这些行动可适应任何多维、精确、非连续、分布式、同时和独特的环境。BCT 中的情报是综合 ISR 工作的一部分，强调在接触威胁之前发展态势理解。这是通过利用陆军分布式通用地面系统 (DCGS-A) 企业支持的情报作战功能并访问前所未有的大量信息和数据库来实现的。通过态势理解，机动部队可以发挥最大作用，而不是用于开发威胁图。信息数字化使 BCT 能够控制 ISR 行动，提供持续的态势理解，并支持指挥官做出合理决策的能力。
2022 年美国国防战略，包括《2022 年核态势评估》和《2022 年导弹防御评估》
2022 年国防战略 (NDS) 详述了国防部进入这个决定性十年的道路——从帮助保护美国人民，到促进全球安全，到抓住新的战略机遇，再到实现和捍卫我们的民主价值观。国防部首次以综合方式开展战略评估——NDS、核态势评估 (NPR) 和导弹防御评估 (MDR)，确保我们的战略与资源紧密联系。NDS 指示国防部采取紧急行动，维持和加强美国的威慑力，而中华人民共和国 (PRC) 是国防部面临的步调挑战。NDS 进一步解释了我们将如何与我们的北约盟国和合作伙伴合作，在面对俄罗斯侵略时加强强有力的威慑力，同时减轻和防范来自朝鲜、伊朗、暴力极端主义组织的威胁以及气候变化等跨境挑战。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。根据收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。