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研究文章 基于优化模糊逻辑的 FANET 无人机群 Ant-Hocnet 路由协议
无人机或无人驾驶飞机通常被称为无人驾驶飞行器 (UAV)，由这些无人机组成的自组织网络通常被称为飞行自组织网络 (FANET)。无人机和飞行自组织网络最初与军事监视和情报收集有关；此外，它们现在被广泛用于民用领域，包括搜索和救援、交通监控、消防、摄像和智能农业。然而，由于其独特的架构，它们带来了相当大的设计和部署挑战，主要与路由协议有关，因为传统的路由协议不能直接用于飞行自组织网络。例如，由于高移动性和稀疏拓扑，频繁的链路中断和路由维护会导致高开销和延迟。在本文中，我们采用基于优化模糊逻辑的生物启发式蚁群优化 (ACO) 算法（称为“Ant-Hocnet”）来改进 FANET 中的路由。模糊逻辑用于分析有关无线链路状态的信息，例如可用带宽、节点移动性和链路质量，并在没有数学模型的情况下计算最佳无线链路。为了评估和比较我们的设计，我们在 MATLAB 模拟器中实现了它。结果表明，我们的方法可以提高吞吐量和端到端延迟，从而提高 FANET 的可靠性和效率。
漏洞管理的生成式人工智能：蓝图
摘要：网络安全威胁的复杂性和规模每年都在不断演变。如今，对更有效的漏洞管理的需求比以往任何时候都更加重要。传统的漏洞管理方法在耗时的研究环节严重依赖人力资源。依赖手动流程和多个人工接触点会影响团队的扩展能力和速度。本文探讨了将生成式人工智能 (AI)，尤其是大型语言模型 (LLM) 集成到漏洞管理生命周期的设计蓝图。通过利用生成式人工智能的先进功能，组织可以提高漏洞管理各个阶段的效率，从情报收集、风险分析、优先级排序到修复。具体而言，本文提供了将生成式人工智能应用于漏洞情报、研究和修复的全面蓝图。本文阐述了每个领域的逻辑设计，并讨论了设计、关键组件和功能。本文还探讨了采用基于生成式人工智能的解决方案所面临的挑战，并提供了克服这些挑战的指导。最后，本文概述了未来的研究方向，旨在克服挑战并进一步增强人工智能在漏洞管理中的作用。
用于陆战的先进 ISR - 澳大利亚空军
ISR 能力涉及使用传感器在行动前和行动期间收集情报、监视感兴趣的区域和侦察空间。在冷战结束前的“模拟时代”，数字处理和存储体积庞大、价格昂贵，性能和容量有限。如今，专门处理芯片每块仅需几美元，即可批量生产以完成这项任务。二十年前，当苏联解体时，用于直接陆军支援或战场拦截等联合任务的大多数 ISR 系统都是模拟技术，少数关键系统采用美国服务数字技术。高质量光学和红外成像相机被广泛使用，一些成像效果非常好的合成孔径雷达 (SAR) 也是如此。几乎所有这些设备都将其图像捕捉到胶片上，然后必须对其进行处理和干燥，然后在相纸上“放大”以供审查。在战斗中，时间很重要，而模拟成像技术的现实意味着作战周期围绕捕捉图像、处理胶片，然后分析图像以产生情报所需的时间展开。在 1991 年的沙漠风暴行动中，整个目标瞄准周期大约需要 24 小时，这在当时被认为是一项非凡的成就。电子和信号情报收集也存在类似的周转时间问题，数据被收集并记录在磁带卷轴上，然后处理成规划人员及其
课程描述
课程概述这个32小时的高级课程将使您拥有从无人飞机系统（UAS）（也称为无人机）中识别和提取可回收的各种数据来源所需的实用技能和能力，其中包括与批准的最佳实践一致的相关控制设备。使用Spyder Forensics的领先研究和开发，本课程将向您介绍无人机的世界，并指导您如何在进行法敏提取和对UAS数据进行分析的最佳实践中，并分析用作证据或情报收集。与会者将学习如何使用行业标准工具来创建包括飞行日志，飞机数据，照片和视频文件在内的不破坏性工具从飞机内收集数据，而无需拆卸飞机或控制器。学生将学习在获取移动设备上的应用程序数据时学习过程。获得数据后，与会者将使用最初旨在与这些类型的结构一起使用的软件来掌握如何分析飞行日志和用户数据，从而获得有关工作流程的知识，以连接无人机应用程序之间的数据和从飞机中恢复的飞行数据之间的数据。本课程使用非破坏性过程来提取和分析UAS中所有硬件的数据，包括手持设备，移动应用程序和无人机。可以免费使用dfir实验室中使用的大部分软件，而无需购买其他应用程序来进行简单的无人机检查。主要学习目标
2024科罗拉多州安全学校峰会 - 呼吁提案
•吸引学校和社区 - 这可能包括有效利用学校和社区团队来解决威胁评估，预防自杀，社交情绪学习，预防药物滥用，减少帮派等问题。•学校气候和多层支持系统 - 这可能包括基于证据的社会情感课程，积极的行为干预和支持（PBI），与社区努力的合作，例如1451或SB94委员会或社区恢复司法（RJ）计划等•信息/情报收集 - 这可能包括您如何利用社交媒体，信息共享和家庭教育记录隐私法（FERPA），威胁评估过程，利用数据来告知您的纪律以及暂停工作的替代方案等。•紧急管理，危机应对和康复 - 这可能包括训练创伤的指南，在学校紧急情况后恢复，与媒体打交道等。•从研究/理论到实践 - 这可能包括青年人的大脑发展，犯罪和暴力预防，欺凌/网络欺凌的基于证据的计划等。请记住，我们有三个受众：与学校合作伙伴合作的学校人员，心理健康提供者和急救人员。我们还鼓励申请人考虑利用一个合作的演示者团队（不超过3个），并确保您的主题与大型前距离地区以及我们的农村学校合作伙伴的两个人员交谈。
弹药（职业管理领域 89）职业发展计划
第 1 章 职责弹药职业管理领域 (CMF) 的主要职责是利用他们的技能、知识、经验、创造力和判断力，指导所有以弹药为重点的行动的规划整合。弹药士兵处理、储存和执行所有美国和外国军械的非军事化。弹药行动是军械部队的一项职能，在维持作战职能的后勤要素下执行。此外，军械部队士兵就与军械危害有关的防护事项提供建议。CMF 89 由三个军事职业专业组成：89A、89B 和 89D。MOS 89A，库存控制和会计专家，操作弹药维持信息记录系统和/或手动记录来执行库存控制和会计程序以及物资管理程序。MOS 89B，弹药专家，用于全陆军各单位的弹药支援职能。士兵在需要的时间和地点（何时何地）向战斗用户提供所需类型和数量的弹药。职责包括为旅支援营和弹药供应点（ASP）提供后勤支持。协助勘测和布置用于建立弹药储存的区域。MOS 89D，爆炸物处理（EOD）专家，定位、识别、处理和处理国内外常规、生物、化学、核武器；无人机系统（UAS）、简易爆炸装置（IED）、大规模杀伤性武器（WMD）和大型车载简易爆炸装置（LVBIED）；对首次发现的外国军械进行情报收集行动；支持美国特勤局、国务院和其他联邦机构的 VIP 任务。
职位描述 - 文职
为了通过连接部队来加强北约，NCI 机构提供安全、一致、经济高效且可互操作的通信和信息系统，以在需要时为北约提供咨询、指挥和控制以及情报、监视和侦察能力。它包括向北约总部、指挥结构和北约机构提供联盟业务流程的 IT 支持（包括提供 IT 共享服务）。该职位分配给联合情报、监视和侦察 (JISR) 中心，负责完成指定服务的整个生命周期。JISR 中心的愿景是确保北约的信息优势。我们的使命是提供、支持和保护有价值的情报、监视和侦察 (ISR) 能力、专业知识和服务，以最大限度地提高北约的作战效率。 JISR 中心内的 ISR 应用服务部门 (IASB) 负责 ISR 利益共同体 (COI) 应用程序的支持和维护，这些应用程序使用户能够收集、呈现和分发为行动和演习提供情报支持的信息。ISR COI 应用服务包括：情报功能服务、联盟共享数据服务、情报收集管理工具、分析师笔记本、开源情报工具、HUMINT 管理和报告工具、发布服务器、指标和警告服务、电子战功能服务、INTEL-FS SIGINT 功能和北约自动生物识别应用服务。IASB 还负责信号情报通信和信息系统基础设施的维护，并为北约演习提供支持。
国防中的大数据和机器学习
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。
战后航天工业融资的本质......
本文研究了战后国家层面的航天工业融资问题，这是国家复苏计划的一部分，也是技术发展和确保太空安全和防御的最重要领域之一。欧洲航天局 (ESA) 被确定为欧洲航天领域的主要参与者。ESA 的当前结构——太空 4.0——确保欧洲航天活动的成功，并与欧洲社会和经济的需求密切协调。尽管航天工业提供了所有前景，但仍存在许多障碍阻碍充分参与太空经济。这些“障碍”包括需要大量资本投资、技术风险和更长的开发时间。公私合作伙伴关系被认为是克服这些障碍的有效方法，因此政府应该在促进航天领域创新方面发挥重要作用。 2022 年 2 月 24 日爆发的乌克兰战争再次提醒我们，外层空间在安全和防御方面具有独特的价值和关键用途。从情报收集和监控到通信可用性。据确定，战争已经对欧洲航天部门产生了严重后果。乌克兰航天工业是乌克兰国民经济的重要组成部分，因为它是经济其他领域众多富有想象力的变化的动力，并有助于改善社会、政治、金融和自然界。在乌克兰，国家对航天工业企业的承诺不断感到失望。在全面“战争”的条件下，航天工业是乌克兰国家安全和国防的关键要素。战后时期国家层面对航天工业的融资是国家复苏计划的重要组成部分。
Aaron C. Ranson - 海军部长
海军部国家安全整合办公室高级主任 Ranson 先生是海军部国家安全整合办公室 (DONNSIO) 的高级主任。他是海军部长、副部长和副副部长的高级顾问，负责全球国家安全行动和跨部门活动。他的职责包括广泛的海军和国家级项目。他管理海军部与主要国家安全合作伙伴的关系，以对最重要的优先事项产生重大影响。他还担任海军部特种作战和不规则战争执行指导委员会的高级成员。在担任现职之前，Ranson 先生曾担任海军情报收集和硬目标战略主任。在此职位上，他负责领导解决海军最复杂和最高优先级情报挑战的举措。Ranson 先生曾在情报界和国防部工作，执行情报计划，提供创新方法来解决关键的海军能力发展和舰队作战要求。他代表海军情报局参加了各种情报界领导论坛，确保针对海军作战优先事项的重点、行动和有影响力的结果。Ranson 先生曾在海军情报局担任过职务，包括收集高级情报官 (OPNAV N2N6)、头顶持久红外功能经理 (OPNAV N2N6) 和测量与特征情报功能负责人 (OPNAV N2N6)。在加入公务员队伍之前，Ranson 先生曾在私营部门担任过多个管理咨询职位。Ranson 先生拥有俄亥俄卫斯理大学经济管理学学士学位（），成绩优异。他是麻省理工学院第 21 届研讨会项目的校友，也是海军部杰出文职服务奖的获得者。