人工智能赋能网络空间作战

　　人工智能广泛运用于经济社会和国防各领域，在应对日益增长的复杂网络威胁中表现出强大的优势。未来网络空间与人工智能交叉融合，网络空间行动突出智能化网络平台支撑、可视化网络态势感知、智能化漏洞分析挖掘、高效化网络指挥控制等，将在未来网络作战中发挥关键性作用，彻底改变网络作战面貌。

　　人工智能成为制胜网域战略制高点。当前，军事大国先后推出人工智能发展战略，纷纷将人工智能作为国防军事和网络攻防领域新的战略制高点。有的国家推出“第三次抵消战略”，加速推进以人工智能为核心的技术应用，突出网络作战智能化发展，试图引领新一次“颠覆性”变革。

　　有的国家发布人工智能融入网络行动路线图，明确推进目标、技术项目、实施路径等，推出一系列试点项目和新的人工智能集成计划。有的国家设立网络司令部后又成立人工智能工作组，加强人工智能人才团队建设和项目投入。相当数量的分析师在情报、网络安全和业务工作流程中使用生成式人工智能工具，研发用于识别大语言模型中漏洞、自主渗透测试平台等，更快地进行漏洞测试和识别。有的国家从国家层面推动人工智能军事化运用，利用人工智能技术实施网络攻防行动。

　　人工智能助力网络空间态势透明可视。网络空间作为虚拟空间，作战行动以接近光速传播和实施，并且能够对特定目标造成整体性影响，这种瞬间和整体攻击能力反映网络空间军事行动的特质。同时，网络空间环境客观上存在难测量、难量化等一系列问题，很难做到实时感知、快速决策和一体行动，迫切需要在虚拟空间开发与物理空间同等的作战能力。

　　人工智能和自动化技术发展为网络空间态势感知带来了新的发展机遇。运用人工智能核心技术，研发网络作战全过程程序运行环境和自动化控制流程，构建在实时、大规模的动态网络环境中了解、规划和管理网络战争的完整全程闭环系统，能够有效解决网络空间战场环境可视化以及网络作战系统武器集成和自主运行问题。人工智能网络态势感知系统通过整理和分析各种系统和传感器提供的数据，构建可测量、可理解、可视化的网络空间环境态势感知，形成网络空间“通用作战图”，实现网络空间战场空间的可视化，使网络空间作战人员能够基于网络空间基础设施和共享的作战图像计划、实施和评估网络空间作战行动，为网络部队提供清晰而全面的任务规划环境。

　　智能技术将彻底改变被动网络防御态势。伴随网络复杂性、集成度、数据量以及网络运营和防御所需知识量的指数级增长，人工智能可以有效降低工作复杂性，加强网络运营和防御决策。尤其是生成式人工智能的发展将带来压倒性影响，彻底改变网络“攻易守难”的传统局面，使网络防御重获优势。基于人工智能的网络防御能够持续进行网络监控系统对网络流量进行实时处理，检测网络异常和分析可能存在的漏洞，类似于X射线应用于医学领域一样，通过机器学习训练调整系统参数提高网络防御的有效性。

　　在网络安全主动防御智能检测方面，基于人工智能的安全威胁自主学习检测，根据威胁等级、种类、行为自动制定处置方案，发现网络漏洞并自动修复、抵御攻击，可有效代替人工繁琐低速的审查，以机器速度和规模进行自动防御，大幅缩短网络攻击检测时间。生成式人工智能工具通过分析以前的安全事件并进行学习训练，可以识别可疑行为、预测威胁和采取预防措施来阻止网络攻击，从而通过机器学习持续提升自身水平。伴随各种武器系统平台组网联网，武器系统暴露出的潜在漏洞面临受攻击的危险，加强人工智能在武器系统网络安全领域的应用，自动检测发现设备和系统网络威胁、网络漏洞并自动修复，成为网络防御的新方向。

　　一体化网络作战平台支撑高效行动组织。网络空间作