每日動態：DARPA將開展「系統之系統增強小規模部隊」項目/美陸軍計劃開發應用於坦克的自主殺傷系統

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DARPA將開展「系統之系統增強小規模部隊」（SESU）項目

該項目能使小規模部隊（約200～300名士兵）破壞、欺騙或瓦解對手的「反介入/區域拒止」能力，進而在適當時間和地點實施多域作戰。SESU關註：自適應指揮控制，能夠使小規模部隊利用大量裝備適當感測器和有效載荷的低成本自主無人空/地平台，進行分散式任務規劃，執行「反介入/區域拒止」任務；感測器和有效載荷，可以配合降低、瓦解或破壞對手的「反介入/區域拒止」能力。（美國聯邦商機網站）

作者| 佘曉瓊

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美陸軍計劃開發應用於坦克的自主殺傷系統

近日，美國陸軍合同司令部呼籲工業和學術界提交想法，開發先進目標與殺傷性自主系統(ATLAS)，使地面作戰車輛（如坦克）能夠自動偵察、定位和攻擊敵方戰鬥人員。ATLAS將使用人工智慧和機器學習技術賦予地面作戰車輛自主目標能力，藉此提高作戰效能。據稱，與人工操作相比，該系統將使武器獲取、識別和攻擊目標的速度提高至少3倍。

長期以來，坦克和其他陸基作戰車輛能夠自行開火的最終設想令各界人士深感擔憂。全世界有26個國家呼籲禁止完全自主武器，美陸軍該舉措可能會引起法律方面的爭議。但在波音等承包商的支持下，美國繼續開發人工智慧軍事技術，尋求實現戰場自動化。

作者|賈雨萌

編輯 | 陳培

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麻省理工研究人員

通過壓縮完整數據識別網路威脅

麻省理工（MIT）林肯實驗室超級計算機中心近日發現超級計算可以提供一種更好的方法來識別網路威脅及其發展趨勢，而且可以讓分析人員一次訪問所有相關數據。

背景

由於互聯網流量數據過於龐雜，分析人員通常採用抽樣的方法，對一小部分數據進行深入研究，以發現可疑行為。但該方法無法發現潛在的更加微妙的威脅趨勢。

壓縮數據方法

根據研究團隊最近發表的一篇論文所述，團隊通過運行3萬個處理器核心成功地將96小時的原始1G網路流量數據壓縮成一個可查詢的數據包。研究表明，利用超級計算資源可帶來大量數據，並將其置於網路安全研究人員可以利用的位置。

下一步計劃

在網路安全領域，超級計算屬於尚未開發的資源，未來可以提供幫助。研究團隊希望其壓縮大量數據的能力能夠得到廣泛應用，希望分析人員利用這一資源採取進一步行動，打擊網路威脅。目前，團隊還在研究常態下網路流量的精確模型。分析人員可以將其正在調查的互聯網流量數據與這些模型進行比較，從而更容易地察覺異常行為。

作者|劉偉雪

編輯 | 張岸佳

如需轉載請註明出處：「國防科技要聞」（ID：CDSTIC）

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