戰術邊緣物聯網在國防和國家安全中的應用

核心概念

本文探討了邊緣運算和物聯網技術融合的戰術邊緣物聯網在國防和國家安全領域的應用，分析了其在提高態勢感知、決策效率和作戰能力方面的優勢，並探討了未來發展面臨的挑戰和研究方向。

摘要

戰術邊緣物聯網概述

• 物聯網 (IoT) 作為一種分佈式系統，通過允許異構物理對象共享信息和協調決策來創造價值。
• 戰術邊緣物聯網 (Tactical Edge IoT) 將邊緣運算功能與物聯網設備相結合，在網路邊緣進行數據處理，以滿足戰術環境對生存能力、彈性、網路連接性、信任和易於部署等關鍵方面的需求。

戰術邊緣物聯網的應用場景

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察 (C4ISR)

• 戰術邊緣物聯網可以通過部署在各種平台上的數百萬個傳感器提供先進的態勢感知能力，例如監視衛星、空中平台、無人機、地面站和戰場上的士兵。
• 通過收集、處理和存儲不同類型的數據（例如雷達、紅外線、視頻），戰術邊緣物聯網平台可以提供共同作戰圖，從而實現更好的戰場協調和控制。

火力控制系統

• 傳感器網路和先進的 AI/ML 分析技術可以使火力控制系統能夠對實時威脅做出完全自動化的反應，並精確地傳遞火力。
• 智能武器還可以跟踪移動目標或在飛行中途改變方向。

後勤

• 軍事領域的後勤部門採用多個低級傳感器，主要部署在安全環境（例如非戰鬥環境）中，通過基礎設施和人員互動來改進後端流程。
• 戰術邊緣物聯網允許軍方實時監控供應鏈的狀態，從而可以知道貨物何時交付、移動、部署或消耗。

智能城市行動

• 現有的物聯網智能城市基礎設施可以潛在地用於軍事行動。
• 例如，可以通过環境傳感器監控危險化學品，而不同的傳感器可以跟踪可疑人員的行為。

士兵醫療保健和勞動力培訓

• 軍事裝備（例如武器系統、戰鬥服）中嵌入的可穿戴技術允許無處不在地跟踪身體活動，並收集作戰環境數據以及生物識別數據。
• 通過實時推斷和監控基於環境感知信息的生理或心理狀況並採取預防措施至關重要。

協作和群體感知

• 協作感知是一種在移動設備之間共享從傳感器收集的信息的方式，通常通過使用可靠的短程通信。
• 為了補充自身的感知方法，物聯網節點可以使用額外的傳感器。

能源管理

• 使用實時物聯網數據和預測算法可以幫助更好地了解使用趨勢，並大幅降低軍用能源支出。

智能監控

• 安全攝像頭和傳感器以及先進的 AI/ML 圖像處理和模式識別軟件可以實現對遠程設施安全威脅的實時監控。

戰術邊緣物聯網的通信架構

• 節點層：位於最底層，包括士兵可能攜帶的物聯網設備（例如 RFID 標籤、可穿戴設備、人體傳感器、環境傳感器、AR/VR 設備和手持無線電），以及其他系統，如無人機、移動中的車輛或部署在任務場景中的傳感器。
• 戰術邊緣層：每個物聯網設備都通過無線連接與戰術邊緣層網關交換數據，該網關通常是物理上最接近的網關。所有本地霧網關都屬於霧計算子層（訪問子層）的一部分，該子層提供具有低延遲要求的服務，例如傳感器融合、AI/ML 服務、定位服務或用於將內容流式傳輸到 AR/VR 設備的數據緩存。
• 上層：頂級網關是進入下層的入口點，而其他網關提供不同的服務或在它們之間共享數據，以減少雲的延遲響應，充當骨幹網關。
• 內部雲：位於架構的頂部，執行需要更多處理能力的服務。第三方系統（軍事 IT 核心的組成部分）也連接到雲。雲為遠程用戶（例如，需要訪問遠程總部存儲信息的指揮官）提供某些服務。

戰術邊緣物聯網面臨的挑戰和建議

挑戰

• 可信度（例如算法透明度、可追溯性、隱私和數據完整性）
• 容量（例如通信帶寬和覆蓋範圍）
• 邊緣分佈式架構中的安全性
• 異構性
• 可擴展性

建議

• 使用本体来定义跨越异构领域和不同领域的元数据。
• 通信格式应包含自动数据描述符，以便跨域进行更有效的数据管理和存储。
• 战术物联网系统必须考虑到架构中的各个节点（例如，雾节点、边缘计算设备和云节点）在通信、计算、存储和功率方面的能力各不相同。
• 强烈建议在军事和民用应用中使用开放标准，因为这是确保长期互操作性的一种方式。
• 战术边缘物联网系统的能效和低延迟架构提出了多重挑战。
• 用于交换消息的协议必须支持多级安全机制，因为军事信息通常需要在多个级别进行保护。
• 軍方應探索組建一個由軍事人員組成的專門技術小組，以測試新技術並在開發過程的早期收集真實世界的意見。
• 可以通過平台即服務 (PaaS) 解決方案來交付基於 Web 的服務，而無需開發或管理基礎設施，從而使系統在調整和更新方面具有更大的灵活性和可擴展性。
• 建立一個可以滿足所有軍事戰術邊緣物聯網需求的全面可信架構。
• 政府和國防部門可能會投資於支持技術，以改進戰術邊緣物聯網的實施。
• 需要進一步與私營實體合作，利用最新技術更新當前的邊緣物聯網系統。

統計資料

到 2030 年，物聯網的潛在經濟價值將從 5.5 萬億美元增長到 12.6 萬億美元。
到 2030 年，機器對機器 (M2M) 通信市場預計將達到 832.3 億美元，複合年增長率為 23.2%。
到 2027 年，4G 寬帶物聯網連接將占蜂窩物聯網連接的 40%。
大規模物聯網連接預計將占所有蜂窩物聯網連接的 51%。

引述

從以下內容提煉的關鍵洞見

Tactical Edge IoT in Defense and National Security

by Paula Fraga-... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00511.pdf

深入探究

未來戰術邊緣物聯網技術如何應對量子計算和人工智能等新興技術帶來的挑戰和機遇？

未來戰術邊緣物聯網（TE-IoT）技術將與量子計算和人工智能（AI）等新興技術深度融合，帶來前所未有的機遇和挑戰：
機遇：

增強數據處理和分析能力： 量子計算可以大幅提升 TE-IoT 系統的數據處理速度和效率，尤其是在處理海量數據、複雜算法和實時分析方面。這將有助於更快速、準確地識別威脅、預測事件和做出決策。
提升 AI 模型性能： 量子計算可以加速 AI 模型的訓練和推理過程，提高模型的準確性和效率。這將推動 TE-IoT 在目標識別、行為分析、預測性維護等方面的應用。
增強安全性： 量子密鑰分發（QKD）技術可以提供無法破解的加密方法，有效抵禦量子計算對傳統加密算法的威脅，保障 TE-IoT 系統的數據安全。
實現更智能的邊緣計算： AI 可以賦予 TE-IoT 設備更強的自主學習、推理和決策能力，使其能夠在沒有持續網絡連接的情況下執行任務，提高系統的靈活性和彈性。
挑戰：

技術成熟度和成本： 量子計算和先進 AI 技術目前仍處於發展初期，成本高昂，難以大規模部署到 TE-IoT 系統中。
系統集成和兼容性： 將量子計算和 AI 技術集成到現有的 TE-IoT 架構中面臨諸多挑戰，例如系統兼容性、數據格式轉換、算法移植等。
安全性問題： AI 模型本身容易受到對抗性攻擊，量子計算也可能被用於破解現有的安全防護措施。因此，需要開發新的安全機制來應對這些威脅。
倫理和法律問題： AI 的應用引發了倫理和法律方面的擔憂，例如算法偏見、隱私侵犯、責任歸屬等。在將 AI 應用於 TE-IoT 系統時，需要仔細考慮這些問題。
應對策略：

持續研發和技術突破： 加大對量子計算和 AI 技術的研發投入，推動技術成熟和成本下降，為 TE-IoT 的應用奠定基礎。
制定標準和規範： 制定統一的數據格式、通信協議和安全標準，促進不同廠商設備和系統之間的互操作性。
開發新的安全機制： 研究抗量子計算攻擊的加密算法，開發針對 AI 模型的防禦機制，構建更加安全的 TE-IoT 系統。
加強倫理和法律監管： 制定相關的倫理準則和法律法規，規範量子計算和 AI 技術在 TE-IoT 中的應用，防止技術濫用。
總之，量子計算和 AI 技術的發展為 TE-IoT 帶來了巨大的機遇和挑戰。通過積極應對挑戰，抓住機遇，TE-IoT 將在未來軍事和國家安全領域發揮更加重要的作用。

如何在保障數據安全和隱私的前提下，促進戰術邊緣物聯網在軍事和民用領域的數據共享和協同應用？

在保障數據安全和隱私的前提下促進戰術邊緣物聯網（TE-IoT）在軍事和民用領域的數據共享和協同應用，需要多方面的努力：
1. 建立健全的數據安全和隱私保護機制：

數據分級分類管理： 根據數據的敏感程度和重要性，對數據進行分級分類管理，制定不同的訪問控制策略，嚴格控制敏感數據的訪問權限。
數據加密和脫敏技術： 採用加密技術對傳輸和存儲的數據進行加密保護，使用數據脫敏技術對敏感信息進行處理，防止數據洩露和濫用。
區塊鏈技術： 利用區塊鏈技術的去中心化、不可篡改等特性，建立安全的數據共享平台，保障數據的完整性和可信度。
隱私增強技術： 採用差分隱私、聯邦學習等隱私增強技術，在保護數據隱私的同時，實現數據的共享和利用。
2. 制定完善的數據共享和協同應用規範：

明確數據所有權和使用權： 明確數據的所有權和使用權，規範數據的收集、使用、共享和公開範圍，防止數據被非法獲取和利用。
建立數據共享和協同應用機制： 建立跨部門、跨領域的數據共享和協同應用機制，制定數據共享協議，規範數據交換格式和流程。
加強數據安全審計和監督： 建立健全數據安全審計和監督機制，定期對數據共享和協同應用情況進行檢查和評估，確保數據安全和隱私得到有效保護。
3. 加強技術研發和應用創新：

研發安全可靠的數據共享和協同應用技術： 研發基於安全多方計算、同態加密等技術的數據共享和協同應用平台，保障數據在共享和使用過程中的安全性和隱私性。
探索 TE-IoT 數據共享和協同應用的新模式： 探索基於區塊鏈、邊緣計算等技術的 TE-IoT 數據共享和協同應用的新模式，提高數據共享效率和安全性。
4. 加強國際合作和交流：

積極參與國際數據安全和隱私保護規則制定： 積極參與國際數據安全和隱私保護規則制定，推動建立公平、合理、透明的國際數據治理規則。
加強與其他國家和地區在 TE-IoT 數據共享和協同應用方面的合作： 分享經驗，共同應對挑戰，促進 TE-IoT 技術的發展和應用。
通過以上措施，可以有效保障數據安全和隱私，促進 TE-IoT 在軍事和民用領域的數據共享和協同應用，為維護國家安全、促進經濟發展、提升社會治理能力做出貢獻。

除了軍事和國家安全領域，戰術邊緣物聯網技術還可以在哪些方面發揮作用，例如應急救援、環境監測和智慧城市建設？

戰術邊緣物聯網（TE-IoT）技術以其低延遲、高可靠性、強安全性等特點，在軍事和國家安全領域發揮著重要作用。同時，TE-IoT 也具備廣泛的民用價值，可在應急救援、環境監測、智慧城市建設等方面發揮巨大作用：
1. 應急救援:

灾害預警和监测： TE-IoT 可用于部署传感器网络，实时监测地震、洪水、火灾等灾害信息，并及时将数据传输至指挥中心，为灾害预警和应急响应提供决策支持。
救援人员定位和通信： 在灾害现场，TE-IoT 设备可用于定位救援人员位置，并建立可靠的通信网络，提高救援效率和安全性。
灾情评估和资源调度： TE-IoT 可用于收集灾区现场数据，例如灾情图像、受灾人数等，为灾情评估和救援资源调度提供依据。
2. 環境監測:

空气质量监测： TE-IoT 可用于部署空气质量传感器网络，实时监测 PM2.5、臭氧等污染物浓度，为环境污染防治提供数据支持。
水质监测： TE-IoT 可用于监测水体的水质参数，例如 pH 值、溶解氧等，及时发现水污染事件，保障水资源安全。
土壤监测： TE-IoT 可用于监测土壤的湿度、温度、养分等参数，为精准农业和土壤环境保护提供数据支持。
3. 智慧城市建設:

智慧交通： TE-IoT 可用于交通流量监测、车辆调度、智能交通信号灯控制等方面，提高交通效率，缓解交通拥堵。
智慧能源： TE-IoT 可用于智能电网建设，实现电力系统的实时监测、故障诊断和优化调度，提高能源利用效率。
智慧安防： TE-IoT 可用于部署智能摄像头、传感器等设备，实现对城市公共安全的实时监测和预警，提高城市安全防范能力。
智慧环保： TE-IoT 可用于环境监测、垃圾分类、污水处理等方面，助力构建绿色、环保的智慧城市。
TE-IoT 在民用领域的应用优势:

低成本： TE-IoT 设备成本相对较低，易于部署和维护。
低功耗： TE-IoT 设备功耗低，可采用电池供电，适用于各种环境。
易于部署： TE-IoT 设备体积小，重量轻，易于安装和部署。
总而言之，TE-IoT 技术在应急救援、环境监测、智慧城市建设等民用领域拥有巨大的应用潜力。随着技术的不断发展和成熟，TE-IoT 将为人类社会带来更多福祉。