宋婧++張興隆
摘 要:結合大數據的概念和特征,針對“網絡中心戰”向“數據中心戰”轉型過程中出現的大數據無法充分利用問題,分析總結了美軍大數據技術的應用現狀及大數據項目的研究重點,及時把握美軍大數據技術應用方面的前沿動態,并得出美軍大數據技術的挑戰與問題,為我軍大數據技術應用發展提供有力的技術參考。
關鍵詞:大數據技術;美軍;大數據應用;數據中心戰
中圖分類號:TP274 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2015)05-00-02
0 引 言
大數據是指那些已經超出了傳統數據尺度,目前主流技術與工具難以獲取、存儲、管理和分析的數據,其規模通常是10 TB(1 TB=1 024 GB)以上[1]。大數據與傳統數據倉庫相比,具有數據量大、查詢分析復雜等特點,業界將其歸納為4個“V”——“Volume(體量巨大)”、“Variety(種類繁多)”、“Velocity(生成快速)”、“Value(價值巨大但密度很低)”[2]。大數據時代,一個國家所擁有大數據的規模、活性以及對數據的理解、運用能力將成為國家層面競爭力的體現,一個國家在網絡空間的數字主權將是繼海、陸、空、天之后另一個大國博弈的空間[3]。 戰場大數據除了具有上文提到的4個“V”特征以外,還具有鮮明的實時性(Real-time),這就對大數據技術在軍事領域的應用中提出了新的要求。在未來戰場上,“除了上帝,任何人都必須用數據說話”[4],只有將數據優勢轉化成作戰優勢的一方才能真正贏得戰爭的主動權,在戰場上立于不敗之地。
1 美軍大數據項目研究背景
隨著信息技術的發展,未來戰爭必將具有“大數據戰”的基本特性。例如,伊拉克戰爭爆發的第一天,美軍就因為無法處理戰場傳回的海量數據,而不得不關閉了位于卡塔爾和科威特的指揮所,最終導致指揮人員無法與前線部隊通信,延誤了戰機。可見,信息化的指揮作戰系統對處理大量實時數據流的能力有著極高的需求。現代戰爭中不僅要及時收集、分發戰場數據,針對強對抗環境,還需要將海量實時數據進行預處理,挖掘出有價值的信息,并通過信息融合形成情報,從而及時判斷出敵方的作戰企圖和兵力部署,撥開“戰爭迷霧”,真正做到“知己知彼”。
大數據技術在信息化戰爭中有著良好的應用前景,很多國家將大數據技術研發擺在國家戰略層面加以推進。美國奧巴馬政府于2012年3月29日推出了“大數據研究和發展計劃”,計劃中提出“美國政府要通過收集、處理巨大而復雜的數據信息,從中獲得知識和洞見,提升能力,加快科學、工程領域的創新性,加強美國國土安全,轉變教育和學習模式[5]。2013年11月13日,奧巴馬政府再次發布了美國大數據研究白皮書,持續推進大數據研究產業的發展。與此同時,美國國防部和DARPA也發布了大數據項目清單。其中包括“從數據到決策”、“網絡內部威脅”、“影像檢索與分析”、“XDATA”、“腦之眼”等10余項與大數據技術相關的研究計劃,與政府、企業界、學術界展開密切合作。
2 美軍大數據技術研究現狀
大數據及相關技術對信息化戰爭的作戰模式、作戰理念和決策思維產生了極其深遠的影響,各軍事強國均將大數據技術納入了軍事領域科技發展的重要方向,美軍在大數據技術軍用方面當仁不讓的走在了世界前列。五角大樓官員表示,美軍必將成為大數據軍用領域的領頭羊,以新的方式、方法在全軍范圍內推廣大數據技術。為此,美軍制定依托國家項目,結合商業化運作的大數據發展路徑,大約每年投資2.5億美元(其中,新研究項目投資6 000萬美元)[6],研究重點主要集中在以下幾個方面:
2.1 在實時戰場信息和指令中發現有價值的情報,實現“即時發現,即時摧毀”
大數據給信息化戰爭帶來的重要變革之一就是決策思維模式和方法的變革。在以往信息化戰爭中,指揮官通過情報、偵察和監視系統接收到戰場上的所有數據,但是未必能夠理解這些數據,提取出有價值的情報并及時作出最優決策,從而采取恰當的行動。為了解決這一問題,美國國防部負責科學研究與工程建設的副部長扎卡里·蘭尼奧斯提出在現有情報監視偵察系統中引入大數據技術,在傳感器搜集的海量數據中進行數據挖掘和提取,形成為決策提供支撐的情報信息,將“輔助決策”提升為“決策支持”。例如,美軍正在研發的“數據到決策”項目,該項目通過構建快速準確分析數據的算法模型,將海量數據進行實時、自主的關聯以及整合、認知,挖掘出有關目標威脅、航跡跟蹤、火力打擊等重要的情報信息,并提供面向任務可理解的決策,使軍隊中情報分析人員和指揮官能夠以極高的速度理解和掌握戰場態勢。又如,DARPA支持的XDATA計劃也是美軍信息化建設中的重點項目,該計劃著力解決分布式數據存儲中由不完整數據分析出有價值情報的問題,研究人員開發了一系列能夠分析結構化、半結構化和非結構化海量數據的軟件及算法,研制出了面向任務的易操作、易理解的可視化人機交互工具[7],將數據優勢快速而準確的轉化為決策優勢,繼而轉化為戰場優勢,大大縮短從數據到決策的時間。
2.2 作戰形式由實現兵力集合的“網絡中心戰”向實現數據融合的“數據中心戰”方向發展,形成數據網絡結合的體系作戰能力
現代作戰模式強調的是諸軍兵種高度聯合的體系作戰,但是目前美軍的各軍兵種相對獨立,都在利用自己的情報偵察監視系統產生大量情報信息,并存儲于自己的情報系統中,這其中不乏相關、重復的情報,這就形成了一座座混亂的情報數據“煙囪”。受限于軍隊體制和系統頂層設計理念,這種軍兵種之間的信息壁壘一時無法拆除,這不僅造成了情報信息之間無法互聯互通,浪費大量的戰場數據資源,更影響了體系作戰能力的形成,大大削弱了三軍聯合作戰的效力。為解決這一問題,美國從事軍事大數據研發項目的主要承包商DRC公司的技術主管人員提出,大數據技術可以在不打破現有軍隊體制的情況下,通過數據融合實現軍種的聯合,形成扁平結構、層次簡捷、高度集成、體系融合的軍隊形態。這樣不但解決了軍兵種之間跨機構協作難的問題,還將收集的信息在一定時間,一定空間范圍內進行整合和關聯,為參戰的指揮官和作戰人員提供了時空一致的統一戰場態勢圖。指揮官與其他作戰平臺緊密交鏈在一起,為戰場信息的快速準確分發提供了保證,大大縮短了從傳感器到射手的時間,最終實現“即時發現,即時打擊”的作戰效果。
2.3 提升無人作戰平臺的自主性、能動性和智能化水平
未來戰爭中無人作戰平臺將成為戰場的主要作戰力量,如何增強無人作戰平臺的智能化水平,使其在強對抗環境中自主作戰,是目前亟需解決的問題。大數據技術在無人作戰平臺智能化應用上得到了集中體現。從情報監視、態勢感知到決策控制、協同打擊,大數據技術的應用,使得無人作戰平臺能夠在盡可能少通信的條件下,自主完成任務。例如,美軍正在研發應用于無人機的“近傳感器計算(NSC)”產品,該產品能夠進行數據邊緣處理,使無人機在強對抗無法通信的環境下,能夠自主飛行,避免無人機與迎面飛來的其他飛行器相撞。將無人作戰平臺對戰場環境片面的、離散的、被動的感知與理解提高到全局的、關聯的、主動的認知層次上,實現作戰控制日趨自動化的目標。
2.4 合并全球數據中心,向數據中心戰過渡
除了研究與大數據相關的數據處理、存儲、檢索與表達技術外,美軍還在建設基礎網絡的同時,不斷強化數據中心的整合,大量關閉分散于全球各地的數據中心,提升數據中心的運行效率與經濟利益。據不完全統計,美軍在2012財年至少關閉了115個數據中心,并計劃到2015財年將數據中心減少至185個,比現有數據中心大約減少260余個,這表現出美軍推廣大數據與云計算技術的決心,這樣美軍的基礎網絡由原來的“提供物理網絡服務”轉變成現在的“提供網絡應用服務”。真正意義上完成由“網絡中心戰”向“數據中心戰”的轉變。
3 美軍面臨的大數據挑戰
美軍在積極建設C4ISR系統,完善戰場信息在偵控打評各個階段傳遞流程的同時,大規模引入大數據技術,優化戰場數據的采集、處理、傳輸、分析和預測,形成物理分布、邏輯統一的數據分析結果,這使得大數據技術正在逐步取代傳統的情報偵察監視系統,成為美軍作戰指揮、火力打擊、效能評估的主要技術手段與決策依據。但是隨著大數據技術的不斷推廣,美軍面臨著許多問題與挑戰,主要表現在以下幾個方面:
(1)數據隱私問題。大數據的特點之一就是需要采集不同用戶的大量數據進行分析,雖然獲得了數據之間的關聯性,能夠預測一定的行為,但隨之而來的用戶隱私暴露問題也愈加嚴重。軍事信息中對用戶隱私的保護更加嚴格,需要制定更加嚴苛的數據分層分級定義規則,約束數據采集與共享的范圍,保護用戶隱私。
(2)數據可信度問題。偽造數據或者數據傳輸過程中的失真均可能造成大數據分析結果的可信度降低。尤其是在軍事情報信息中,強對抗環境下信息的完整性和真實性都將受到不同程度的影響,這就需要對數據進行鑒別、裁剪、融合,將數據價值發揮到最大。
(3)數據訪問控制問題。戰場大數據的處理通常是分布式的,隨著戰場態勢的變化,作戰平臺的角色也在時刻變化,制定合理的數據訪問權限規則,能夠大幅提升數據的利用效率和安全性。
大數據技術帶給我們的不僅是機遇還有挑戰,面對這些問題,積極研究大數據軍事應用的相關技術,才能在戰場上更有效的利用數據,并以數據為中心精確設計和指揮戰爭。
4 結 語
通過研究美軍大數據技術的應用,掌握大數據軍事應用的前沿技術及發展趨勢,找出我軍與軍事發達國家的信息化差距,聚焦大數據軍事應用的關鍵點,為后續研究工作提供參考。
參考文獻
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