Электромагнитный спектр и ассоциативные формы коммуникации лежат в основе использования больших данных. Контроль электромагнитного спектра является необходимой предпосылкой для информационного доминирования. Электромагнитное доминирование - это способность использовать больше спектра, защищать использование своего спектра и препятствовать в использовании спектра противником. В будущем беспроводная/радиосвязь будет более быстрой и надежной, устойчивой к радиоэлектронным атакам, появится безопасное потоковое видео.
В результате электромагнитный спектр в отношении своей пропускной способности будет все более перегруженным как военными, так и коммерческими системами. Использование искусственного интеллекта для поддержки когнитивных сенсоров (например, когнитивных радаров) и средств связи станет необходимым для предотвращения конфликтов в перегруженном электромагнитном спектре. Это будет особенно важно для операций в городских условиях.
Возросшая виртуализация социальных контактов внесла значительный вклад в доступность персональных данных. Один из аспектов этой виртуализации - социальные медиа. Их использование в области обороны и безопасности включает наблюдение за населением, анализ настроений, обмен знаниями и информацией, недорогие средства поддержания связи с семьями и стратегической коммуникации. Сегодня ученые изучают социальные сети с точки зрения лингвистических сигналов; паттернов информационного потока; тематических тенденций; нарративной структуры; анализа настроений; отслеживания мемов; культурных нарративов; моделирования развивающихся сообществ; аналитики доверия; возможностей автоматизированной генерации контента и использования ботов. Социальные медиа позволяют оказывать существенное и тонкое воздействие на политические и социальные процессы. Технология использования социальных медиа уже продемонстрировала свой потенциал воздействия на характер политического и социального дискурса и обеспечения быстрой и решительной мобилизации населения в нужном месте и в нужное время для достижения конкретных политических и социальных целей. Аналогичным образом, сбор данных в социальной сфере позволяет достичь беспрецедентного понимания социального поведения и групповой динамики.
Для развития аналитики больших данных важны облачные вычисления. Интегрированные с военными мобильными сетями и облачными вычислениями, повсеместные вычисления обладают потенциалом для обеспечения поддержки принятия решений в реальном времени отдельным солдатом в любое время и в любом месте.
Искусственный интеллект позволит обрабатывать большие объемы неструктурированной информации. Эти прогностические корреляционные модели являются ценными инструментами для выявления намерений и прогнозирования возможных будущих действий и событий. Полезность этих моделей и методов глубокого обучения будет возрастать по мере развития методов обучения, основанного на данных, и роста объема самих данных. В течение следующих 20 лет объем данных будет продолжать расти, поскольку число портативных и подключенных к Интернету устройств растет экспоненциально, и IoT становится реальностью. Ожидается, что к 2021 году глобальные расходы на IoT достигнут 1,4 трлн. долларов США, а к 2030 году - 500 млрд. объектов будут объединены в сеть. Объем данных, который в результате этого будет получен, трудно сейчас представить.
1.2 Возможности использования Аналитики военных данных для вооруженных сил Альянса
Распространение современных датчиков и более широкое использование автономных систем значительно повысят способность НАТО обнаруживать, классифицировать, распознавать, идентифицировать и противодействовать угрозам в физических и виртуальных оперативных областях. Адаптивные твердотельные усилители мощности и оптимальная обработка сигналов будут поддерживать одновременный поиск и отслеживание воздушных целей. Пассивные радиолокационные системы снизят уязвимость систем в отношении радиоэлектронного противодействия и повысят возможности обнаружения малозаметных целей. Обработка данных на самом датчике приведет к быстрой передаче данных от датчика к стрелку. Аналитика социальных сетей позволит фильтровать контент для обнаружения и отслеживания событий, анализа социальной динамики и выявления аномалий.
Ситуационная осведомленность: улучшенное картирование районов миссии будет способствовать оперативному планированию и повышению ситуационной осведомленности. Эта осведомленность будет дополнительно обеспечена расширенными возможностями отображения малой мощности для солдатских систем, встроенной аналитикой и увеличением потока информации между тактическим и командным уровнями. Глубокое обучение, используемое при расшифровке Интернет-контента, потенциально может идентифицировать информацию, имеющую отношение к безопасности, на основе анализа социального поведения в Интернете в сочетании с извлечением контента из множества текстовых документов. Объединение данных социальных сетей с более традиционными сенсорными данными обеспечивает более полное и точное социокартирование местности и общую оперативную картину.
Обучение и готовность: виртуальные среды и биоинформатика будут способствовать улучшению подготовки к операциям. Мониторинг физиологического и психологического состояния позволит максимально повысить общую работоспособность и готовность человека за счет усиления контроля за здоровьем и безопасностью, а также защиты от травм.
Управление: основные бизнес-процессы НАТО, разработка политики и стратегическое планирование выиграют благодаря моделированию и имитации, мониторингу реализации решений в режиме реального времени, а также прогнозной аналитики. Логистика: расширенная интеграция датчиков контроля работоспособности оружейных систем, мониторинг запасов в режиме реального времени и использование цифровых двойников значительно повысят эффективность и результативность логистической системы при одновременном снижении затрат на жизненный цикл.
Поддержка операций: огромное количество сенсорных данных будет способствовать более всестороннему пониманию оперативной обстановки. В сочетании с искусственным интеллектом это позволит применять более комплексный подход к оперативному планированию и целеполаганию. Более глубокое понимание и моделирование поведения противника поможет принимать действия, подрывающие его цели и деятельность.
Аналитика больших данных окажет значительное влияние на оборонную научно-техническую деятельность посредством метаанализа существующих научно-технических знаний. Это приведет к созданию новых материалов, разработке новых и более совершенных сенсоров, фундаментальным научным открытиям и т.д., что непосредственно повлияет на развитие новых возможностей НАТО.
Управление информацией: контекстное программирование позволит поисковым системам выйти за рамки простого поиска по ключевым словам и на основе определения цели поиска представлять целе-ориентированную информацию. Этот подход может быть использован для прогнозирования рисков безопасности на основе глубокого анализа личных контактов, поведения в социальных сетях и информации о местоположении.
1.3 Риски для вооруженных сил Альянса
Аналитика больших данных противника будет развиваться аналогично силам Альянса, при этом силы НАТО будут стремиться развить свое преимущество в принятии решений и действий в цикле Наблюдение-Ориентирование-Принятие решений-Действия (Observe-Orient-Decide-Act).
Аналитика больших данных повысит эффективность и расширит масштабы операций в нетрадиционных областях, что позволит точечно воздействовать на отдельных лиц и социальные группы с помощью и через инструменты национальной власти (дипломатические, информационные, военные и экономические).
Более широкое использование НАТО Аналитики больших данных приведет к появлению уязвимостей в принятии командных решений, которые могут быть использованы противниками, поэтому чрезмерная зависимость от такой аналитики при принятии решений увеличит риск и ущерб от кибератак/информационных атак.
Усиление глобализации и коммерциализации информации и сенсоров означает, что потенциальные противники будут иметь доступ к большей части тех же данных, коммерческих инструментов и методов шифрования, что и силы НАТО. Возможность обнаружения противником замаскированных, скрытых, защищенных или погруженных в воду целей с помощью обработки больших объемов данных от постоянных активных и пассивных датчиков окажет значительное тактическое и оперативное воздействие на будущие операции Альянса. Например, ядерная триада США может быть сильно дестабилизирована.
1.4 Проблемы функциональной совместимости Аналитики больших данных
Быстрая технологическая эволюция Аналитики больших данных потребует постоянных инвестиций для поддержания технологического превосходства и обеспечения эксплуатационной устойчивости. Это бросит вызов странам Североатлантического союза в поддержании общих технологических сил, особенно по мере того, как командование НАТО станет больше полагаться на Аналитику больших данных. Спектр электромагнитных частот становится все более коммерческим, перегруженным, конкурентоспособным во всем мире из-за коммерческого использования передовых радиочастотных технологий. Необходимо будет заключить союзническое соглашение о распределении частот и разрешении конфликтов.
Необходимо будет разработать распределенные структуры данных и проверки, чтобы позволить странам сохранять право собственности и контроля над данными при совместном использовании в рамках коалиции. Большие данные вызывают серьезную озабоченность в отношении проблем безопасности, конфиденциальности и управления, которые необходимо будет решать на уровне Альянса. Необходимо будет разработать политику сбора, хранения, обмена, кураторства, классификации, пропускной способности, таксономии и конфиденциальности данных.
Оперативная и корпоративная среда НАТО обладает уникальными характеристиками, которых нет у коммерческих и гражданских областей, в том числе пониженной толерантностью к риску и политическими ограничениями. Правовые вопросы также могут стать предметом озабоченности, поскольку коммерческие компании стремятся защитить лежащую в основе технологий интеллектуальную собственность. При внедрении критических технологий (например, 5G) может возникнуть значительный цифровой разрыв из-за различий в восприятии угроз и принятии базовых технологий в странах Альянса. Отсутствие стандартов и разработка несовместимых или ненадежных систем могут ограничить способность НАТО обмениваться большими и другими конфиденциальными данными.
1.5 Перспективы развития аналитики больших данных
Исследования в области больших данных и продвинутой аналитики носят в высшей степени междисциплинарный характер. Ключевыми направлениями исследований и разработок являются:
1. Инженерная защита: киберагенты (например, боты) для автоматической идентификации, предотвращения и исследования социальных и кибератак.
2. Оптимизированные технологии связи: новые технологии для оптимизации сетевых ресурсов, пропускной способности и (когнитивного) управления электромагнитным спектром для распределенных приложений или зондирования. Эти исследования будут включать в себя изучение новых способов связи (например, 5G), ячеистых сетей, постквантовых методов шифрования и более широкое использование когнитивных методов (искусственный интеллект).
3. Аналитика: новые математические, вычислительные подходы и подходы, связанные с учетом человеческого фактора к анализу сложных и запутанных военно-социально-технические систем, моделирование и имитация сложных многомасштабных физических, информационных и инженерных систем. Разработка методов автоматического извлечения информации на основе обработки данных, будет существенным аспектом этого направления, поскольку участие человека в разработке прогностических моделей является существенным ограничивающим фактором.
4. Датчики: новые, распределенные, маломощные и чувствительные датчики, способные к самоорганизации и взаимодействию в сети (повсеместное сенсорное восприятие), разработки в области анализа, слияния и оценки сигналов от пассивных источников (например, биоинженерных), биосоциальных датчиков, мультисенсорных/многодоменных источников.
5. Доверие: технологии распределенного реестра, киберагенты, улучшенная визуализация и прогнозная аналитика для поддержки надежного обмена информацией и расширенной поддержки принятия решений человеком, инструменты для идентификации вредоносных социальных или кибер-акторов, а также разработка киберагентов для оказания помощи операторам кибербезопасности в определении киберфизических и человеческих уязвимостей.
Таким образом, Аналитика больших данных позволит НАТО повысить уровень оперативной информации на стратегическом, оперативном, тактическом и общеорганизационном уровнях. Расширятся возможности прогнозной аналитики, необходимой для принятия более эффективных решений на всех уровнях. Это окажет существенное трансформирующее воздействие во всем спектре возможностей НАТО.