- 瞿崇晓;郑寄平;张永晋;范长军;刘硕;
ChatGPT的横空出世为社会生活各领域带来了颠覆性变革,引起了学术界和工业界的广泛关注。随着武器装备和战争形态的不断演变,智能化已经成为现代军事发展的必然趋势,军事领域对GPT等大型语言模型的需求日益迫切。文中首先简要介绍GPT技术的背景和发展历程,然后从训练语料库、语言模型架构以及训练方法等多个方面深入探讨其技术原理和实现方式;在此基础上,进一步分析GPT技术军事化应用的可行性,重点探讨其潜在应用领域,并提供一个典型实例;同时,分析GPT技术存在的问题和不足,以及其军事化应用所面临的挑战,并给出相应的应对措施建议。综合分析表明,GPT为军事应用智能化提供了良好的技术路径,本文为GPT技术在军事领域的未来发展提供了参考。
2023年07期 v.18;No.135 624-633页 [查看摘要][在线阅读][下载 1538K] [下载次数:846 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:16 ] |[阅读次数:1 ] - 吕昭;张鸿云;
目前人工智能尚处于狭义人工智能阶段,只能针对特定任务与封闭场景,难以应对多任务与不确定性环境时应用需求。“集成智能”是将一种或多种智能能力进行集成,是实现适应场景的人工智能的可能路径。现有研究对于集成智能系统评价的研究尚不成熟,难以牵引集成智能系统研究。在分析集成智能概念内涵的基础上,提出了面向基础级、系统级以及应用级的多视角多层次集成智能系统评价框架并以人机协同军事智能应用为例,应用该框架建立了相应的指标体系,从而指导集成智能系统的评价。
2023年07期 v.18;No.135 634-645页 [查看摘要][在线阅读][下载 1292K] [下载次数:276 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:3 ] |[阅读次数:0 ] - 黄嘉伟;黎海涛;吕鑫;
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)网络节点间干扰导致通信质量降低问题,文中从空域与功率域出发,构建以最大化UAV系统频谱效率和能量效率为目标的波束成形与发射功率联合优化模型。针对该多域资源分配模型,提出参数化动作空间的加权Dueling DQN(P-wDDQN)学习算法,该算法适用于包含连续功率分配和离散波束成形的混合动作空间,且解决了Dueling DQN的目标Q值过低估计问题。利用所提P-wDDQN算法设计了联合波束与功率资源分配策略。仿真结果表明,所提多域资源分配策略提升了无人机网络的频谱效率和能量效率,且具有快速收敛的优势。
2023年07期 v.18;No.135 646-651页 [查看摘要][在线阅读][下载 1124K] [下载次数:269 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:1 ] |[阅读次数:0 ] - 张睿健;颉靖;乔榕;
美国太空探索技术公司的“星链”卫星高调介入局部冲突,成为保障通信链路畅通的重要手段,一定程度上印证了外界对其军事运用潜力的分析预测。本文介绍了“星链”的基本情况,研判其可能产生的影响,分析了潜在的网络攻击反制方法,建议加快推进卫星互联网发展,开展卫星互联网网络安全保障体系研究,积极探索网攻反制“星链”的方法。
2023年07期 v.18;No.135 652-655页 [查看摘要][在线阅读][下载 841K] [下载次数:1433 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:10 ] |[阅读次数:0 ] - 林伟;洪容容;
随着信息技术的快速发展,网络安全问题日益严峻,入侵检测成为保护网络系统的关键任务之一。为了获得更好的网络流量特征,提出了一种基于多尺度一维卷积神经网络的入侵检测模型。首先,利用一维卷积块提取数据的原始特征;然后,采用三种不同尺度的一维卷积对网络入侵数据分别提取特征;最后,将不同尺度的特征融合,以构建出网络入侵检测模型。文中所提方法在两个公开的网络入侵检测数据集上进行了实验验证,结果表明,基于多尺度一维卷积神经网络融合的特征向量包含更加丰富网络流量特征,能够有效提高入侵的性能。
2023年07期 v.18;No.135 656-662+670页 [查看摘要][在线阅读][下载 1352K] [下载次数:448 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:16 ] |[阅读次数:0 ] - 姜言波;邵增珍;
针对现有恶意域名检测方法检测时间开销大、对新出现或新变种的恶意域名检测精度不高的问题,提出一种基于无监督自适应模糊聚类的多家族恶意域名细粒度检测方法。该方法首先利用词向量映射网络(Bidirectional Encoder Representation from Transformers, BERT)将域名字符串映射为词向量矩阵;然后,利用深度自编码网络的编解码模块实现域名字符串向量矩阵的特征提取;最后,引入一种自适应模糊聚类算法实现多家族恶意域名和合法域名在隐空间中的特征聚类。通过在多个家族恶意域名和常见域名数据集上进行测试,实验结果表明所提出算法可以在二分类任务中实现97.71%的准确率,在8个家族的细粒度多分类任务上可以实现96.25%的准确率。综合检测性能优于当前主流的恶意域名检测算法。同时,所提出域名具有较低的时间开销,这为实时过滤恶意域名、预防恶意域名的入侵攻击提供了一种新的手段。
2023年07期 v.18;No.135 663-670页 [查看摘要][在线阅读][下载 1281K] [下载次数:88 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:6 ] |[阅读次数:2 ] - 岳喜超;王勇;陈乐;王超群;
传统的基于主成分的冗余变量筛选算法最终计算所得的关键变量筛选指标需要结合专家经验进行判定,具有人为主观性,使得模型预测结果不稳定。因此,文中提出了一种结合主成分与熵权的关键变量筛选算法(Key Variable Screening Algorithm Combining Principal Component and Entropy Weight, KVSA-PCA-EP)。该算法,首先通过传统的基于主成分的冗余变量筛选算法计算第一个关键变量筛选指标;然后,通过各原始变量的方差和目标变量的熵值计算第二个关键变量筛选指标;最后,以第二个关键变量筛选指标与第一个关键变量筛选指标的比值作为最终的关键变量筛选指标。文中通过在公开数据集METERC上的实验,并与传统的基于主成分的冗余变量筛选算法作对比,F1分数方面提高约5%,充分验证了提出算法的优越性。
2023年07期 v.18;No.135 671-679页 [查看摘要][在线阅读][下载 1661K] [下载次数:328 ] |[网刊下载次数:0 ] |[引用频次:7 ] |[阅读次数:0 ]