Интернет военных вещей ( IoMT ) — это класс Интернета вещей для боевых операций и войн . Это сложная сеть взаимосвязанных сущностей или «вещей» в военной сфере, которые постоянно общаются друг с другом для координации, обучения и взаимодействия с физической средой для выполнения широкого спектра действий более эффективным и информированным образом. [1] [2] Концепция IoMT в значительной степени основана на идее о том, что будущие военные сражения будут проходить под контролем машинного интеллекта и кибервойны и, скорее всего, будут происходить в городских условиях. [3] [4] Создавая миниатюрную экосистему интеллектуальных технологий, способных извлекать сенсорную информацию и автономно управлять несколькими задачами одновременно, IoMT концептуально разработан для того, чтобы разгрузить большую часть физической и умственной нагрузки, с которой сталкиваются бойцы в боевых условиях. [5]
Со временем было введено несколько различных терминов для описания использования технологии IoT для разведки, наблюдения за окружающей средой, беспилотной войны и других боевых целей. Эти термины включают в себя Военный Интернет вещей (MIoT), [6] Интернет боевых вещей [7] и Интернет боевых вещей (IoBT). [8]
Интернет военных вещей охватывает широкий спектр устройств, которые обладают интеллектуальными физическими возможностями зондирования, обучения и приведения в действие через виртуальные или киберинтерфейсы, интегрированные в системы. Эти устройства включают в себя такие элементы, как датчики , транспортные средства , роботы , беспилотные летательные аппараты , носимые человеком устройства, биометрические данные , боеприпасы , броню , оружие и другие интеллектуальные технологии. [9] В целом, устройства IoMT можно отнести к одной из четырех категорий [10] (но предполагается, что устройства должны быть достаточно повсеместными, чтобы сформировать фабрику данных ): [11] [12] [13]
Помимо подключения различных электронных устройств к единой сети, исследователи также предложили возможность включения в систему неодушевленных и безвредных объектов, таких как растения и камни, путем оснащения их датчиками, которые превратят их в точки сбора информации. [14] [15] Такие усилия соответствуют проектам, связанным с разработкой электронных растений, или e-Plants. [16]
Предлагаемые примеры приложений IoMT включают тактическую разведку , интеллектуальное управление ресурсами, логистическую поддержку (т. е. отслеживание оборудования и поставок), мониторинг интеллектуальных городов и ведение войны с использованием данных. [17] [18] Несколько стран, а также официальные лица НАТО , выразили заинтересованность в потенциальных военных преимуществах технологии IoT. [19]
Достижения в области технологий IoMT в значительной степени были обусловлены военными усилиями по поддержке разработки сенсорных сетей и маломощных вычислительных платформ в 1960-х годах для оборонных приложений. [10] [20] Во время Холодной войны американские военные были пионерами в использовании технологий беспроводных сенсорных сетей для обнаружения и отслеживания советских подводных лодок. Одним из примеров была Система звукового наблюдения (SOSUS) , сеть подводных акустических датчиков, т. е. гидрофонов , размещенных по всему Атлантическому и Тихому океанам, чтобы действовать как подводные посты прослушивания для надземных объектов. [21] Большая часть сенсорных и сетевых технологий, разработанных Министерством обороны США (DoD) в этот период времени, в конечном итоге послужила основой для современных систем IoT. Что особенно важно, DoD помогло подготовить почву для будущих исследований IoT в конце 1960-х годов с созданием ARPANET , раннего предшественника Интернета, который географически распределенные военные ученые использовали для обмена данными. [22]
В 1980-х годах Агентство перспективных оборонных проектов (DARPA) официально сотрудничало с академическими исследователями Массачусетского технологического института (MIT) и Университета Карнеги-Меллона для дальнейшей разработки распределенных беспроводных сенсорных сетей. Оттуда исследования беспроводных сенсорных технологий распространились по всему гражданскому исследовательскому сообществу и в конечном итоге нашли применение в промышленных приложениях, таких как распределение электроэнергии , очистка сточных вод и автоматизация производства . [21] [22] В этот период времени Министерство обороны также вложило значительные средства в миниатюризацию интегральных схем для встраивания в различные объекты крошечных компьютерных чипов. В результате их финансирования коммерческая микроэлектронная промышленность смогла восстановиться, когда в то время она столкнулась с потенциальным упадком. [22]
К концу 1990-х годов Министерство обороны объявило о планах «сетецентрической» войны, которая интегрировала физическую, информационную и когнитивную сферы для улучшения обмена информацией и сотрудничества. [22] Примерами проектов, направленных на достижение этой цели, являются Nett Warrior (ранее известная как Ground Soldier System или Mounted Soldier System ) [23] и коммуникационная платформа Force XXI Battle Command Brigade and Below , обе из которых были распространены в начале 2000-х годов. [24]
Однако интерес к исследованиям IoT в военных целях начал угасать, поскольку коммерческая промышленность стремительно продвигалась вперед с новыми технологиями. [3] В то время как Министерство обороны продолжало исследования в области усовершенствованных датчиков, интеллектуальных систем обработки информации и сетей связи, лишь немногие военные системы в полной мере использовали преимущества стека IoT, такие как сетевые датчики и технологии автоматического реагирования, в основном из-за проблем безопасности. [22] По состоянию на 2019 год исследования в области современных технологий IoT в военных целях начали получать значительную поддержку со стороны армии , флота и военно-воздушных сил США . [25] [26]
Министерство обороны разработало несколько инициатив с целью поддержки исследований в области Интернета вещей в военной сфере, а также сокращения существующего разрыва в развитии между военными и промышленными приложениями.
Проект Connected Soldier был исследовательской инициативой, поддержанной Центром исследований, разработок и инжиниринга армии США Natick Soldier (NSRDEC), которая была сосредоточена на создании интеллектуального нательного снаряжения. Целью проекта было создание интернета вещей для каждого солдата путем интеграции широкополосного радио, биодатчиков и интеллектуальных носимых систем в качестве стандартного оборудования. Эти устройства служили не только для мониторинга физиологического состояния солдата, но и для передачи данных о миссии, разведывательной информации и другой важной информации находящимся поблизости военным машинам, самолетам и другим войскам. [27] [28] [29]
В 2016 году Исследовательская лаборатория армии США (ARL) создала проект «Интернет вещей поля боя» (IoBT) в ответ на оперативный план армии США на 2020–2040 годы под названием «Победа в сложном мире». В плане Министерство обороны объявило о своих целях идти в ногу с технологическими достижениями потенциальных противников, отвлекаясь от низкотехнологичных войн и вместо этого сосредоточиваясь на боях в более городских районах. [30] Выступая в качестве подробного плана того, что, по мнению ARL, может повлечь за собой будущая война, проект IoBT подталкивал к лучшей интеграции технологии IoT в военные операции, чтобы лучше подготовиться к таким методам, как электронная война , которые могут появиться в будущем. [31] [32]
В 2017 году ARL создала Альянс по совместным исследованиям Интернета боевых вещей (IoBT-CRA), чтобы объединить исследователей из промышленности, университетов и правительства для продвижения теоретических основ систем IoBT. [33] [34]
Согласно ARL, IoBT был в первую очередь разработан для взаимодействия с окружающей средой путем получения информации об окружающей среде, воздействия на нее и постоянного обучения на основе этих взаимодействий. Как следствие, исследовательские усилия были сосредоточены на проблемах восприятия, приведения в действие и обучения. [35] Для того чтобы IoBT функционировал так, как задумано, необходимо сначала выполнить следующие предварительные условия в отношении технологических возможностей, структурной организации и военной реализации.
Все сущности в IoBT должны иметь возможность правильно передавать информацию друг другу, даже при различиях в архитектурном дизайне и составе. Хотя будущий коммерческий интернет вещей может демонстрировать отсутствие единых стандартов для разных брендов и производителей, сущности в IoBT должны оставаться совместимыми, несмотря на проявление крайней неоднородности. Другими словами, все электронное оборудование, технологии или другие коммерческие предложения, к которым обращаются военные, должны использовать один и тот же язык или, по крайней мере, иметь «переводчики», которые делают возможной передачу и обработку различных типов информации. Кроме того, IoBT должен иметь возможность временно включать доступные сетевые устройства и каналы, которыми он не владеет, для собственного использования, особенно если это выгодно для системы (например, использование существующей гражданской сетевой инфраструктуры в военных операциях в мегаполисе ). [7] В то же время IoBT должен учитывать различную степень надежности всех сетей, которые он использует. [33]
Время будет иметь решающее значение для успеха IoBT. Скорость коммуникации, вычислений, машинного обучения, вывода и приведения в действие между сущностями имеет решающее значение для многих задач миссии, поскольку система должна знать, какой тип информации следует отдать приоритет. [2] Масштабируемость также будет служить важным фактором в работе, поскольку сеть должна быть достаточно гибкой, чтобы функционировать при любом размере. [7]
Успех структуры IoBT часто зависит от эффективности взаимного сотрудничества между человеческими агентами и электронными сущностями в сети. В тактической среде электронные сущности будут иметь широкий спектр задач от сбора информации до выполнения кибердействий против вражеских систем. Для того чтобы эти технологии могли эффективно выполнять эти функции, они должны быть способны не только определять цели человеческих агентов по мере их изменения, но и демонстрировать значительный уровень автономной самоорганизации для адаптации к быстро меняющейся среде. В отличие от коммерческих сетевых инфраструктур, принятие IoT в военной сфере должно учитывать крайнюю вероятность того, что среда может быть намеренно враждебной или нестабильной, что потребует высокой степени интеллекта для навигации. [36]
В результате технология IoBT должна быть способна включать в себя прогностический интеллект , машинное обучение и нейронную сеть , чтобы понимать намерения пользователей-людей и определять, как выполнить эти намерения без процесса микроменеджмента каждого компонента системы. [30]
Согласно ARL, поддержание информационного доминирования будет зависеть от разработки автономных систем, которые могут работать вне своего текущего состояния полной зависимости от человеческого контроля. Ключевым направлением исследований IoBT является развитие алгоритмов машинного обучения для предоставления сети автономии принятия решений. [36] Вместо того, чтобы иметь одну систему в ядре сети, функционирующую как центральный компонент интеллекта, диктующий действия сети, IoBT будет иметь интеллект, распределенный по всей сети. Таким образом, отдельные компоненты могут обучаться, адаптироваться и взаимодействовать друг с другом локально, а также автоматически и динамически обновлять поведение и характеристики в глобальном масштабе в соответствии с операцией, поскольку ландшафт войны постоянно меняется. [35] [36] В контексте IoT включение искусственного интеллекта в огромный объем данных и сущностей, вовлеченных в сеть, предоставит почти бесконечное количество возможностей для поведения и технологических возможностей в реальном мире. [36]
В тактической среде IoBT должен уметь выполнять различные типы обучающего поведения, чтобы адаптироваться к быстро меняющимся условиям. Одной из областей, которая получила значительное внимание, является концепция метаобучения, которая стремится определить, как машины могут научиться учиться. Наличие такого навыка позволило бы системе избежать фиксации на предварительно обученных абсолютных представлениях о том, как она должна воспринимать и действовать всякий раз, когда она попадает в новую среду. Модели количественной оценки неопределенности также вызвали интерес к исследованиям IoBT, поскольку способность системы определять свой уровень уверенности в собственных прогнозах на основе своих алгоритмов машинного обучения может предоставить некоторый столь необходимый контекст всякий раз, когда необходимо принимать важные тактические решения. [36]
IoBT также должен продемонстрировать сложный уровень понимания ситуации и искусственного интеллекта, который позволит системе автономно выполнять работу на основе ограниченной информации. Основная цель — научить сеть правильно выводить полную картину ситуации, измеряя относительно небольшое количество переменных. [14] В результате система должна быть способна интегрировать огромное количество и разнообразие данных, которые она регулярно собирает, в свой коллективный интеллект, функционируя в непрерывном состоянии обучения в различных временных масштабах, одновременно обучаясь на прошлых действиях, действуя в настоящем и предвидя будущие события. [33] [36]
Сеть также должна учитывать непредвиденные обстоятельства, ошибки или сбои и иметь возможность перенастраивать свои ресурсы для восстановления хотя бы ограниченного уровня функциональности. [7] Однако некоторые компоненты должны быть приоритетными и структурированными, чтобы быть более устойчивыми к сбоям, чем другие. Например, сети, которые передают важную информацию, такую как медицинские данные, никогда не должны подвергаться риску отключения. [37]
Для полуавтономных компонентов когнитивная полоса пропускания человека служит заметным ограничением для IoBT из-за его ограничений в обработке и расшифровке потока информации, генерируемой другими сущностями в сети. Чтобы получить действительно полезную информацию в тактической среде, полуавтономные технологии IoBT должны собирать беспрецедентный объем данных огромной сложности по уровням абстракции , надежности, ценности и другим атрибутам. [2] [7] [14] Из-за серьезных ограничений в человеческих умственных способностях, внимании и времени сеть должна иметь возможность легко сокращать и преобразовывать большие потоки информации, производимые и доставляемые IoBT, в разумные по размеру пакеты важной информации, которая имеет существенное значение для личного состава армии, например, сигналы или предупреждения, которые относятся к их текущей ситуации и миссии. [7]
Ключевым риском IoBT является возможность того, что устройства могут передавать ничтожно полезную информацию, которая съедает драгоценное время и внимание человека, или даже распространять ненадлежащую информацию, которая вводит людей в заблуждение, заставляя их совершать действия, которые приводят к неблагоприятным или неблагоприятным результатам. В то же время система будет стагнировать, если человеческие сущности усомнятся в точности информации, предоставляемой технологией IoBT. В результате IoBT должен работать таким образом, чтобы быть чрезвычайно удобным и понятным для людей, не ставя под угрозу качество информации, которую он им предоставляет. [7]
Mosaic Warfare — термин, придуманный бывшим директором DARPA Strategic Technology Office Томом Бернсом и бывшим заместителем директора Дэном Паттом для описания подхода «систем систем» к ведению военных действий, который фокусируется на перенастройке систем и технологий обороны таким образом, чтобы их можно было быстро задействовать в различных комбинациях для решения различных задач. [38] [39] Разработанный для имитации адаптивной природы кубиков Lego и мозаичной формы искусства, Mosaic Warfare продвигался как стратегия, направленная на то, чтобы сбить с толку и подавить силы противника путем развертывания недорогих адаптивных технологических расходуемых систем оружия, которые могут играть несколько ролей и координировать действия друг с другом, усложняя процесс принятия решений для противника. [40] Этот метод ведения войны возник как ответ на текущую монолитную систему в армии, которая опирается на централизованную структуру командования и управления, чреватую уязвимыми одноточечными коммуникациями и разработкой нескольких высокоэффективных систем, которые слишком важны, чтобы рисковать потерей в бою. [39] [41]
Концепция мозаичной войны существовала в DARPA с 2017 года и способствовала разработке различных технологических программ, таких как Система системной интеграции технологий и экспериментов (SoSIT), которая привела к разработке сетевой системы, позволяющей ранее разобщенным наземным станциям и платформам передавать и преобразовывать данные между собой. [42]
В 2017 году DARPA объявило о создании новой программы под названием Ocean of Things, которая планировала применять технологию IoT в больших масштабах, чтобы установить постоянную морскую ситуационную осведомленность над большими океанскими районами. [43] Согласно объявлению, проект будет включать в себя развертывание тысяч небольших, коммерчески доступных поплавков. Каждый поплавок будет содержать набор датчиков, которые собирают данные об окружающей среде, такие как температура поверхности моря и состояние моря , а также данные об активности, такие как движение коммерческих судов и самолетов. [44] Все данные, собранные с этих поплавков, затем будут периодически передаваться в облачную сеть для хранения и анализа в реальном времени. [45] С помощью этого подхода DARPA стремилось создать обширную сенсорную сеть, которая сможет автономно обнаруживать, отслеживать и идентифицировать как военные, так и коммерческие и гражданские суда, а также индикаторы другой морской активности. [46]
Проект Ocean of Things был сосредоточен в первую очередь на разработке сенсорных поплавков и аналитических методов, которые будут задействованы в организации и интерпретации входящих данных, как на двух его основных задачах. Что касается конструкции поплавка, судно должно было выдерживать суровые условия океана в течение как минимум года, при этом оно должно было быть изготовлено из коммерчески доступных компонентов, общая стоимость которых составляла менее 500 долларов за штуку. Кроме того, поплавки не должны были представлять никакой опасности для проходящих судов и должны были быть изготовлены из экологически безопасных материалов, чтобы их можно было безопасно утилизировать в океане после завершения своей миссии. Что касается аналитики данных, проект был сосредоточен на разработке облачного программного обеспечения, которое могло бы собирать, обрабатывать и передавать данные об окружающей среде и их собственном состоянии с помощью динамического отображения. [46]
Одной из самых больших потенциальных опасностей технологии IoMT является риск как враждебных угроз, так и системных сбоев, которые могут поставить под угрозу всю сеть. Поскольку суть концепции IoMT заключается в том, чтобы все компоненты сети — датчики, исполнительные механизмы, программное обеспечение и другие электронные устройства — были соединены вместе для сбора и обмена данными, плохо защищенные устройства IoT уязвимы для атак, которые могут раскрыть большие объемы конфиденциальной информации. Более того, скомпрометированная сеть IoMT способна нанести серьезный, непоправимый ущерб в виде поврежденного программного обеспечения, дезинформации и утечки разведданных. [47]
По данным Министерства обороны США, безопасность остается главным приоритетом в исследованиях IoT. IoMT должен быть способен предвидеть, избегать и восстанавливаться после попыток вражеских сил атаковать, нарушать, захватывать, манипулировать или уничтожать сеть и информацию, которую она хранит. Использование устройств глушения , электронного подслушивания или вредоносного кибер-ПО может представлять серьезный риск для конфиденциальности, целостности и доступности информации в сети. Кроме того, человеческие сущности также могут быть объектом кампаний по дезинформации с целью вызвать недоверие к определенным элементам IoMT. [1] [7] Поскольку технология IoMT может использоваться в состязательной обстановке, исследователи должны учитывать возможность того, что большое количество источников может быть скомпрометировано до такой степени, что алгоритмы оценки угроз могут использовать некоторые из этих скомпрометированных источников для ложного подтверждения достоверности потенциально вредоносных сущностей. [35]
Минимизация рисков, связанных с устройствами IoT, вероятно, потребует от сети масштабных усилий по поддержанию непроницаемой защиты кибербезопасности, а также применения мер контрразведки, которые препятствуют, подрывают или сдерживают потенциальные угрозы. Примерами возможных стратегий являются использование «одноразовой» безопасности, когда устройства, которые, как считается, потенциально скомпрометированы противником, просто выбрасываются или отключаются от IoMT, и сети-приманки , которые вводят в заблуждение подслушивающих устройств противника. Поскольку ожидается, что силы противника будут адаптироваться и развивать свои стратегии для проникновения в IoMT, сеть также должна проходить непрерывный процесс обучения, который автономно улучшает обнаружение аномалий , мониторинг шаблонов и другие защитные механизмы. [7]
Безопасное хранение данных является одним из ключевых моментов интереса для исследования IoMT. Поскольку система IoMT, как прогнозируется, будет производить огромный объем информации, внимание было направлено на новые подходы к надлежащему хранению данных и регулированию защищенного доступа, которые не допускают утечек или других уязвимостей. [48] Одним из потенциальных решений, предложенных Пентагоном, была Comply to Connect (C2C), платформа сетевой безопасности, которая автономно отслеживала обнаружение устройств и контроль доступа, чтобы идти в ногу с экспоненциально растущей сетью сущностей. [31]
В дополнение к рискам цифрового вмешательства и манипуляций со стороны хакеров , также высказывались опасения относительно наличия сильных беспроводных сигналов в удаленных боевых точках. Было показано, что отсутствие постоянного подключения к Интернету ограничивает полезность и удобство использования некоторых военных устройств, которые зависят от надежного приема. [49]