联合作战中大数据的安全管理技术

联合作战中大数据的安全管理技术

王静楠 田琦 李妮娜

93658部队 北京 100061

摘要：大数据在军事领域的应用改变了现代战争的发展方向。在联合作战体系中，不同军兵种之间通过大数据技术的应用，加快作战节奏、提高存活率，增加战争打击毁灭性，从而实现军事目标战略。本文针对联合作战大数据背景下，探讨我国联合作战大数据安全管理及其相关技术的发展现状、特征以及所存在的问题，提出了提高我国联合作战大数据安全管理质量的建议和策略。

主题词：联合作战；大数据；安全管理技术

一、前言

随着大数据技术逐步成熟，对海量战争数据进行分析的技术已经在国防军事的各个领域得到了应用。受益于这些技术的普及应用，战争的决策者、指挥员、作战部队极大地提高了对战争的应急反应能力和处理能力。未来军事战争不单是现代化武器的战争，更是“大数据战争”，大数据技术将会左右着未来战争的胜败。联合作战是不同军兵种之间进行一体化作战，是未来战争作战的基本形式之一。在联合作战的大背景下，要提高联合作战的指挥速度和质量，实现军事战略目标，必须要依靠大数据技术，而大数据的安全性是保障联合作战成败的关键因素之一，因此，对联合作战大数据安全管理技术的现状分析及存在的问题的研究具有重要的军事意义和研究价值。

二、联合作战的基本概述

（一）联合作战的定义

联合作战的定义是指两支以上军队或两个以上军兵种的作战力量，基于军事战略目标下，在联合指挥机构统一指挥下的共同作战^[1]。联合作战属于一体化作战方式。随着现代军事技术、作战理念的发展，联合作战将会是未来战争主要作战方式。

（二）联合作战的核心及特征

联合作战是通过发挥多军兵种结构性力量，针对实战活动情况而进行基本外在形态或转变整体形态的一种作战方式，联合作战的核心是信任性、凝聚性和统一性。联合作战特点是

参战军种多元化、作战目的性明确、作战原则统一、作战体系完整。

三、大数据安全管理技术的概述

（一）大数据的定义

大数据是指一定时间范围内无法利用常规性软件来处理、管理、捕捉的数据集合，需要采用新处理模式来获取多样化、高增长率、海量的信息数据的一种能力和方式^[2]。大数据最大的特点数据量庞大，数据具有多源异构的特点。现阶段最常用的大数据技术有决策树、主成分分析法、K—平均聚类算法等核心技术。

军事信息化、智能化和自动化是现代军事发展的必然趋势。大数据在军事领域的应用极大地丰富了现代军事发展内容。而在收集、存储和使用这些军事数据的各个环节中,都隐藏着失泄密的风险,如何保证这些军事数据的安全一直是大数据技术在国防军事中得到应用的重点与难点所在。基于此，分析大数据安全管理及利用所面临的问题，是制定了大数据安全管理规范，提高大数据分析的准确性的重要前提。

（二）大数据安全管理技术在军事领域的特点

军事领域中，军事数据呈现来源多样化、数据多元化、技术复杂化等特点，而大数据分析技术、安全管理技术能有效保证军事训练、军事决策的科学性和精准性。大数据管理技术的主要内容包括以下几个方面。

一是具有保密性。由于军事战略目标、军事行动、军事分析布置等军事内容具有保密性，所以服务于军事领域的大数据技术也具有保密性。为提高大数据系统的安全性、保密性，利用大数据安全管理技术来提高部队数据的保密性和安全性就具有重要的军事价值和作用。

二是数据质量。数据质量的高低直接影响着大数据应用效果。低质量的大数据会造成存储资源、传输资源的浪费，还会影响到数据的整体性、有效性。

三是大数据安全机制。国防军事领域下的大数据具有数据种类、数据规模的复杂性。所以要创新地使用效率高、保密性强的数据密码学为数据进行加密、解密处理。根据联合作战的作战任务要求，采取非结构化、半结构化、结构化数据形式，提高联合作战的安全通信、访问控制、安全管理功能，从而实现联合作战大数据的可追踪性、可控性、完整性、保密性和隔离性。

四、大数据在联合作战中的应用价值和作用

（一）提高联合作战质量，优化联合作战体系

未来联合作战将会以大数据决策指挥为基础，实现多军兵种的统一整体作战^[3]。联合作战下的“数据战争”将是未来战场的新形态，因此，加强数据化训练是联合作战的必然要求。相比传统机械化战略、信息化战争，“数据战争”是以数据系统为基础，综合数据、信息、武器等作战要素来实施作战行动和指挥。大数据系统可以全面分析汇总联合作战下的人员训练水平、人员素质、武器装备、安全形势，为作战行动提供最精确、及时的数据信息情报，满足不同层次的作战需求。因此，大数据可以有效提高联合作战质量，优化联合作战体系。

（二）增强作战情报处理能力

大数据时代下联合作战的战场战况瞬息万变，战场数据的及时性、精准性直接影响到作战的行动战略和成败，因此，联合作战大数据的数据搜集、分析处理以及决策方案等应用将左右着战场。应用大数据系统可以及时获取联合作战战场的情报信息，挖掘大数据信息数据背景的军事价值和作用，同时将大数据的情报信息可视化，提高军事决策层对战场的空间情况的认知度，为预测对手作战策略行动、思维规律、战场发展形势变化提供可视化的参考，为联合作战作战战略的制定提供及时高效的情报信息数据。

（三）增强联合作战指挥决策质量和效率

联合作战下的武器装备、作战形态、作战环境、作战力量等战场信息复杂多变。信息来源多样化、信息种类多元化，在这种背景下，联合作战的指挥人员在决策过程中面临着海量信息的处理问题。指挥人员要从海量的情报信息中去伪存真、抽丝剥茧，形成具有决策价值的价值。但是人力分析情报信息效率低下，无法保证指挥决策质量。而大数据可以高效地分析情报信息，针对指挥人员决策需求情况进行信息过滤、筛选、综合，从而获取到高价值、高质量的信息情报，缩短决策周期，为联合作战战略目标的实现奠定坚实的指挥决策基础^[4]。

（四）大数据推动未来作战形态的发展

大数据信息化系统改变了现代军事战争的作战形态，例如美国在开展第一次海湾战争前，就利用民间兵棋系统对海湾战争的伤亡人员、战争结果、进程进行推演，而现实的战争结果与推演结果基本一致。同样伊拉克战争前，美军也通过大数据兵棋系统来对作战计划预案进行推演，通过兵棋系统来优化作战计划。最后战争的进程也与系统的推演过程相一致，由于可见，大数据应用下改变着联合作战的作战形态，特别是大数据下的无人化作战模式，其打击的精准性、迅速性，将会改变未来的作战形态发展。

五、我国联合作战大数据安全管理所存在的问题

联合作战下的大数据是一把“双刃剑”，它既可以提高我国联合作战的质量和效率，实现国防军事力量的现代化、智能化和自动化，但是由于大数据系统属于综合性强、操作复杂的高科技系统，联合作战下的大数据安全管理也存在一些问题与不足。

（一）数据共享困难、系统面临网络攻击、窃密风险

大数据系统的信息数据类型多元化，数据来源广泛，数据信息管理主体牵涉面广大，不同军兵种、不同管理部门、级别之间存在着一些核心数据，我军各军兵种都拥有自主的指挥平台，各自为战，存在数据缺乏互通互联、质量各异、格式不一等问题。由于管理体系、权限等问题，数据还没法全面共享。由于数据全面共享，造成我国联合作战大数据系统在数据分析处理上存在一定的盲区，造成大数据分析精准性上存在一定缺憾^[5]。而且国际军事竞争、黑客等不稳定因素的存在，大数据系统面临着网络攻击、窃密的风险问题。根据有关调查了解，国防军事大数据是网络攻击窃密的主要对象，所以联合作战大数据的信息情报泄密风险不断加大，境外敌对势力、黑客通过散播木马来控制我国电脑，甚至境外间谍机构通过设置网络情报点，利用“蛙跳攻击”、“狼群战术”来不断进行情报渗透、窃密。因此，加强联合作战大数据安全的监管对于维护我国国防军事安全性具有重要的价值和作用。

（二）缺乏大数据复合型人才

尽管近年来我军大力发展联合作战大数据系统，大数据系统的应用程度不断加深，一体化联合作战改革持续深入，但是由于缺乏健全完善的体制机制，原有的各军兵种之间存在较大的壁垒和差异，要提高我国联合作战大数据安全管理的质量和效率，必须要依靠综合素质高的复合型大数据人才。只有通过发挥大数据人才的作用，将大数据系统应用深入到各大军兵种中，打破原有的体系壁垒，才能实现联合作战的智能化、现代化和自动化^[6]。但是由于缺乏复合型的大数据人才，加强各军兵种之间存在壁垒，大数据缺乏共享等问题，造成我军无法通过大数据来呈现联合作战的内在规律和关联，复杂多变战场态势无法通过直观的大数据模拟出来，从而影响到我国联合作战的质量和效率。

（三）联合作战大数据缺乏创新性应用

联合作战大数据应用，除要提高大数据系统的安全性，还要针对各军兵种、作战理念、武器使用等作战要素进行大数据创新性应用，挖掘大数据信息数据背后的应用价值。但是从我军的联合作战大数据应用情况来看，我军联合作战大数据应用还处于初级阶段，联合作战大数据应用主要是用于武器使用维护、战场实时动态反馈、军事情报搜集、国防动员数据等常规性应用，尚未建立与联合作战大数据系统相匹配的创新性就应用技术。如AI系统、机器学习与人工智能技术集成等新型安全技术应用。所以我军联合作战大数据系统在赛博空间、后勤保障、作战指挥、ISR等方面与欧美发达国家还存在一定差距。因此，我国要大力发展联合作战大数据系统，加快大数据的创新性应用，全面提升联合作战大数据系统的创新性、稳定性和整体性。

六、提高我国联合作战大数据管理质量的对策

（一）完善大数据应用机制，强化安全意识和安全管理技术，实现数据共享

针对我军各军兵种壁垒的问题，要不断完善大数据应用体系机制，通过加快推动一体化联合作战的改革，利用大数据系统来搜集、存储、分析、共享数据，通过大数据系统来摸清我军各军兵种的体系作战情况，从武器设备、情报获取、战场进程分析、决策分析等方面进行建设发展，全面提高大数据系统的应用质量、效率。同时，强化大数据安全管理意识和技术，通过系统认证、标准规范、法律法规等方面来加强联合作战数据安全治理。从法制管理层面上规范联合作战大数据各级责任主体的安全管理意识和标准，完善大数据的共享、传输、采集的标准和权限，全面监控大数据信息数据的使用范围、传输途径、使用方向等内容。针对大数据的应用情况，使用综合性强、保密程度高的安全技术。构建“私有云”，通过形成“公私结合”的管理架构，建立密级度深、存储管理敏感度高的大数据应用体系。在保障大数据信息数据共享的基础上，全面加强大数据安全管理。实现联合作战大数据的安全、有序、高效的运行和管理。

（二）引入和培养复合型大数据人才，提升我军大数据人才的应用比例

各国国防大数据的竞争本质就是高素质复合型人才的竞争。特别是在人工智能AI系统不断渗透发展的背景下，我国更要加快联合作战大数据人才的引入和培养。从我国现阶段大数据人才的情况来看，数据分析师、大数据创新编程员等复合型人才的比例不高，要提高我国联合作战大数据人才的供给，要从多方面进行引入和培养，一方面要加强顶层设计、战略扶持或政策倾斜，通过提高人才的精神和物质待遇来引入高素质的大数据人才，另一方面要重视多学科交叉培养，复合型大数据人才是跨学科、跨专来的交叉型人才。由于数据分析既包含统计学、数学等方面知识，还要具有软件开发、数据库应用等计算机知识，更要具备一定的军事素养，所以对于大数据复合型人才的培养，我军要对挑取出来的大数据人才，加强培养考核，全面提升人才的综合素质和大数据应用能力。同时还可以发挥军民融合的优势，通过融合社会、企业、高校等资源，创新发展大数据人才培养模式，建立多类型、多层次的人才培养机制，以此扩大我军联合作战大数据人才比例。

（三）加快大数据创新性应用，强化大数据在联合作战中的应用

在全面提高大数据系统在联合作战中的作用和价值，除要提高大数据在联合作战中的常规性应用外，还要进行创新性的开发应用。形成一套完整度高的大数据研发体系。一方面加强大数据基础技术的应用深度和广度。如数据可视化、并行计算、数据挖掘、机器学习等基础性技术，同时加快大数据平台开发进程。根据我军联合作战的实际情况，建立一套基于云的大数据解决方案，通过大数据平台来收集各种海量数据和情报。同时利用平台对数据进行可视化处理和分析，解构数据，为联合作战战略的制定提供必要的解决性建议和方案。另一方面，加强机器学习和AI人工智能的创新性发展，通过实现机器学习和人工智能的集成，利用智能化设备来实现ISR(侦察、监视与情报）的收集，通过AI来深度挖掘情报数据背后的军事价值。为我国联合作战决策层的科学决策提供最及时最精准的数据信息。最后，通过大数据应用系统来加强联合作战训练质量。通过发挥大数据的军训练作用，利用“大数据”理念来指导联合作战训练，实现战训一致，通过大数据来模拟真实的战场的发展进程，从武器装备、军兵种配合、敌方战略应用等方面来还原战场实况，从训练中发现问题，解决问题，检验大数据的实际作战效果和质量，挖掘大数据联合作战中的实践价值，从而为提高我军联合作战质量提供必要的实战训练数据和参考。

七 、结语

随着大数据新型技术的广泛应用，国防军事领域对大数据应用需求程度不断加深，未来战争将是“大数据之战”。大数据将会成为战场的胜负手。因此，我国要紧随现代军事的发展趋势，在联合作战的新战争形态下，加强大数据技术的安全管理技术、创新性技术的发展，通过完善大数据应用机制，加快复合型人才的发展，实现联合作战大数据创新性应用，从而全面提升我国联合作战大数据应用的质量。

参考文献

[1]王泽杰, 张程. 基于大数据的战区联合作战装备保障决策[J]. 国防科技, 2018, 39(03):104-109.

[2]王泽杰, 张程. 基于大数据的战区联合作战装备保障决策[J]. 国防科技, 2018, 39(03):104-109.

[3]马银波 . 国防动员大数据建设与运用初探［J］. 国防，2015（2）.

[4]蒋盘林.大数据通用处理平台及其在ISR领域的潜在军事应用[J]. 通信对抗, 2013(3):1-5.

[5]王泽杰, 张程. 基于大数据的战区联合作战装备保障决策[J]. 国防科技, 2018, 39(03):104-109.

[6]张贤军;龚平;成娜;李鹤;. 基于大数据技术的信息通信网络管控应用研究[C]// 第六届中国指挥控制大会论文集(下册). 0.

作者简介

王静楠，女，本科，助理工程师，1985年出生，93658部队，主要从事计算机网络管理工作。电话：13716021462 邮箱：tta9wg@sina.com

田琦，女，硕士，工程师，1984年出生，93658部队，主要从事指挥自动化系统管理与维护工作。

李妮娜，女，本科，助理工程师，1983年出生，93658部队，主要从事指挥自动化系统安全防护工作。