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中国反隐身雷达发现F22,DARPA开发人工智能电子战系统对抗中俄雷达

2020-03-21 23:43

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图片 2JYL-1A型远程三坐标警戒雷达。

图片 3 疑似国产陆基巨型相控阵战略预警雷达

[据美国《国防头条网站》2016年2月11日报道]目前,美国防高级研究计划局正在发展人工智能技术,帮助人们理解过去50年互联网积累的海量数据,并做出正确的决定。而在第三次抵消战略中,“人机协作”已被认为是“高科技圣杯”。

资料图:美国空军RC-135战略侦察机。

  冷战结束之后,自居“世界警察”的美国一直陶醉于全球干涉的独大局面,但随着中国、俄罗斯等国的崛起和复苏,美国说一不二的局面正在不断瓦解, 特别是中国一系列“反介入/区域拒止”武器的出现,令美国引以为豪的海空军也不得不三思。日前美国以应对朝鲜威胁为幌子,派遣了F-22隐型战斗机等先进 进攻武器到中国周边耀武扬威,中国军事专家表示,可趁机使用反隐身雷达针对F-22进行练兵加强探测。但据最新消息,美国正在研制一种基于“人工智能 (AI)”的新型电子战系统,美军认为,如果研制成功的话,将能永远对抗中国和俄罗斯的雷达系统。

  据美国《国家利益》杂志网站2月29日报道,美国国防高级研究计划局(DARPA)正在研发新一代电子战系统,倘若这种基于人工智能(AI)的系统研制成功,无论中俄两国的雷达如何先进,它们都将为美军提供相应的对抗策略。

谈到全新抵消战略的设计者,美国防部常务副部长鲍勃沃克时,DARPA局长安拉提普拉巴卡尔表示:“我们之间进行了深入的交流,DARPA的很多项目都将成为全新抵消战略的组成部分。这不仅仅局限于特定的技术,而是一套研究技术的新方法。根本上说,真正推动第三次抵消战略的是国防部需要通过发展先进技术重振我们的能力。如果我们还以之前的速度和方式处理问题,是不可能实现全新战略目标的。例如,在我们制造的功能集成的作战系统中,各子系统之间通过硬链接方式组合在一起,出故障时甚至不知问题点在哪里。而且功能集成型作战系统研制时间、排故时间和升级时间都太长,导致这些型号不能跟上敌方快速现代化的装备。因此DARPA目前把“重塑复杂军用系统”当作一项至关重要的研究方向。

(参考消息网3月3日报道)美媒称,五角大楼的国防部高级研究项目局(DARPA)正致力于新一代基于人工智能的电子战系统。如果该项目获得成功,那么这些由人工智能驱动的新系统将为美军提供一种对抗强大的俄罗斯和中国雷达的方式。

  据美国“国家利益”网站2月29日报道,美国五角大楼的国防高级研究计划局(DARPA)的负责人阿拉提-普拉巴卡尔(Arati Prabhakar)表示,该项目基于一种全新的“电子战”方式。研究人员正在使用“人工智能”来实时的了解敌人雷达的动态,然后立刻编写出一种新的干扰 配置文件。整个感知、学习和适应的过程将是连续不断的。

  “我们在DARPA的项目之一是对该问题采取全新应对策略,这就是我们所说的具有认知能力的电子战,”DARPA主管阿拉提·普拉巴卡尔日前对美国众议院军事委员会的新兴威胁和能力小组表示。“我们正使用人工智能实时了解敌方雷达的动态,然后在飞行过程中编制新的干扰配置文件。整个感知、学习和适应过程都在连续不断进行。”

类似战斗机或舰船等传统的武器项目经常需要花费数年或数十年把各种定制的软件和硬件集成到一起。每一个部件都与其他部件息息相关,这经常使例如软件调试等工作困难重重。

据美国《国家利益》双月刊网站2月29日文章,美国国防部高级研究项目局局长阿拉蒂·普拉巴卡尔2月24日对众议院军事委员会的新威胁与应对能力小组委员会称:“我们国防部高级研究项目局的项目之一是对这个问题采取一种全新策略,我们将这项努力称作认知电子战。”

  美媒称,当前的飞机包括F-22和F-35隐型战斗机都有一个威胁库,专门储存敌方雷达信号和干扰配置文件的数据。但是如果这些飞机遇到之前从 未见过的信号时,系统将自动将其识别为未知,这意味着此时战机将易受攻击。普拉巴卡尔表示,当美军飞机出动执行任务时,它们都预先装载了一套干扰配置文 件,这些特殊的频率和波形可被发射以干扰或阻断敌人的雷达以保护自身安全。当美军飞机在冲突中遇到陌生的频率或波形时,将有可能暴露在敌人面前。

  报道称,目前包括F-22和F-35等在内的隐身战机都配有威胁程序库,预装敌方雷达相关数据,当飞机外出执行任务时就装载一套干扰配置文件,它们由特定频率及波形组成并能被发射出去,用以干扰或阻断敌方雷达以保护自身安全。但若在冲突中遇到新的频率或不同波形时,该系统将把此列为“未知”,这意味着战机将暴露行踪,很容易遭到攻击。

相比于功能集成的定制系统,人们需要模块化和开放式架构的系统,在该系统中某些软件或硬件的替换并不会影响系统的其他部分;相比于装备数量相对较少的昂贵有人平台,人们需要混合各类有人和无人平台的编队,从长40米的无人战舰,到一次性使用的手抛式无人机;相比于种类和功能确定的架构,人们需要随着作战任务调整规模的系统;相比于依赖一些传播途径和中心节点的易受攻击的网络,人们更加需要高度分布式的网络,其可以经受物理攻击、干扰和入侵。

普拉巴卡尔说:“我们正利用人工智能来实时了解敌方的雷达正在做什么,随后立即创建一个新的干扰配置文件。这一整个感知、学习和适应过程连续不断进行。”

  文章称,在和平时期,美军通常使用像RC-135V/W这样的信号情报飞机来收集新波形的数据。这些数据随后被送到实验室进行分析,针对其编写 新的干扰配置文件,然后更新F-22、F-35、F/A-18等飞机的数据库。最终,经过几个月甚至几年时间后,美军飞机才能够对抗这种新型的雷达信号。

  据报道,和平时期,五角大楼通常派遣RC-135V/W等电子侦察机,收集对方新型雷达的数据。这些数据被传送至实验室进行分析并生成新的干扰手段,然后被装载到F-22、F-35、F/A-18及其他战机的威胁程序库中。

然而事实上干扰和入侵很难抵挡。联网的程度越高,受到赛博攻击的可能性就越高;越依赖无线网络,就越可以通过电子战手段侦测和对抗。DARPA正在解决上述问题。

文章称,包括具有隐形能力的洛克希德·马丁F-22和F-35战斗机在内的当前一代飞机拥有一个敌方雷达信号和干扰配置文件的预置数据库,这些数据存储在一个威胁库中。但如果这些战机遇到一种此前未曾遇到过的信号,那么该系统就会将此威胁登记为未知,这意味着这些飞机容易受到此威胁影响。

  普拉巴卡尔称,在信息革命之前的时间里,这种方法可能足够了,那时雷达的波形很少会改变,但是在目前,使用一个小软件就能修改波形,这让美军变 得脆弱。她表示,你可以将连接数十亿人的互联网与其相比,敌人正是使用这种技术来修改雷达的。目前美军只有EA-6B和EA-18G飞机有一定的实时分析 敌方雷达波形能力,因为只有这两种飞机搭载有电子战军官(EWO),他们能够根据经验识别和分析未知的敌方雷达波形,在一定程度上找到实时干扰的办法,但 这远远不够,因为这种方式完全依赖电子战军官的技能。

  普拉巴卡尔表示,如今在美国的战机中,只有EA-6B“徘徊者”和EA-18G“咆哮者”,具有一些实时分析敌方雷达波形的能力。这两种飞机都搭载能识别并分析敌方未知波形的电子战军官,他们需凭借个人经验找出实时干扰的手段。

DARPA的“高可信赛博军用系统”系统应用称为“形式方法”的数学手段寻找并解决系统的赛博薄弱点。在试验中,HACMS团队重新编写了AH-6直升机的软件,使红队的黑客不能入侵机载电脑。甚至在拥有部分HACMS源代码后,红队也找不到一处系统漏洞。但是DARPA局长也表示该系统并不是完全无法入侵的。

普拉巴卡尔说:“今天,在我们的飞机出去执行任务时,它们装载了一套干扰配置文件,这些干扰配置文件是它们可以发射的具体频率和波形,旨在干扰敌方雷达,以保护自己。有时候,在它们今天出去的时候,它们会遇到一种新的频率或不同的波形,这种频率或波形并未预置,不存在于它们的库中,在冲突中,这会令它们暴露。”

  文章称,如果国防高级研究计划局(DARPA)的电子战系统有效的话,将拯救五角大楼的时间、金钱,并在未来遭遇敌人新型防空系统或战斗机雷达 时拯救机组成员的生命。普拉巴卡尔称,这意味着美军飞机在未来不必等待成年累月,在实时战斗中就能够适应和干扰敌人的新型雷达。

  报道称,如果基于人工智能的电子战系统能够奏效,这意味着战机数据库的更新将会大大加快,即使是在空战中亦能实时调整并对对方的新型雷达进行干扰。

另外,DARPA也正在应用全新方法解决电子战问题。目前,当飞机遇到全新信号,例如敌方的雷达或者神秘的无线电信息,通常的做法是记录数据并传回后方基地。之后专家可能要花上数月或数年的时间了解敌方的系统并想出应对措施。但是,现代的发射机都是数字式的,通过软件很容易改变波形。为了应对这些瞬息万变的信号,“认知电子战”旨在通过使用人工智能实时地发现、搜集和对抗这些波形。

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普拉巴卡尔表示,DARPA的认知电子战系统的反应速度要快于人类。首先实时搜集波形,然后使用最先进的人工智能和机器学习方法进行处理。我们的机载系统可以了解敌方在电磁频谱方面正在做什么事情,并预测敌方的下一步动作,并采取适当的干扰措施。

目前,美军已经拥有自动防御能力,例如当来袭目标太多,超过了人脑的处理速度时,美国海军宙斯盾驱逐舰可以自动发射防空导弹。然而,我们人类需要做什么呢?目前至少在美国没有人提出机器有在使用杀伤性武器方面做出决策的权利,但是如果战争进展太快和过于复杂以至于人类大脑无法处理时,指挥官该如何指挥呢?

DARPA副局长史蒂芬沃克表示,我们不想让人类处理所有信息,取而代之的是在关键点上做出决定。例如机载电脑可以对敌我双方的有人和无人作战飞机的活动保持密切跟踪,并做出分析,给予人来驾驶员2-3个行动选项。

当被问及人类指挥官如何才能不成为电脑的提线木偶时,普拉巴卡尔认为这是人工智能带来的最大问题。“当我们提高机器的性能时,我们需要信任它们告诉我的事情和它们提出的行动方案。但是目前的人工智能深度学习实际上并没有一套严格的理论基础。我们都知道机器有时会违反常识,因为它们并不知道这些常识。DARPA目前已经在着手解决这些问题,并且正在为人工智能发展全新的理论基础。”

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