Применение технологий искусственного интеллекта для повышения эффективности управления и информационного обеспечения современных вооруженных сил

Аннотация

В статье рассматривается актуальная научная проблема повышения оперативности и качества управления современными вооруженными силами в условиях экспоненциального роста объемов разнородной оперативной информации. Цель исследования заключается в разработке научно обоснованного подхода и многоуровневой архитектурной модели применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в автоматизированных системах управления войсками (АСУВ). В качестве методологической базы применены системный анализ, теория иерархических многоуровневых систем, методы машинного обучения, а также концептуальное моделирование. Основные результаты включают формирование архитектуры распределенной обработки разведывательных данных, сочетающей граничные вычисления (Edge AI) для первичной фильтрации сенсорных потоков и защищенные облачные кластеры для инференса ресурсоемких моделей. Разработан алгоритм верификации данных, снижающий риски реализации состязательных атак (adversarial attacks) на нейросетевые компоненты систем поддержки принятия решений (СППР). Научная новизна работы состоит в предложенной архитектурной модели интеграции ИИ сервисов на базе концепции нулевого доверия (Zero Trust) в закрытых информационных контурах военного назначения. Практическая значимость обусловлена возможностью применения полученных результатов при модернизации существующих и проектировании перспективных АСУВ, что позволит сократить цикл управления (OODA) на 30–40% и повысить защищенность процессов информационного обеспечения.

Ключевые слова: искусственный интеллект; управление войсками; информационное обеспечение; автоматизированные системы управления; сетецентрические операции; система поддержки принятия решений; машинное обучение; кибербезопасность ИИ; граничные вычисления

Аңдатпа

Қазіргі заманғы Қарулы Күштерді басқару мен ақпараттық қамтамасыз етудің тиімділігін арттыру үшін жасанды интеллект технологияларын қолдану

Мақалада гетерогенді жедел ақпарат көлемінің экспоненциалды өсуі жағдайында қазіргі заманғы Қарулы Күштерді басқарудың тиімділігі мен сапасын арттырудың өзекті ғылыми мәселесі қарастырылады. Зерттеудің мақсаты-әскерлерді басқарудың автоматтандырылған жүйелерінде жасанды интеллект (AI) технологияларын қолданудың ғылыми негізделген тәсілі мен көп деңгейлі архитектуралық моделін жасау. Әдістемелік база ретінде жүйелік талдау, иерархиялық көп деңгейлі жүйелер теориясы, Машиналық оқыту әдістері, сондай-ақ тұжырымдамалық модельдеу қолданылады. Негізгі нәтижелерге сенсорлық ағындарды бастапқы сүзу үшін шекаралық есептеулерді (edge AI) және ресурстарды қажет ететін модельдердің инференциясы үшін қорғалған бұлттық кластерлерді біріктіретін таратылған барлау өңдеу архитектурасын қалыптастыру кіреді. Шешім қабылдауды қолдау жүйелерінің нейрондық желілік компоненттеріне қарсыласу шабуылдарын (adversarial attacks) іске асыру тәуекелдерін төмендететін деректерді верификациялау алгоритмі әзірленді. Жұмыстың ғылыми жаңалығы әскери мақсаттағы жабық ақпараттық контурларда нөлдік сенім (Zero Trust) тұжырымдамасы негізінде АИ сервистерін интеграциялаудың ұсынылған архитектуралық моделінен тұрады. Практикалық маңыздылығы қолданыстағы ББАЖ -. жаңғырту және перспективалы ББАЖ -. жобалау кезінде алынған нәтижелерді қолдану мүмкіндігіне байланысты, бұл басқару циклін (OODA) 30-40% - ға қысқартуға және ақпараттық қамтамасыз ету процестерінің қорғалуын арттыруға мүмкіндік береді.

Түйінді сөздер: жасанды интеллект; әскерлерді басқару; ақпараттық қамтамасыз ету; автоматтандырылған басқару жүйелері; желілік орталық операциялар; шешімдерді қолдау жүйесі; Машиналық оқыту; киберқауіпсіздік; шекаралық есептеу

Abstract

The Use of Artificial Intelligence Technologies to Improve the Management and Information Support of Modern Armed Forces

The article discusses the urgent scientific problem of improving the efficiency and quality of command and control of modern armed forces in the context of exponential growth in the volume of heterogeneous operational information. The aim of the research is to develop a scientifically based approach and a multi-level architectural model for the application of artificial intelligence (AI) technologies in automated troop control systems (ATCS). Systems analysis, the theory of hierarchical multi-level systems, machine learning methods, and conceptual modeling are used as a methodological basis. The main results include the formation of an architecture for distributed processing of intelligence data, combining edge computing (Edge AI) for primary filtering of sensor streams and secure cloud clusters for the inference of resource-intensive models. A data verification algorithm has been developed that reduces the risks of adversarial attacks on the neural network components of decision support systems (DSS). The scientific novelty of the work lies in the proposed architectural model for integrating AI services based on the Zero Trust concept in closed military information loops. The practical significance is due to the possibility of applying the obtained results in modernizing existing and designing prospective ATCS, which will reduce the command and control cycle (OODA) by 30–40% and increase the security of information support processes.

Keywords: artificial intelligence; command and control; information support; automated control systems; network-centric operations; decision support system; machine learning; AI cybersecurity; edge computing