Skip to content

搞英语 → 看世界

翻译英文优质信息和名人推特

Menu
  • 首页
  • 作者列表
  • 独立博客
  • 专业媒体
  • 名人推特
  • 邮件列表
  • 关于本站
Menu

人工智能和现代战争:乌克兰网络防御和 DIIA 如何利用人工智能进行反击

Posted on 2022-05-10

HxX5zpJrSjbKoBatGSx5asOP36H2-8h934mp.jpe

\ 尽管战争的残酷和不人道数千年来没有改变,但战时技术已经以新的方式发展,正在塑造俄罗斯对乌克兰的战争。虽然电子战已经定义了 21 世纪的战场,但针对全体人民的错误信息的扩散使乌克兰的战争变得更加复杂。特别是,人工智能,尤其是机器学习技术的使用已经推动了许多此类攻击。让我们谈谈这些技术如何改变和扩大乌克兰的战场。

\图片来源

网络战中的人工智能

为了帮助我们了解这些技术是如何在战争中使用的,我向Evgeniy Krasnokutsky询问了他的见解。作为 MobiDev 的人工智能专家,Evgeniy 曾为世界各地的企业从事各种人工智能和机器学习项目。

\ 人工智能技术给乌克兰战争带来的最深刻变化之一是战斗人员的类型。

\

“既然人工智能是这场信息战的一部分,许多 IT 工作者最终成为了网络战场上的战士”

\ Evgeniy 解释道。

\

“他们不是用子弹和弹药来战斗,而是用数据。”

人工智能如何成为武器

Evgeniy 怀疑我们达到这一点的原因有几个。 “战争变得比以往任何时候都更加智能,西方国家越来越依赖技术,”他说。

\

“重要的是,整个人群对互联网和社交媒体平台的新闻依赖是错误信息运动和社会工程的完美风暴。”

\ 另一个需要注意的重要事情是,人工智能在过去几年中取得了很大进步。根据Grandview Research的数据,2021 年全球人工智能行业价值 935 亿美元,并且还在继续增长。这个市场的大部分与商业和商业应用有关,但这并不意味着该技术不能被武器化。

俄罗斯对乌克兰的网络攻击

在数字战线上入侵乌克兰的侵略以前所未有的方式利用了人工智能。彭博社通过应用程序下载趋势透露,许多乌克兰人转向加密消息应用程序,希望它们可以阻止俄罗斯军队获得有关平民和部队调动的宝贵情报。

深假货

然而,战争的另一个方面是俄罗斯军队利用人工智能传播错误信息并试图在社交媒体上操纵民众。 “俄罗斯军队正在使用带有人工智能创建的个人资料图像的虚假账户,” Evgeniy 说。

\

“由于这些图像独特且栩栩如生,因此它们不太可能被识别为机器人。”

\ 这些 deepfakes 引发了全新的宣传战,因为这些虚假账户传播了亲俄罗斯和反乌克兰的内容。

\ 在战争中使用deepfake 技术的一个重要而可怕的例子是乌克兰总统泽伦斯基鼓励他的同胞投降的篡改视频。泽连斯基此前曾预测这可能会发生。事实证明,这种操纵的威胁是非常真实的,必须加以应对。幸运的是,视频制作得不是很好,效果也不是很好。

俄罗斯拙劣的网络攻势

正如 Tech Monitor 报道的那样,国际战略研究所 (IISS) 网络空间与未来冲突高级研究员 Greg Austin 认为,弗拉基米尔·普京没有为他的网络攻势投入足够的资源,这意味着没有取得实质性进展受到俄罗斯的网络攻击。

\ 事实上,更有效的策略是像美国在海湾战争中那样利用电子战,利用像EF-111 Raven这样的电子战飞机来破坏防空网络和其他军事基础设施。

乌克兰网络防御

作为对俄罗斯侵略的回应,乌克兰有多种手段通过电子和信息战来保护自己。乌克兰数字化转型部长米哈伊洛·费多罗夫(Mykhailo Fedorov)将数字抵抗活动描述为乌克兰的“IT 军队”。该部为那些愿意提供数字黑客援助的人创建了一个Telegram 群组,该群组已吸引了超过 34,000 名志愿者。有许多黑客组织也在帮助乌克兰的战争努力,包括反对西方、白俄罗斯网络游击队、匿名者、GhostSec 等。

\ “乌克兰拥有强大且快速发展的信息技术产业,”Evgeniy 描述道。 “我们强大的教育系统允许人们在大学毕业后立即进入 MobiDev 等公司的 IT 职位。当然,他们还有很多东西要学,但凭借扎实的背景和正确的指导,他们走在了正确的轨道上”。事实上,仅哈尔科夫就有43 所大学。因此,乌克兰能够通过多种方式利用人工智能和其他技术保护自己免受俄罗斯的压迫。

Diia:赋予乌克兰人权力

“在这场战争中,乌克兰人可以使用的最有价值的数字工具之一是 Diia,”Evgeniy 说,向我展示了他的手机。 “Diia”在英语中翻译为“Action”,是乌克兰数字化转型部于 2020 年推出的一款应用。

\据彭博社报道,超过三分之一的国家使用 Diia。虽然它允许公民将他们的文件数字化,但它还有另一个关键功能,可以帮助促进战争期间的安全和安保。

\ Diia 的一个关键特性是,对应用程序的访问受限于面部识别。该应用程序使用人工智能,根据用户的面部是否与数据库中的面部匹配来验证用户的身份。现代面部识别技术还配备了用于防止破坏生物识别安全的反欺骗方法。

\ 借助聊天机器人,乌克兰公民可以报告俄罗斯军队的动向并附上图片和视频。 “ Diia 的 Telegram 聊天机器人功能可以利用自然语言处理,一种人工智能技术,”Evgeniy 解释道。

\

“通过使用聊天机器人,乌克兰政府可以更有效地处理大量用户生成的报告。”

人工智能在乌克兰支持正义

随着俄罗斯对乌克兰领土的非法袭击和全国各地发生的许多侵犯人权行为,收集有关俄​​罗斯活动及其行动的数据变得比以往任何时候都更加重要。战争罪的证据可以在未来的司法案件和审查战争事件中使用,为那些在冲突过程中遭受苦难的人伸张正义。人工智能技术已经被用于识别在Bucha 和 Irpin犯下暴行的战犯。

面部识别有助于将阵亡的俄罗斯士兵送回家人身边

人工智能在这项工作中提供帮助的一种方式是通过面部识别来识别俄罗斯的伤亡情况。 据路透社报道,乌克兰国防部利用 Clearview AI 将死去的俄罗斯士兵的图像与互联网上来自社交媒体平台和其他网站的图像进行匹配。

\

“人工智能特别适合处理面部识别任务”

\ Evgeniy 继续。 “通过使用社交媒体平台作为数据库,并将图像与这些士兵拍摄的照片进行匹配,可以更容易地识别他们是谁并将尸体归还给他们的家人。”

通信的 AI 转录

使人工智能能够协助战争的另一个重要能力是语音识别。通过截获俄罗斯军队之间的无线电和电话通信,并使用人工智能转录程序对其进行分析,乌克兰军队可以更多地了解俄罗斯军队的动向。 “在语音识别方面,机器学习是一种方便的工具,”Evgeniy 解释道。

\

“这是通过使用人们说话的录音来训练程序的算法来实现的。你拥有的训练数据越多,最终产品的结果就越准确。”

\ 这已被用于分析战争期间俄罗斯的大量通信。这些通讯有可能在未来被用来审判俄罗斯军队的战争罪行。

人工智能驱动重型武器

尽管无人驾驶飞行器 (UAV) 已经使用了十多年,但它们的准确性、范围和数量已大大增加。人工智能技术的进步使这些武器比以往任何时候都更加自主,能够根据从摄像头和传感器接收到的数据识别和攻击目标。

\ Bayraktar 的软件使无人机能够从飞机的尾部摄像头检测地面上的物体。不仅如此,他们的软件还可以增强对飞机的自动控制,并从每次飞行中不断学习。

\ 这项技术不仅仅适用于军用级无人机。像 DJI 机队这样的消费级无人机随处可见。这些可以被平民甚至军事操作员用来追踪敌人和进行侦察。

乌克兰网络防御的下一步是什么

俄罗斯政府及其支持者实施的网络攻击可能令人讨厌,但也很严重。幸运的是,由于乌克兰强大的 IT 部门和“IT 军队”及其盟友的努力,这些攻击只不过是一种滋扰。作为回应,乌克兰努力利用人工智能技术赋予公民支持保卫国家的能力,这是一个鼓舞人心的提醒,提醒人们反对不公正的重要性。

\ 借助人工智能和机器学习工具来识别乌克兰战争罪行的肇事者,可以为受这些悲剧影响的家庭伸张正义。

\

Evgeniy 说:“战争的未来是物理和数字战术的结合体,而这个未来现在就在乌克兰这里。” “我们不仅会继续用武器和盔甲保卫我们的家园,还会用信息来保卫我们的家园。”

\由MobiDev的技术爱好者、作家Liam Shotwell撰写。

原文: https://hackernoon.com/artificial-intelligence-and-modern-wars-how-ukrainian-cyber-defense-and-diia-leverage-ai-to-fight-back?source=rss

本站文章系自动翻译,站长会周期检查,如果有不当内容,请点此留言,非常感谢。
  • Abhinav
  • Abigail Pain
  • Adam Fortuna
  • Alberto Gallego
  • Alex Wlchan
  • Answer.AI
  • Arne Bahlo
  • Ben Carlson
  • Ben Kuhn
  • Bert Hubert
  • Bits about Money
  • Brian Krebs
  • ByteByteGo
  • Chip Huyen
  • Chips and Cheese
  • Christopher Butler
  • Colin Percival
  • Cool Infographics
  • Dan Sinker
  • David Walsh
  • Dmitry Dolzhenko
  • Dustin Curtis
  • Elad Gil
  • Ellie Huxtable
  • Ethan Marcotte
  • Exponential View
  • FAIL Blog
  • Founder Weekly
  • Geoffrey Huntley
  • Geoffrey Litt
  • Greg Mankiw
  • Henrique Dias
  • Hypercritical
  • IEEE Spectrum
  • Investment Talk
  • Jaz
  • Jeff Geerling
  • Jonas Hietala
  • Josh Comeau
  • Lenny Rachitsky
  • Liz Danzico
  • Lou Plummer
  • Luke Wroblewski
  • Matt Baer
  • Matt Stoller
  • Matthias Endler
  • Mert Bulan
  • Mostly metrics
  • News Letter
  • NextDraft
  • Non_Interactive
  • Not Boring
  • One Useful Thing
  • Phil Eaton
  • Product Market Fit
  • Readwise
  • ReedyBear
  • Robert Heaton
  • Rohit Patel
  • Ruben Schade
  • Sage Economics
  • Sam Altman
  • Sam Rose
  • selfh.st
  • Shtetl-Optimized
  • Simon schreibt
  • Slashdot
  • Small Good Things
  • Taylor Troesh
  • Telegram Blog
  • The Macro Compass
  • The Pomp Letter
  • thesephist
  • Thinking Deep & Wide
  • Tim Kellogg
  • Understanding AI
  • 英文媒体
  • 英文推特
  • 英文独立博客
©2025 搞英语 → 看世界 | Design: Newspaperly WordPress Theme