Sfetcu, Nicolae (2023), Algoritmi IA utilizați în securitatea națională, IT & C, 3:1, 47-56, DOI: 10.58679/IT96935, https://www.internetmobile.ro/algoritmi-ia-utilizati-in-securitatea-nationala/

AI Algorithms Used in National Security

Abstract

Artificial intelligence is a fast -growing technological field, which captures the attention in the field of defense, political decision makers and international competitors. Artificial intelligence is increasingly playing a significant role in the analysis of intelligence, which is the process of collecting, evaluating and interpreting information to produce actionable intelligence, and national security in general.

Keywords: algorithms, artificial intelligence, defense, national security, data, natural language processing, recognition, analysis, monitoring, vulnerabilities

Rezumat

Inteligența artificială este un domeniu tehnologic în creștere rapidă, care captează atenția în domeniul apărării, factorilor de decizie politică și concurenților internaționali deopotrivă. Inteligența artificială joacă din ce în ce mai mult un rol semnificativ în analiza inteligenței, care este procesul de colectare, evaluare și interpretare a informațiilor pentru a produce inteligență acționabilă, și securitatea națională în general.

Cuvinte cheie: algoritmi, inteligența artificială, apărare, securitatea națională, date, procesarea limbajului natural, recunoașterea, analiza, monitorizare, vulnerabilități

IT & C, Volumul 3, Numărul 1, Martie 2024, pp. 47-56
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469, DOI: 10.58679/IT96935
URL: https://www.internetmobile.ro/algoritmi-ia-utilizati-in-securitatea-nationala/
© 2023 Nicolae Sfetcu. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

Algoritmi IA utilizați în securitatea națională

Ing. fiz. Nicolae SFETCU[1], MPhil

nicolae@sfetcu.com

[1] Researcher – Romanian Academy – Romanian Committee of History and Philosophy of Science and Technology (CRIFST), Division of History of Science (DIS), ORCID: 0000-0002-0162-9973

Introducere

Inteligența artificială (IA) este un domeniu tehnologic în creștere rapidă, care captează atenția în domeniul apărării, factorilor de decizie politică și concurenților internaționali deopotrivă. Inteligența artificială joacă din ce în ce mai mult un rol semnificativ în analiza inteligenței, care este procesul de colectare, evaluare și interpretare a informațiilor pentru a produce inteligență acționabilă, și securitatea națională în general. Serviciile de informații din întreaga lume folosesc din ce în ce mai mult inteligența artificială și tehnicile de învățare automată pentru a-și îmbunătăți capacitățile în diferite aspecte ale activității lor.

Algoritmi IA

Principalele utilizări potențiale și reale ale IA în serviciile de informații includ automatizarea proceselor administrative și organizaționale, procesele de securitate cibernetic, și analiza informațiilor prin „intelligence augmentat îmbunătățită prin IA”[1]. Conform lui Weinbaum & Shanahan,

„Viitoarea activitate în domeniul intelligence va depinde de accesarea datelor, de modelarea arhitecturii corporative potrivite în jurul datelor, de dezvoltarea capabilităților bazate pe inteligență artificială pentru a accelera în mod dramatic înțelegerea contextuală a datelor prin echipă om-mașină și mașină-mașină, și de creșterea expertizei analitice capabile să aprofundeze și să navigheze în enorme lacuri de date”[2].

Iată câteva utilizări comune ale AI de către agențiile de informații:

• Colectarea și procesarea datelor: Sistemele IA pot colecta, curăța și procesa automat cantități mari de date structurate și nestructurate (”big data”) din diverse surse, inclusiv informații open-source, social media și documente clasificate. Această capacitate permite analiștilor să acceseze o gamă mai largă de informații rapid și eficient. Algoritmii AI pot analiza cantități mari de date din diverse surse, cum ar fi imagini din satelit, rețele sociale, interceptări de comunicare și multe altele, pentru a identifica modele și tendințe care ar putea să nu fie evidente pentru analiștii umani. Acest lucru poate ajuta la detectarea amenințărilor potențiale sau a activităților suspecte.
  • Web Scraping: AI poate automatiza colectarea de date dintr-o varietate de surse de pe internet, inclusiv social media, articole de știri și baze de date publice.
  • Analiza textului: procesarea limbajului natural (NLP) bazată pe inteligență artificială poate extrage informații valoroase din cantități mari de date text nestructurate, permițând analiștilor să identifice rapid tendințele, sentimentele și informațiile cheie.
  • Algoritmii AI pot fi utilizați pentru a procesa și analiza cantități mari de date, inclusiv informații open-source, imagini din satelit și conținut din rețelele sociale.
  • Tehnicile de învățare automată pot identifica modele, anomalii și potențiale amenințări din surse de date nestructurate. Algoritmii IA pot identifica modele și anomalii în cadrul datelor, permițând detectarea comportamentului neobișnuit sau a potențialelor amenințări. Acest lucru este deosebit de valoros în identificarea tendințelor emergente și a amenințărilor neconvenționale.
• Procesarea limbajului natural (NLP): Tehnologia NLP permite agențiilor să proceseze și să înțeleagă automat volume mari de date textuale, inclusiv rapoarte scrise, postări pe rețelele sociale, e-mailuri și multe altele. Analiza sentimentelor poate ajuta la măsurarea opiniei publice și a sentimentelor legate de diferite subiecte de interes.
  • NLP permite agențiilor să proceseze și să înțeleagă cantități mari de date textuale, inclusiv comunicații multilingve și criptate.
  • Analiza sentimentelor poate ajuta la înțelegerea opiniilor publice și la identificarea riscurilor potențiale. A poate fi folosită pentru a evalua sentimentul publicului pe platformele de social media și posturile de știri, oferind informații despre opinia publică, potențialele tulburări sau sprijinul public pentru anumite probleme sau actori.
  • Analiza comportamentală: prin monitorizarea comportamentului utilizatorului și a sistemului, analiza datelor poate identifica activitățile suspecte, ajutând la prevenirea amenințărilor interne.
• Recunoașterea imaginilor, fețelor și video: Algoritmii avansati de viziune computerizată permit analiza imaginilor și videoclipurilor pentru identificarea obiectelor, locațiilor și indivizilor. Acest lucru este crucial pentru urmărirea și identificarea țintelor de interes. AI poate fi folosită pentru a analiza imagini și videoclipuri de la camere de supraveghere, drone sau alte surse pentru a identifica obiecte, persoane sau anomalii de interes. Tehnologiile de recunoaștere facială și de detectare a obiectelor sunt deosebit de relevante pentru eforturile de securitate și de combatere a terorismului.
  • Viziunea computerizată bazată pe inteligență artificială poate analiza imagini și videoclipuri pentru a identifica obiecte, oameni și locații, ceea ce este valoros pentru urmărire și monitorizare.
  • Instrumentele de analiză a imaginilor bazate pe inteligență artificială pot identifica obiecte, locații și chiar persoane în fotografii și videoclipuri.
  • Tehnologia de recunoaștere facială ajută la identificarea potențialelor amenințări sau a persoanelor de interes.
  • Serviciile de informații folosesc sisteme bazate pe inteligență artificială pentru a monitoriza și urmări activitățile indivizilor și grupurilor de interese.
• Analiza vorbirii și audio:
  • AI poate transcrie și analiza limbajul vorbit, făcându-l util pentru monitorizarea comunicărilor și conversațiilor în diferite limbi.
  • Tehnologia de recunoaștere a vorbirii poate transcrie și analiza înregistrări audio, ajutând agențiile de informații să monitorizeze și să urmărească conversațiile și să identifice vorbitori sau dialecte specifici.
• Analiza geospațială: AI poate procesa date geospațiale, cum ar fi imagini din satelit și date GPS, pentru a monitoriza mișcarea forțelor militare, dezvoltarea infrastructurii și alte aspecte geografice de interes.
• Monitorizarea rețelelor sociale:
  • AI poate cerceta cantități mari de date din rețelele sociale pentru a identifica amenințările emergente, pentru a urmări activitățile indivizilor sau a grupurilor și pentru a monitoriza sentimentele.
• Vulnerabilități IoT: Pe măsură ce Internetul Lucrurilor (IoT) crește, la fel crește și vulnerabilitățile acestor dispozitive, creând oportunități pentru atacatori de a compromite rețelele. Eterogeneitatea dispozitivelor IoT vin în diferite forme și dimensiuni, cu sisteme de operare, firmware și protocoale de comunicare diferite. Această diversitate creează un peisaj de securitate complex, ceea ce face dificilă implementarea măsurilor de securitate uniforme pe toate dispozitivele.

Internetul obiectelor (IoT) include dispozitive cu senzori, capacitate de procesare, software și alte tehnologii care conectează și schimbă date cu alte dispozitive și sisteme prin Internet sau alte rețele de comunicații[3]. Există o serie de preocupări cu privire la confidențialitate și securitate datorate creșterii tehnologiilor și produselor IoT, care necesită abordări specifice din partea guvernelor pentru dezvoltarea de standarde internaționale și locale, orientări și cadre de reglementare[4]. În acest sens Internetul obiectelor militare (IoMT) este o clasă de Internet al obiectelor pentru operațiuni de luptă și război. O rețea complexă de entități interconectate care comunică continuu între ele pentru a coordona, învăța și interacționa cu mediul fizic, pentru a realiza o gamă largă de activități într-un mod mai eficient și mai informat[5]. Viitoarele bătălii militare vor fi dominate de inteligența mașinilor și războiul cibernetic[6]. În IoMT există posibilitatea de a încorpora în sistem obiecte neînsuflețite și inofensive, cum ar fi plante și roci, prin dotarea acestora cu senzori care le vor transforma în puncte de colectare a informațiilor[7]. În IoMT există posibilitatea de a încorpora în sistem obiecte neînsuflețite și inofensive, cum ar fi plante și roci, prin dotarea acestora cu senzori care le vor transforma în puncte de colectare a informațiilor[8]. În IoMT sunt esențiale comunicarea între entitățile implicate[9], și colaborarea reciprocă dintre agenții umani și entitățile electronice din rețea[10].

• Identificarea amenințărilor:
  • AI poate scana seturi vaste de date pentru a identifica indivizi sau entități de interes și pentru a urmări activitățile și asociațiile acestora de-a lungul timpului.
• Evaluarea amenințărilor: sistemele AI pot ajuta la evaluarea credibilității și severității amenințărilor și la prezicerea potențialelor activități teroriste prin analiza diferitelor surse de date, inclusiv comunicațiile online.
  • AI poate ajuta la evaluarea credibilității și gravității amenințărilor prin analizarea unei game largi de surse de date și identificarea indicatorilor comuni ai potențialelor amenințări.
  • Algoritmii AI pot identifica modele și anomalii în date, facilitând detectarea potențialelor amenințări sau tendințe care ar putea fi trecute cu vederea de către analiștii umani.
• Analiza augmentată: {004} 2 Ce este analiza cu inteligență augmentată? Analiza de inteligență sporită a fost diferit definită; dar în linii mari, este utilizarea AI pentru ca „…să îmbunătățească inteligența umană, mai degrabă decât să o opereze independent sau să o înlocuiască. Este conceput pentru a face acest lucru prin îmbunătățirea procesului decizional uman și, prin extensie, a acțiunilor întreprinse ca răspuns la deciziile îmbunătățite” (IEEE, 2019). Analiza augmentată a inteligenței a fost posibilă de noile dezvoltări ale tehnologiei AI, în special de dezvoltarea învățării automate și a învățării profunde. ; Brewster, 2021; Cornille, 2021; Marcum et al., 2017; Biroul Secretarului Apărării, 2017, 19; Pellerin, 2017; US Navy, 2019; [Taddeo et al., 2021]), contraterorism (Campedelli et al. al., 2021; Doyle et al., 2014; McKendrick, 2019; Rassler, 2021), poliție și combaterea criminalității (Dixon & Birks, 2021; Eggers și colab., 2019; GCHQ, 2021; Ni și colab., 2020; Serious Fraud Office, 2020; Vegt et al., 2022), monitorizarea drepturilor omului și utilizări umanitare (Freeman, 2021; Marin & Kalaitzis, 2020; Pizzi și colab., 2021; Ryan & Van Antwerp, 2019) și colectarea de informații supraveghere (Vieth & Wetzling, 2019).{004}
• Fuziunea datelor:
  • AI poate integra date din mai multe surse, inclusiv inteligența umană (HUMINT), inteligența semnalelor (SIGINT) și inteligența cu sursă deschisă (OSINT), pentru a oferi o imagine cuprinzătoare a unei situații.
• Securitate cibernetică: Securitatea cibernetică a devenit o componentă critică a lumii noastre digitale moderne. Odată cu integrarea tot mai mare a tehnologiei în fiecare aspect al vieții noastre, securitatea infrastructurii noastre digitale este de o importanță capitală. Acest eseu va aprofunda în analiza securității cibernetice, examinând principiile sale fundamentale, peisajul amenințărilor în evoluție, rolul analizei datelor în securitatea cibernetică și tendințele viitoare în acest domeniu. AI este utilizată pentru a detecta și a răspunde la amenințările cibernetice, inclusiv monitorizarea traficului de rețea pentru activități suspecte, identificarea vulnerabilităților și previziunea potențialelor atacuri cibernetice. Poate fi folosit și în operațiuni cibernetice ofensive.
  • Agențiile de informații folosesc AI pentru a îmbunătăți securitatea cibernetică prin detectarea și atenuarea amenințărilor cibernetice.
  • Sistemele de detectare a intruziunilor bazate pe inteligență artificială pot identifica activități și vulnerabilități neobișnuite ale rețelei.
  • Spionajul cibernetic este o amenințare omniprezentă și în evoluție, care ridică provocări semnificative pentru securitatea națională, interesele corporative și confidențialitatea individuală. Acest eseu academic oferă o analiză cuprinzătoare a spionajului cibernetic, explorând diferitele sale aspecte, de la motive și metode până la implicațiile pentru guverne, organizații și indivizi. În plus, examinează contramăsurile și strategiile folosite pentru a atenua riscurile asociate cu această formă din ce în ce mai sofisticată de criminalitate cibernetică.
  • Amenințările persistente avansate (APT) sunt o clasă de amenințări cibernetice care reprezintă o provocare semnificativă pentru organizații și națiuni din întreaga lume. APT-urile sunt cunoscute pentru tacticile, tehnicile și procedurile lor avansate, precum și pentru capacitatea lor de a se infiltra și de a opera în mod persistent în sistemele țintă pentru perioade îndelungate. Acest eseu își propune să ofere o analiză cuprinzătoare a APT-urilor, inclusiv caracteristicile, originile, metodele, consecințele și strategiile de apărare ale acestora. Amenințări persistente avansate (APT) reprezintă una dintre cele mai insidioase și provocatoare forme de amenințări cibernetice, caracterizate prin sofisticarea, persistența și natura lor vizată.
• Contraterorismul: AI poate ajuta la identificarea persoanelor cu legături cu grupuri extremiste sau la detectarea difuzării online a conținutului extremist.
• Simulări și modelare:
  • AI poate fi folosit pentru a crea modele predictive și simulări pentru a înțelege mai bine situațiile geopolitice complexe, conflictele potențiale sau impactul schimbărilor de politică.
• Analiza predictivă: Modelele de învățare automată pot prognoza potențialele amenințări de securitate și evoluții geopolitice pe baza datelor istorice, evenimente curente și diferiți indicatori. Analiza predictivă ajută agențiile de informații să se pregătească în mod proactiv pentru potențialele amenințări. Învățarea automată poate ajuta la prezicerea evenimentelor sau amenințărilor viitoare pe baza datelor și tendințelor istorice, ajutând agențiile de informații să aloce resurse și să planifice în consecință.
  • AI poate ajuta la analiza predictivă prin evaluarea datelor istorice pentru a prognoza potențialele amenințări și tendințe de securitate.
  • Modelele de învățare automată pot ajuta la identificarea amenințărilor și vulnerabilităților emergente.
  • Modelele de învățare automată pot prezice evenimente sau tendințe viitoare pe baza datelor istorice, ajutând agențiile de informații să anticipeze potențiale riscuri de securitate.

Se așteaptă ca IA să fie deosebit de utilă în domeniul inteligenței, datorită seturilor mari de date disponibile pentru analiză[11]. Proiectul Maven încorporează viziunea computerizată și algoritmi IA în celulele de colectare a informațiilor pentru identificarea activităților ostile[12]. Agenția Centrală de Informații (CIA) are cca. 140 de proiecte în dezvoltare care folosesc IA[13]. IARPA lucrează la proiecte pentru dezvoltarea de algoritmi pentru recunoașterea și traducerea vorbirii multilingve în medii cu zgomot, localizarea geografică a imaginilor fără metadatele asociate, fuzionarea imaginilor 2D pentru a crea modele 3D și construirea de instrumente pentru deducerea funcției unei clădiri pe baza modelului de analiza vietii[14], și în domeniul logisticii militare pentru întreținerea predictivă a aeronavelor[15].

Pentru a combate tehnologiile false profunde (deep fake), DARPA a lansat proiectul Media Forensics (MediFor), care urmărește să „detecteze automat manipulările, să ofere informații detaliate despre modul în care au fost efectuate aceste manipulări și să argumenteze despre integritatea generală a media vizuale”[16], și SemaFor, care încearcă să dezvolte algoritmi care va detecta, atribui și caracteriza automat diferite tipuri de falsuri profunde[17].

Inteligența artificială poate fi utilizată și pentru a crea „modele digitale de viață”, în care „amprenta” digitală a unui individ este „combinată și corelată cu istoricul achizițiilor, rapoartele de credit, CV-urile profesionale și abonamentele” pentru a crea un profil comportamental cuprinzător[18].

DoD a dezvoltat un concept de Comandă comună a tuturor domeniilor și Control (JADC2)[19], pentru a crea o singură sursă de informații, cunoscută și sub denumirea de „imagine comună de funcționare”, pentru factorii de decizie[20].Serviciile de informații au dezvoltat proiecte înrudite, precum Proiectul Convergență al armatei și Sistemul avansat de management al luptei al Forțelor Aeriene[21], iar programul Mosaic Warfare al DARPA urmărește să folosească AI[22].

DOD testează alte capabilități ale IA pentru a permite comportamentul cooperant sau roitul (acțiunea simultană ”în roi” a unui număr mare de unități mici de atac)[23].

Concluzie

Inteligența artificială este cu adevărat o tehnologie cheie pentru securitatea națională și competitivitate în deceniile viitoare, în condițiile dezvoltării de standarde, a promovării cercetării și asigurarea interoperabilității. Într-un mediu global din ce în ce mai complex, integrarea IA în apărare și intelligence va juca un rol esențial în securitatea națională și concurența economică internațională.

Inteligența artificială va avea implicații imense pentru securitatea națională și internațională, iar potențialele aplicații ale inteligenței artificiale pentru apărare și intelligence sunt o prioritate majoră. Marile națiuni investesc în prezent sume imense în aplicații militare ale inteligenței artificiale, obținând un avantaj competitiv net față de țările care neglijează această oportunitate.

Bibliografie

• Babuta, Alexander, Marion Oswald, și Ardi Janjeva. „Artificial Intelligence and UK National Security: Policy Considerations”, 2 noiembrie 2023. https://rusi.orghttps://rusi.org.
• Cameron, Lori. „Internet of Things Meets the Military and Battlefield: Connecting Gear and Biometric Wearables for an IoMT and IoBT”. IEEE Computer Society, 1 martie 2018. https://www.computer.org/publications/tech-news/research/internet-of-military-battlefield-things-iomt-iobt/.
• Clark, Colin. „«Rolling The Marble:» BG Saltzman On Air Force’s Multi-Domain C2 System”. Breaking Defense (blog), 8 august 2017. https://breakingdefense.sites.breakingmedia.com/2017/08/rolling-the-marble-bg-saltzman-on-air-forces-multi-domain-c2-system/.
• Congressional Research Service. „Artificial Intelligence and National Security (R45178)”, 2020. https://crsreports.congress.gov/product/details?prodcode=R45178.
• Corrigan, Jack. „Indian Strategic Studies: Three-Star General Wants AI in Every New Weapon System”, 2017. https://www.strategicstudyindia.com/2017/11/three-star-general-wants-ai-in-every.html.
• Corvey, William. „Media Forensics”, 2017. https://www.darpa.mil/program/media-forensics.
• DARPA. „Strategic Technology Office Outlines Vision for “Mosaic Warfare””, 2017. https://www.darpa.mil/news-events/2017-08-04.
• Gudeman, Kim. „Next-Generation Internet of Battle Things (IoBT) Aims to Help Keep Troops and Civilians Safe”, 2017. https://ece.illinois.edu/newsroom/news/3875.
• Hoehn. „Defense Capabilities : Joint All Domain Command and Control / John R. Hoehn, Nishawn S. Smagh. – Vanderbilt University”, 2020. https://catalog.library.vanderbilt.edu/discovery/fulldisplay/alma991043717816903276/01VAN_INST:vanui.
• IARPA. „Research Programs”, 2023. https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs.
• Koester, Jay. „JADC2 ‘Experiment 2’ Provides Looking Glass into Future Experimentation”. www.army.mil, 2020. https://www.army.mil/article/234900/jadc2_experiment_2_provides_looking_glass_into_future_experimentation.
• Kott, Alexander, David S. Alberts, și Cliff Wang. „Will Cybersecurity Dictate the Outcome of Future Wars?” Computer 48, nr. 12 (decembrie 2015): 98–101. https://doi.org/10.1109/MC.2015.359.
• Lawless, William, Ranjeev Mittu, Donald Sofge, Ira SS Moskowitz, și Stephen Russell. „Connect the Dots on State-Sponsored Cyber Incidents – Compromise of the Czech Foreign Minister’s Computer”. Council on Foreign Relations, 2019. https://www.cfr.org/index.php/cyber-operations/compromise-czech-foreign-ministers-computer.
• Mattern, Friedemann, și Christian Flörkemeier. „Vom Internet der Computer zum Internet der Dinge”. Informatik-Spektrum 33, nr. 2 (1 aprilie 2010): 107–21. https://doi.org/10.1007/s00287-010-0417-7.
• NYC. „NYC Office of Technology and Innovation – OTI”, 2021. https://www.nyc.gov/content/oti/pages/.
• Russon, Mary-Ann. „Google Robot Army and Military Drone Swarms: UAVs May Replace People in the Theatre of War”. International Business Times UK, 16 aprilie 2015. https://www.ibtimes.co.uk/google-robot-army-military-drone-swarms-uavs-may-replace-people-theatre-war-1496615.
• Saxena, Shalini. „Researchers Create Electronic Rose Complete with Wires and Supercapacitors”. Ars Technica, 1 martie 2017. https://arstechnica.com/science/2017/03/researchers-grow-electronic-rose-complete-with-wires-and-supercapacitors/.
• Shafiq, Muhammad, Zhaoquan Gu, Omar Cheikhrouhou, Wajdi Alhakami, și Habib Hamam. „The Rise of “Internet of Things”: Review and Open Research Issues Related to Detection and Prevention of IoT-Based Security Attacks”. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (3 august 2022): e8669348. https://doi.org/10.1155/2022/8669348.
• Tucker, Patrick. „What the CIA’s Tech Director Wants from AI”. Defense One, 6 septembrie 2017. https://www.defenseone.com/technology/2017/09/cia-technology-director-artificial-intelligence/140801/.
• Watts, Clint. „Artificial Intelligence Is Transforming Social Media. Can American Democracy Survive?” Washington Post, 28 octombrie 2021. https://www.washingtonpost.com/news/democracy-post/wp/2018/09/05/artificial-intelligence-is-transforming-social-media-can-american-democracy-survive/.
• Weinbaum, Cortney, și John N.T. Shanahan. „Intelligence in a Data-Driven Age”. National Defense University Press, 2018. https://ndupress.ndu.edu/Media/News/News-Article-View/Article/1566262/intelligence-in-a-data-driven-age/https%3A%2F%2Fndupress.ndu.edu%2FMedia%2FNews%2FNews-Article-View%2FArticle%2F1566262%2Fintelligence-in-a-data-driven-age%2F.
• Weisgerber, Marcus. „Defense Firms to Air Force: Want Your Planes’ Data? Pay Up”. Defense One, 19 septembrie 2017. https://www.defenseone.com/technology/2017/09/military-planes-predictive-maintenance-technology/141133/.

Note

• [1] Alexander Babuta, Marion Oswald, și Ardi Janjeva, „Artificial Intelligence and UK National Security: Policy Considerations”, 2 noiembrie 2023, https://rusi.orghttps://rusi.org.
• [2] Cortney Weinbaum și John N.T. Shanahan, „Intelligence in a Data-Driven Age”, National Defense University Press, 2018, https://ndupress.ndu.edu/Media/News/News-Article-View/Article/1566262/intelligence-in-a-data-driven-age/https%3A%2F%2Fndupress.ndu.edu%2FMedia%2FNews%2FNews-Article-View%2FArticle%2F1566262%2Fintelligence-in-a-data-driven-age%2F.
• [3] Muhammad Shafiq et al., „The Rise of “Internet of Things”: Review and Open Research Issues Related to Detection and Prevention of IoT-Based Security Attacks”, Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (3 august 2022): e8669348, https://doi.org/10.1155/2022/8669348.
• [4] NYC, „NYC Office of Technology and Innovation – OTI”, 2021, https://www.nyc.gov/content/oti/pages/.
• [5] Lori Cameron, „Internet of Things Meets the Military and Battlefield: Connecting Gear and Biometric Wearables for an IoMT and IoBT”, IEEE Computer Society, 1 martie 2018, https://www.computer.org/publications/tech-news/research/internet-of-military-battlefield-things-iomt-iobt/.
• [6] Alexander Kott, David S. Alberts, și Cliff Wang, „Will Cybersecurity Dictate the Outcome of Future Wars?”, Computer 48, nr. 12 (decembrie 2015): 98–101, https://doi.org/10.1109/MC.2015.359.
• [7] Shalini Saxena, „Researchers Create Electronic Rose Complete with Wires and Supercapacitors”, Ars Technica, 1 martie 2017, https://arstechnica.com/science/2017/03/researchers-grow-electronic-rose-complete-with-wires-and-supercapacitors/.
• [8] Friedemann Mattern și Christian Flörkemeier, „Vom Internet der Computer zum Internet der Dinge”, Informatik-Spektrum 33, nr. 2 (1 aprilie 2010): 107–21, https://doi.org/10.1007/s00287-010-0417-7.
• [9] Kim Gudeman, „Next-Generation Internet of Battle Things (IoBT) Aims to Help Keep Troops and Civilians Safe”, 2017, https://ece.illinois.edu/newsroom/news/3875.
• [10] William Lawless et al., „Connect the Dots on State-Sponsored Cyber Incidents – Compromise of the Czech Foreign Minister’s Computer”, Council on Foreign Relations, 2019, https://www.cfr.org/index.php/cyber-operations/compromise-czech-foreign-ministers-computer.
• [11] Congressional Research Service, „Artificial Intelligence and National Security (R45178)”, 2020, https://crsreports.congress.gov/product/details?prodcode=R45178.
• [12] Jack Corrigan, „Indian Strategic Studies: Three-Star General Wants AI in Every New Weapon System”, 2017, https://www.strategicstudyindia.com/2017/11/three-star-general-wants-ai-in-every.html.
• [13] Patrick Tucker, „What the CIA’s Tech Director Wants from AI”, Defense One, 6 septembrie 2017, https://www.defenseone.com/technology/2017/09/cia-technology-director-artificial-intelligence/140801/.
• [14] IARPA, „Research Programs”, 2023, https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs.
• [15] Marcus Weisgerber, „Defense Firms to Air Force: Want Your Planes’ Data? Pay Up”, Defense One, 19 septembrie 2017, https://www.defenseone.com/technology/2017/09/military-planes-predictive-maintenance-technology/141133/.
• [16] William Corvey, „Media Forensics”, 2017, https://www.darpa.mil/program/media-forensics.
• [17] Congressional Research Service, „Artificial Intelligence and National Security (R45178)”.
• [18] Clint Watts, „Artificial Intelligence Is Transforming Social Media. Can American Democracy Survive?”, Washington Post, 28 octombrie 2021, https://www.washingtonpost.com/news/democracy-post/wp/2018/09/05/artificial-intelligence-is-transforming-social-media-can-american-democracy-survive/.
• [19] Hoehn, „Defense Capabilities : Joint All Domain Command and Control / John R. Hoehn, Nishawn S. Smagh. – Vanderbilt University”, 2020, https://catalog.library.vanderbilt.edu/discovery/fulldisplay/alma991043717816903276/01VAN_INST:vanui.
• [20] Colin Clark, „«Rolling The Marble:» BG Saltzman On Air Force’s Multi-Domain C2 System”, Breaking Defense (blog), 8 august 2017, https://breakingdefense.sites.breakingmedia.com/2017/08/rolling-the-marble-bg-saltzman-on-air-forces-multi-domain-c2-system/.
• [21] Jay Koester, „JADC2 ‘Experiment 2’ Provides Looking Glass into Future Experimentation”, www.army.mil, 2020, https://www.army.mil/article/234900/jadc2_experiment_2_provides_looking_glass_into_future_experimentation.
• [22] DARPA, „Strategic Technology Office Outlines Vision for “Mosaic Warfare””, 2017, https://www.darpa.mil/news-events/2017-08-04.
• [23] Mary-Ann Russon, „Google Robot Army and Military Drone Swarms: UAVs May Replace People in the Theatre of War”, International Business Times UK, 16 aprilie 2015, https://www.ibtimes.co.uk/google-robot-army-military-drone-swarms-uavs-may-replace-people-theatre-war-1496615.

Articol cu Acces Deschis (Open Access) distribuit în conformitate cu termenii licenței de atribuire Creative Commons CC BY SA 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/).