对数字基础设施的依赖与日俱增,使得个人、社会甚至国家在遭受网络攻击时十分脆弱。为了做好应对威胁和攻击的准备,可以在称为网络空间的环境中模拟网络攻击。瑞典的网络靶场 CYBER RANGE AND TRAINING ENVIRONMENT (CRATE) 就是这种环境的一个例子。这种环境既精密又复杂,但在如何解读模拟过程中产生的大量信息项目方面,操作人员仍面临挑战。网络领域的态势感知研究是一个新兴的研究领域,它描述了作战人员如何在涉及大量数据或信息项目的情况下提供准确的心理图像,从而进行快速评估和决策。态势感知的一个组成部分是有效的可视化。可视化可以形成人机交互的纽带,并已在其他行业和领域得到验证,以促进态势感知。然而,在网络范围的独特背景下,态势感知与可视化之间的联系是一个新的研究课题。本论文旨在深入探讨网络靶场 CRATE 的独特环境下态势感知的可视化问题,并推进这方面的知识。总之,在开发可视化软件时,应考虑所收集信息的抽象程度和时间范围。每个信息项目都有不同的相关性,这取决于操作人员的角色和分析信息的时间框架。识别抽象程度和时间框架的可视化技术可提高执行模拟任务人员的态势感知能力,因为它既能估算关键核心流程、正在发生的当前事件,又能预测未来事件。

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人工智能在军事中可用于多项任务,例如目标识别、大数据处理、作战系统、网络安全、后勤运输、战争医疗、威胁和安全监测以及战斗模拟和训练。
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