《基于知识图谱构建与机器学习提升威胁识别能力》2025最新125页

人工智能（AI）中的知识推理与表征对推进威胁识别的预测性研究至关重要。大规模数据的快速增长催生了自动化解决方案的部署，但当前机器学习接口仍难以可靠预测异常行为——这限制了其在关键决策中的适用性。为应对此挑战，图神经网络理论与动态系统现代库普曼理论的最新进展，推动了结合知识图谱构建的深度图表示学习技术发展。该方法通过学习捕捉异常威胁评分的图嵌入，提升威胁分类精度。通过预测生成图与真实图谱间的图相似性度量进行迭代对比，进一步优化预测结果。利用库普曼方法对新闻文章中的暴力事件信息进行降维处理。提出的"基于库普曼学习演化的半监督预测自编码器表征（SPARKLE）"方法，为动态情报构建提供可扩展、自适应的框架，最终在未来威胁监控系统中实现实时态势感知。建议未来研究将此创新方法与多源权威数据整合，以推进AI驱动的现代威胁分析。

图：俄乌冲突每周时间序列数据

数据量的持续激增常导致信息过载，这迫使人们采用自动化工具实现高效利用。然而，当前机器学习接口难以满足威胁识别与分类所需的精准可靠预测，使其无法胜任关键决策流程。基于图的方法与现代库普曼理论的最新进展，增强了人工智能技术从复杂数据集中提炼关键信息的能力。快速制定明智决策的迫切需求，推动着威胁识别方法的改进。

传感器及其能力在融入复杂互联战场环境后日益精密。空间、平流层气球、浮标与山顶部署的系统，可在动态复杂网络中同时充当数据生产者与消费者。聚合、格式化与综合海量数据以提供预警、推断意图并列举应对建议，需具备对作战环境的深刻认知、复杂传感器数据本体论，以及精细而全面的对抗行为模型。此外，传感器数据产出效用与数据分析深度常受显著制约。本研究通过多层次方法评估预测能力：（1）应用机器学习模型压缩数据；（2）构建知识图谱捕捉对抗行动与意图的关联线索，并借助海军研究生院"哈明"高性能计算环境创新应用库普曼算子实现图谱动态演化；（4）通过检索增强生成（RAG）最大化分析效用以优化结果。研究框架始于理论与领域概述，涵盖知识图谱、机器学习方法、生成式动态图、库普曼算子预测及RAG技术，最终通过"基于库普曼学习演化的半监督预测自编码器表征（SPARKLE）"展示威胁分类精度的显著提升。研究结果表明，SPARKLE迭代框架的应用有效增强预测能力并改善威胁分类成效。

传感器已遍布从海底到太空的全域。"新闻文章中的暴力事件信息（VIINA）"时间序列数据集用于评估多种方法的性能。全球部署的庞大传感器网络产生的观测数据，已远超人类未经自动化辅助处理信息与语境的能力。此环境为结合知识图谱构建与机器学习塑造战场空间感知提供了理想的实验场。

A. 问题陈述

当前面临的问题在于亟需对海量数据实施自动化预处理以提升威胁环境中的态势感知能力。"数据丰富但信息贫乏（DRIP）"凸显了现有缺陷——分析人员当前无法在目标监视要求时限内处理侦测信息以支撑识别任务。2022年成立的"全域异常现象解析办公室（AARO）"需就限制空域与敏感空域内的"未识别异常现象（UAP）"活动向国会提交报告（AARO，2022年）。全球范围内（包括AARO等机构）迫切需要通过改进异常检测与威胁识别方法提升预测能力。问题核心在于：现有技术与有限专业分析人员难以有效识别未明现象，导致空天优势丧失。需开发高效自动决策辅助系统实现异常检测与威胁识别，分析目标威胁以制定明智交战决策。当前威胁识别预测方法无法满足实时高风险决策需求。

B. 研究目标

表征、推理与持续学习是智能人工系统的关键要素。本研究采用多路径方法（聚焦图技术），旨在通过不同数据表征与多种图谱技术测试，探索知识表征与预测推理间的关系，以异常检测支撑识别任务解决DRIP问题。核心目标是理解基于图谱的自动化如何整合知识图谱构建（KGC）与机器学习模型实现增量信息获取，及其对推理预测效能的影响。

C. 研究问题与假设

引入基于图谱的解决方案可提升自动化预测在人机协同中的作用。概率建模技术、图神经网络与聚类算法可应用于图结构数据，此类系统可产生增强模式分析、异常检测与威胁识别的新兴特性。

• 研究问题1：当信息表征以知识图谱形式构建时，机器学习模型能否实现可靠预测？
• 假设1：知识图谱构建（KGC）能提升异常检测的预测能力以支持威胁识别，通过捕捉强弱关联提升预测精度。

• 研究问题2：图结构数据集（知识图谱）能否用于训练机器学习模型，通过增量更新改进人机预测系统？
• 假设2：知识图谱构建（KGC）可利用概率图机器学习从数据中提取信息，创建实体与关系，作为训练数据集对知识图谱实施增量持续更新。

• 研究问题3：当库普曼算子与图技术结合机器学习模型时，能否有效检测并精准预测威胁以支持识别任务？
• 假设3：生成式与基于图的技术可弥补当前技术缺口，使预测结果更具可靠性。

D. 研究目的声明

日益增长的图谱分析与表征研究，或为决策者利用预测评估制定高置信度决策提供新路径。海量作战可用数据需自动化预处理，知识图谱构建与实体抽取自动化至关重要。需理解机器如何利用图谱表征实现知识图谱实体的动态构建与关联预测。本研究旨在证明：在数字化时代数据激增背景下，知识图谱构建与图谱表征支持学习模型持续更新，可有效处理大规模数据。

E. 普适性

有效利用海量数据需深刻理解作战环境，包括识别威胁或目标的潜在可开发行为与异常活动。联合目标选定学员指南将目标定义为"可能需实施打击或其他行动的实体与对象"（美国防部[DoD]，2017年）。其他考量因素包括机密情报收集需求、可用通信链路及数据处理能力以实现数据流动与运用。由于这些多样化能力构成复杂互联战场环境的一部分，必须全面捕捉其二元关联。图论技术的应用为管理此能力网络、从海量数据中提取有效信息以优化处理与融合提供了理论基础。

F. 研究框架

本研究通过分析俄罗斯入侵乌克兰相关新闻文章中的暴力事件文本预测潜在威胁。在决策者需及时获取可操作预测信息的情境下，此类能力关乎生死存亡。支撑本研究的各要素模块将在文献综述部分深入剖析。

方法论章节阐述SPARKLE迭代应用框架，展示知识图谱在机器学习增量更新中的重要性，并描述流程输出。后续分析通过模型对比与相似性分析开展预测精度比较评估，在讨论环节提出复杂度测量方法以证明其在异常检测中的表征能力超越传统方案。

G. 研究意义与未来方向

当信息以知识图谱形式结构化时，机器学习模型可实现更可靠预测。知识图谱构建（KGC）通过捕捉强弱关联提升预测精度。图结构数据促进人机预测系统的增量更新，概率图机器学习通过动态提取实体与关系实现持续学习，构建自适应演进的知识图谱。库普曼算子与图谱技术的整合强化威胁识别能力，图相似性度量与模型对比证明SPARKLE框架在复杂模式检测中的预测提升。此概念可扩展至信号分类等其他领域（未来研究部分探讨）。本研究核心贡献在于提出AI驱动的现代威胁分析创新方法。