《确定人工智能/机器学习（AI/ML）嵌入式武器系统的安全风险》35页slides

• 美国国防部（DOD）正在将人工智能/机器学习（AI/ML）集成到生命周期流程各个阶段的系统中。
• 随着自动驾驶汽车和无人驾驶平台的发展，人工智能安全成为计算机科学领域的一个新兴领域。
• 将介绍该领域与国防部相关的研究成果
• MIL-STD-882E 是美国防部的系统安全标准实践，目前不包含有关人工智能/移动语言的指导，但目前正在修订中。
• 美国防部正在开发资源，以帮助系统安全专业人员制定和执行人工智能/ML 系统的安全计划

示例：地基作战监视系统（G-BOSS）

• 地基作战监视系统（G-BOSS）： 轻型、中型和重型变体
• 一种远征地基综合监视系统，采用以下技术：在一个自足式移动平台上安装多光谱光电/红外传感器套件，并采用多种探测和评估技术。
• 利用视频和传感器数据显示器，每天 24 小时观察、收集、探测、识别、分类、跟踪和报告接触者、感兴趣的物体和评估的威胁。
• 能够进行视频捕捉、存储和传输。G-BOSS 还能整合来自无人机 (UAV) 的信号。
• 通过对整个行动区进行近乎实时的监控，为地方和区域指挥官提供更高的作战空间感知能力。
• 软件利用全动态视频和机器学习算法创建模型，以便
  • 检测人员和车辆
  • 逐帧跟踪检测到的物体
  • 创建检测到的物体集群