当前军事零信任架构(ZTA)网络安全框架实施中的一个重大挑战在于数据标记目前采用人工方式,这是一个耗时且易出错的过程,有损网络安全措施的效率与效能。本文介绍了一种创新方法,利用生成式人工智能(AI)实现数据自动标记,以支持军事任务指挥系统(MCS)中的战术零信任架构实施。具体而言,开发了生成式AI零信任标记(GAZEL)工具,该工具采用经微调的大语言模型并结合上下文学习,能够根据预定义的访问控制类别对任务指挥系统消息数据进行自动化零样本标记,从而简化通往敏捷且强化网络安全态势的路径。

成为VIP会员查看完整内容
5

相关内容

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。
《基于优化的复杂多无人机任务自动分配技术》
专知会员服务
29+阅读 · 8月29日
《通过自适应蜂群智能实现认知物联网系统》
专知会员服务
45+阅读 · 2023年10月29日
最新《可解释人工智能》概述,50页ppt
专知
10+阅读 · 2021年3月17日
基于深度学习的数据融合方法研究综述
专知
35+阅读 · 2020年12月10日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
172+阅读 · 2023年4月20日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
487+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
177+阅读 · 2023年3月24日
Arxiv
25+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员