万字长文 |《军用无人机安全系统零信任架构系统性文献综述》

过去数年间，自主系统（如无人机）的应用已获广泛接纳，涵盖国防、公共安全、物流运输、物资投送及消费级领域。无人飞行器（UAV）通过执行情报收集、监视侦察及战术支援任务，在现代战场扮演核心角色。尽管这类系统复杂的互联特性及高发网络风险带来了安全挑战，但应对之道依然存在。传统基于边界防护的安全范式难以抵御高级持续性威胁，因此秉持“网络无授权实体可信”原则的“零信任”（ZT）安全范式无疑成为解决此类问题的优选方案。零信任在无人机安防中的核心目标，在于降低系统受网络威胁的脆弱性。其架构核心在于持续监测全域活动与风险态势，助力军用无人机操作方仅允许合法用户接入系统，从而减少非法访问、黑客攻击及数据泄露的可能性。本研究通过系统性文献综述方法，解析零信任架构模型与机器学习技术对提升军用无人机安全性的适用潜力。研究系统梳理了无人机系统网络防护策略的多维要素，并提出零信任架构作为应对安全威胁的有效前瞻性解决方案。

背景信息

零信任架构（ZTA）是一种安全模型及原则集合，要求所有设备、用户、资产和应用程序均需经过授权与认证。资源访问前必须完成验证。该模型遵循“永不信任，持续验证”原则，将信任视为可被内部恶意人员或外部攻击者利用的漏洞。在军用无人机安全领域，零信任的实施对检测可疑行为与潜在威胁至关重要。通过应用零信任范式，军用无人机操作方可确保仅授权设备与应用程序接入系统，从而最大限度降低非法访问与数据泄露风险。

零信任在军用无人机安全中的重要性不容忽视。无人机日益广泛用于侦察、监视及作战任务，由此成为网络攻击的高价值目标，任何安全漏洞均可能导致严重后果。零信任通过覆盖无人机全操作链的综合安全框架可缓解此类风险。通过识别敏感数据、定义访问控制策略，零信任能缩小攻击面、降低数据泄露概率，并检测可能预示安全事件的异常活动。此外，零信任通过持续监测用户与设备行为模式，可实时拦截可疑活动，使操作方快速响应以消减威胁。

零信任有效性已获多场景验证。例如，研究表明零信任原则的实施显著降低内部威胁与非法访问风险，因其要求持续验证并限制网络横向移动。另一研究指出，采用零信任架构的组织因严格的访问控制与持续监控能力，数据泄露事件更少且整体安全态势更优。

机器学习（ML）作为人工智能分支，可助力军用无人机零信任安全实践。机器学习不仅是辅助工具，更是快速分析海量数据、识别关键信息并赋能安全专家及时决策的核心组件。通过解析无人机系统生成的日志与数据，机器学习算法可检测预示可疑活动的模式与异常。这些算法可训练为识别特定威胁向量并触发缓解措施。例如，若检测到异常网络流量或非法访问尝试，机器学习算法可发出警报并隔离受感染设备。机器学习与零信任的融合能显著增强无人机安全性，提供实时威胁检测与响应能力。非法访问、数据泄露、拒绝服务攻击及劫持风险等问题亟待解决，需依托强健的安全措施与架构保障系统完整性。

本综述论文探讨零信任安全模型在军用无人机中的应用，以检测可疑行为并确保关键资产在战场环境中的韧性与安全性。无人机（俗称“无人飞行器”）已成全球军事行动的核心组成。随着对其依赖度提升，抵御潜在威胁的安全需求愈发迫切。零信任架构（ZTA）秉持“从不信任，始终验证”原则，为无人机可疑行为检测与反制提供前瞻性方案。本综述旨在深度解析零信任在军用无人机中的实施路径。

A. 零信任架构（ZTA）概述

零信任架构（ZTA）是一种安全策略，旨在消除隐式信任，并在数字交互的每个阶段持续进行授权。在ZTA发展之前，主流为传统安全模型。传统安全模型又称“基于边界的防护模型”，是一种聚焦于防范外部威胁的网络防护范式，其基于“城堡-护城河”理念，默认信任网络内部所有用户与系统，假设内部网络安全可信。ZTA则建立在“最小权限”与“纵深防御”等长期存在的安全原则之上。尽管这些原则自20世纪70年代便已知晓，但ZTA将其整合为适应现代动态环境的统一框架。

ZTA的首要基本原则是消除隐式信任。其核心原则是：无论设备或用户处于何处或来源如何，均不赋予固有信任。零信任模型由Forrester研究分析师约翰·金德瓦格（John Kindervag）于2010年提出，旨在优化安全架构与技术。该模型将“信任但验证”策略转向“永不信任，始终验证”范式。根据Saltzer与Schoeder的观点，零信任要求对试图访问数据的每个用户与计算机系统进行身份验证与鉴权。在零信任体系中，不存在可信接口、网络或用户。包括无人机在内的所有用户与设备，均需通过严格认证与授权流程方可访问资源或数据。零信任不依赖单一信任点，而是采用多层验证机制确保每次交互的合法性与完整性。通过实施零信任原则与组件，无人机系统可显著提升安全态势并防范潜在风险。

第二项原则围绕“最小权限”概念展开。最小权限原则规定：用户、服务或系统仅应被授予执行特定任务或功能所必需的最低权限。Saltzer与Schoeder指出，系统内的每个程序与用户均应按最小权限原则运行，因该原则可限制错误或事故引发的损害。该原则还通过限制对特定资源的访问权限，降低数据与安全泄露风险，抑制恶意软件传播，并保护敏感数据与系统。

ZTA的另一关键原则是持续监控与分析。零信任主张：一旦授予访问权限，不默认用户与设备永久可信，而是持续监测其活动。这包括实时审查网络流量、用户行为与设备特征，以检测可能预示安全漏洞的可疑或异常模式。就组件而言，ZTA包含多项核心要素：

• 身份与访问管理（IAM）：通过严格认证与授权流程强制执行安全策略。该系统验证用户与设备身份，核验凭证，并基于预设策略授予访问权限。
• 网络分段：通过将网络划分为隔离的小型区段，限制潜在威胁的横向移动。每个区段设有独立安全控制与认证要求，可遏制漏洞影响范围。
• 加密技术：对静态与传输中数据进行加密，防止敏感信息被未授权方截获。加密保障数据机密性与完整性，降低非授权访问或篡改风险。

B. 军用无人机应用

无人机可在战场物联网（IoBT）环境中执行多样化职能，以提升军事行动效能。首先，无人机可用于侦察与监视任务。其搭载传感器与摄像设备，可获取敌方领土情报、提供实时战场态势感知并强化环境认知能力。其次，无人机承担通信中继功能。作为空中通信节点，其通过高空飞行扩展网络覆盖范围，增强地面单位与其他作战单元间的安全数据传输与通信能力。此外，无人机执行目标捕获与标定功能，即探测识别目标并为精确制导弹药提供坐标参数。例如，在持续进行的乌克兰战争中，数千架无人机被用于追踪敌军、引导火炮与轰炸目标。乌俄双方的无人机运用并非新现象，自2022年2月22日战争爆发以来，两国已高度依赖此类装备。初期，基辅主要使用现成设备执行监视任务或经地面改装投掷小型炸弹，但为抗衡俄军无人机优势，现已建立完整的无人机工业体系。

此外，无人机提供实时战场可视化能力，赋能指挥层决策优化。当前乌克兰战场上，无人机被用于获取针对俄军或乌军目标的实时影像与情报。除上述功能外，无人机可实施电子攻击，通过部署网络载荷渗透破坏敌方网络系统，并探测压制敌方威胁与指挥控制系统。

进一步而言，无人机可侦测追踪化学制剂或辐射等环境危害。最终，无人机承担关键物资（如医疗设备与弹药）向前沿作战基地的运输任务，并执行战场伤员后送撤离行动。

C. 零信任架构（ZTA）在军用无人机战场物联网（IoBT）中的整合

零信任架构（ZTA）通过强认证授权机制、持续验证、持续监控、微隔离与严格访问控制，保障战场物联网（IoBT）网络安全并维护无人机作战效能。ZTA包含多项关键组件以强化IoBT网络防护：

• 策略引擎（PE）：运用“最小权限访问控制”存储并保护IoBT传感器采集的航拍影像、环境数据等海量信息，仅授权无人机访问特定资源。未经PE授权的访问请求均被拒绝，确保无人机仅能访问ZTA策略引擎提供的安全资源。
• 策略管理员（PA）：在PE完成授权后，PA组件向无人机授予资源访问权限。该机制限制无人机仅能访问已授权的IoBT网络资源，防止其触碰非授权区域，从而保护网络完整性。
• 身份与访问管理（IAM）作为ZTA核心组件，采用强认证授权机制，在授予访问权限前验证用户与设备身份。其通过检查用户设备是否接入网络、完成更新并安装必要杀毒软件实现，可阻止网络渗透并保障无人机运行安全。

实时监控与分析用户及设备行为至关重要。ZTA的策略执行点（PEP）监控用户、设备与IoBT网络资源间的连接状态。当检测到受感染设备接入网络时，PEP立即通知网络系统，断开该设备连接并阻止攻击尝试，从而向IoBT发出警报并保护无人机免受敌方操控。

微隔离控制将网络划分为独立小型区域。若某区段遭攻击，该机制可防止威胁扩散至其他微区段，确保无人机仍能通过IoBT不同区段的指令维持作战任务。

无人机在战场中应用微隔离的动因包括：

1. 隔离传感器数据与情报流，防止敏感信息被窃取或篡改；
2. 加密并隔离通信信道，避免截获与窃听；
3. 隔离视频流与传感器数据，阻断非授权访问与利用；
4. 隔离飞控与导航系统，防止任务轨迹遭破坏。

下图展示了IoBT与零信任架构组件的整合关系：

• 通信网络：蓝色线条表示各组件间的安全通信信道；
• 策略引擎（PE）：红色线条从ZTA策略引擎延伸至各组件，代表安全策略执行与持续监控；
• 策略执行点（PEP）：各连接点的PEP图标标识安全策略执行位置；
• 无人机与传感器：传感器至无人机的连线表示数据采集；
• 传感器与边缘设备：传感器至边缘设备的连线表示数据预处理传输；
• 边缘设备与地面控制站（GCS）：边缘设备至GCS的连线表示处理后数据传输；
• 地面控制站（GCS）与云服务：GCS至云图标的连线表示数据存储与分析传输。

D. 零信任架构在战场物联网中的作用分析及协议优化路径

零信任架构（ZTA）通过综合认证授权技术、持续验证、持续监控、微隔离与严格访问控制，保障战场物联网（IoBT）网络安全与无人机作战效能。然而，战场物联网面临的挑战需推动零信任协议优化。首要挑战为战场设备的安全漏洞：大量IoBT设备缺乏加密与认证机制配置，其异构性使攻击者可利用薄弱防护渗透网络并篡改数据。应对此挑战需严格遵循“永不信任，始终验证”原则，确保所有IoBT设备接入前完成合规配置。

其次，战场物联网标准化缺失问题突出。缺乏统一标准导致设备互操作性受限，安全规程差异使攻击者可针对最薄弱环节实施渗透，可能引发大规模数据泄露，造成隐私与财务损失。零信任架构需在标准化与确保所有IoBT设备统一标准化间寻求平衡。此外，战场物联网面临隐私风险，敏感数据易遭非法获取，这要求零信任架构实施强安全措施并配套严格隐私法规。

战场物联网数据生成速度的极速增长加剧管理难题，需依赖实时或近实时处理以提取及时洞见并支持快速决策。这表明零信任架构对无人机的网络访问优势需与IoBT所需的实时性达成平衡——后者要求快速处理数据以实现敏捷决策。

军事无人机攻击与零信任安全

战场物联网（IoBT）在军事领域发挥着重要作用，尤其在集成至无人机设备时。通过该技术，指挥官与士兵可获取敌方关键情报。无人机最早出现于1849年，当时奥地利人使用装载炸弹的无人气球攻击意大利威尼斯。类似攻击甚至在美国内战期间亦有发生。军事无人机在冷战、第一次世界大战、第二次世界大战、越南战争及巴尔干战争中均有运用。首架战术侦察无人机于越南战争期间部署。有研究指出，伊拉克、阿富汗与科索沃等冲突中无人机的军事效能显著提升。

战场物联网（IoBT）在军事领域至关重要，尤其是整合至无人机时。其赋能指挥层与士兵获取敌方关键情报。无人机多年来作为军事行动核心组成，承担侦察监视及部分进攻任务。尽管效用显著，其仍面临多重攻击威胁。表8展示了若干利用ML/DL缓解攻击的真实IoBT攻击案例。在军用无人机中实施零信任架构对保护敏感数据、维持作战完整性及防范敌方操控具有关键意义。零信任架构确保即使恶意攻击者渗透网络，亦无法在无凭证与权限情况下横向移动或访问关键系统。

A. 零信任如何增强无人机安全态势

零信任安全模型有效应对无人机安全问题。以下探讨其在抵御敌意攻击者、未授权账户渗透及数据泄露等方面的价值，以及对战场效能与韧性的保障作用。

• 防范恶意行为者：军事行动中分秒必争，半分钟延误即可引发灾难性后果。零信任的“永不信任，始终验证”原则为此类攻击提供主动防护。通过对用户与设备身份的持续验证，零信任确保仅授权个体可接入无人机网络。该架构通过生物识别与多因素认证（MFA）等强认证方法阻断入侵企图，异常检测与行为分析功能则提升早期威胁识别效能，保障无人机作战可靠性。

• 减少未授权访问：作战环境中未授权网络渗透风险普遍存在。无人机常接入开放系统区段，增加非法用户接触面。零信任基于身份识别的访问控制机制通过持续审查接入请求，核验用户设备合法性以保障服务安全。其“最小权限”原则限制用户仅访问特定任务所需资源，缩小攻击面并抑制攻击者网络横向移动能力，降低关键资源遭非法获取的风险。

• 防范数据泄露：无人机采集传输的海量敏感信息面临泄露威胁。零信任的持续验证与动态策略执行显著降低此类风险。实时监控与上下文感知访问控制确保数据仅对授权对象开放，并抵御非法截获。动态策略能依据实时战场态势调整权限，确保网络在快速演变环境中维持最优安全状态。依托零信任对数据保护的高度重视，无人机可自信执行任务，确保核心数据安全。

零信任架构在无人机系统中的实施

无人机（UAV）已彻底改变现代战争模式，使军队能够以前所未有的效率与精度执行侦察、监视与打击任务。随着军事行动日益转向网络中心化，战场物联网（IoBT）作为连接无人机与其他军事资产的变革性框架应运而生，旨在提升态势感知与决策能力。然而，将无人机整合至战场物联网环境带来了新型复杂网络安全挑战，需创新方案保障关键资产安全。零信任模型遵循核心原则：默认不信任任何设备或用户，无论其位置或网络归属。该模型要求对接入资源的实体进行持续验证与授权，防止潜在网络威胁利用信任假设及非法访问敏感数据。

A. 零信任安全模型及其在无人机防护中的适用性

零信任安全概念是一种摒弃传统边界防护的现代网络安全策略。与假定网络内部可信的传统模型不同，零信任将每个用户、设备或应用视为潜在不可信实体，无论其位置如何。该模型持续验证身份与设备，按需动态授予访问权限。这种多层次动态防护机制通过缩小攻击面与阻断非法接入提升安全性。军用无人机因动态分布式特性面临独特安全挑战：

• 动态网络环境：无人机在快速变化环境中与各类边缘设备交互。零信任的持续验证机制确保其实时仅访问授权资源，降低未授权渗透风险。
• 敏感数据防护：无人机采集传输关键数据，易成网络攻击目标。零信任阻断未授权访问，保障数据在传输与存储中的机密性与完整性。
• 抵御硬件攻击：无人机可能遭敌方物理截获。零信任的持续验证降低攻击者利用被俘无人机渗透网络的可能性。
• 缓解内部威胁：零信任的持续监控机制可检测内部威胁，快速识别并响应异常行为，拦截恶意内部人员的破坏活动。
• 合规与审计：零信任提供全面日志记录与审计功能，这在军事场景中至关重要，既能确保法规遵从性，又可辅助事件后溯源分析。

B. 零信任概念在无人机中的实施

将零信任概念整合至无人机系统需构建强健的访问控制框架，确保敏感操作与数据免受未授权访问。本研究涵盖三类访问控制机制：

• 基于角色的访问控制（RBAC）作为基础层，根据无人机操作协议中预定义角色限制系统权限，可提升安全性并降低未授权访问、数据泄露或恶意操作风险。在无人机安全中，RBAC的应用包括：按角色（如飞行员、维护人员、指挥官）限制对系统/数据/组件的访问；为用户与设备分配角色并定义可执行操作（如飞行规划或传感器数据访问）；实施身份验证后授予访问权限；仅授予角色必要权限；跟踪记录用户与设备的访问行为以确保可追责。
• 基于属性的访问控制（ABAC）与RBAC协同使用时，通过基于访问上下文、数据敏感性、用户位置及无人机状态等多重因素实时决策，增添额外安全层级。ABAC可用于控制无人机系统组件、传感器数据与情报、飞行计划与任务参数、维护信息及通信信道的访问权限。
• 监视物联网专用访问控制协议：针对战场监视等关键任务，可引入专为监视物联网设计的访问控制协议。该协议依托零信任严格验证流程，持续核查每个访问请求，强化无人机网络在敌对环境中的动态威胁抵御能力。相较RBAC，ABAC更具动态性与灵活性，适用于需综合考虑多重访问决策因素的复杂场景。

1. 访问控制机制

本研究中，基于角色的访问控制（RBAC）与基于属性的访问控制（ABAC）等机制对管理战场无人机操作权限与保障安全至关重要。如表9所示：

• 基于角色的访问控制（RBAC）

RBAC是一种关键的访问控制模型，在提升安全性与管理用户权限方面发挥核心作用。当整合至零信任无人机架构时，RBAC支持细粒度权限管控，确保仅授权人员可访问敏感系统与数据。

RBAC遵循基于预定义角色分配权限的原则[85]。每个角色代表组织或系统内的一组职责与任务，用户依据其职能被分配至特定角色。RBAC通过将权限与角色而非个体用户关联，简化访问管理流程并降低行政负荷。在零信任架构中，RBAC通过严格访问控制强化无人机系统安全态势。“最小权限”原则要求准确定义用户角色并授予其执行职能的最低必要权限，从而限制账户或设备遭入侵时的影响范围，降低未授权访问或恶意操作风险。

零信任架构中的RBAC还可实现高效集中化访问管理。预定义角色与关联权限由中央系统管理，管理员可根据用户职责或组织需求变化便捷调整权限。这种集中化管理确保策略一致性，减少访问控制错误或非法访问概率。

此外，RBAC支持“职责分离”机制，这对维持责任划分与防范利益冲突至关重要。通过将互补角色分配给不同个体，RBAC确保关键任务需多方授权协作完成[86]。这种分离机制增强问责性并降低内部威胁或非法操作可能性。

零信任架构中的RBAC还提升审计与追溯能力。RBAC通过将用户操作与其角色权限关联，提供清晰的审计追踪路径。这种可追溯性便于识别安全漏洞或策略违规行为，支持快速调查与响应。

• 基于属性的访问控制（ABAC）

ABAC是一种先进的访问控制模型，提供灵活动态的资源访问管理方法。整合至无人机零信任架构（ZTA）时，ABAC基于用户位置、时间、设备特性等多样化属性及上下文因素进行访问决策。这种以属性为核心的机制通过动态且上下文感知的访问控制强化无人机操作安全。

ABAC综合考虑多重属性制定访问策略，包括：

1. 用户属性（如角色、部门或安全等级）；
2. 环境属性（如位置、时间或网络状态）；
3. 对象属性（如访问资源的敏感性或分类级别）。

通过属性定义精细化权限策略，ABAC赋能无人机系统实施上下文感知访问控制。例如，基于用户地理位置限制敏感飞控系统或数据的访问：若用户从未授权区域尝试接入，系统将拒绝访问以防止安全漏洞。类似地，访问权限可依据时段或设备类型等属性动态调整。

ABAC的动态访问机制能自适应环境变化，从而提升安全性。例如，若用户安全等级或资源敏感性变更，访问策略将自动调整，确保权限始终符合当前安全需求，降低未授权访问或数据泄露风险。此外，ABAC支持基于属性的风险评估。通过分析用户行为模式或设备健康状态等属性，系统可评估风险等级并影响访问决策。例如，若检测到用户行为异常或设备受感染，系统将限制访问或触发额外认证措施以防范威胁。

ABAC与ZTA的整合还促进互操作性与可扩展性。ABAC策略可采用标准化格式（如可扩展访问控制标记语言XACML）定义，实现跨系统互操作。其灵活性使访问控制策略能随无人机生态扩展而调整，兼容新属性并适应演进中的安全需求。

• 战场监控物联网访问控制协议（ACPBS-IoT）

ACPBS-IoT是专为无人机辅助物联网战场监控设计的访问控制协议。Bera等人在2022年发表的《无人机辅助物联网战场监控访问控制协议》一文中提出该协议，旨在保障监控无人机（UAV）安全运行，防范窃听、消息篡改与未授权访问等网络攻击。其核心安全技术包括：

1. 对称加密：无人机与地面控制站（GCS）间全通信加密，抵御窃听；
2. 消息认证码：验证消息真实性，防止敌方伪装合法无人机或GCS；
3. 密钥更新：定期刷新加密与认证密钥，提升密钥破解难度；
4. 重放攻击防护：内置机制检测并阻止重放攻击。

ACPBS-IoT已通过形式化与非形式化安全评估。形式化分析证实其可抵御窃听、伪装、劫持与重放攻击；非形式化分析验证其对多种实战攻击的防护能力。该协议为无人机辅助物联网战场监控提供了前瞻性安全解决方案，但实际部署效能仍需进一步验证。当前ACPBS-IoT标准化状态尚未明确，但物联网市场对通用后端任务标准化需求日益增长，尽管标准化进程仍在推进，统一模型的形成尚需时日。

2. 认证机制

• 多因素认证（MFA）

多因素认证（MFA）是一种强化无人机系统访问安全的认证机制，要求用户提供多重认证要素。整合至无人机零信任架构（ZTA）时，MFA确保仅经认证授权人员可操作系统，为敏感操作增设额外防护层。MFA通过组合两种及以上认证要素验证用户身份，通常分为知识要素、持有要素与固有要素三类：

1. 知识要素：用户知晓的信息，如密码或PIN码；
2. 持有要素：用户持有的实体物品，如物理令牌或移动设备；
3. 固有要素：用户独特的生物特征，如指纹、虹膜扫描或面部识别。

通过ZTA框架应用MFA，无人机系统可建立强健认证流程。密码（最常用的知识要素）需结合其他要素强化验证。例如，用户输入密码后，可能需提供移动设备认证应用生成的“一次性密码（OTP）”或物理令牌。多重要素叠加显著降低未授权访问风险，因攻击者需同时掌握密码与其他认证要素。

生物特征要素为MFA增设额外安全层级。无人机可集成指纹、虹膜或面部识别等生物认证方法。这些独有生物特征提供高置信度的身份核验。将生物认证融入MFA确保仅具备正确生物属性的授权人员可访问系统，进一步提升安全性[91]。

物理令牌（如智能卡或硬件令牌）作为持有要素可整合至无人机MFA体系。此类令牌生成动态认证码或数字签名，与其他要素协同验证身份。物理令牌因难以复制或破解而提供额外防护。

MFA与ZTA的整合为无人机系统带来多重优势：

1. 大幅增加攻击者非法入侵难度（需同时掌握多重要素）；
2. 降低对单一密码的依赖，缓解密码认证固有漏洞及关联泄露风险；
3. 通过增设防御层级抵御凭证窃取、钓鱼攻击与社会工程尝试（即便攻击者获取单一要素，仍无法凭此入侵系统）。

本研究评估并对比了多种认证方法在抵御无人机系统网络攻击中的表现。如表10所示，攻击类型涵盖暴力破解、猜测攻击、钓鱼攻击、欺骗攻击及伪装攻击。每种方法均基于其抵御攻击的能力进行评估，重点关注如何应用零信任原则强化认证机制。

• 基于证书的认证

基于证书的认证是一种利用数字证书验证设备与用户身份的强健方法。在无人机零信任架构（ZTA）中，该机制可建立安全通信通道并防范未授权访问。基于证书的认证依赖X.509证书，该证书广泛应用于公钥基础设施（PKI）系统，包含实体的公钥、数字签名及其他标识信息，由可信证书颁发机构（CA）签发，是验证通信方合法性与完整性的可靠手段[100]。

在无人机系统中，基于证书的认证确保仅受信设备与用户可访问并交互系统。每个用户或设备被授予唯一数字证书作为数字凭证。当尝试连接无人机系统时，设备或用户需提交证书以验证身份[101]。无人机系统作为验证方，将提交的证书与可信CA证书库比对。若证书有效且可信，则认证通过并授予访问权限。此机制确保仅持有效证书的实体可与无人机通信，降低未授权访问风险。

基于证书的认证在无人机零信任框架中具备多重优势：

1. 强身份验证：结合可信CA的严格验证流程，确保通信实体身份真实可信；
2. 安全通信保障：利用证书中的公钥加密技术建立加密连接，保障控制指令、遥测数据等敏感信息在传输中的机密性与完整性，防止非法截获或篡改[100]；
3. 可扩展性与可管理性：通过标准化数字证书实现大规模无人机部署中的认证管理。证书可集中管理、按需更新或吊销，适应动态演进的无人机环境。

案例研究

A. 案例研究1：美国海军部零信任架构应用

在2022年美国海军部信息技术会议上，海军部（DON）明确提出采用零信任架构强化信息系统安全。零信任基于“永不信任，始终验证”原则，要求在所有系统接触点实施严格身份验证，这对全球多环境海军作战至关重要。海军部部署的零信任模型以用户、设备、网络、自动化、编排、可见性与分析为核心支柱，共同支撑“预设敌对环境、主动防御漏洞”的战略。海军的目标包括：全面实施多因素认证（MFA）、减少飞行中操作延迟、通过数据分析提升终端用户可见性及风险感知能力。会议重点探讨零信任成熟度，涵盖架构采纳、赋能、编排、透明化与成熟阶段，这些阶段对实现从“以网络为中心”向“以数据为中心”的安全架构转型不可或缺。

会议聚焦自动化在网络安全中的角色，强调强健的自动化是零信任原则无缝集成至系统的前提。此举是海军将安全深度融入作战全生命周期（从开发到部署）的持续努力之一，体现了应对持续演进威胁的动态防护理念。海军部对零信任架构的前瞻性应用，彰显其在动态作战环境中强化网络防御的承诺[102]。

B. 案例研究2：人工智能在国防部网络任务中的应用

微软与国防部（DoD）的合作，为人工智能（AI）在零信任框架下检测军用无人机可疑行为提供了深刻洞见。零信任模型要求对访问私有网络的每个用户与设备进行严格验证，这对国防部网络安全至关重要。微软强调，零信任是抵御针对关键军事资产（包括无人机）的高级网络威胁的必要手段。

AI通过自动化威胁检测与异常行为识别，在零信任模型中发挥关键作用。微软重点展示了深度神经网络（DNN）与机器学习技术的进步，这些技术能实现快速精准的威胁检测，尤其适用于需抵御间谍活动与网络攻击的军用无人机。微软与政府及行业领袖的网络安全合作，凸显公私伙伴关系对增强国防基础设施韧性的重要性。借助AI，微软协助开发了能实时预判、检测与响应威胁的先进防护措施，确保无人机免受传统及AI驱动的复合攻击。

实践中，AI增强的零信任模型通过持续监控与验证，确保仅授权实体可访问网络资源。这对军用无人机通信与控制系统至关重要——必须维护其完整性以防止未授权操控。微软参与“东西方研究所网络安全峰会”等倡议，体现了其将零信任原则与AI结合以保护军事技术免受新兴威胁的持续努力。

微软的举措反映了通过AI与零信任框架提升网络安全的广泛承诺，不仅防御已知威胁，还预判潜在漏洞。AI驱动安全措施在军用无人机中的应用，标志着网络防御策略向持续创新与主动戒备的演进。本案例揭示了AI与零信任模型的整合如何强化无人机安全协议，确保关键资产抵御日益复杂的网络威胁。这种整合对国家安全与现代数字时代国防技术的作战效能具有决定性意义。