DARPA最新动态：“变形虫”“理由真相”“分散计算”“通过硬件和固件集成系统安全”……
NASA前任局长：利用DARPA
卫星服务机器人之手在太空作战中取胜
【据美国spacenews网站2017年4月18日报道】NASA前任局长Mike Griffin发表文章称：太空机器人对美国很重要，有助于保护本国卫星免受别国攻击。文章内容大致如下：
三年前，我领导了一个DARPA审查小组，指出研发首个机器人“太空机械”之路。我们的团队得出结论，将机器人放置在太空对美国很重要，不仅用于诊断问题，切开天线，修复损坏的太阳能电池板，而且还可以为现有卫星安装更新设备和新的防御硬件——这些事情有助于保护本国卫星，并阻止对手摧毁它们。
DARPA听取了审查小组建议，创建了新项目：“地球同步轨道卫星机器人服务”（ RSGS）。作为国防部的一部分，DARPA关注加强美国安全的项目， RSGS正是如此。但DARPA作为DARPA也在创新，它决定更多引入商业力量做这样的系统。原因是在地球同步轨道上，商业资产是军方的5倍，意味着RSGS面向更广阔的市场，有机会获得更多经验，降低成本。
最近DARPA通过竞争选择了合作伙伴劳拉太空系统公司作为卫星主制造商，并预计2021年实现发射就绪。但是有一个严重争论正在威胁这些新发展。其他公司也希望在某种程度上参与其中。但他们的产品赶不上RSGS。而且更重要的是，他们与国防没有关联。
我们有了一个机会，在太空做些真正新的事情。我希望那些负责我们军队的人，能识别和支持这个独一无二的机会，创造新的产业，赢得太空作战，却不费一枪一弹——所有这些源于一个革命性的太空计划。
（来源：国防科技信息网，作者：中国航天系统科学与工程研究院 许红英）
DARPA想在硬件中内置安全
一劳永逸解决硬件漏洞
美国国防部高级研究计划局(DARPA)本周宣布了一个新项目，旨在开发将安全措施直接做进硬件框架中。
该机构指出，很多设备中的集成电路，往往存在可被软件漏洞利用程序利用的缺陷，而软件补丁，仅仅是临时解决方案。
该项目名为硬固件系统安全集成(SSITH)，为期3年零3个月。作为该项目的一部分，DARPA希望能收到新芯片架构的提案，解决利用硬件漏洞进行软件攻击的问题。
SSITH项目聚焦2个主要技术领域：开发安全硬件架构和工具以帮助制造商利用上安全创新；为新系统安全状态的确定归纳出方法论和度量指标。
一些芯片制造商，比如英特尔，已经开始在其产品中集成各种防护措施了，但DARPA想要设计出广泛适用的工具集，让内置安全成为美国国防部和商用系统所用集成电路的一个标准。
DARPA称，提案应解决通用漏洞枚举(CWE)列表7大硬件漏洞分类中的1种或多种漏洞。这7大分类包括：代码注入、授权和权限、缓冲区错误、信息泄露、资源管理、数值错误，以及加密问题。
该机构指出，超过 2,800 起事件涉及这些漏洞之一。SSITH项目经理，来自DARPA微系统技术办公室的林顿·萨尔蒙认为，超过40%的软件弱点可以通过清除这些缺陷来解决。
电子系统安全直到现在都一直是留给软件解决的，但对这种方式的整体置信度，却可以总结为对该标准实践的讽刺性描述——“打上补丁，然后祈祷吧”。只要我们依然围绕可被软件各种骗过的硬件来设计系统，与越来越聪明的网络入侵者之间的赛跑就永远没有尽头。
来源：安全牛（ID:gooann-sectv），作者： nana
DARPA的卫星机器人在轨服务项目遭遇投诉
▲RSGS项目中的地球同步轨道卫星机器人
据美国航天新闻网报道,近期,4名国会议员要求美国国防高级研究计划局(DARPA)重新考虑“地球同步轨道卫星机器人服务”(RSGS)项目。这4名国会议员向DARPA和国防部投诉称,该项目似乎违背了关于“阻止政府研发能从私营部门购买的空间系统和服务”的国家太空政策。
RSGS项目进展
DARPA正计划在2017年为RSGS项目授出合同。DARPA战术技术办公室已在2016年收到多家公司的提案,这些公司希望与DARPA合作研发并验证为政府和商业地球同步轨道卫星提供服务的机器人航天器。DARPA表示,RSGS项目最终目标是支持“一家商业空间机器人企业在按服务收费的基础上为军事和商业地球同步轨道卫星所有者提供合作性的机器人服务”。
RSGS项目存在的问题
DARPA代理局长史蒂芬·沃克尔收到两次国会议员的投诉。一次是议员吉姆·布莱登斯坦因、罗伯·毕绍和芭芭拉·康斯托克1月25日在信中要求“暂停RSGS项目的进一步行动”,直到DARPA完成评审以确保该项目符合2010年《国家太空政策》。另一次是议员邓肯•亨特1月23日在给沃克尔和副国防部长罗伯特·沃克的信件中指出,RSGS项目基本上重复了NASA的Restore-L任务,扰乱商业公司对这种服务的提供。
亨特表示,RSGS项目采用的方法不符合国家太空政策,主要是违背了关于“间接资助私营企业愿意并能够独立执行的空间相关活动”的要求。对于没有政府需求且目的是通过资助一家公司来创建一个商业行业的项目,政府对其进行重大投资是违背美国太空政策的,会损害对商业卫星服务行业的私人投资并浪费纳税人的钱。
布莱登斯坦因、毕绍和康斯托克警告称,RSGS项目可能会严重扰乱新兴在轨卫星服务领域的正常市场条件。
2010年《国家太空政策》提出,政府应“只在关系到国家利益以及没有合适且具有成本效益的美国或外国商业服务或系统时才研发政府太空系统”。
私营企业积极发展在轨服务业务
轨道ATK公司自2010年起开始尝试进军卫星服务业务,2016年4月该公司与国际通信卫星组织的子公司——空间后勤公司签订了价值数百万美元的合同。根据合同,轨道ATK公司将在5年中使用“任务扩展飞行器”(MEV)为国际卫星组织的多个航天器提供延寿服务。而DARPA是在2016年5月才为RSGS项目发布了首个信息征询书。
除了轨道ATK公司,还有至少两家公司正在寻求提供在轨服务业务。英国有效空间解决方案公司正在建造用于延寿和其他服务的小卫星,加拿大MDA公司正在考虑通过其子公司——空间系统劳拉公司恢复在轨服务业务。
▲轨道ATK公司的“任务扩展飞行器”可为在轨卫星补给燃料或重新定位
DARPA和轨道ATK公司对立的观点
1月25日,DARPA表示,RSGS项目“旨在改变地球同步轨道国家安全任务操作,并完全符合美国《国家太空政策》”。该项目仍处于选择供应商的阶段。DARPA的采办方法已在国防部内进行了合法性和与太空政策符合性方面的广泛评审和验证。机器人有效载荷是高风险、高回报技术,利用这种技术并提供所需功能的地球同步轨道机器人服务能力当前并不存在,并且商业部门尚未研发这种能力。
轨道ATK公司则不同意DARPA的说法,且非常担心RSGS项目的方法。RSGS项目将资助一家公司,为其提供价值数亿美元的空间硬件和发射服务,直接与轨道ATK和其他公司正在使用自身资金研发的商业卫星服务系统进行竞争。更糟糕的是DARPA将提供约75%的项目资金但仅保留约10%的生产力,轨道ATK公司估计这种低效的公共资金利用将会受到高度质疑。
据业内人士介绍,轨道ATK公司没有向RSGS项目提交正式竞标,而是提交了反对该项目的信件,并为满足RSGS项目目标提出备选方法。
在轨服务的发展进程
RSGS并不是一个全新的项目,而是DARPA众多卫星服务项目的最新迭代。在该项目之前,DARPA开展了“凤凰”计划,该计划打算使用空间机器人在废弃轨道上收集退役卫星上可用的组件,然后将这些组件装配到DARPA研发的Satlet卫星上。
“凤凰”原计划在2016年发射,但美空军对该项目的效用产生了不同意见,促使该项目在2015年进行改进,以专注于更有价值的服务,如卫星检查、重新定位和修正部署不当的卫星。“凤凰”计划和当前的RSGS项目都会利用DARPA“前端机器人使能近期演示验证”(FREND,源自2005年)以及“通用轨道修正航天器”(SUMO,源自2002年)的项目成果。
在卫星服务技术领域,DARPA已拥有14年以上的研发经验,但商业部门似乎已经占据主导地位。ATK公司与US Space公司在2010年合作组建ViviSat公司推出了MEV概念。ATK公司与轨道科学公司在2014年合并为轨道ATK公司之后,由于种种原因将ViviSat解散并建立全资子公司——空间后勤公司。空间后勤公司与国际发射服务(ILS)公司已签订合同,将在2018年使用中型“质子”号火箭发射MEV-1。DARPA的RSGS项目计划在2020或2021年发射。
来源：现代军事（ID:xiandaijunshi），作者冯云皓DARPA：用视频游戏训练未来战争的指挥官
哥伦比亚广播集团旗下的CDNET网18日报道，美国国防部高级研究计划局（DARPA）展望未来战争就像视频游戏，目前正在通过计算机游戏来训练未来的军事战略家。
其下属的国防科学办公室（DSO）本月发布征求多分辨率的互动创新军演模拟软件，旨在用可升级扩展、互动游戏、战争游戏的方法，利用虚拟时空的广度和跨度，对竞争结果和策略使用进行评估。
DARPA希望利用电子军事游戏来提高军事指挥官在作战中的战略意识，尤其是在有众多玩家参与的环境中，包括可扩展的互动游戏和战争游戏。
此次征集电子军事游戏的目标是提高国防部的军演水平。DARPA希望游戏可以用来提高人的决策能力，考量和预估“如果我们这样做，他们这样做，会发生什么？”等问题。在游戏复杂场景下人们将全盘考虑未来第二、第三和第四阶段的后果。
DARPA寻求视频游戏在三个主要领域：建筑、游戏构建、游戏同人工智能的结合。DARPA举例称《文明》视频游戏系列以战略为重点，而第一人称射击游戏代表战术。DARPA感兴趣的游戏侧重于，不同角色和新技术对战略决策和作战战术的影响，尤其是总统和其内阁的全方位军事决策，以及最高军事指挥官的作战决策。
在协议文件中，DARPA声称，“在作战级别的游戏中开发无人蜂群来攻击对手、保障部队供应或提供通信都具有战略和战术意义。”据称，实际上，DARPA已经在国防部军演部队和模型模拟部队推广视频游戏。军事演习通常用于战术和决策，而模拟作战则侧重于军演表现和训练，但这两种部队尚未将人工智能应用在军事训练中。
下一步，DARPA将要求商业视频游戏企业把所有这些因素和组件融合一起。视频游戏不应该仅限于地面上眼前的情况，玩家应该考虑如何能够对资源、技术和交易等进行控制和决策，以及如何优化配置部队兵员。
重点应该是在“决策层”，因为指挥官负责整个团队的行动，影响整个战场走势。
“电子游戏如《文明》系列添加了基于地图和贸易基础上的技术进步和资源预测，但这些进步对冲突的影响如简单的‘剪刀石头布’。”DARPA认为，“一个玩家大本营，可能不仅代表具有战略场景的战果，而且也要考虑细微的技术进步对战略选择和战争结果的影响。” 例如，一个游戏包括在哪里部署无人机蜂群攻击敌人或提供通信链路，反过来，可以根据对手的情况或地面部队的配置改变军事决定。
基于该领域的变化和信息，玩家可以考虑到所有这些因素，如是否继续或退出，供应的交付是否是必需的，如果无人机侦察收集到其他数据，如敌人运动或平民的存在，都需要进行考虑。
虽然《龙腾世纪:审判》和《十字军之王》等游戏尝试融入军事战术，但因为它们需要一个故事情节来哦演绎，这些游戏并不主要集中在战争。然而，游戏机和个人电脑功能的迅速提高，意味着美国机构可以利用游戏，而且今天比以前开发的复杂得多，且更具挑战性。
除了游戏本身，DARPA希望玩家能够挖掘数据库的过去和现在的战术时，保持军事游戏的“平衡和愉悦”。正如我们使用Minecraft沙盒游戏给孩子讲授资源管理时，在很多情况下，游戏已成为提高决策能力的捷径。
来源：战略前沿技术（ID:Tech999），作者： 乐天 远望智库技术预警中心
美国研发“变形虫”项目
提高水下远距离通信能力
DARPA微系统办公室发布了“变形虫”（A Mechanically Based Antenna，AMEBA）项目征询书（HR001117S0007），将开发微型特低频/甚低频（ULF/VLF）信号发射机，提高长波通信和数据传输能力。
一、研发背景
目前，开阔区域的射频通讯手段很多，但在水下、洞穴等信号传播受限环境下，射频通讯装备性能较差。ULF（300Hz-3kHz）/VLF（3kHz-30kHz）频段对应波长较长，能穿透水、土壤、岩石、金属等材料，穿透性和绕射能力较强，同时大气波导也可将ULF/VLF信号传播至数百公里外，因此该频段特别适用于长距离通信。但信号波长越长所需天线尺寸越大，据计算10Hz（极低频，ELF）信号的发射天线长达1500公里，约为信号波长的一半。美国海军曾在冷战期间建造过一部VLF天线，只能向潜艇发送极少量的数据，但发射机占地4000平方米，高300米。如此巨大的设备根本无法装备舰艇、单兵或无人系统。为此，DARPA提出AMEBA项目，开发微型ULF/VLF信号发射机，提高水下无线通信和数据传输能力。
二、原理内涵
传统发射机依靠功率放大器电路产生振荡电流，然后将电流馈入天线发射电磁波信号。与此不同，AMEBA项目研发的发射机由带有强电场或强磁场的特殊材料的机械振动产生电磁波，比如利用磁棒或驻极体按特定速率反复移动产生ULF/VLF射频信号。该发射机拥有两个输入端口，一个是供电端口，另一个是原始数据端口。采用功率射频电路、匹配网络、机械振动驱动、电磁波发射材料、天线结构、热管理组件、封装与加固结构等关键技术，在目标频带产生电磁波，并将将原始数据调制到射频载波上。
三、计划安排
根据征询书，AMEBA项目研发经费约为2300万美元，计划在2017财年第3季度正式启动，共分为三个阶段，第一阶段为期18个月，第二阶段为期15个月，第三阶段为期12个月。该项目技术领域分为ULF频段信号穿透技术（950万美元）和VLF频段信号传播技术（1350万美元），表1和表2分别给出了两个技术领域各阶段的预期性能指标。
表1 ULF频段信号穿透技术
表2 VLF频段信号传播技术
四、应用前景
AMEBA项目研发的ULF/VLF发射机具有体积小、质量轻、功耗低等优点，可广泛用于水下、地面和地下长波通讯。
1.水下远距离通信
在水下高频射频信号穿透性差，无法进行长距离通讯，低频射频信号穿透性好，能实现长距离通讯，但天线体积较大，设备适装性差。利用AMEBA项目研发的ULF/VLF发射机能显著减小长波通讯设备的尺寸、重量和功耗等，可装备潜艇、UUV、浮标、蛙人等，提高水下远距离通信能力。
2.不依赖GPS的导航定位
GPS卫星容易遭到反卫星武器攻击失效，且GPS信号强度弱、易受干扰，在水下无法使用。利用AMEBA项目研发的ULF/VLF通讯设备能通过三角定位法确定潜艇、UUV自身位置，实现不依赖GPS的导航定位。
3.地面通信
目前，美军地面部队使用的通信设备主要是PRC-117卫星通信系统以及PRC-150高频无线电系统，这些系统尽管具备超视距通讯能力，但需要发射端掌握接收端的精确位置，且操作人员需要随时根据电离层的高低改变天线角度。此外，卫星通讯系统在高烈度对抗环境下相当脆弱，反卫星武器使卫星通讯系统面临随时瘫痪的威胁。利用AMEBA项目研发的ULF/VLF发射机可装备单兵，为美国陆军及海军陆战队提供超视距通讯能力。
4.地下通信
与水下环境类似，土壤、岩石等也会阻挡高频射频信号。利用AMEBA项目研发的ULF/VLF发射机可实现碉堡、矿坑或洞穴与地面间的通讯，也可广泛用于矿难、地震等自然灾害救援。
来源：蓝海星智库（ID:SICC_LHX），作者：张旭 王晓静等
DARPA开展“理由真相”项目
研究社会科学建模方法的准确性
社会科学在辅助军事规划及决策方面发挥重要作用，并在包括人道主义、稳定和反叛乱行动等任务中起到促进作用。
项目背景
目前研究行为的社会科学依赖于各种建模方法（包括定性和定量方法）。这些建模方法一般是根据现实世界中的观察结果推断社会现象的根源。然而，对于这些方法和模型精确程度知之甚少，为此，DARPA开展“理由真相”项目，以研究社会科学建模方法的准确性。
美国国防高级研究计划局（DARPA）国防科学办公室项目经理亚当·拉塞尔表示，现实世界是根据人们所不太了解的、动态的、互动的、非线性的，有时是在我们并不了解的不断变化的规则中运行，所有这些都制约了人们判断社会体系因果关系的能力。因此，DARPA计划开发计算模拟世界，以使人们创建并因此理解所有的因果过程和规则。
“理由真相”项目
项目目标
为了提高社会科学建模的能力及降低其局限性，DARPA于4月7日宣布了“理由真相”（Ground Truth）项目。该项目旨在使用具有内置的“理由真相”因果规则社会体系仿真程序作为测试平台，来验证各种社会科学建模方法的准确性。
研究方法
“理由真相”项目中开发的仿真程序将作为校准社会科学建模方法的客观测试平台，通过创建试验平台环境，我们可以看到，科学家是否可以准确甄别仿真程序中内置的因果规则，来开发“逆向工程”人工社会体系的模型，这也被称之为法医社会科学。研究人员就像侦探一样来发现一个系统中的代理如何在不同情况下以特定方式行事。
“理由真相”项目将安排一组研究人员创造社会仿真程序，相关的“理由真相”规则只有他们知道；同时另一组研究人员则通过创新的团队方法来“发现”这些模拟的规则。DARPA及其独立试验和评估小组将对建模团队的能力进行评估，以甄别和预测在具有不同程度社会复杂性的不同仿真程序中的因果关系。
项目意义
如果项目取得成功，“理由真相”将展示一种测试社会科学建模方法的能力及其局限性;探索一种新型建模方法，描述和预测不同类型的复杂社会系统;为研究和运营提供未来建模投入的相关信息。
所需专业知识
“理由真相”项目网上提案者日定于2017年4月20日。DARPA寻求以下领域的专业知识，包括：社会科学（经济学、政治学、人类学、社会学、社会心理学）；计算机社会科学;建模与仿真（包括基于代理的建模、系统动力学建模、贝叶斯生成建模等）；定量和定性的社会方法；复杂科学；数学以及预测。
来源：国防科技要闻（ID:CDSTIC）作者： 申淼 中国国防科技信息中心
DARPA推进RADICS项目
防范针对电力网的大规模网络攻击
美国国防高级研究计划局（DARPA）近期授予英国BAE系统公司一份价值860万美元的合同，合作构建替代通信网络，开发相关技术，一旦美国电力网遭受网络攻击即可投入使用。
RADICS项目
DARPA“快速攻击侦测、隔离及表征系统”项目（RADICS）旨在保障电力网安全，并提供可操作的应对措施，确保电力网节点的安全联接。DARPA在声明中表示，RADICS项目涉及各种技术能力，其中包括识别网络攻击并提供早期预警，提供态势感知能力，网络隔离和威胁表征，映射常规、工业控制系统网络，形成临时网络信息并对控制系统进行分析。
替代性安全应急网络（SEN）
RADICS项目涉及的新型防范技术旨在检测网络攻击后数分钟内将未授权的内部和外部用户与本地网络断开，并创建一个由多层加密和用户认证组成的强大混合云数据链路网络。该系统依靠网络流量控制和分析来建立并维护应急通信。同时还可以快速隔离被攻击的系统，并转移至一个替代性安全应急网络（SEN）。
BAE系统公司首席工程师兼通信和网络部门经理维克多•费洛尤表示，该项目提供的技术可快速隔离企业IP网络和电力基础设施网络，以中断网络攻击。
SEN可以构建无线网络技术、无线电通讯或卫星系统，确保电力网在遭受网络攻击时仍正常运行。作为一种间接网络控制手段，SEN可实现关键通信的无缝转换和实时通信。此外，为了预测和阻止当前及未来的攻击，威胁分析也是该项目的一个关键要素。
项目计划
该项目计划分为3个阶段实施，为期4年，预计于2020年6月完成。前两个阶段侧重于技术研发，最后一个阶段关注技术转让。技术转让的潜在对象包括电力网运营商、国防部系统和国土安全部。参与RADICS项目的机构包括BAE系统公司、应用通信科学公司、Vencore实验室、电力科学研究院、伍斯特理工学院和哥伦比亚大学等。
来源：国防科技要闻（ID:CDSTIC）作者： 吴海
DARPA成功验证无水土壤净化技术
可安全销毁化学战剂大型储存库
DARPA正在开发一套可在战场部署的系统，可使作战人员就地中和大量存储的化学战剂（CWA）。目前已对这种新型的无水土壤净化技术进行了演示验证，试验表明可安全中和沙林、芥子气、索曼的有毒化学模拟剂。该技术基于DARPA“不确定致密化学剂销毁”（ACDC）项目，几乎可以百分之百地清除模拟剂，且不会产生任何有害的废副产物。
试验情况
此项土壤净化技术与战术等离子弧化学战剂销毁系统（PACWADS）共同进行了测试。后者是正在开发的一种美国军用热处理系统，使用高温等离子体焰炬将巨毒化学品转化成相对良性的成分，然后使用水基捕获工艺消除污染物的最后痕迹。
▲ACDC土壤净化器（左） 战术等离子弧化学战剂销毁系统（右）
针对ACDC试验，DARPA对PACWADS系统进行了修改，移除水净化器，代之以连接到DARPA的土基净化系统，用来捕获有毒的化学战剂分解物以及产生的酸性气体，并将其转化为无毒盐分。在化学战剂储存现场就地取用土壤的能力消除了向这些地点供水（一般处于偏远地区）以及必须将净化产生的液体废物运送至处理厂的后勤负担。净化过程中使用的土壤不存在毒性，可安全返回当地环境。
DARPA项目经理麦奎德称，试验证明这种无水、无害、基于土壤、可就地销毁致命化学物质的技术是可行的。DARPA计划在2017年春夏利用PACWADS系统测试ACDC销毁真实化学战剂的能力。
ACDC项目后续计划与部署
之后DARPA将继续开发一种新的初始破坏工艺，将比PACWADS燃炬成本更低更简单。新系统计划利用内燃“重组引擎”。这种引擎的设计思路是利用有机分子充当燃料并有效产生可转化成电的可回收能源，从而消除偏远地区对电源的需求。
ACDC项目的最终设想是将完整的化学战剂销毁与土壤净化系统安装在标准军用战车后部。
来源：国防科技要闻（ID:CDSTIC）作者： 袁政英 中国国防科技信息中心
DARPA开展“分散计算”项目
寻求新的军用网络算法
美国国防高级研究计划局（DARPA）4月11日授予雷声BBN技术公司一份价值1千万美元的合同，为分散部署在前沿的大型任务感知型计算机、通信设备、以及战场网络系统开发新的计算机算法与协议。
一、“分散计算”（DCOMP）项目背景
DARPA官员表示，当前具有较大计算需求的军事用户通常依赖大型共享数据中心来回传图像、视频或网络日志文件。然而，在不同的作战场景下，特别是在网络吞吐量严重受限或当用户需要接近实时地予以响应时，回传的成本和延迟有时会导致问题。在这些情况下，用户可利用本地的可用计算能力。
二、“分散计算”项目
DCOMP项目寻求开发一种算法和协议栈，以利用普遍存在但物理上分散的计算平台，进而将应用与网络的性能提升多个数量级。这种计算机架构包括网络元件、无线电、智能手机或具有可编程执行环境的传感器，以及不同形式的便携式微云。项目重点关注面向分散任务感知计算的算法，可编程的节点和协议栈，以及技术集成。
据DARPA官员称，DCOMP项目寻求可扩展的决策系统，这种系统能够支持用户跨众多不同计算平台进行安全、集体的计算任务分配。这些系统必须能够在网络连接存在变数或降级的环境下运行，使用户能够在代码和数据之间切换，以更好地满足用户、应用程序和任务需求。
DCOMP项目还寻求新的网络协议，以避免在将应用层和传输层协议逻辑限制在作为数据源和数据槽的端点时所涉及的一些缺陷。目前，在网络内实现可编程、安全、高速的信息处理在技术上是可行的。
该项目寻求创建使用DCOMP软件的可编程平台网络计算点（NCP）。NCP可执行支持用户应用或/及网络协议栈的功能。
三、雷声公司“分散计算”项目合同
雷声BBN公司将开发算法和控制机制，以有效利用联网但地理上分散的各种计算能力。这些算法将惠及那些因延迟而难以与远处数据中心交互，或因计算复杂性不能专门依赖用户终端设备的用户。此时，使用附近联网计算点的计算能力会提高用户的成效。
当用户被限制在附近计算机时，新算法还有助于处理传感器数据，以减少大量回传未处理信息到远处数据中心的需要。
新算法必须能够在存在冲突的任务和用户中对可用计算机资源的重要性进行排序。系统应该能够扩展到数千个并发用户和计算位置。
根据合同，雷声BBN公司将在马萨诸塞州坎布里奇市开展工作，并将于2021年4月之前完成。
来源：国防科技要闻（ID:CDSTIC）作者： 申淼 中国国防科技信息中心
DARPA新项目着眼硬件解决网络安全问题
近日，DARPA宣布将于2017年4月21日举办一个新项目的提案日活动，为项目提案方提供该项目的相关信息及可能的合作机会。该项目名为“通过硬件和固件集成系统安全”（SSITH），其主要目标是研发新的集成电路架构，使以硬件为基础的安全性成为集成电路的标准特征，让硬件在网络安全领域发挥更大作用。
从战斗机到联网家用电器的军民用技术系统正越来越多地依赖软件系统，而这些软件系统却极易受到黑客的攻击。为防止技术突袭并增强国家安全，DARPA推动研发一些可使软件系统变得更加安全的技术。那么如果从硬件着手，是否可以使硬件在网络安全方面发挥更大作用呢？新的SSITH项目正尝试解决这一问题。
DARPA微系统技术办公室SSITH项目负责人林顿•萨蒙表示，电子系统的安全一直取决于软件。如果继续围绕易受软件“欺骗”的硬件来设计系统，那么与网络入侵者的较量就永远不会结束。SSITH项目将运用新的技术来研发集成电路，从内部防范软件渗透。该项目将对DARPA的软件安全努力，比如高可信网络军事系统（HACMS）项目和网络挑战赛，形成一种补充。
对于存在于个人计算机、公司或企业信息技术系统中基于硬件的安全缺陷，任何软件补丁都只能缓解问题，而不能根除底层的硬件漏洞。SSITH项目将推动研究人员直接在硬件架构层面设计安全能力，以解决硬件的漏洞问题，使大部分的软件攻击失去效力。
SSITH项目将明确解决七类硬件漏洞问题，包括权限与特权、缓冲错误、资源管理、信息泄漏、数字错误、加密错误和代码注入。这些都是信息技术安全领域众所周知的安全问题，存在于全球各种电子系统的集成微电路中。研究人员已经记录了大约2800个利用这些硬件漏洞的软件缺陷。萨蒙表示，清除这些硬件漏洞，就关闭了超过40%的软件入侵渠道。
SSITH项目参与者面临的挑战是开发一种新的集成电路架构。该架构一方面需要减少利用软件的非法进入，另一方面需要保留集成电路设计的计算能力。项目的另一目标是开发可广泛使用的设计工具，使基于硬件的安全性最终成为国防部和商业电子系统中集成电路的标准特征。
SSITH项目预期共39个月，重点关注以下两个技术领域：
1.开发和验证针对上述七类漏洞的硬件架构，以及便于在设计与生产中加入这一基于硬件的安全性的设计工具。
2.评测方法和指标体系，用来测量新设计的电子系统安全性以及为提高硬件安全而可能损失的系统性能、功率和效率、电路面积等标准的电路属性。
DARPA开展了多个对抗网络入侵及增强系统安全的项目，SSITH项目只是其中之一。DARPA高可信网络军事系统（HACMS）寻求研发用于构建高可信的信息物理系统（CPS）的技术，其中高可信度被定义为功能正确且具有适度的安全属性。DARPA极端DDoS防御（XD3）系统寻求改变军方、政府和私营企业保护其网络免受高/低速分布式拒绝服务（DDoS）攻击的方式。DARPA已向佐治亚理工学院、乔治梅森大学、Invincea实验室、雷声BBN、Vencore实验室和宾夕法尼亚大学授出7份数百万美元的XD3合同。
来源：国防科技要闻（ID:CDSTIC）作者： 吴海 中国国防科技信息中心
DARPA拟解开机器学习的黑匣子
美国《MIT技术评论》杂志发表了Will Knight的文章，名为：美国军方要求自动化机器能够解释自身机制。文章表示：最新的机器学习技术本质上是一个黑匣子。美国国防部高级研究计划局(DARPA)正在资助一些旨在打开机器学习黑匣子的工作。
情报人员和军事人员可能会严重依赖机器学习来解析大量数据，并用于控制不断增长的自主式系统武器库。但是，美国军方想确保这不会导致对任何算法的盲目信任。
美国国防部高级研究计划局是隶属于国防部的新技术研发部门。该局正在资助一些旨在促使人工智能做出自我解释的项目。这些方法五花八门，既包括增加提供解释功能的高级机器学习系统，也包括了开发出通过设计实现解释功能的新机器学习的方法。
“我们正在经历真实的人工智能爆炸。其主要原因是机器学习，尤其是深度学习。”该局项目经理说，他正在资助一项人工智能技术开发，旨在向推理过程添加解释。
深度学习和其他机器学习技术已经在硅谷掀起了巨浪，因为它们大幅提高了语音识别和图像分类，并被广泛应用于越来越多的领域，如执法和医学等。在这些领域，出错的后果可能很严重。但是，尽管深度学习很擅长从数据中发现模式，却无法了解其是如何得出结论的。学习过程在数学上非常复杂，通常没有办法将其翻译成人类能够理解的东西。
深度学习特别难以解释，而解释其他机器学习技术也颇具挑战性。国防部高级研究计划局的项目经理表示，“这些模型非常不透明，让人很难理解。如果不是人工智能专家的人，理解起来就更加困难。”
深度学习极为神秘，因为它复杂得令人难以置信。它主要受到了大脑神经元学习响应输入过程的启发。多层模拟神经元和突触都是被标记的数据，它们的行为会得到不断的调整，直到它们学会如何识别，比如照片中的猫。但是，该系统学习的模型是根据数百万个神经元的权重编码的，因此检查起来很有挑战性。深度学习网络识别出一只猫时，目前还不清楚系统的注意力是在图像中的胡须、耳朵、甚至是猫的毯子上。
通常情况下，机器学习模型是不是透明的，这并没有这么重要，但对于试图识别潜在目标的情报员来说，情况就不同了。“有一些关键的应用程序就需要这种解释。”国防部高级研究计划局的项目经理指出。
他补充说，军方正在开发无数的自主式系统，无疑将严重依赖深度学习等机器学习技术。自动驾驶汽车以及空中无人机在未来几年将会得到越来越多的使用，它们的能力也会越来越强。
解释的重要性不仅仅在于可以帮助做出正确决定，它还有助于防止出错。如果一个图像分类系统已经学会只针对猫的花纹进行分类，那么它就可能会被毛茸茸的地毯所迷惑。因此，提供解释可以帮助研究人员使系统更加可靠，有助于防止那些依赖这些系统的人犯错。
美国国防部高级研究计划局正在资助13个不同的研究小组，探索多种方法使人工智能变得更具可解释性。
其中一个资助团队来自于查尔斯河分析公司（Charles River Analytics）。该公司为包括美国军方在内的各种客户开发高科技工具。这个团队正在探索新的深度学习系统。这些系统包含一些解释，例如突出显示某些与分类最相关的图像区域。研究人员还在测试利用计算机接口使机器学习系统的运作更加明确，包括数据、可视化，甚至自然语言解释。
美国德州农工大学(Texas A&M University)夏虎（音译）教授领导的团队是另一个资助对象。他指出，这个问题在机器学习的其他应用领域，如医学、法律和教育领域，也很重要。缺少某种解释或推理的支持，“领域专家不会相信结果。”他说，“这是许多领域专家拒绝采用机器学习或深度学习的主要原因。”
来源：人工智能快报（ID:AI_News）
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