本文探讨了在军事网络安全方法中应用生成式人工智能（Generative AI）所带来的伦理和对抗影响。生成式人工智能已在众多民用应用中展示于威胁模拟和威胁防御领域。尽管如此，其在军事应用中存在重要的伦理考量，原因在于生成式人工智能可能被滥用。针对军事系统的网络威胁正变得比以往更加复杂，我们希望为该领域的研究体系增添数据，以帮助弥合在理解军事环境中生成式人工智能风险方面所识别的知识差距。目标： 本文旨在探讨围绕生成式人工智能军事应用的伦理困境，包括责任归属、自主性和滥用问题。本文审查了与生成式人工智能相关的对抗性风险，包括敌对行为体的操纵或其他利用。目标是提出考量伦理困境的措施，同时改进防御能力。方法： 方法论将评估伦理风险，如与人工智能系统相关的自主性、武器化和偏见问题。它将通过建议采用对抗性训练策略、混合人工智能系统以及针对被对抗性操纵的人工智能生成威胁的稳健防御机制来确定对抗性风险。它还将为军事网络安全提出伦理框架和责任模型。结果： 本文提供了在传统网络环境和智能网络环境下军事网络安全系统的性能比较评估。重要研究结果证明，生成式人工智能有可能提高检测准确性，尤其是响应时间。但它也引入了新的风险，如对抗性操纵。实验结果说明了对抗性训练如何增强模型的鲁棒性、减少漏洞，并提供更强的针对对抗性威胁的防御能力。结论： 与传统方法相比，生成式人工智能在军事网络安全中具有相当可观的益处，特别是在提升检测性能、响应时间和适应性方面。如图所示，人工智能增强系统的优势使恶意软件检测准确率提高了15%，从80%上升到95%，钓鱼邮件检测准确率也提升了15%，从78%上升到93%。对新威胁的快速反应能力也很关键，响应时间缩短了60%，从5分钟减至2分钟，这在军事环境中至关重要，快速响应将能最大限度减少影响。此外，人工智能系统显示出将误报率从10%降低到4%（这非常优秀）以及将漏报率从18%降低到5%的能力（这也很优秀），这很大程度上基于人工智能系统识别真实威胁样貌的能力以及识别真实威胁的能力。

在过去的几年中，由于人工智能（AI）和机器学习技术的发展，网络安全经历了根本性的转变。作为人工智能的一个子类别，生成式人工智能，包括生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs），正被迅速用于生成网络威胁模拟以提供更好的防御。尽管这些人工智能模型在民用网络安全应用中所展现的巨大效用已得到证明，但它们在军事环境中的使用会产生额外的困境和变数。鉴于军事领域的风险高得多，甚至在实施生成式人工智能之前，对其能力和风险获得更深入的理解至关重要。将生成式人工智能用于军事网络安全工具存在诸多优势。最显著的好处在于，生成式人工智能能够针对当前系统的极限，提供逼真、复杂且先进的网络攻击模拟。尽管在军事网络领域提出了无数解决方案（如复杂的关键基础设施和武器系统），军事网络仍必须应对日益复杂的网络攻击，包括高级持续性威胁（APTs）、零日漏洞利用和定制攻击。生成式人工智能模型可以生成基于情景的自适应攻击，包括多态恶意软件、相关钓鱼邮件和自适应入侵模式，这可以汇总应对恶意网络事件的最佳实践。生成式人工智能也将允许检测和/或响应系统的测试。最后，这些用于模拟的先进能力本身也带来了必须加以考虑的显著伦理/对抗风险。

生成式人工智能的军事应用存在着严峻的伦理挑战。首先是自主性问题。监督和管理对于人工智能的能力及其相应的自主决策至关重要。在军事行动中由自主人工智能系统做出的决策可能产生严重后果，无论是冲突升级还是未知的损害。这要求现有系统配备监督机制，以确保对人工智能决策的责任追究或自主性，其决策范围涵盖从军事到民用领域。第二个伦理挑战是武器化。随着生成式人工智能模型的改进，对手最终也会利用生成式人工智能来武器化新的网络攻击或发动人工智能支持的进攻策略。因此，我们必须确保强大的工具在国际法管辖的范围内以符合伦理的方式使用。此外，人工智能系统中的偏见不容忽视。包括使用生成式人工智能在内的机器学习模型，都可能易受训练数据中存在的偏见影响。如果这些偏见未被识别，它们必然会影响或玷污决策过程，导致负面的、武断的或歧视性的结果，尤其是在风险巨大的军事应用中。存在偏见的AI系统可能导致基于含有偏见的数据错误识别威胁或未能识别威胁行为，这会危及军事系统的安全。

在军事网络应用中，生成式人工智能的应用既带来对抗性风险，也涉及伦理考量。虽然人工智能提高了对事件的检测和响应速度，但对手可以利用人工智能中的缺陷。网络攻击者可以添加对抗样本并篡改人工智能的训练数据，导致人工智能错误分类威胁或根本未能识别恶意活动。这是一个严重问题，特别是在涉及人员生命且生命损失风险以军事防御规模来衡量的情况下。对抗性人工智能模型甚至可能能够通过发动一次产生幻影的攻击来伪造网络攻击，使其响应系统不堪重负，或者操纵军事网络安全系统陷入另一种、有效的对抗性系统复杂化。本文针对在军事网络安全中使用生成式人工智能所涉及的伦理和对抗性问题进行了论述。最终，本文将在后文探讨减轻这些担忧的方法，例如通过对抗性训练、混合人工智能系统和责任归属机制。这项工作的最终目的是确保在恪守伦理原则、公平性和安全性的前提下，军事领域对生成式人工智能的利用能够增强网络安全态势。本文还将考虑如何在现实世界军事行动动态多变的背景下，持续研究和评估这些模型对新兴网络威胁的抵御能力。