会员服务
AI与军事 · 零信任 · 作战决策优势 ·
2024 年 12 月 26 日
《零信任：建立伙伴关系，为作战人员提供决策优势》最新17页slides
专知会员服务
专知会员服务
专知，提供专业可信的知识分发服务，让认知协作更快更好！

零信任是一种数据/应用程序访问策略：

  • 假定所有资源请求都来自不受信任的来源
  • 在通过身份验证和连接上下文属性建立对用户和设备的信任后，为每个请求授予访问权限
  • 假定妥协，因此必须改变安全策略和 TTP 以满足这种战略思维

成为VIP会员查看完整内容
原文
26

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。
《武器目标分配：联合火力自动化中效应器分配问题的求解方法》最新43页报告
《武器目标分配：联合火力自动化中效应器分配问题的求解方法》最新43页报告
专知会员服务
93+阅读 · 2024年11月19日
《在北约联合任务网络中推进建模和仿真工作》最新33页slides
《在北约联合任务网络中推进建模和仿真工作》最新33页slides
专知会员服务
36+阅读 · 2024年8月15日
《基于文本的情报源不确定性定量建模》最新112页
《基于文本的情报源不确定性定量建模》最新112页
专知会员服务
33+阅读 · 2024年8月11日
《混合战争： 以全社会的战术进行反击》2023最新56页报告
《混合战争： 以全社会的战术进行反击》2023最新56页报告
专知会员服务
64+阅读 · 2023年4月16日
《链式游戏：为自主威胁搜索提供动力》卡内基梅隆大学2022最新24页slides
《链式游戏：为自主威胁搜索提供动力》卡内基梅隆大学2022最新24页slides
专知会员服务
16+阅读 · 2022年12月19日
《人工智能指导作战管理：在多域作战中实现融合》【中文版】美国陆军47页技术报告
《人工智能指导作战管理：在多域作战中实现融合》【中文版】美国陆军47页技术报告
专知
168+阅读 · 2022年10月12日
美国陆军研究实验室《支持C2互操作性和传感器融合的全球信息网络架构评估》2022年技术总结报告
美国陆军研究实验室《支持C2互操作性和传感器融合的全球信息网络架构评估》2022年技术总结报告
专知
63+阅读 · 2022年7月15日
美国国防部《图论在建模、仿真、分析OODA环路和信任中的应用：量化任务的成功率》30页报告
美国国防部《图论在建模、仿真、分析OODA环路和信任中的应用：量化任务的成功率》30页报告
专知
25+阅读 · 2022年7月5日
【NeurIPS 2020 Tutorial】离线强化学习:从算法到挑战，80页ppt
【NeurIPS 2020 Tutorial】离线强化学习:从算法到挑战，80页ppt
专知
16+阅读 · 2020年12月9日
Seq2seq强化，Pointer Network简介
Seq2seq强化，Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
语义Web知识库补全关键技术研究
国家自然科学基金
17+阅读 · 2017年12月31日
信息系统直接使用与间接使用—探索基于社会权力视角的前因及其对工作绩效的影响
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
社交网络级联数据流异常检测模型研究
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
科学合作网络的不连通问题研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
可证安全的新型签密体制研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning
Arxiv
107+阅读 · 2023年4月11日
A Survey of Large Language Models
A Survey of Large Language Models
Arxiv
494+阅读 · 2023年3月31日
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
Arxiv
89+阅读 · 2021年10月21日
Meta-learning in natural and artificial intelligence
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Contrastive learning of global and local features for medical image segmentation with limited annotations
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月18日
VIP会员
相关主题
AI与军事
零信任
作战决策优势
相关VIP内容
《武器目标分配：联合火力自动化中效应器分配问题的求解方法》最新43页报告
《武器目标分配：联合火力自动化中效应器分配问题的求解方法》最新43页报告
专知会员服务
93+阅读 · 2024年11月19日
《在北约联合任务网络中推进建模和仿真工作》最新33页slides
《在北约联合任务网络中推进建模和仿真工作》最新33页slides
专知会员服务
36+阅读 · 2024年8月15日
《基于文本的情报源不确定性定量建模》最新112页
《基于文本的情报源不确定性定量建模》最新112页
专知会员服务
33+阅读 · 2024年8月11日
《混合战争： 以全社会的战术进行反击》2023最新56页报告
《混合战争： 以全社会的战术进行反击》2023最新56页报告
专知会员服务
64+阅读 · 2023年4月16日
《链式游戏：为自主威胁搜索提供动力》卡内基梅隆大学2022最新24页slides
《链式游戏：为自主威胁搜索提供动力》卡内基梅隆大学2022最新24页slides
专知会员服务
16+阅读 · 2022年12月19日
热门VIP内容
相关资讯
《人工智能指导作战管理：在多域作战中实现融合》【中文版】美国陆军47页技术报告
《人工智能指导作战管理：在多域作战中实现融合》【中文版】美国陆军47页技术报告
专知
168+阅读 · 2022年10月12日
美国陆军研究实验室《支持C2互操作性和传感器融合的全球信息网络架构评估》2022年技术总结报告
美国陆军研究实验室《支持C2互操作性和传感器融合的全球信息网络架构评估》2022年技术总结报告
专知
63+阅读 · 2022年7月15日
美国国防部《图论在建模、仿真、分析OODA环路和信任中的应用：量化任务的成功率》30页报告
美国国防部《图论在建模、仿真、分析OODA环路和信任中的应用：量化任务的成功率》30页报告
专知
25+阅读 · 2022年7月5日
【NeurIPS 2020 Tutorial】离线强化学习:从算法到挑战，80页ppt
【NeurIPS 2020 Tutorial】离线强化学习:从算法到挑战，80页ppt
专知
16+阅读 · 2020年12月9日
Seq2seq强化，Pointer Network简介
Seq2seq强化，Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
相关基金
语义Web知识库补全关键技术研究
国家自然科学基金
17+阅读 · 2017年12月31日
信息系统直接使用与间接使用—探索基于社会权力视角的前因及其对工作绩效的影响
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
社交网络级联数据流异常检测模型研究
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
科学合作网络的不连通问题研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
可证安全的新型签密体制研究
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
相关论文
A Comprehensive Survey on Deep Graph Representation Learning
Arxiv
107+阅读 · 2023年4月11日
A Survey of Large Language Models
A Survey of Large Language Models
Arxiv
494+阅读 · 2023年3月31日
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
On games and simulators as a platform for development of artificial intelligence for command and control
Arxiv
89+阅读 · 2021年10月21日
Meta-learning in natural and artificial intelligence
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Contrastive learning of global and local features for medical image segmentation with limited annotations
Arxiv
19+阅读 · 2020年6月18日
微信扫码咨询专知VIP会员
Top