防御团队如何在不增加数据风险的情况下扩展人工智能

人工智能正在迅速成为国防行动的一部分，加速规划、情报分析、决策支持和操作协调。随着人工智能在指挥控制和任务工作流程中的嵌入程度加深，保护日益增长的存储任务数据量已成为一项关键的操作要求。

五角大楼官员报告称，过去一年，国防部的人工智能使用量增加了1775%，用户数量约增加了142万。¹ 领导者将这一转变描述为将人工智能嵌入国防系统的一部分，以便战斗人员能够做出更快、更精确的决策。随着人工智能越来越接近实时战场和任务环境，敏感数据将越来越多地存储在系统中，为国防组织带来了新的安全和数据保护挑战。

对于国防团队而言，一个核心问题是，静态数据安全是否可以在任务数据存在的任何地方部署。在分布式环境中，部署不仅是一个操作问题，更是一个安全要求。如果无法在大规模上部署、更新、恢复、审计和清理任务数据保护，覆盖将会不均匀，从而在任务数据的足迹上造成风险。

人工智能规模带来的数据保护挑战

随着人工智能的采用增加，国防团队面临几个实际的数据保护挑战：

1. 人工智能显著增加了敏感任务数据的量

人工智能系统持续处理和生成图像、视频、情报报告、目标信息、任务计划和必须保护的传感器数据。

2. 人工智能工作流程扩展了数据存储并频繁在操作设备间移动

敏感数据越来越多地存储在笔记本电脑、战术系统、可移动介质、任务计算机和在操作中使用的边缘设备上。

3. 操作设备即使在离线或关闭状态下也必须保持安全

国防系统需要在设备处于断开连接的环境中、暴露在受控设施外部或存放在内部设施中（内部威胁仍然可能导致信息丢失、被盗或被捕获）时，提供静态数据保护。

4. 一致的保护需要可扩展的部署

如果强大的安全架构无法在任务数据实际存在的系统中进行部署和维持，则无法降低风险。

5. 人工智能工作流程增加了残留数据风险

任务数据在使用、转移、重新利用或任务完成后可能仍然保留在系统中，如果设备在未进行数据销毁的情况下被退役、重新分配、捕获或移除服务，将造成暴露。

如何在人工智能扩展时保护任务数据

1. 映射并优先考虑任务数据足迹

第一步是了解敏感数据在人工智能工作流程中的存储位置，以及哪些系统存在最大的操作风险。这包括源数据、人工智能输出、分析师工作产品、导出文件、缓存数据、操作摘要和存储在终端、服务器、可移动介质、战术系统或边缘平台上的任务文物。

国防团队应评估不仅是中央人工智能平台，还包括存储、准备、审查、转移或处理其数据的设备和系统……