网络空间安全学术会议：基于全球态势数据的战略分析与挑战

随着战场形态向全域融合演进，物理空间中的态势数据与赛博空间中的信息博弈日益深度耦合，形成「虚实联动、攻防一体」的新型对抗格局。在此背景下，传统依赖人工采集与经验判断的情报分析模式面临信息过载、真伪难辨、响应滞后等挑战。

而依托旌旗·全球态势感知系统内置的檀棋 Agent 智能研究报告功能，可有效破解这一困局：系统通过集成权威的全球主流媒体信源，结合多语言语料库与可信度评估机制，自动筛选并聚合经过验证的公开信息，所有信息均附带可查证的信源链接，从而规避自媒体、社交平台等非官方渠道带来的虚假或误导性内容。这一能力不仅显著提升了信息获取的精准性与时效性，更使 AI 在生成态势研判报告时具备更强的可信基础。尤其在复杂敏感区域，当物理空间中的行动意图被刻意隐藏或模糊（如日本在敏感海域关闭 AIS/ADS-B 信号），檀棋 Agent 仍可通过交叉比对权威新闻报道、卫星图像分析、航线轨迹推演等多维数据，识别出行为模式中的异常与潜在规律，从而在「开源可见性缺失」的情况下，重建关键节点的行动图景。

日海保厅巡视船在接近钓鱼岛海域时关闭信号

檀棋Agent通过权威媒体报道重建海保厅巡视船在钓鱼岛周边的活动图景

由此，智能报告不再是被动响应数据的工具，而成为连接物理动向与赛博认知的主动桥梁，为现实情报研判提供可验证、可追溯、可推演的决策支撑，推动态势感知从「碎片化观察」迈向「系统性洞察」。

在现代战场环境下，物理空间的行动轨迹正日益受到赛博维度的深度干预。数据欺骗已成为一种隐蔽而高效的战术工具。通过伪造或篡改 AIS、ADS-B 等民用广播信号，个别行为体可将自身舰船或飞行器伪装成合法民航平台，实现对开源态势系统的误导。此类行为本质在于利用开源信息系统的信任机制，制造虚假的航行或飞行轨迹，干扰对手对区域活动态势的准确判断，尤其在高敏感区域中形成认知混乱与决策迟滞。尽管开源数据欺骗难以蒙蔽中、美、俄等具备先进信号侦测与多源数据融合能力的大国，但对技术能力薄弱的小国仍具有一定迷惑效果，可有效扭曲其对战场态势的认知，进而影响其防御部署与应急响应。

信号干扰技术，特别是针对 GPS 等全球导航卫星系统的主动干扰，正成为影响物理空间定位精度的重要手段。在实战或准实战场景中，GPS 干扰可导致舰船、军机和无人机等平台出现航向偏移、位置漂移或导航失效，削弱其行动协同与精确打击能力。此类干扰不仅破坏目标的定位连续性，还可能引发「数据失真」效应，使依赖卫星信号的开源监控系统呈现错误或中断的轨迹信息，进一步加剧态势感知的不确定性。当物理平台的运动数据被人为扭曲，而公开信源又缺乏对干扰行为的识别能力时，便容易陷入「看得见却看不懂」的信息困境。因此，构建具备抗干扰能力与数据可信度校验机制的综合态势感知体系，已成为应对复杂电磁环境与信息战威胁的迫切需求。

在人工智能时代，战场的胜负已不再完全由装备数量或火力强度决定，而取决于对信息的掌控力与认知优势的构建能力。开源态势数据为全球军事观察提供了前所未有的透明窗口，但也面临被日益复杂的信号博弈与数据操纵稀释价值的风险。真正的战略主动权，属于那些能够穿透信息迷雾、识别数据背后的意图与伪装，并在碎片化中重构完整图景的体系。未来，谁能将多源信息融合、AI 智能推演与实战经验深度耦合，谁就能在「看得见」与「看得清」之间建立决定性的认知鸿沟。这不仅是技术的较量，更是对战略思维与系统能力的考验。在这一变革浪潮中，具备多源融合、智能甄别与动态推演能力的态势感知系统，已成为破解复杂博弈、抢占认知先机的核心支点。旌旗·全球态势感知系统正以数据驱动与智能赋能为双轮，加速构建人工智能时代下的全球战略态势感知能力，努力实现从「数据可见」到「认知可信」的跨越式跃升。

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