ИИ в нерегулярной войне

Новейшее оружие в иррегулярной войне – искусственный интеллект

Автор: Мохамад Миргаари – Центр иррегулярной войны
Последнее обновление: июль 2023 г.

Искусственный интеллект (ИИ) становится одним из самых мощных инструментов современной иррегулярной войны, фундаментально меняя способы, которыми противники манипулируют информацией, влияют на общественное мнение и даже дестабилизируют экономики. От дипфейков до алгоритмически управляемых кампаний дезинформации — ИИ обеспечивает быструю генерацию сообщений и высокоточные операции влияния, способные изменить ход военных и экономических процессов. В этой подробной технической статье мы рассмотрим роль ИИ в иррегулярной войне — от базовых понятий до продвинутых применений, включая реальные примеры и технические фрагменты кода, демонстрирующие практическую реализацию.

Ключевые слова: искусственный интеллект, иррегулярная война, дипфейк, MILDEC, дезинформация, кибероперации, экономический саботаж, генеративно-состязательные сети (GAN), анализ данных, Минобороны США, военная дезинформация, Центр иррегулярной войны

Оглавление

1. Введение
2. Понимание иррегулярной войны
3. Искусственный интеллект в иррегулярной войне
   • Дезинформация и MILDEC
   • Дипфейки и манипуляция медиа
   • Экономический саботаж с использованием ИИ
4. Реальные примеры ИИ-ориентированной войны
5. Техническое погружение: ИИ в кибер- и информационных операциях
   • Сканирование с помощью Bash
   • Разбор вывода с помощью Python
6. Защитные меры и контр-ИИ-технологии
7. Будущие тренды и рекомендации для Минобороны США
8. Заключение
9. Список литературы

Введение

Утром 22 мая 2023 года сгенерированное ИИ изображение взрыва у Пентагона стремительно распространилось в сети, вызвав лавину репостов и реакцию финансовых рынков. Хотя подделка была быстро разоблачена, её мгновенное влияние оказалось существенным — наглядная демонстрация того, как ИИ-контент может быть превращён в оружие иррегулярной войны. В этой статье мы разберём слои, скрывающиеся за этим инцидентом, и объясним, как ИИ усиливает информационные операции стратегического уровня.

ИИ — не просто технологический тренд; это развивающаяся парадигма информационной войны. Возможность создавать и распространять дезинформацию, а также применять другие методы военной дезинформации (MILDEC), открыла новые возможности для государственных и негосударственных акторов, усложняя задачу различения реальных событий и сфабрикованных историй.

Понимание иррегулярной войны

Определение иррегулярной войны

Иррегулярная война охватывает широкий спектр нетрадиционных стратегий и тактик, применяемых в конфликтах, где противник не придерживается классической военной организации. В отличие от традиционной войны, она нацелена на уязвимости общества, экономическую стабильность и общественный дискурс, часто используя асимметричные методы и размывая границы между комбатантами и гражданскими.

Ключевые элементы иррегулярной войны:

• Психологические операции (PSYOPS): манипулирование восприятием и управление нарративами.
• Кибероперации: использование цифровых сетей для нарушения коммуникаций и сбора разведданных.
• Операции влияния: целенаправленная дезинформация, направленная на изменение общественного мнения или подрыв сплочённости противника.
• Военная дезинформация (MILDEC): создание путаницы и введение противника в заблуждение относительно намерений и возможностей.

Роль MILDEC в современной войне

Военная дезинформация (MILDEC) определяется Министерством обороны США как действия, «направленные на сдерживание враждебных действий, повышение эффективности оборонительных действий дружественных сил или увеличение успеха потенциальных наступательных операций». Раньше MILDEC включала физические макеты и ложные манёвры; появление ИИ добавило новые измерения — от низкотехнологичной дезинформации до продвинутых цифровых фальсификаций.

Искусственный интеллект в иррегулярной войне

ИИ произвёл революцию во множестве областей, и его интеграция в иррегулярную войну значительно меняет ландшафт конфликтов. Ниже рассмотрены три критических направления, в которых ИИ оказывает влияние на операции иррегулярной войны.

Дезинформация и MILDEC

Способность ИИ быстро генерировать и распространять контент делает его естественным инструментом кампаний дезинформации. Автоматизируя создание сообщений и их таргетированное распространение, ИИ уменьшает нагрузку на человека и повышает частоту и изощрённость информационных операций.

Ключевые особенности

• Быстрое производство сообщений: алгоритмы ИИ могут создавать тысячи вариантов текста, изображений или видео за считанные секунды.
• Таргетирование аудитории: используя аналитические данные, ИИ адаптирует сообщения к конкретным аудиториям на основе их онлайн-поведения, интересов и социальных связей.
• Стратегии усиления: ИИ находит влиятельные узлы (например, аккаунты знаменитостей) для ускоренного распространения дезинформации.

Пример:
В демонстрационном эксперименте частная компания по анализу сетей использовала ИИ для определения 20 международных медийных персон, которые могли бы наиболее эффективно влиять на восприятие России в Мали. Из более чем 10 000 потенциальных инфлюенсеров ИИ быстро выделил узкий круг, показывая, насколько точно можно настраивать дезинформацию с помощью аналитики данных.

Дипфейки и манипуляция медиа

Дипфейки — одна из самых тревожных областей применения ИИ в иррегулярной войне. Синтезируя реалистичное аудио, видео и изображения, технология дипфейков способна фабриковать доказательства и симулировать никогда не происходившие события.

Как работают дипфейки

• Генеративно-состязательные сети (GAN): состоят из двух моделей (генератора и дискриминатора), которые поочерёдно улучшают качество создаваемого контента до тех пор, пока он не станет правдоподобным.
• Цифровая манипуляция: ИИ не только создаёт реалистичные визуальные эффекты, но и меняет аудио или текст, делая обман всё труднее распознаваемым.

Последствия:
Когда появилось изображение взрыва у Пентагона, скорость распространения вызвала реальные последствия. Рынки среагировали как на достоверную угрозу, что привело к колебанию капитализации на 500 млрд долл. несмотря на быстрое опровержение. Инцидент показывает, что дезинформация может прямо влиять на экономическую и общественную стабильность.

Экономический саботаж с использованием ИИ

Помимо влияния на общественное восприятие, ИИ может быть оружием против экономических систем. Управление нарративом о финансовой стабильности способно вызвать рыночную панику, повлиять на торговые решения и даже привести к экономическому саботажу.

Механизмы экономического влияния

• Манипулирование рынком: ИИ анализирует рыночные тренды и настроение в соцсетях, создавая ложные истории, влияющие на алгоритмическую торговлю.
• Нарушение цепочек поставок: дезинформация о логистических проблемах (например, прогнозируемых дефицитах) может парализовать цепочки снабжения.
• Точечные атаки на отрасли: ИИ способен запускать локализованные кампании против конкретных индустрий (нефть, медицина, продовольствие), вызывая широкий резонанс.

Реальные примеры ИИ-ориентированной войны

Инцидент с «взрывом» у Пентагона

22 мая 2023 года изображение, созданное ИИ и изображавшее взрыв у Пентагона, стало вирусным в соцсетях. Несмотря на быстрое разоблачение, оно вызвало значительные рыночные колебания и волну дезинформации. Это яркий пример того, как ИИ-контент может иметь осязаемые последствия в оборонной и экономической сферах.

Использование дипфейков в пропаганде Венесуэлой

Правительство Венесуэлы применяло ИИ-генерируемые дипфейки, в том числе с имитацией американских телеведущих, для распространения пропаганды, направленной на дестабилизацию оппозиции и усиление государственных нарративов. Похожие применения наблюдались в Китае и Буркина-Фасо, где дипфейки использовались для воздействия на общественное мнение в периоды политической турбулентности.

ИИ в киберразведке

ИИ автоматизирует сбор и анализ больших объёмов данных из соцсетей и других открытых источников. Алгоритмы сканируют сети, выявляют уязвимости и отслеживают распространение дезинформации, позволяя оперативно корректировать стратегии.

Техническое погружение: ИИ в кибер- и информационных операциях

Ниже представлены практические примеры, включая Bash- и Python-скрипты, демонстрирующие, как сканировать сеть на наличие уязвимостей и анализировать результаты для принятия решений.

Сканирование с помощью Bash

Bash-скрипты могут автоматизировать сетевое сканирование для выявления открытых портов и аномальной активности. Ниже приведён пример скрипта, использующего nmap для поиска открытых портов на целевой системе. Вывод помогает определить возможные уязвимости, которые противники могут использовать в кампаниях дезинформации и кибератак.

#!/bin/bash
# Имя: network_scan.sh
# Описание: Сценарий выполняет сканирование сети с помощью nmap для выявления открытых портов, 
# которые могут быть использованы противником.

# Проверка установки nmap
if ! command -v nmap &> /dev/null; then
    echo "nmap не найден. Установите nmap и повторите попытку."
    exit 1
fi

# Целевой IP-диапазон
TARGET="192.168.1.0/24"

echo "Сканирование сети $TARGET на открытые порты..."
# Запуск nmap с агрессивным режимом и определением служб
nmap -A -T4 $TARGET -oN scan_results.txt

echo "Сканирование завершено. Результаты сохранены в scan_results.txt"

Пояснение

• Скрипт проверяет наличие nmap.
• Сканирует подсеть 192.168.1.0/24, применяя агрессивный режим.
• Сохраняет вывод в файл scan_results.txt для последующего анализа.

Разбор вывода с помощью Python

После сканирования необходимо проанализировать результаты. Python отлично подходит для парсинга вывода и выделения ценных данных. Ниже приведён скрипт, который читает файл сканирования, обнаруживает хосты с открытым SSH-портом (22) и уведомляет защитную команду.

#!/usr/bin/env python3
"""
Имя: parse_scan_results.py
Описание: Разбор вывода nmap для поиска хостов с открытым SSH-портом (22).
"""

import re

def parse_nmap_output(file_path):
    open_ssh_hosts = []
    pattern = re.compile(r"Host: (\S+).*Ports:.*22/open")

    try:
        with open(file_path, 'r') as file:
            for line in file:
                match = pattern.search(line)
                if match:
                    open_ssh_hosts.append(match.group(1))
    except FileNotFoundError:
        print(f"Файл {file_path} не найден.")

    return open_ssh_hosts

def main():
    nmap_output_file = 'scan_results.txt'
    hosts = parse_nmap_output(nmap_output_file)

    if hosts:
        print("Обнаружены хосты с открытым SSH-портом:")
        for host in hosts:
            print(f"- {host}")
    else:
        print("Хосты с открытым SSH-портом не найдены.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Пояснение

• Скрипт открывает файл scan_results.txt, созданный Bash-скриптом.
• Регулярное выражение ищет строки с открытым портом 22.
• Выводит список уязвимых хостов, помогая оперативно реагировать.

Интеграция ИИ для автоматизированного анализа

ИИ может анализировать подобные наборы данных, обучаясь на исторических паттернах и повышая точность обнаружения угроз. Модели машинного обучения способны обрабатывать вывод nmap, данные соцсетей и другие потоки киберразведки для прогнозирования целей и трендов дезинформации.

Например, модели обработки естественного языка (NLP) могут в реальном времени анализировать миллионы публикаций, классифицировать их как подлинные или фальшивые и оценивать общественные настроения — критически важный шаг для заблаговременного выявления операций иррегулярной войны.

Защитные меры и контр-ИИ-технологии

По мере использования ИИ в наступательных целях разрабатываются и защитные технологии.

Алгоритмы обнаружения дипфейков

Учёные создают алгоритмы, выявляющие дипфейки по аномалиям в освещении, неестественным движениям лица или искажениям аудио. Многие системы применяют адверсариальное обучение, чтобы не отставать от совершенствующихся методов синтеза.

Платформы автоматизированной киберразведки

Организации внедряют ИИ-платформы, отслеживающие дезинформацию и кибервторжения. Эти системы собирают данные из соцсетей, сетевых журналов и др., используя машинное обучение для обнаружения координированных атак на инфраструктуру.

Усиленные киберзащитные рамки

В существующие рамки информационной безопасности интегрируются ИИ-алгоритмы для выявления подозрительного поведения. Они сочетают сигнатурный анализ с поведенческой аналитикой, позволяя обнаруживать, например, необычные сканирования сети, аналогичные выводам наших скриптов.

Сетевые коллаборативные центры

Министерство обороны США и частный сектор разрабатывают сети обмена разведданными в почти реальном времени. Машинное обучение и аналитика больших данных повышают осведомлённость и сокращают время реакции на дезинформацию и киберугрозы.

Будущие тренды и рекомендации для Минобороны США

Рост доступности ИИ-инструментов

Платформы вроде ChatGPT и Google Bard становятся всё доступнее, что расширяет круг пользователей, в том числе недружественных акторов. Возникает двойная задача: развивать наступательные ИИ-возможности и параллельно строить устойчивые защитные системы.

Интеграция и совместимость ИИ-систем

Минобороны следует обеспечить бесшовную интеграцию ИИ-решений в разведке, кибер- и боевых операциях. Централизованные хранилища данных и междисциплинарная аналитика позволят строить предиктивные модели и внедрять контрмеры в реальном времени.

Наступательные и оборонительные MILDEC-стратегии

В планировании иррегулярных операций важно одновременно применять ИИ для дезинформации противника и обнаружения вражеских ИИ-кампаний. Инвестиции в адверсариальное машинное обучение и регулярное обновление систем обнаружения критичны.

Этические аспекты и стратегическая политика

Использование ИИ в дезинформации и дипфейках несёт риски непреднамеренных последствий, эскалации конфликтов и подрыва общественного доверия. Требуются политики, балансирующие оперативные потребности с этическими принципами и международным правом.

Обучение и наращивание потенциала

Военнослужащие должны понимать как базовые, так и продвинутые аспекты ИИ: программирование, анализ данных, кибербезопасность и психологические эффекты дезинформации. Совместные тренинги, семинары и симуляции должны стать частью подготовки.

Заключение

Искусственный интеллект — несомненно, новейшее и мощнейшее оружие в арсенале иррегулярной войны. От убедительных дипфейков до автоматизированных кампаний дезинформации ИИ усиливает наступательные и оборонительные возможности, кардинально меняя способы ведения кибер-, информационных и экономических войн. Инцидент с «взрывом» у Пентагона показал, что ИИ-контент способен мгновенно вызвать финансовые и общественные потрясения.

Интегрируя ИИ на всех этапах — от сетевого сканирования до масштабных MILDEC-кампаний — оборонные структуры смогут лучше предугадывать и отражать новые угрозы. Однако с ростом зависимости от ИИ возрастает и необходимость жёстких этических рамок, развития контрмер и постоянной подготовки кадров.

В итоге ИИ меняет правила игры в иррегулярной войне, и всем, кто задействован в национальной безопасности и киберзащите, необходимо адаптироваться к этим вызовам. Будущее, скорее всего, будет определяться «цифровой дуэлью» враждующих ИИ-систем, что делает критически важными информированность, гибкость и сотрудничество.

Список литературы

1. Joint Publication Министерства обороны США по военной дезинформации (MILDEC)
2. Публикации Центра иррегулярной войны (IWC)
3. Исследования по обнаружению дипфейков — MIT Technology Review
4. Официальный сайт Nmap
5. Генеративно-состязательные сети (GAN) — NVIDIA Developer
6. ChatGPT от OpenAI
7. Google Bard
8. Киберкомандование США

Данная статья предоставляет подробный технический обзор пересечения искусственного интеллекта и иррегулярной войны, охватывая базовые понятия, технические реализации и стратегические последствия. Поскольку ИИ продолжает развиваться, опережающее освоение этих технологий критически важно для национальной безопасности и успеха операций в цифровом пространстве.

Отказ от ответственности: мнения, изложенные в этой статье, принадлежат автору и не обязательно отражают официальную политику или позицию каких-либо организаций.