智能情报融合综述:对抗视角下的开源情报融合分析 - 袁唯淋; 赵卫伟; 胡振震; 曹巍; 何俊; 董绍进; 王程远; 王盛青 (智能科学与技术学报, 2024)
TP181; 在"信息开放共享、万物互通互联"的数字社会,互联网中"海量、多源、爆炸式增长"的信息痕迹,为开源情报提供了富饶的"矿藏".自然语言处理和计算机视觉等先进人工智能技术赋能的情报处理,极大提升了情报产出效率,被广泛应用于安防领域.然而,以深度伪造为代表的生成式人工智能打开了人工智能的"潘多拉魔盒",不断被用于制造数字野火,投放虚假信息混淆视听,给智能情报融合带来巨大的挑战.为此,以开源情报为主要研究对象,深入分析开源情报特点和现有挑战;然后,综述先进人工智能技术在开源情报融合中的发展现状,从对抗视角总结现有的情报欺骗攻击方法和情报对抗防御方法;最后,提出未来智能情报融合新方向,旨在为可信情报融合分析提供借鉴,为智能态势分析与辅助决策提供支撑.