軍事分野のモノのインターネット

軍事用モノのインターネット( IoMT )は、戦闘作戦および戦争用のモノのインターネットの一種です。これは、軍事分野における相互接続されたエンティティ (「モノ」) の複雑なネットワークであり、継続的に通信して調整、学習し、物理環境と対話することで、より効率的かつ情報に基づいた方法で幅広い活動を実現します。^{[1] [2] IoMT の概念は、将来の軍事戦闘は}機械知能とサイバー戦争に支配され、都市環境で行われる可能性が高いという考えに基づいています。 ^{[3] [4]}感覚情報を抽出し、複数のタスクを同時に自律的に管理できるスマートテクノロジーのミニチュアエコシステムを作成することで、IoMT は概念的に、戦闘員が戦闘環境で遭遇する肉体的および精神的負担の多くを軽減するように設計されています。^[5]

時間の経過とともに、偵察、環境監視、無人戦、その他の戦闘目的でのIoT技術の使用を説明するために、いくつかの異なる用語が導入されました。これらの用語には、軍事用モノのインターネット（MIoT）^[6] 、戦闘用モノのインターネット^{[7] 、戦場用モノのインターネット（IoBT） [8]}が含まれます。

軍事用モノのインターネット（IoMT）は、システムに統合された仮想またはサイバーインターフェースを介して、インテリジェントな物理的感知、学習、および作動機能を備えた幅広いデバイスを網羅しています。これらのデバイスには、センサー、車両、ロボット、UAV、人間が装着できるデバイス、生体認証、弾薬、装甲、武器、その他のスマートテクノロジーなどが含まれます。^[9]一般に、IoMTデバイスは4つのカテゴリのいずれかに分類できます^{[10] （ただし、デバイスは}データファブリックを形成できるほど遍在することが意図されています）：^{[11] [12] [13]}

• データ伝送デバイス:物理的な物体に取り付けられ、それを間接的に大規模な通信ネットワークに接続するデバイス。
• データキャプチャデバイス:物理的なものと対話できるリーダー/ライターデバイス。
• 感知・作動装置:周囲の環境に関する情報を検出または測定し、それをデジタル電子信号または物理的な操作に変換できる装置。
• 一般的なデバイス:大規模なネットワークと情報を交換できる処理機能と通信機能が組み込まれたデバイス。

研究者らは、さまざまな電子機器を統一されたネットワークに接続するだけでなく、植物や岩石などの無生物や無害な物体にセンサーを取り付けて情報収集ポイントにすることで、システムに組み込む可能性も示唆している。^{[14] [15]}このような取り組みは、電子植物（e-Plants）の開発に関連するプロジェクトと一致している。^[16]

IoMTアプリケーションの提案例には、戦術偵察、リソースのスマート管理、ロジスティクスサポート（機器や補給品の追跡）、スマートシティ監視、データ戦争などがあります。^{[17] [18]}いくつかの国やNATO関係者は、IoT技術の潜在的な軍事的利点に関心を示しています。^[19]

IoMT技術の進歩は、1960年代に防衛用途でセンサーネットワークと低電力コンピューティングプラットフォームの開発を強化しようとした軍の取り組みに大きく起因しています。 ^{[10] [20]}冷戦中、米軍はソ連の潜水艦を探知・追跡するためにワイヤレスセンサーネットワーク技術の使用を開拓しました。その一例が音響監視システム（SOSUS）です。これは、大西洋と太平洋全体に設置された水中音響センサー（ハイドロフォン）のネットワークで、地上施設の水中リスニングポストとして機能しました。^{[21]この時期に}米国国防総省（DoD）が開発したセンサーおよびネットワーク技術の多くは、最終的に現代のIoTシステムの基盤となりました。特に重要なのは、DoDが1960年代後半にARPANETを作成し、将来のIoT研究の土台を築くのに貢献したことです。ARPANETは、地理的に分散した軍事科学者がデータを共有するために使用したインターネットの先駆者でした。^[22]

1980年代、国防高等計画局（DARPA）は、マサチューセッツ工科大学（MIT）およびカーネギーメロン大学の研究者と正式に提携し、分散型ワイヤレスセンサーネットワークの開発を進めました。そこから、ワイヤレスセンサー技術の研究は民間の研究コミュニティ全体に広がり、最終的には配電、廃水処理、工場自動化などの産業用途に利用されるようになりました。^{[21] [22]}この期間中、国防総省は、さまざまなオブジェクトに小さなコンピューターチップを埋め込むために、集積回路の小型化にも多額の投資を行いました。彼らの資金提供の結果、当時衰退の可能性に直面していた商用マイクロエレクトロニクス業界は回復することができました。^[22]

1990年代後半までに、国防総省は、情報共有と連携を強化するために物理、情報、認知の領域を統合した「ネットワーク中心」の戦争計画を発表した。^[22]この目標に導かれたプロジェクトの例としては、ネット・ウォリアー（旧称：地上兵士システムまたは騎馬兵士システム）^[23]やフォースXXI戦闘指揮旅団以下の通信プラットフォームなどがあり、どちらも2000年代初頭に普及した。^[24]

しかし、民間産業が新技術で躍進するにつれ、軍事におけるIoT研究への関心は薄れ始めました。^[3]国防総省は先進的なセンサー、インテリジェント情報処理システム、通信ネットワークの研究を続けましたが、セキュリティ上の懸念から、ネットワーク化されたセンサーや自動応答技術などのIoTスタックを最大限に活用した軍事システムはほとんどありませんでした。^{[22] 2019年の時点で、軍事における最新のIoT技術の研究は、}米陸軍、海軍、空軍からかなりの支援を取り戻し始めました。^{[25] [26]}

国防総省は、軍事分野における IoT 研究を強化し、軍事アプリケーションと産業アプリケーション間の進歩の現在のギャップを縮小するために、いくつかのイニシアチブを立ち上げました。

コネクテッド・ソルジャー・プロジェクトは、米陸軍ナティック兵士研究開発工学センター（NSRDEC）が支援する研究イニシアチブで、インテリジェントなボディギアの開発に焦点を当てていた。このプロジェクトは、ワイドバンド無線、バイオセンサー、スマートウェアラブルシステムを標準装備として統合することで、兵士一人ひとりにモノのインターネットを確立することを目指していた。これらのデバイスは、兵士の生理学的状態を監視するだけでなく、任務データ、監視情報、その他の重要な情報を近くの軍用車両、航空機、その他の部隊に伝達する役割も果たした。^{[27] [28] [29]}

2016年、米陸軍研究所（ARL）は、 2020年から2040年までの米陸軍の作戦概要「複雑な世界で勝つ」に応えて、戦場のモノのインターネット（IoBT）プロジェクトを立ち上げた。概要の中で、国防総省は、ローテク戦争から目をそらし、より都市部での戦闘に重点を置くことで、潜在的な敵の技術進歩に遅れを取らないという目標を発表した。^{[30] IoBTプロジェクトは、ARLが想定する将来の戦争の詳細な青写真として機能し、将来登場する可能性のある}電子戦などの技術に備えるために、軍事作戦へのIoT技術の統合を推進した。^{[31] [32]}

2017年、ARLは、産業界、大学、政府の研究者を集めてIoBTシステムの理論的基礎を前進させることを目的としたInternet of Battlefield Things Collaborative Research Alliance（IoBT-CRA）を設立しました。^{[33] [34]}

ARLによると、IoBTは主に周囲の環境と相互作用し、環境に関する情報を取得し、それに基づいて行動し、これらの相互作用から継続的に学習するように設計されました。その結果、研究努力は感知、作動、学習の課題に重点を置きました。^[35] IoBTが意図したとおりに機能するためには、まず技術的能力、構造的組織、軍事的実施に関して以下の前提条件を満たす必要があります。

IoBT のすべてのエンティティは、アーキテクチャ設計や構成が異なっていても、互いに適切に情報を通信できなければなりません。将来の商用 IoT では、さまざまなブランドやメーカー間で統一された標準が欠如している可能性がありますが、IoBT のエンティティは、極端な異質性を示しても互換性を維持する必要があります。言い換えれば、軍人がアクセスするすべての電子機器、テクノロジー、またはその他の商用製品は同じ言語を共有するか、少なくともさまざまな種類の情報の転送と処理を可能にする「翻訳者」を持っている必要があります。さらに、IoBT は、所有していない利用可能なネットワーク デバイスとチャネルを一時的に組み込むことができなければなりません。特に、そうすることがシステムにとって有利な場合 (たとえば、巨大都市での軍事作戦で既存の民間ネットワーク インフラストラクチャを利用する場合) はそうです。^[7]同時に、IoBT は、活用するすべてのネットワークの信頼性の程度の違いを考慮する必要があります。^[33]

IoBTの成功にはタイミングが重要です。エンティティ間の通信、計算、機械学習、推論、および作動の速度は、システムがどのタイプの情報を優先するかを知る必要があるため、多くのミッションタスクにとって不可欠です。^{[2]ネットワークはあらゆる規模で機能するのに十分な柔軟性がなければならないため、} スケーラビリティも運用の重要な要素となります。^[7]

IoBT フレームワークの成功は、ネットワーク内の人間エージェントと電子エンティティ間の相互コラボレーションの有効性にかかっていることが多い。戦術的な環境では、電子エンティティは情報収集から敵システムに対するサイバーアクションの実行まで、幅広い目的を担うことになる。これらのテクノロジーがこれらの機能を効果的に実行するには、人間エージェントの目標が変化するのを把握できるだけでなく、急速に変化する環境に適応するために、かなりのレベルの自律的な自己組織化を示すことができる必要がある。商用ネットワークインフラストラクチャとは異なり、軍事分野での IoT の採用では、環境が意図的に敵対的または不安定になる可能性が非常に高いことを考慮する必要があり、そのナビゲートには高度なインテリジェンスが必要になる。^[36]

その結果、IoBT技術は、システムの各コンポーネントを細かく管理することなく、人間のユーザーの意図を理解し、その意図を満たす方法を決定するために、予測インテリジェンス、機械学習、ニューラルネットワークを組み込むことができなければなりません。^[30]

ARL によると、情報優位性を維持するには、現在の人間の制御に完全に依存している状態から抜け出して動作できる自律システムの開発にかかっています。IoBT 研究の主な焦点は、ネットワークに意思決定の自律性を与える機械学習アルゴリズムの進歩です。^[36] IoBT では、ネットワークの行動を指示する中央インテリジェンス コンポーネントとして機能するネットワークの中核に 1 つのシステムを置くのではなく、ネットワーク全体にインテリジェンスが分散されます。したがって、個々のコンポーネントは、戦争の状況が絶えず変化する中で、作戦に合わせて、ローカルで学習、適応、相互対話できるだけでなく、グローバル スケールで動作と特性を自動的かつ動的に更新できます。^{[35] [36]} IoT のコンテキストでは、ネットワークに関係する膨大な量のデータとエンティティに人工知能を組み込むことで、現実世界での動作と技術的能力にほぼ無限の可能性が生まれます。^[36]

戦術的な環境では、IoBT は急速に変化する状況に適応するために、さまざまなタイプの学習行動を実行できなければなりません。大きな注目を集めた分野の 1 つは、機械が学習方法をどのように学習できるかを決定することを目的とするメタ学習の概念です。このようなスキルがあれば、システムは新しい環境に入るたびに、どのように認識し行動すべきかという事前トレーニングされた絶対的な概念に固執する必要がなくなります。不確実性定量化モデルも IoBT 研究の関心を集めています。これは、機械学習アルゴリズムに基づいて独自の予測に対する信頼度を決定できるシステムが、重要な戦術的決定を行う必要があるときに、非常に必要なコンテキストを提供できる可能性があるためです。^[36]

IoBT は、システムが限られた情報に基づいて自律的に作業を実行できるように、高度な状況認識と人工知能も実証する必要があります。主な目標は、比較的少ない変数を測定しながら、状況の全体像を正しく推測する方法をネットワークに教えることです。^[14]その結果、システムは、定期的に収集する膨大な量とさまざまなデータを集合知に統合し、複数の時間スケールで継続的な学習状態で機能し、現在の行動と将来のイベントの予測を同時に実行しながら、過去の行動から学習できる必要があります。^{[33] [36]}

ネットワークは、予期せぬ状況、エラー、故障にも対応し、リソースを再構成して少なくとも限られたレベルの機能を回復できなければなりません。^[7]ただし、一部のコンポーネントは優先順位を付けて、他のコンポーネントよりも障害に強いように構成する必要があります。たとえば、医療データなどの重要な情報を運ぶネットワークは、シャットダウンの危険にさらされてはなりません。^[37]

半自律型コンポーネントの場合、ネットワーク内の他のエンティティによって生成される大量の情報の処理と解読における人間の認知帯域幅の限界により、IoBT の顕著な制約となります。戦術環境で真に有用な情報を取得するには、半自律型 IoBT テクノロジは、抽象度、信頼性、価値、その他の属性のレベルで非常に複雑な、前例のない量のデータを収集する必要があります。^{[2] [7] [14]}人間の精神能力、注意力、時間には重大な限界があるため、ネットワークは、IoBT によって生成および配信される大量の情報フローを、軍人にとって重要な、現在の状況や任務に関連する信号や警告などの重要な情報の適切なサイズのパケットに簡単に縮小および変換できなければなりません。^[7]

IoBT の主なリスクは、デバイスが人間の貴重な時間と注意力を浪費する、ほとんど役に立たない情報を伝達したり、不適切な情報を広めて人間を誤った方向に導き、不利な結果や好ましくない結果につながる行動を取らせたりする可能性があることです。同時に、人間が IoBT 技術によって提供される情報の正確性を疑うと、システムは停滞します。その結果、IoBT は、人間に提供する情報の品質を損なうことなく、人間にとって非常に便利で理解しやすい方法で動作する必要があります。^[7]

モザイク戦とは、元国防高等研究計画局戦略技術局長のトム・バーンズと元副局長のダン・パットが作った造語で、軍事戦争に対する「システム・オブ・システムズ」アプローチを説明するために使われた。これは、防衛システムと技術を再構成し、さまざまなタスクに合わせてさまざまな組み合わせで迅速に配備できるようにすることに重点を置いたものである。^{[38] [39]}レゴブロックとモザイクアートの適応性を模倣するように設計されたモザイク戦は、複数の役割を果たし、互いに行動を調整し、敵の意思決定プロセスを複雑にすることができる、低コストで適応性のある技術的な使い捨て兵器システムを展開することにより、敵軍を混乱させ圧倒する戦略として推進された。^[40]この戦争方法は、脆弱な単一ポイント通信を伴う中央集権的な指揮統制構造と、戦闘で失うリスクを冒すには重要すぎる少数の非常に有能なシステムの開発に依存している現在の軍のモノリシックシステムへの対応として生まれた。^{[39] [41]}

モザイク戦の概念は2017年からDARPA内に存在し、システム統合技術実験システム（SoSIT）などのさまざまな技術プログラムの開発に貢献し、以前は分断されていた地上局とプラットフォームが相互にデータを送信および変換できるようにするネットワークシステムの開発につながりました。^[42]

2017年、DARPAは、広大な海域で永続的な海洋状況認識を確立するために、IoT技術を大規模に適用することを計画している「Ocean of Things」と呼ばれる新しいプログラムの創設を発表しました。^[43]発表によると、このプロジェクトでは、数千の小型の市販フロートの配備が含まれます。各フロートには、海面温度や海況などの環境データと、商用船舶や航空機の動きなどの活動データを収集する一連のセンサーが搭載されます。^[44]これらのフロートから収集されたすべてのデータは、定期的にクラウドネットワークに送信され、保存およびリアルタイム分析されます。^[45]このアプローチを通じて、DARPAは、軍用船、商用船、民間船、およびその他の海洋活動の指標を自律的に検出、追跡、識別できる広範なセンサーネットワークを作成することを目指しました。^[46]

Ocean of Thingsプロジェクトは、主にセンサーフロートの設計と、受信したデータの整理と解釈に関わる分析技術の2つの主な目的に焦点を当てていました。フロートの設計では、船は少なくとも1年間は厳しい海洋条件に耐えることができ、1つあたり合計500ドル未満の市販の部品で作られる必要がありました。さらに、フロートは通過する船舶に危険を及ぼすことはなく、ミッションを終えた後に安全に海に廃棄できるように、環境に安全な材料で作られる必要がありました。データ分析に関しては、プロジェクトは、動的なディスプレイを使用して環境と自身の状態に関するデータを収集、処理、送信できるクラウドベースのソフトウェアの開発に集中しました。^[46]

IoMT技術の最大の潜在的危険性の1つは、ネットワーク全体を危険にさらす可能性のある敵対的脅威とシステム障害の両方のリスクです。IoMTコンセプトの核心は、ネットワークのすべてのコンポーネント（センサー、アクチュエーター、ソフトウェア、その他の電子デバイス）を接続してデータを収集および交換することであるため、保護が不十分なIoTデバイスは攻撃に対して脆弱であり、大量の機密情報が漏洩する可能性があります。さらに、侵害されたIoMTネットワークは、破損したソフトウェア、偽情報、漏洩した情報の形で深刻で修復不可能な損害を引き起こす可能性があります。^[47]

米国国防総省によると、セキュリティは IoT 研究における最優先事項です。IoMT は、ネットワークやネットワークが保持する情報を攻撃、損傷、乗っ取り、操作、破壊しようとする敵対勢力の試みを予測し、回避し、回復できなければなりません。妨害装置、電子盗聴、サイバーマルウェアの使用は、ネットワーク内の情報の機密性、完全性、可用性に重大なリスクをもたらす可能性があります。さらに、IoMT の特定の要素に対する不信を助長するために、人間が偽情報キャンペーンの標的になる可能性もあります。^{[1] [7]} IoMT 技術は敵対的な設定で使用される可能性があるため、研究者は、脅威評価アルゴリズムがそれらの侵害されたソースの一部を使用して、潜在的に悪意のあるエンティティの真実性を誤って裏付ける可能性があるほど、多数のソースが侵害される可能性を考慮する必要があります。^[35]

IoTデバイスに関連するリスクを最小限に抑えるには、ネットワークによる大規模な取り組みが必要となり、侵入不可能なサイバーセキュリティ防御を維持し、潜在的な脅威を阻止、転覆、または抑止する対諜報手段を採用する必要がある。考えられる戦略の例としては、「使い捨て」セキュリティの使用、つまり敵に侵害される可能性があると考えられるデバイスを単に廃棄するかIoMTから切断する、敵の盗聴者を欺くハニーネットなどがある。敵軍はIoMTに侵入するための戦略を適応させ進化させることが予想されるため、ネットワークは異常検出、パターン監視、およびその他の防御メカニズムを自律的に改善する継続的な学習プロセスも経なければならない。^[7]

安全なデータストレージは、 IoMT研究の重要な関心事の一つです。IoMTシステムは膨大な量の情報を生成することが予想されるため、データを適切に維持し、漏洩やその他の脆弱性を許さない保護されたアクセスを規制するための新しいアプローチに注目が集まりました。^[48]ペンタゴンが提案した潜在的な解決策の1つは、Comply to Connect（C2C）でした。これは、指数関数的に成長するエンティティのネットワークに対応するために、デバイスの検出とアクセス制御を自律的に監視するネットワークセキュリティプラットフォームです。^[31]

デジタル干渉やハッカーによる操作のリスクに加えて、遠隔地の戦闘現場で強力な無線信号が利用できるかどうかについても懸念が表明されている。安定したインターネット接続がないと、信頼性の高い受信に依存する特定の軍事機器の実用性と使いやすさが制限されることが示された。^[49]

• 自律型モノのインターネット
• モノのインターネット
• スマート兵器
• エッジコンピューティング
• 生体認証
• サイバー戦争

• Suri, Niranjan; Tortonesi, Mauro; Michaelis, James; Budulas, Peter; Benincasa, Giacomo; Russell, Stephen; Stefanelli, Cesare; Winkler, Robert (2016)。「戦場環境への IoT の適用可能性の分析」。2016国際軍事通信情報システム会議 (ICMCIS)。pp.  1– 8。doi :10.1109 / ICMCIS.2016.7496574。ISBN 978-1-5090-1777-5. S2CID  17390182。
• Chudzikiewicz, Jan; Furtak, Janusz; Zielinski, Zbigniew (2015)。 「軍事用モノのインターネットのためのフォールトトレラント技術」。2015 IEEE 第 2 回モノのインターネットに関する世界フォーラム (WF-IoT)。pp.  496– 501。doi :10.1109/WF- IoT.2015.7389104。ISBN 978-1-5090-0366-2. S2CID  2766338。