힘을 발휘 하는 미국 군대의 대용량 데이터

세계에서 가장 기술적으로 진보 된 육군, 미국의 군사 개발, 적용 및 데이터 기술 세계에서 개발 하는 첫 번째 군대 이다.

미군에 대 한 빅 데이터 문제

미군 정보 기술의 지속적인 심층 개발에 대 한 새로운 무기는 신흥, "통합 시스템"의 다양 한 수준 더 및 더 복잡 한, 정보 및 데이터 처리에 또한 발생 하는 다양 한 도전을 하기 시작:

첫째, 대규모 전장 데이터를 신속 하 고 효율적인 방식으로 처리할 수 없습니다. 미국 군사 기존 정보 기술에 전적으로 의존 크게 증가 데이터 볼륨 무인된 공중 차량, 센서 및 다른 정찰 방법의 사용을 통합 했다, 미군 신속 하 고 효율적인 분석 및 이러한 데이터의 처리를 할 수 있다.

둘째, 높은 데이터 장벽 데이터 퓨전을 방해. 미국 군대는 믿고 데이터 퓨전 장벽의 영향 주로: 시스템, 관련 부서는 종종 그들의 자신의 야영지, 반복 개발, 표준 및 다른 문제는, 그들의 자신의 관심사에 대 한 독점적인 정보를 있을 수 있습니다, 공유할 수 있습니다.

마지막으로, 데이터베이스 취약점 증가, 정보 보안 숨겨진 위험. 데이터 볼륨의 폭발적 증가 함께 점점 더 많은 데이터베이스 취약점 있으며 공격의 대상이 증가할 것 이다. 다른 한편으로, 대량 데이터에 숨겨진 공격 시간, 코어 데이터의 누설 전체 상황에 치명적인 영향을 미칠 것으로 찾기 어려운 많습니다.

미국 군사 큰 데이터 프로그램의 연구 및 개발

현재는 6 정부 부처 및 기관 홍보는 오바마를 미국에서 "빅 데이터 연구 및 개발 구상" 작업을 착수 했다. 미국 국방부 그리고 그것의 방위 고급 연구 프로그램 국 10 큰 데이터 항목의 총에 대 한 책임.

이러한 프로젝트 중 가장 대표적인 프로젝트는 의사 결정, 네트워크 내부 위협, 이미지 검색 및 분석 데이터입니다.

데이터 결정 프로젝트입니다. 프로젝트의 주요 내용입니다: 첫째, 다양 한 대규모 데이터를 충분히 활용 하는 새로운 방법을 통해 인식, 인식 및 확인 시스템을 만드는 진정한 자치, 그래서 그것이 자율적으로 운영할 수 있습니다 의사 결정 시스템의 통합 결정; 둘째, 전투 원 및 분석, 상황 인식 수준을 인상 그리고 작업에 대 한 더 나은 보호를 제공 합니다.

네트워크 내부 위협 프로젝트입니다. 프로젝트의 목적 이며 정확도, 주파수 및 네트워크 위협 판단 기술을 사용 하 여 감시 감지 네트워크의 속도 개선 하기 위해 일찍, 적의 파괴적인 활동을 방지 하 고, 그래서 우리 자신의 네트워크 보안 수준을 향상 시키기 위해.

이미지 검색 및 분석 프로젝트 프로젝트는 성공 이다, 일단 애 널 리스트 신속 하 고 정확 하 게 거 대 한 비디오 라이브러리에서 특정 비디오 콘텐츠를 검색, 완전히 수 따라서 이미지에 숨겨진된 유용한 정보를 효율적으로 발굴 하 수 있을 것입니다.

큰 데이터 프로젝트의 개발을 촉진 하는 방법

큰 데이터 연구 및 개발 정책 문서 소개, 미국 군사 분야에서 큰 데이터 응용 프로그램을 홍보 하는 구체적인 조치의 시리즈를 발표 했다.

첫째, 더 많은 돈을 투자. "큰 데이터 수석 운영 그룹" 설정 백악관 과학 기술 정책 조정 하 고 촉진이 중요 한 영역에서 정부 입력. 큰 데이터 연구 이니셔티브에 그것의 위임 이외에 국방부의 큰 데이터 연구 및 개발 프로젝트의 시리즈를 통해 새로운 연구 프로젝트에 대 한 60 백만 달러를 포함 하 여 군사 분야에서에 매년 약 250 백만 달러를 보낼 것입니다.

둘째, 사회적 자원의 광범위 한 사용을 합니다. 국방부의 명문 대학교 및 권위 있는 대학 들의 재능 자원과, 대기업의 기술 장점의 활용 연구 및 개발의 효율성을 향상 시키기 위해 대기업의 번호와 대형 데이터 계약을 체결 했다. 2011 년, 예를 들어 사역의 방위 고급 연구 프로그램 2.7 백만 달러 기술 개발 계약 체결 조지아 테크닉으로 해결을 큰 데이터의 기술 과제.

또한, 대용량 데이터의 분야에서 혁신을 촉진 하기 위하여 미국 국방부의 열정을 향상 시키기 위해 공공 그랑프리 시리즈와의 과학 및 기술 이니셔티브 개최 한다.

(저자 단위: 국제 관계의 PLA 학회)

(책임 편집기: 유산의 좋은)