从大数据中掘出军事情报

　　情报分析一直是重大军事决策的“耳目和尖兵”。在大数据时代，军事情报分析将迎来怎样的变革？

　　近日，全军第一届军事大数据论坛在北京举行，北京理工大学计算机学院院长黄河燕在论坛上表示：“通过互联网搜集挖掘情报大数据信息，已成为各国军事情报数据分析的重要手段，这就是军事情报大数据。”在此背景下，情报的信息采集、储存和管理以及分析方法等都发生了前所未有的改变，在海量数据中提炼出有价值的军事情报，成为军事决策者面临的最大挑战。

　　情报学经历了四个阶段的演进，从基于信息的事实型，到基于信息管理的综述型，再到基于智能的智慧型，从2010年起，开始进入基于大数据的情报学。

　　黄河燕表示：“相比于本就复杂的民用大数据，军事大数据要复杂的多，所需数据容量更大，结构需要更加合理，要求数据处理高效，同时基于军事任务进行数据融合，还要注意信息防御和数据安全管理。”

　　从信息源上，大数据时代的情报获取手段逐步增多，军事数据的来源渠道也大大拓宽。一方面战场环境检测手段不断丰富，可从空间、空中、地面等获取多维度、多角度的远程、近程信息。另一方面，情报研究对象拓展，可能包含微博等社会化媒体信息，比如图片、新闻等。黄河燕认为，“虽然当前获取数据的渠道极大拓宽了，但复杂多样数据聚合在一起形成巨大的数据流，同时也带来数据数量庞杂、冗余增大、分析不足等新问题。图片、新闻等大量非结构或半结构化数据涌入，就需要技术将这些数据转化为结构化数据，以供后续分析。”

　　那么，面对大量快速流动的军事信息资源，该如何储存和管理数据？黄河燕提醒应注意通过数据加密技术确保所获数据安全，研究如何对于不同层面用户设置数据的读取权限。

　　“情报学的分析方法将会从原来的计算机辅助分析为主，转变为计算机认知为主的智能分析，形成类似于IBM Watson的大数据情报认知计算及分析平台。”黄河燕还表示，可视化数据分析平台也将辅助人工操作，自动化实现预测分析，对数据加以可视化解释。

　　目前，军事情报分析的关键技术已经包括知识图谱与推理、信息抽取与挖掘、文本分析技术、篇章理解与机器阅读、自动问答和机器翻译。