AI技术在军队采购平台信息安全管理中的应用

近年来，超大规模计算、量子计算、云计算、大数据、物联网、区块链、5G（5th Generation Mobile Communica-tion Technology，第五代移动通信技术）等技术迅猛发展，为人工智能（Artificial Inte-lligence，以下简称AI）技术突破提供了关键支撑，使其在技术成熟度与行业融合度上显著提升。当前，AI已深度融入经济社会各领域，对交通、医疗、制造、教育、军事等行业产生深远影响，成为推动新一轮科技革命和产业变革的强劲引擎。如何把握和应用这一技术变革，破解军队采购平台的信息安全管理难题，为军队采购事业插上AI的翅膀，确保军队采购平台安全、高效运行，进而提升采购保障质效，降低采购运行成本，是每一名军队采购从业人员应该深入思考与研究的重点。笔者聚焦AI技术在军队采购平台安全防护、智能管理中的应用场景，分析其技术适配性与实践价值，旨在探索构建覆盖风险预警、入侵防御、数据加密、决策支撑的数字化与智能化安全管理体系，为提升军队采购平台防护水平、筑牢军事信息安全防线提供理论参考与技术支撑。

相关概念界定

在军队采购平台与AI技术的结合应用中，相关从业人员往往“用得多、学得少”；加之AI技术本身仍在快速迭代，诸多应用问题尚未形成统一定论。笔者结合自身工作中的实践积累，通过系统研读核心文献，提炼了部分要点。

军队采购平台

综合公开资料，笔者所研究的军队采购平台是指：联结了管理部门、财务部门、采购机构和各级部队单位，集成了需求编报、计划管理、任务下达、信息发布、供应商与评审专家抽取、评审监管、合同备案等各项功能的军队内部网上管理平台。各利益相关方均依托该平台组织或参与军队采购活动，生成、获取、流转采购信息，包括但不限于采购方式、程序规定、装备技术指标、需求参数、招标投标、合同签订、履约验收等信息。这些采购信息通常涉及装备型号、技术参数、部队名称、番号代号、驻地地址、编制机构、重大活动等，重要性与敏感程度高，保密工作压力大。因此，军队采购平台信息安全管理的重要性日益凸显。

AI技术

AI概念的提出最早可以追溯至1956年，美国计算机科学家约翰·麦卡锡及其同事在达特茅斯会议上提出“让机器与人类做同样的行为”，因此AI也称机器智能，与人类及其他动物所表现的自然智能形成鲜明对比。作为计算机科学的重要分支，AI是研究并开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学技术，主要涵盖计算机视觉、自然语言处理、智能语音与语义理解、机器学习、知识图谱、人工智能芯片等技术。

AI技术应用优势分析

AI以更强大的算力、更海量的数据、更先进的算法为支撑，拥有极为广泛的落地场景与巨大应用价值。与人类自然智能相比，其在以下5个方面展现出显著优势。

更快的速度

AI技术依托强大算力支撑，反应速度是人类的成百上千倍，能够在极短的时间内处理海量数据，大幅缩短信息处理时间和决策周期。此外，由AI技术支持的并行处理机制，可确保多任务同时高效运行，进一步提升整体响应效率。2025年5月14日，全球首个太空计算卫星星座在酒泉卫星发射中心成功发射，我国整轨互联太空计算星座“三体计算星座”正式进入组网阶段，该星座单星算力相当于每秒处理744万亿次浮点运算，这种惊人的速度将使应急救灾响应时间从天级缩短至秒级。

更高的效率

AI系统不仅运算速度更快，还能24小时不间断运行，且基本不受外界因素干扰，学习和工作效率远超人类，可大幅节省时间和人力成本。例如，IBM（国际商业机器公司）开发的认知计算系统Watson，可在10分钟内“阅读”2000万份医学文献，进而协助医生分析患者数据，给出治疗方案，有效提高医生的临床决策效率与诊疗准确性；2023年，美军“梅文计划”（Project Maven）神经网络处理无人机侦察画面时，12秒内即可精准识别隐蔽导弹发射架，而此前人工完成相同任务需45分钟，二者的效率差距显著。

更优的耐力

AI系统没有疲劳期，不受人类生理机能极限的制约，能24小时不间断稳定运行，持续执行重复性、机械性任务。2023年9月，DARPA（Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防高级研究计划局）在加利福尼亚州爱德华兹空军基地，组织经过特殊改装的VISTA战斗机（基于F-16改造）与人类驾驶的F-16战斗机开展视距内缠斗测试。尽管DARPA以“高度机密”为由未公布测试结果，但公开的测试数据已明确显示，AI飞行员操控的战机可执行20G（人类飞行员承受过载极限为9G～12G）以上的极端机动动作，且完全无须顾虑自身疲劳状态。

更强的能力

当今各行业迅猛发展，在数据领域面临共同挑战——数据体量持续激增，难以快速处理。传统信息系统仅能处理结构化框架下的标准字段，对文本、图像、视频等非结构化数据的处理则长期处于“盲视”状态。相较于传统信息系统，AI系统具备更强的信息解析能力，能够实现对非结构化数据解析的突破。以实际应用为例，支付宝App（Application，应用程序）以及各大银行的手机银行App均搭载了人脸识别功能，App可自动采集客户人脸图像，再将采集结果与客户预留的人脸图像进行比对，进而确认客户身份的可信度。

更好的结果

在超强算力、海量数据和更优算法的协同支撑下，AI系统展现出更加精准高效的结果预测和决策指挥能力。以辽宁省辽阳灯塔市交警大队的实践为例，其通过全面、实时采集沈营公路的车流量、车速、排队长度等交通参数，借助DeepSeek（杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手）的数据处理能力对交通流量数据进行实时分析，再依据分析结果预测拥堵风险，并动态调整交通信号灯配时，最终成功缓解交通拥堵。

AI技术在军队采购平台及信息安全中的应用

入侵分析与识别防控

AI技术突破了传统入侵检测依赖预定义规则与模式的局限，能够构建基于大数据、机器学习等新兴技术的新型入侵检测系统。该系统可以结合实时产生的网络流程数据和已建模型，利用深度学习技术强大的信息提取能力，实时监测网络流量并进行智能分析；能够通过图像化处理，将数据特征抽象化，从而判断流量是否异常；能够精确识别各种攻击模式，及时发现高级持续性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）。当发现流量异常时，系统可通过预警模块提醒安全管理人员并发出警报，使安全管理人员能够及时调查和处理异常行为，保障采购实施过程中的系统信息安全，从而进一步提升军队采购平台的整体防御能力。

恶意软件分析与检测

传统恶意软件检测技术主要依靠静态分析（不执行代码，通过检查语法结构、数据流与控制流发现恶意模式或指令）和动态分析（在受控环境中执行代码，分析其行为是否具有恶意），但这两种分析方式均无法覆盖所有恶意代码的检测需求，且容易被规避，难以适应新型恶意软件的检测需求。新型恶意软件呈现多态化特征，每次发起攻击时都能自动改变自身代码结构特征，是一种会不断“变异”的“智能”病毒。军队采购平台可尝试借助以深度学习为驱动的生成式AI，尤其是大语言模型（Large Language Models，LLMs），构建相关分析检测模型，分析恶意软件代码与动态分析特征间的关联，发现代码中的恶意意图或漏洞，进而实现恶意软件家族分类和变种识别，提升恶意软件检测准确率，为军队采购信息安全提供全方位防护。

异常行为识别与监测

通过计算机视觉与深度学习融合构建智能监控系统，摄像头全方位覆盖采购人员日常业务办公区、评审专家候场休息区、开标评审区、评审专家抽取区等关键区域，实时捕捉图像视频。AI算法平台通过对隐患图像数据（如携带智能手机等电子设备进入评审区等）进行标注与训练，精准识别相关人员的异常行为或未经授权的操作。一旦监测到异常情况，系统会立即触发警报、定位隐患坐标，并进行智能分级分类，能显著提升防范精准度，确保采购实施流程安全，为军队采购信息安全提供可靠保障。

漏洞检测与安全加固

漏洞作为网络系统安全的核心风险薄弱点，其数量随软件系统的持续升级、网络架构日益复杂而急剧攀升，种类也不断增多。基于规则匹配和特征检测的传统漏洞扫描技术，存在效率低下、误报率高、检测不全面等问题，已经难以适配网络安全威胁持续演变的新形势。AI赋能下的智能漏洞检测技术，主要有两大实现思路：一是通过自动学习正常网络行为模式和常见漏洞特征，快速分析处理海量网络数据，动态调整扫描策略，优化扫描资源配置，进而提高扫描效率；二是借助深度学习算法识别复杂隐蔽漏洞，有效降低误报率与漏报率，同时建立多维度风险评估模型，提供精准漏洞风险评估报告，迅速修复潜在漏洞，强化安全防护能力，进一步提升安全加固的整体效果。

数据加密与隐私保护

军队采购平台中存储着各级军内单位大量采购项目的关键敏感数据，同时也留存有大量供应商资质、财务、审计等信息，这些均为需要重点保护的隐私数据。AI技术在数据加密与隐私保护环节发挥着至关重要的作用，尤其是对采购信息进行加密时，其能够采用高级加密标准（Advanced Encryption Standard，AES）和公钥基础设施（Public Key Infrastructure，PKI）技术，确保数据传输与存储过程的绝对安全，有效防止信息泄露，进一步保障军队采购数据的隐私性与安全性。

AI技术在军队采购平台及信息管理中的应用

信息分类整理与体系构建

传统信息分类分级整理工作大多依赖人工规则或简易工具，已经难以满足当前军队采购保障的复杂需求，而基于大模型的信息智能分类分级系统，可通过AI技术实现“精准识别、智能决策、动态防护”。通过大模型实现对结构化（如数据图表）和非结构化（如文本、图片）海量数据的秒级处理，自动识别敏感字段（如姓名、身份证号等），内置采购数据分类分级模板（如“涉密数据”“公共服务数据”“开放数据”），构建科学的采购信息管理体系，确保各单位各系统严格遵循统一规则，告别“人海战术”，提升数据检索与利用的效率，助力军队采购决策更加科学、高效。

信息智能检索与个性化推荐

基于自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）驱动的AI技术赋能信息智能检索，可以通过识别关键词或句型结构，更精准地处理用户输入的自然语言文本，深度分析、理解用户的搜索意图，也可以在数据库中检索相关信息，通过计算文本相似度，精准定位最匹配用户需求的内容。同时，根据用户行为习惯、检索记录、兴趣爱好等数据，结合智能推荐算法，动态更新推荐结果，为军队采购信息管理提供更高效的智能化支撑。

信息安全风险评估与决策支撑

AI技术通过大数据分析和机器学习算法，全面评估信息安全风险，为决策层制定精准策略提供有效支撑。基于深度学习的风险评估模型可以高效处理多维度安全数据，预测潜在风险，为安全策略制定提供科学依据。此外，AI技术还可以用于模拟不同场景下的各类风险状况，帮助决策者提前制定应对方案，增强风险应对能力，最大限度地降低信息安全管理风险，为军队采购决策提供坚实后盾。

结语

笔者通过阐述军队采购平台特性与人工智能技术内涵，分析人工智能技术的5项显著优势，探讨其在入侵分析检测、恶意软件检测、异常行为监测、漏洞检测加固、数据加密保护、信息分类、智能检索、风险评估等平台信息安全管理场景下的具体应用。这些具体应用表明人工智能技术能够显著提升军队采购平台的信息安全防护与管理能力，有助于进一步优化平台安全策略与管理流程，全面提升信息安全管理的效率与准确性。

未来，随着AI技术的持续迭代进步，其在军队采购平台及信息安全管理领域的应用将愈发广泛与深入。应积极探索AI技术与区块链、物联网等新兴技术的融合应用路径，持续优化AI核心算法与关键模型，建立健全完善的AI应用标准与规范体系，为军队采购平台及信息安全管理提供更加智能、高效且坚实可靠的解决方案。

（作者单位：王进，32738部队；刘悦宁，联勤保障部队北戴河康复疗养中心；梁钰鑫，32734部队；马莉，联勤保障部队第991医院）