defense

美国空军正在探索使用智能体AI来帮助管理其老化的Minuteman III核导弹的维护数据，这些导弹的替代型号仍被推迟。该AI将统一来自约60个分散数据源的信息，以加快维修和更换决策。

美国海军确认，一艘前线驱逐舰在一次海上演示中使用舰载激光武器击败了多个无人空中威胁。

美国高级官员警告，AI风险需要加强网络防御，敦促采取更严格的安全措施以应对新兴威胁。

文章探讨了镓在国防技术中的关键作用，突出美国供应链的脆弱性，这些脆弱性削弱了精确制导导弹和F-35的生产能力。

美国陆军即将签署一项具有里程碑意义的合同，采购并部署持久高能激光武器以保卫基地免受无人机攻击，这标志着美国军事史上首次大规模投入激光武器。

美国军方在与伊朗的五个月战争中使用了几乎所有的远程精确导弹（ATACMS和PrSM），引发了对未来冲突准备情况的担忧。

中国空军推出了一款具备人工智能辅助的“智能打击规划系统”，可规划和协调涉及100多个单位的大规模空袭，确定目标优先级并向各单位分配任务。该系统由大校邓建平负责研发，可帮助指挥官跟上数百个快速移动目标和编队的节奏。

美国公司Auterion正在为乌克兰廉价的Shrike自杀式无人机提供AI自主套件，使其无需GPS或人工引导即可自主追踪并打击目标。一项价值1亿美元的交易旨在向乌克兰前线交付5万架此类无人机。

据报道，中国军事研究人员正在使用美国AI模型训练国防系统，引发地缘政治和安全担忧。

Anduril的首架YFQ-44A自主飞行器在位于俄亥俄州的Arsenal-1工厂下线，标志着美国空军协同作战飞机（CCA）项目的一个里程碑。

介绍了TopoGuard，这是一种基于图论的防御方法，用于抵御RAG系统中的Split-Knowledge攻击。该攻击中，多个单独无害的文档组合后会产生有害输出。该方法通过构建语义相似度图来检测恶意上下文，性能显著优于现有的逐文档过滤器（如LlamaGuard）。

本文提出对话批评者引导采样（DCGS）框架，通过从对话历史推断用户意图，并利用基于价值/遗憾的批评者对回复进行评分，在不进行微调的情况下提高鲁棒性，从而防御LLMs免受多轮对抗性攻击。

PAVE座谈会讨论了非公路场景（国防、工业、物流园区）的自动驾驶实际部署，强调其提升安全性和运营效率，而非替代人类。

Y Combinator 发布了一份专注于保卫美国的创业公司征集（RFS），邀请企业家提交相关创意申请。

本文识别并攻击了图基础模型的对齐层，表明这是一个独特的攻击面，在低预算扰动下尤其脆弱，特别是对于频谱分词器，并提出基于检测的防御措施。

美国陆军在鼓励广泛使用后，一个月内用完了Ask Sage分配的年度AI令牌配额，被迫重新实施限制，这引发了关于国防部采用生成式AI可持续性的质疑。

Clement Delangue 认为开源AI模型不是网络安全风险，而是防御手段，因为攻击者已经可以越狱任何封闭系统，而防御者需要透明度来保障AI安全。

Palantir CTO Shyam Sankar 探讨 AI 如何重塑国防、企业战略、美国制造业和未来工作，包括美中竞争以及 AI 在再工业化方面的潜力。

Context bombs是一种利用AI护栏防御AI攻击的技术，为AI系统提供了主动安全措施。

Impulse Space是一家非发射公司，正在开发Helios上面级，已被纳入美国太空军的Lane 1发射计划，旨在利用各种火箭提供快速轨道转移服务。