Verteilte und KI-gestützte Suche für die OODA-Schleife

Das Defence AI Playbook 2024² identifiziert sechs verschiedene ‚Problembereiche‘, die die Verteidigung adressieren muss. In all diesen Bereichen ist die Fähigkeit, schnell auf relevante Informationen aus fragmentierten Datenumgebungen zuzugreifen, unerlässlich. Die Problembereiche umfassen:

1. Erkennen (Erkennung von Mustern in umfangreichen Sensordaten)

2. Verstehen (Erkenntnisse aus unstrukturierten Informationen ableiten)

3. Vorhersagen (Ergebnisse auf der Basis historischer Daten vorhersagen)

4. Simulieren (Szenarien für die Planung erkunden)

5. Generieren (Erstellung von Inhalten aus bestehenden Datenmustern)

6. Entscheiden (Automatisierung von Aktionen zum Erreichen von Zielen)

Durch die Implementierung eines Datennetzes als einheitliche Datenschicht und Grundlage für KI können Verteidigungsorganisationen intelligenter arbeiten, die Interoperabilität zwischen Systemen sicherstellen und die OODA-Schleife stärken, um operative Kommandeure und Entscheidungsträger besser zu unterstützen. In Kombination mit KI-Fähigkeiten kann ein Data-Mesh-Ansatz den operativen Vorteil auf ein neues Niveau heben.

Cdre Rachel Singleton, Mitwirkende am Defence AI Playbook, betont, dass das MoD das enorme Potenzial der KI zur Verbesserung von Fähigkeiten, Steigerung der Produktivität und Maximierung strategischer Vorteile anerkennt.²

In der Beobachtungsphase der OODA-Schleife stützen sich die Kommandeure auf ein Situationsbewusstsein, das auf riesigen Mengen an Rohdaten, Sensorfeeds, Netzwerkprotokollen und Intel-Berichten basiert, die über mehrere Domänen verteilt sind. Daten werden häufig in verschiedenen Formaten und auf verschiedenen Systemen gespeichert. Das Ergebnis ist eine manuelle Korrelation zwischen isolierten Datensätzen, was die Zeit bis zur Erkenntnis verlängert und für eingeschränkte Sichtbarkeit und blinde Flecken sorgt.

Der Data-Mesh-Ansatz sorgt für mehr Transparenz und beseitigt Datensilos, so dass geschäftskritische Abfragen nahezu in Echtzeit beantwortet werden können, unabhängig davon, wo sich die Daten befinden. Er sorgt dafür, dass Informationen sofort zugänglich und für eine einheitliche Analyse bereit sind, indem er Daten aus Sensoren und Systemen erfasst, normalisiert und indexiert. 

Durch den Einsatz verteilter Suchfunktionen können Verteidigungsteams mehrere Systeme über Klassifikationsgrenzen, Clouds und Befehle hinweg sofort abfragen und gleichzeitig lokale Sicherheitskontrollen durchsetzen, ohne Daten aus sicheren Umgebungen verschieben zu müssen. Informationen werden also nicht verschoben oder dupliziert, sondern bleiben an ihrem ursprünglichen Platz, werden aber als Ganzes auffindbar und nutzbar.

Mit einem Data-Mesh-Ansatz können alle relevanten Daten über verschiedene Formate hinweg, einschließlich Zeit, Raum, Geografie, Compliance-Ebenen oder anderer Attribute, in wenigen Minuten statt in Stunden abgefragt und analysiert werden.

In der Orientierungsphase der OODA-Schleife besteht die Herausforderung nicht mehr in der Sammlung von Daten; hier geht es um Analyse, Interpretation und Kontext.

Verteidigungsorganisationen verfügen über enorme Mengen an Daten, die nicht einfach zu verarbeiten und zu analysieren sind. Manuelle Prozesse sind zeitaufwändig und riskant. Missionen erfordern jedoch Agilität und schnelle Einblicke.

KI-Funktionen sind für die Orientierungsphase von entscheidender Bedeutung und können Folgendes bieten: 

• Filter 

• Analysen großer Datenmengen 

• Automatisierte Berichte und Zusammenfassungen 

• Dokumentenvergleiche

• Verbesserte Suche

• Bereitstellung des für kritische Missionen erforderlichen Kontexts

Im Bereich der Cybersicherheit trägt KI dazu bei, den Fokus von der Menge auf die Erkennbarkeit zu verlagern und den Verteidigungsteams so zu helfen, Bedrohungen effektiver zu erkennen. Sie kann große Mengen an Warnungen schnell analysieren, das durch Fehlalarme verursachte Rauschen reduzieren und Warnungen in potenzielle Angriffe gruppieren, was die Untersuchungszeit verkürzt.

Verteidigungsorganisationen arbeiten oft mit begrenzter oder ganz ohne Konnektivität, müssen aber dennoch ihre Daten verstehen und damit arbeiten. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht eine sichere, natürliche Sprachinteraktion, die auf organisationseigenen Daten und ausgewählten Sprachmodellen basiert, auch in getrennten, intermittierenden und begrenzten (DIL) sowie luftdichten Netzwerken. 

Durch die Generierung von Ergebnissen auf der Basis vertrauenswürdiger interner Quellen kann RAG die Orientierungsphase verbessern und das Risiko von Halluzinationen verringern. Militärische Führungskräfte und ihr Stab erhalten zitierte Reaktionen, die direkt aus vertrauenswürdigen Datensätzen stammen – keine Links oder Dashboards, sondern echte kontextuelle Informationen aus historischen Berichten, Doktrinen und Sensoreingaben.

Die Entscheidungsphase der OODA-Schleife gibt auf der Grundlage der verfügbaren Einblicke die Richtung vor. Für Führungskräfte im Verteidigungsbereich ist dies oft der entscheidende und zeitkritischste Schritt, da sie auf der Grundlage der Informationen entscheiden und handeln müssen, die ihre Mission voranbringen.

Elastic AI Assistant fungiert in dieser Phase als Multiplikator, der komplexe, fragmentierte Daten in klare Anleitung und Unterstützung umsetzt. Er kann intelligent Daten aus mehreren Quellen zusammenstellen und Entscheidungsträgern Berichte, Visualisierungen und Analysen präsentieren.

Mit dem KI-Assistenten werden Verteidigungsorganisationen im Hinblick auf neue Situationen agiler und reaktionsfähiger, ohne dass dies zu mehr Zeitaufwand oder Kosten für umfangreiche technische Schulungen führt. Dies macht Nutzer effektiver und unterstützt die Entscheidungsfindung, insbesondere in dynamischen Feldumgebungen, wo jede Sekunde zählt.

Die Handlungsphase der OODA-Schleife ist die Phase, in der Entscheidungen in die Tat umgesetzt werden. Sie konzentriert sich auf die Ausführung, d. h. die Durchführung der gewählten Maßnahme und die Sicherstellung, dass sie wie beabsichtigt umgesetzt wird. In dieser Phase sind Zusammenarbeit und Koordination von zentraler Bedeutung.

Bei komplexen Abläufen hängt die Zusammenarbeit von einem gemeinsamen Verständnis ab. Ein Data-Mesh-Ansatz kann einen Echtzeit- und sicheren Zugriff auf verteilte Informationen bieten und zugleich die Zusammenarbeit erleichtern. Im Verteidigungsbereich ist dies besonders wichtig, um Aktionen zwischen verschiedenen Einheiten, Partnern, Koalitionen oder Abteilungen zu koordinieren und sicherzustellen, dass jede Person Zugang zu aktuellen Informationen hat, dieselbe Strategie befolgt und Einblick in dieselben Daten hat. 

Mit robusten Zugriffskontrollsystemen wie rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) und attributbasierter Zugriffskontrolle (ABAC) können Organisationen ein Gleichgewicht zwischen Offenheit und Sicherheit herstellen. Dadurch erhalten die richtigen Personen die richtigen Informationen zur richtigen Zeit, um fundierte, koordinierte Entscheidungen und Maßnahmen zu treffen.

In Umgebungen, in denen Datenprobleme sofort zu Missionsproblemen werden, ist es von entscheidender Bedeutung, manuelle, kostspielige und zeitaufwändige Prozesse durch eine sichere verteilte Suche in Echtzeit zu ersetzen. KI ist nicht mehr optional; sie stellt für Entscheidungsträger im Verteidigungsbereich einen erheblichen Vorteil dar.

Zur Unterstützung dieser Transformation stehen inzwischen Data-Mesh-Architektur, verteilte Suche und RAG-Funktionen zur Verfügung. Sie können in aktuellen Systemen nachgerüstet werden, sodass Sie schon heute einen Missionsvorteil haben und gleichzeitig auf die KI-gestützte Zukunft der Verteidigung vorbereitet sind.

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