一、引言

1. 研究背景与意义
• 智能化战争中，认知战从辅助软实力转变为 “发现即摧毁” 的硬杀伤手段，俄乌战场 “深伪视频” 瓦解军心、巴以冲突 “福音” 系统提升打击效率等案例印证其重要性。
• 认知杀伤链是 AI 驱动的闭环链路，掌握它可抢占 “制脑权”，精准打击敌方认知弱点，对国防建设意义重大。
  
2. 研究目的与方法
• 目的：揭示 “制脑权” 争夺的工程化路径，为我国获取认知优势提供支持。
• 方法：以文献研究法奠定理论基础，通过俄乌、巴以冲突案例分析获取实践依据，构建模型将认知战转化为工业标准。
3. 研究创新点与不足
• 创新点：一是融合美军 “杀伤链” 与中国兵法，提出认知杀伤链方案；二是构建含语义偏移度、情感极性反转率等指标的效能评估体系，实现闭环优化。
• 不足：认知战研究资料少、跨学科研究薄弱、伦理法律问题探讨不深入。

二、智能化战争下认知战的变革

1. 传统认知战模式的局限性
• 依赖人工策划，信息收集、创意生产、渠道分发各环节耗力耗时，在 “秒级传播” 的移动互联网时代，时间周期劣势明显。
  
• 精度上难以精准打击关键节点，规模上受人力物力限制，无法形成大规模认知压力。
2. 智能化战争中认知域的新特征
• 认知域成为核心作战域，贯穿战争全过程，可实现 “不战而屈人之兵”。
• 作战目标物理化，如通过脑机接口干预认知；作战效能指数级跃升，生成式 AI 降低内容成本、算法实现精准投送；作战手段多样化，如多模态深度伪造、社交机器人集群作战。
3. 认知战变革对战争格局的影响
• 改变战争力量对比：认知战能力成为影响因素，可削弱敌方作战意志。
• 增加战争不确定性：认知战效果难预测，隐蔽性强增加防御难度。
• 拓展战争时空维度：时间上贯穿和平与战争时期，空间上打破地域限制。
  

三、认知杀伤链的理论基础

1. “杀伤链” 概念的引入与发展
• 源于美军，最初是发现、定位等线性打击流程，后因信息化战争需求，演变为动态连接传感器、决策节点、射手的智能化 “杀伤网”，具韧性与自愈合能力。
2. 认知杀伤链的 F2T2EA 模型解析
   | 环节 | 内涵 | 关键技术 | 作用 || ---- | ---- | ---- | ---- || 发现 | 监测网络平台，捕捉敌方异常信号 | 爬虫技术、自然语言处理、语义分析 | 提供情报支持，发现认知目标 || 定位 | 溯源认知阵地与核心节点 | 大数据分析、AI 侧写（OCEAN 模型）、目标溯源 | 明确打击目标，提高针对性 || 跟踪 | 建立动态认知画像，关注认知变化 | 机器学习、数据挖掘、实时监测 | 提供准确目标信息，调整策略 || 瞄准 | 匹配认知武器与投放渠道 | 知识图谱、博弈论、攻击路径规划、渠道选择 | 提高攻击有效性，精准打击 || 交战 | 实施自动化、饱和式认知打击 | AIGC、多模态深度伪造、社交机器人、算法推荐 | 破坏敌方认知系统，瓦解抵抗意志 || 评估 | 判定认知毁伤效果 | 评估指标体系建立、数据分析、反馈调整 | 提供效果评估，优化作战策略 |
   
3. 认知杀伤链与 OODA 循环的关系
• 信息获取：全网舆情感知等技术为 OODA “观察” 提供全面数据。
• 决策制定：AI、机器学习等技术快速生成并评估作战方案，加速 OODA “调整 - 决策”。
• 行动执行：自动化系统与高效渠道实现快速打击，且闭环优化机制保障 OODA “行动” 有效性。

四、认知杀伤链的关键技术支撑

1. 全域情报感知技术
• 数据抓取：用爬虫集群抓取社交媒体、新闻网站数据，通过暗网渗透获取隐蔽情报。
• 数据分析：自然语言处理技术进行语义与情感分析，绘制社会情绪热力图，监控恐慌、愤怒指数。
2. 认知靶标画像技术
• 关键人物画像：基于 OCEAN 模型 AI 侧写，分析历史言论等数据，构建 “数字孪生” 靶标。
• 群体定位：按政治倾向、宗教信仰等细分群体，精准定位 “易感人群”（如青少年、弱势群体）。
  
3. AIGC 武器化技术
• 文本生成：大语言模型秒级生成数千篇导向性文章，“洗稿” 技术规避查重。
• 多模态伪造：制作逼真虚假音视频（如敌方领导人投降视频）、合成恐慌录音。
4. 算法渗透与精确投送技术
• 社交机器人：拟人化伪装，协同攻击引导舆论，利用算法漏洞推高话题热度、制造 “回音室效应”。
• 精准投送：“数据投毒” 诱导算法推荐，用长尾关键词植入信息，通过商业广告、“暗黑广告” 投放认知弹药。
5. 认知电子战与网电硬杀伤技术
• 认知注入：劫持广播电视、伪基站发送恐吓信息。
• 系统干扰：断网遮断制造 “信息真空”，向 C4ISR 系统注入虚假数据，GPS 欺骗、制造 “幽灵部队” 电磁特征。

五、认知杀伤链在实战中的应用案例分析

1. 俄乌冲突中的认知博弈
• 深伪视频：2022 年 3 月虚假泽连斯基投降视频因制作粗糙被识破，乌方自拍视频辟谣。
• 算法推荐：乌方用 TikTok 传播抵抗视频获国际支持，俄方克隆西方媒体域名突破舆论封锁。
  
2. 巴以冲突中的 “福音” 系统
• 以色列：“福音” 系统快速生成哈马斯目标与 “附带损伤合法性” 文案，投放语音电话、传单诱导加沙民众。
• 哈马斯：用随身摄像机拍摄突袭视频，营造 “不可战胜” 幻象，争取国际同情。
3. 商业认知操控与选举干预案例
• 2016 年美大选：剑桥分析公司获取 Facebook 用户数据，用心理测绘技术微目标定位，投放 “暗黑广告” 干预选举。
• 2024 年全球大选：AIGC 生成政客虚假录音，垃圾内容农场进行 SEO 污染，干扰选举。

六、认知杀伤链在台海场景的推演

1. 台海战前 “灰区” 认知威慑
• 动态建模：监测岛内政客、KOL 言行，分析 “天然独”“维持现状” 群体认知痛点。
• 预置武器库：培育潜伏账号，提前生成劝降文案。
• 放大信号：联合利剑演习中推送 “导弹飞越” 模拟视频，电子战飞机发送 “接管防务” 信号。
  
2. 统一之战中的 “认知瘫痪”
• 阻断指挥链：注入虚假情报，伪造下级汇报视频，误导敌方决策。
• 心理恐吓：定向劝降敌方指挥官家属，伪造高层出逃视频。
• 民众 “心理休克”：无人机广播安抚信息，阻断敌方 “认知游击队” 传播信道。

七、认知杀伤链的效能评估体系

1. 评估指标体系的构建
   | 评估维度 | 具体指标 | 说明 || ---- | ---- | ---- || 传播效能 | 覆盖率 | 认知信息覆盖目标群体比例 || | 触达率 | 认知信息实际到达目标个体比例 || | 转评赞真实影响力 | 剔除水分后转评赞数据的影响力 || | 核心信息留存时间 | 核心信息在敌方舆论场的存在时长 || 认知改变 | 语义偏移度 | 目标群体对特定概念评价的词性变化 || | 情感极性反转率 | 目标群体从支持到反对的转化比例 || 行为诱导 | 行为变化 | 目标群体出现恐慌、逃避等行为的情况 |
2. 基于反馈的闭环优化机制
• 实时毁伤评估：监测各指标获取效果数据。
• A/B 测试：投放不同策略，筛选最佳方案。
• 策略重组：效果不佳时熔断当前策略并调整。
• 战后复盘：实战数据回流大模型，迭代攻击策略。
  

八、认知杀伤链的防御与反制策略

1. 针对 AI 认知攻击的检测技术
• Deepfake 鉴伪：分析眨眼频率、血流微变化等生物特征，用频域分析、数字水印溯源。
• 社交机器人识别：图神经网络识别异常传播结构，行为模式分析对抗自动化脚本。
2. 对抗性样本攻击策略
• 注入带毒语料：污染开源数据池，干扰敌方舆情分析系统。
• 图像扰动：微小修改图像，使敌方 AI 识别系统误判。

九、认知杀伤链的基础设施与指挥控制建设

1. 认知战综合作战中心建设
• 中台支撑：数据中台打通军地数据壁垒，算法中台提供模块化战术模型。
• 人机协同：AI 参谋分析数据提供建议，指挥员评估决策，人工具一票否决权。
• 授权机制：明确 AI 自主交战边界。
2. 认知战装备体系与工业化标准
• 专用装备：“舆情天眼” 感知舆情，“幻影” 工作站生成认知武器，无人机蜂群广播心理战信息。
• 工业化标准：建立情报数据处理与分发标准流程，保障装备协同。

十、认知杀伤链的伦理与法律问题探讨

1. AI 认知战的伦理困境
• 算法影响人类自由意志，通过信息推送干预决策。
• 虚假信息泛滥腐蚀社会信任，引发分裂冲突。
• 大规模操控平民认知，违背道德底线。
2. 交战规则的制定
• 区分平战边界：和平时期认知博弈需符合国际法，灰色地带行动谨慎。
• 熔断机制：避免认知战引发战略误判，及时沟通协商。
• 国际法视角：明确认知战合法与非法界限，加强国际合作制定规则。
  

十一、结论与展望

1. 研究成果总结
• 构建认知杀伤链理论体系，阐述关键技术，验证实战案例，建立评估体系，提出防御反制策略，探讨伦理法律问题。
2. 对未来战争形态的展望
• 战争趋向全自动，AI 主导全流程，掌握认知杀伤链是获取主动权的关键。
3. 对我军未来建设的建议
• 人才培养：加快 “认知科学 + 人工智能” 交叉学科人才培养，设研究机构、开相关课程。
• 模拟训练：建国家级认知战靶场，常态化应用模拟系统，完善评估机制。

4. 关键问题

问题 1：认知杀伤链的 F2T2EA 模型包含哪些环节？各环节的核心作用是什么？

• 答案：认知杀伤链的 F2T2EA 模型包含发现、定位、跟踪、瞄准、交战、评估六个环节。
• 发现环节：通过全网舆情感知技术（如爬虫抓取、暗网渗透）捕捉敌方异常信号，进行语义与情感分析，为后续作战提供情报支持，核心作用是发现潜在认知目标和攻击机会。
• 定位环节：溯源敌方认知阵地与核心节点，利用大数据分析、AI 侧写（OCEAN 模型）建立目标动态认知画像，核心作用是明确认知打击目标，提高作战针对性。
• 跟踪环节：持续监测目标认知状态变化，通过机器学习更新认知画像，核心作用是为瞄准和交战提供实时、准确的目标信息，便于调整作战策略。
• 瞄准环节：匹配最佳认知武器与投放渠道，结合知识图谱、博弈论规划攻击路径，核心作用是提高认知攻击的有效性和成功率，实现精准打击。
• 交战环节：利用 AIGC 技术批量生产认知弹药，通过社交机器人、算法推荐等实施饱和式打击，核心作用是直接破坏敌方认知系统，瓦解其抵抗意志。
• 评估环节：基于传播效能、认知改变、行为诱导等指标判定毁伤效果，核心作用是为作战策略优化提供依据，确保认知杀伤链持续提升效能。

问题 2：在实战应用中，认知杀伤链有哪些典型案例？这些案例体现了认知杀伤链的哪些特点？

• 答案：认知杀伤链的典型实战案例包括俄乌冲突中的认知博弈、巴以冲突中的 “福音” 系统应用以及商业领域的选举干预案例。
• 俄乌冲突：一是 2022 年 3 月虚假泽连斯基投降深伪视频传播，虽因制作粗糙被识破，但体现认知杀伤链 “交战” 环节多模态伪造的特点；二是双方利用 TikTok 算法推荐传播信息，乌方获国际支持，俄方突破舆论封锁，体现 “瞄准” 环节算法精确投送、影响舆论的特点。
• 巴以冲突：以色列 “福音” 系统快速生成哈马斯目标与宣传文案，投放语音电话、传单诱导民众，体现 “发现 - 定位 - 交战” 环节的高效性与精准性；哈马斯用随身摄像机拍摄突袭视频营造威慑，体现 “交战” 环节多样化作战手段的特点。
• 选举干预：2016 年美大选剑桥分析公司获取用户数据，微目标定位投放 “暗黑广告”，2024 年大选 AIGC 生成虚假录音、SEO 污染，体现 “定位” 环节精准靶标画像、“交战” 环节 AIGC 武器化的特点。
• 这些案例共同体现认知杀伤链 AI 驱动、精准化、高效化、手段多样化的特点。

问题 3：为应对认知杀伤链带来的挑战，我国在认知战防御与反制及自身建设方面可采取哪些策略？

• 答案：应对认知杀伤链挑战，我国可从防御反制与自身建设两方面采取策略。
• 防御与反制方面：一是部署 AI 认知攻击检测技术，如利用生物特征分析、频域分析、数字水印技术鉴别 Deepfake 内容，通过图神经网络、行为模式分析识别并清洗社交机器人；二是实施对抗性样本攻击，向开源数据池注入带毒语料干扰敌方舆情分析系统，对图像进行微小扰动使敌方 AI 识别系统误判，削弱敌方认知攻击能力。
  
• 自身建设方面：一是加快 “认知科学 + 人工智能” 交叉学科人才培养，设立专门认知战研究机构，在高校开设相关专业课程，加强产学研融合，打造复合型人才队伍；二是推动认知战模拟训练系统常态化应用，建立国家级认知战靶场，利用虚拟现实等技术构建逼真战场环境，设计多样化训练任务，完善训练评估机制，通过模拟训练优化认知杀伤链，提升我军认知战实战能力。

认知杀伤链区别于传统杀伤链，核心在 **“认知” 闭环和AI 智能决策 **，本代码实现：

1. 拆解认知杀伤链 6 大核心环节：感知（Perception）、理解（Comprehension）、推理（Reasoning）、决策（Decision）、行动（Action）、评估（Evaluation）；
2. 用贝叶斯推理实现 “理解 - 推理” 环节的战场态势融合，用Q-Learning 强化学习实现 “决策” 环节的 AI 智能优化；
3. 量化各环节的效能指标（如感知精度、决策收益、行动成功率），实现全链路效能评估与可视化；
4. 支持传统决策与AI 驱动决策的对比仿真，凸显 AI 对认知杀伤链的变革价值。

完整 MATLAB 代码（模块化）

代码分为主程序和4 个功能子函数，主程序调用子函数实现全流程仿真，子函数分别负责：贝叶斯态势推理、Q-Learning 智能决策、环节效能计算、结果可视化，结构清晰且便于报告中的方案修改与对比。

涉及的文档和代码等技术文件如下，已上传知识星球：

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