AI科技助攻！美軍開發新系統精準揪出內部威脅者

最新一期《國際應用決策科學期刊》發表突破性研究，揭示人工智慧如何協助美國陸軍強化內部威脅偵測能力。研究團隊聚焦陸軍「內部威脅監控中心」的實際運作，開發出一套深度學習工具，能大幅提升威脅案件的評估效率與準確度。

與外部威脅截然不同，內部威脅往往來自具有合法許可權的人員，這些人可能因個人因素或無心之過，對敏感系統與情報造成嚴重危害。在軍事領域，這類威脅更可能直接影響作戰成敗與人員安危。無論現役或退役官兵、承包廠商，都可能成為潛在風險來源。

研究指出，面對數十萬名官兵與源源不絕的威脅通報，美軍長期缺乏標準化評估機制，導致案件積壓嚴重，風險管控效能不彰。為解決此困境，團隊提出創新建議：透過分析歷史案件資料，訓練AI分類模型，自動判別威脅等級高低，讓安管人員能優先處理高風險個案。

這套系統會綜合評估兩大關鍵指標：首先是人格特質，例如衝動性、攻擊傾向等；其次是情境因素，包含財務壓力、個人創傷等外在影響。研究顯示，當這些要素互動作用時，最能準確預測個體威脅性。

實際測試結果令人驚艷！模型在歷史資料驗證中達到96%的辨識準確率。特別值得注意的是，系統即使誤判，也多傾向「高估」風險程度，這種保守評估策略，遠比漏接危險分子來得安全可靠。

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