美军网络战演训扫描

秦 雷

据美国防新闻网站2023年5月26日报道，美国防部称已向国会提交了更新版《国防部网络战略》，更新版战略延续之前对网络训练的高度重视，一如既往地提出了优化网络部队的组织、训练和装备来建立持久的优势。近年来，随着美国各军种加强网络战力量的建设，如美海军成立“网络工厂”、美空军突出《网络飞行计划》、美陆军组建第915网络战营，这些新的作战理念、作战力量以及新的网络武器，急需通过训练演习验证、调整，提高网络作战能力。

为有效应对网络战的发展，美军加大了网络演习的规模和频次，同时，持续增加在网络训练领域的投入，通过顶层设计、制度规范、环境建设等一系列配套举措，美军网络训练正向着规范化、机制化、体系化方向迈进，训练收益不断提升。

典型网络战演训活动

美国网络演训活动可区分军方、政府机构主导的演习以及民间组织的一些竞赛性质活动，本文主要研究美军网络演训活动，不在这里探讨地方政府机构主导的演习活动。美军网络演训活动课区分为国防部主导、职能司令部主导与军种主导3种类型。主要包括网络盾牌、网络旗帜、网络卫士，以及网络探索、网络闪电等系列演习。

网络盾牌演习演习始于2012年，最初是美陆军国民警卫队组织的年度网络防御演习，现已经发展为一项由国防部主导的全国性的网络演习。网络盾牌演习一般持续两周时间，其中第1周进行理论培训和模拟演练，第2周进行实战式的红蓝对抗。士兵及团队在整个演习过程将接受基准训练指导，并在高水平训练结束后通过协作活动分享信息与战术、技术与规程。演习由于涉及国家基础设施与大型军民用的关键设备，因此会邀请大量业界和民间的专家参与其中，并与军方的士兵进行密切切磋，共同掌握先进的网络防御技能。另外，演习还引入多家行业合作伙伴，以便更好地还原危机状态下可能需要处理的真实应对任务。

公开报道的最近一次网络盾牌演习于2022年6月5日在阿肯色州小石城北部约瑟夫·T.罗宾逊营地的陆军国民警卫队专业教育中心举行，代号为网络盾牌2022。本次演习由陆军国民警卫队主办，空军国民警卫队协办，作为国防部最大规模的非密网络防御演习，来自20个州和关岛的军人和文职专家，空军国民警卫队第168联队、第176联队，以及约800名国民警卫队网络专家和来自全国各地的法务、政府和企业合作伙伴参加了本次演习，此外美海军与海岸警卫队也参与了本次演习。本次演习的重点是应对类似于“太阳风”的供应链攻击，同时为了使演习更加逼真，还将社交媒体虚假信息纳入场景。整个演习分为两个阶段：第一阶段（6月5日—18日）进行培训讲解和参与模拟练习，包括提供15门信息技术课程以及可用于军事和民用的行业职业标准认证；第二阶段（6月12日—18日）进行模拟对抗红蓝实战演练。此次演习的亮点是设立“紫色日”活动，为“红蓝”两队提供交流网络攻防情况的平台，帮助网络作战人员提高网络攻防能力。

网络旗帜演习演习始于2011年，是美网络司令部举办的最重要的年度网络演习之一，是一项由美军主导的多国联合演习，也是迄今为止规模最大的跨国网络演习。网络旗帜联演由战术层面的网络安全攻防演习和研讨会两部分组成。战术演习假定国家和军队在遭网络攻击的情况，参演方将共享有关信息并找出最有效的应对办法，验证防御作战效果，以熟练掌握识别、分析、共享、消除、组织网络威胁等作战程序。研讨会环节，美网络司令部和参演方将进行小组讨论，谋求加强网络空间上的合作及发展方案。该演习旨在通过与参与团队和观察员进行现实的防御性网络空间培训进行协作，从而提高战备状态和互操作性。

公开报道的最近一次网络旗帜演习于2022年10月17日在弗吉尼亚州萨福克的联合参谋人员训练基地举办，代号为网络旗帜23-1。来自澳大利亚、法国、日本、新西兰、韩国、新加坡和美国的250多名网络专业人员参加了此次演习，相关人员组成13个网络团队。在美国方面，美网络司令部、美陆军网络司令部、美海军舰队网络司令部和美海军陆战队网络司令部人员参加了演习，“联合部队总部-国防部信息网络”提供了支持。各防御性网络团队独立工作，以检测、识别和缓解各自网络上的敌对存在或活动，同时还开展团队协作并使用创造性的解决方案来推进防御措施。

网络卫士演习演习始于2012年，是美网络司令部与国土安全部、联邦调查局联合开展的年度演习，是一项跨军地联合网络演习，旨在检验网络任务部队以及来自联邦、州各机构的跨部门合作能力。

公开报道的比较详实的最近一次网络卫士演习于2016年6月9日在弗吉尼亚州萨福克的联合参谋人员训练基地举办，代号为网络卫士16。来自北方司令部以及国民警卫队、联邦航空管理局、互联网服务供应商、电力公司、港务局等11个州的13个机构参加了演习，该演习旨在检测国家在面临网络危机时的全面防御能力。

网络训练标准建设

美国首任网络司令部司令基思·亚历山大要求：“无论是在一个还是多个学校开展网络空间训练，都必须按照统一的一个标准。我认为在联合作战司令部我们也需要这样做，而且军队必须认识到，无论是陆军、海军陆战队、空军或海军部队的网络空间作战人员，都要按照一个标准进行训练，以确保能够完成担负的任务。”

联合网络空间训练和认证标准联合网络空间训练和认证标准（JCT&CS）是基于美国国家网络安全教育计划的框架开发，始于2011年美军网络司令部的联合网络空间训练和认证标准计划。JC T&C S确定了网络空间任务部队每个角色所需的知识、技能和能力，同时被用来支持国防部未来网络人才队伍的框架设计。JCT&CS针对美军在网络空间面临的任务需求和作战环境，为每个角色及集体制定了训练标准。JCT&CS还为指挥官提供了个性化的流程，以评估下辖组织的使命并确定需要完成的任务。这些流程参考了联合训练的四个阶段：需求、规划、执行和评估，旨在通过将训练与任务要求联系起来，提高指挥官完成联合使命的能力。

美国早期还组织过数码风暴网络攻击演习

基于角色的教育和评估实施计划美国防部下属的国防信息系统局作为网络空间人员训练的任务单位之一，牵头设计了聚焦操作的训练框架，并采用面向角色的教育和评估实施计划，目标是建立广泛的人力资源训练和认证程序，为国防部提供在威胁与日俱增的环境中操作和防御网络空间的专业人员。由国防信息系统局牵头制定的“基于角色的教育和评估实施计划”，是超越各军种标准，建立网络空间训练“一个标准”的重要成果。

网络演训靶场建设

一般来说，专业训练是使用网络靶场进行的，它能够提供一个现实的、独立的、可重塑的、封闭的网络合成环境。它可用于一系列战术、技术和程序中培训网络战专业人员，以实施进攻和防御行动。从美国的几个重要国家级和军用级靶场建设情况可以看出，美国经过多年的网络空间靶场体系化建设，已经逐步形成了从综合到专业、军民融合、功能定位互补、可互联互通、资源共享的网络空间靶场体系。

国家网络空间靶场美国国家网络靶场（NCR），是美军进行网络测试评估的国家资源，也是国家网络安全综合计划的关键组成。NCR可以提供根据任务订制的、持久稳定高逼真度的网络环境，构建可扩展的互联网模型用于网络战争推演，支持复杂网络训练以及系统生命周期所有阶段的网络测试，开展对先进网络能力进行各种独立的、客观的测试评估，并通过与国防部、国土安全部、工业界以及学术界的合作促进网络空间新技术与新能力的研发。NCR对于贯彻美军主动防御战略思想、抢占未来网络作战技术制高点具有重要意义。

国防部网络空间安全靶场美国防部网络空间安全靶场（CSR）的前身是信息保障靶场。C SR由美国防部信息系统局筹建，主要负责全球信息栅格的网络安全。CSR旨在提供一个模拟全球信息栅格的作战仿真环境，为美军提供虚拟训练场，并为网络演习、信息保障技术与网络防御战术、技术和规程的测试与评估提供综合仿真环境。CSR近期正在升级，未来CRS2.0将最大限度地实现物理设备虚拟化，利用浏览器技术管理虚拟基础设施，构建黄金标准的基础设施环境，以便在训练和演习中重用。CSR2.0还将提供所有密级的共用靶场自动化框架，自动化环境控制与供给，集成的自动化硬件，虚拟化与专用硬件控制，包括在Tierl提供国防信息网核心路由器与骨干、国防部信息网络域名核心服务、MPLS路由、感知节点、互联网接入点及联合区域安全栈。

美国正在升级网络靶场环境提高训练效果

美军联合信息作战靶场美军联合信息作战靶场（JIOR）是由美军联合参谋部J7负责管理的一种战术网络靶场。JIOR提供一种灵活、无缝、持久、集成的测试环境，可以在各种典型的威胁环境中，支持美军演习、测试以及开发计算机网络攻击与防御、电子战以及信息战能力。JIOR还可集成其他网络靶场，重现关键基础设施、网络目标、因特网流量以及敌方部队，并通过安全构件支持用户开发、网络能力测试，进行多个同时且全异的训练、测试以及实验活动。

持续网络训练环境美军持续网络训练环境（PCTE）是美网络司令部联合网络作战架构（JCWA）的主要项目之一，由美网络司令部依托陆军研制。该平台是一个基于云的在线平台，用于提供逼真的网络模拟、支持个别指导和认证，能够开展联合网络空间培训、演习、演练、实验等，并允许网络作战人员在任何时间、任何地点登入平台，为网络训练提供条件。2020年，该平台1.0版在网络旗帜20-2演习中首次运用，标志着PCTE平台已扩展到美军“一级”大型演习，并能够集成到大型、多战斗类型的指挥型演习中，以模拟网络效果，例如全球闪电演习及其配套的网络闪电演习。目前，PCTE平台每天能够支持数千项活动，甚至能够同时支持网络旗帜网络扬基两个大型演习，后者是新英格兰国民警卫队举行的演习。此前，美国防部已授予科尔工程公司价值10亿美元的“网络训练、准备、整合、交付与企业技术”（网络TRIDENT）项目合同，将建设PCTE在线客户端，可由各单位创建、设计培训活动内容，完整复制真实网络环境，并将各种机器的能力虚拟化，以进行高保真培训。目前PC TE已交付至4.0版本，完善了平台的管理能力，减少训练场景的制作时间，提升场景的重复使用率。