EN PL
Szanse i zagrożenia wykorzystania sztucznej inteligencji w operacjach wielodomenowych
 
More details
Hide details
1
Wydział Wojskowy, Akademia Sztuki Wojennej, Poland
 
 
Submission date: 2025-12-07
 
 
Acceptance date: 2025-12-20
 
 
Publication date: 2025-12-23
 
 
Corresponding author
Andrzej Bogdański   

Wydział Wojskowy, Akademia Sztuki Wojennej, al. gen. A. Chruściela „Montera”, 00 -910, Warszawa, Poland
 
 
Cybersecurity and Law 2025;14(2):185-196
 
KEYWORDS
TOPICS
ABSTRACT
Objectives:
Celem głównym badań była analiza determinantów implikujących szanse i zagrożenia związane z wdrożeniem i wykorzystaniem sztucznej inteligencji w kontekście utrzymania odpowiedniego poziomu bezpieczeństwa przetwarzanych informacji. Celem poznawczym artykułu było wskazanie czynników wpływających na bezpieczną implementację narzędzi opartych o uczenie maszynowe. Główny problem badawczy autor sformułował w postaci pytania: W jaki sposób zorganizować wdrożenie i eksploatację w Siłach Zbrojnych Rzeczypospolitej Polskiej (SZRP) narzędzi opartych o uczenie maszynowe, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo przetwarzanych informacji? Implementacja narzędzi opartych na uczeniu maszynowym jest możliwe w ramach istniejących instancji systemu teleinformatycznego Polish Mission Network bazującego na idei Federated Mission Networking.

Methods:
Przedstawione w artykule wyniki badań opierają się na wieloletnich obserwacjach oraz wywiadach przeprowadzonych z ekspertami. Materiał empiryczny został zgromadzony w trakcie największych ćwiczeń z udziałem wojsk w latach 2015–2018.

Results:
Jeżeli wyniki procesu szacowania ryzyka dla bezpieczeństwa informacji przechowywanych i przetwarzanych przez silniki uczenia maszynowego będą akceptowalne, to autor widzi możliwość uzupełnienia eksploatowanych instancji systemów teleinformatycznych SZRP o usługi AI.

Conclusions:
Realizacja powyższych działań może przyczynić się do zwiększenia niezawodności infrastruktury teleinformatycznej, skrócenia czasu reakcji na incydenty oraz podniesienia ogólnego poziomu bezpieczeństwa i efektywności operacyjnej systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję.
ISSN:2658-1493
Journals System - logo
Scroll to top