一是数据标准尚未统一。美国防部、各军种间甚至军种内部数据标准不统一。数据标准繁多、格式多样且缺少转换系统，导致各作战单元难以有效整合，在共享数据、相互联通、动态组合时经常出现问题。美军将领此前指出，除非建立数据结构的基础框架，否则美军将无法实现数据标准统一。
二是数据数质量难以保证。美军马赛克战依托人工智能技术，人工智能采用机器算法，机器算法需要迭代学习，学习需要大量优质数据。此类数据需至少满足3个条件：数量充足、贴近实战、不断更新。然而，现实情况是，美军很难获取此类数据，远不能满足机器学习需求。此外，马赛克战涉及的数据来源复杂、种类繁多、难辨真伪、难以保鲜。而且机器算法是“暗箱”操作，对输入的数据无法跟踪溯源，算法结果可靠性难以保证。
三是数据传输易受制约。分散的马赛克碎片依靠无线传输相互联通，但无线通信易受干扰破坏，导致数据传输受阻中断。除人为干扰外，无线传输还易受地形、天气等多种因素影响。此外，马赛克碎片通过数据链编织成网，而美军使用的数据链型号众多、互不兼容且带宽有限，在进行海量数据传输时，将面临数据拥堵、链路瘫痪等问题。
破解之道
分析人士指出，针对美军马赛克战上述3个软肋，对手可以从3个方面进行破解。
一是以数据欺骗战迷其“神经”。俄罗斯等国可以通过挖掘数据陷阱等方式，诱导美军机器算法学习错误数据，在此基础上作出错误判断、得出错误结论。当前数据深度伪造技术已能够达到以假乱真效果。另外，“震网”病毒攻击伊朗核设施，也是虚假数据进行欺骗的典型案例。
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