美国防信息系统局（Defense Information Systems Agency，DISA）目前正在建设一个“以服务形式提供的人工智能平台（Artificial Intelligence Platform as A Service）”，以帮助其用户实现对多个数据源的交叉检查和验证，提升美国政府对安全密级资质申请的审查效率。该机构计划于今年6月启动第一轮试验。
国防信息系统局国家背景调查服务（National Background Investigation Service，NBIS）项目执行官员特里.卡朋特（Terry Capenter）指出，目前国防信息系统局正在积极地寻找可提升背景调查工作成效的数据源和算法，还计划用该项目的技术成果来加强国防信息系统局当前只能承载简单算法的自有人工智能平台。
卡朋特指出，如果人工智能系统在审查对象的数据中发现一个异常情况，那么将会把该异常标记出来并转到人工审查，“在审查环节加入人工智能和机器学习技术后，国防信息系统局不单能指出异常情况的存在，同时还能就异常情况进行风险评估，相关数据也将用于形成处置建议”。卡朋特透露，国防信息系统局目前正在对可用于背景调查工作的数据源进行汇集，未来这些数据源将会被整合为一个“安全体系架构数据中介功能（Security Enterprise Architecture Data Broker Function）”，该功能的建设目标是为国防信息系统局体系内的各类系统提供数据服务。
此外，国防信息系统局目前还在开发针对国家背景调查服务项目的整合开发安全运维（DevSecOps）模型，该模型也将在今年夏天开始试用。卡朋特表示，国防信息系统局当前面临的主要挑战是让这个模型发挥预期的效果，因为国家背景调查服务项目使用来自不同合作伙伴建设的若干系统——这些系统一部分分布在多个云环境中，并自行开发工具和流程；而另一部分则部署在隔离的数据中心中。卡朋特承认，尽管国防信息系统局目前仍以较快节奏发布产品，但由于其系统由若干云和工具集构成，因此尚未实现形成一个开发运维模型的目标。
https://fcw.com/articles/2019/01/24/disa-nbib-ai-devsecops.aspx
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