日本防衛省計劃逐步把原由自建系統管理的高度機密防衛資料，轉移至民間雲端，並在 2027 年度預算申請移轉準備經費，以整合衛星、無人機等平台急增的資料，加快導入人工智慧（AI），提升指揮決策速度。此舉標誌日本防衛數碼化由「雲端可用」走向「機密可用」；2027 年度啟動移轉準備是關鍵時程，但安全標準、外資依賴及資料控制權將決定計劃成敗。
日本將防衛機密上雲，核心不只是把資料庫遷移至外部伺服器，而是重塑自衛隊處理情報、偵察、監視及指揮控制資料的方式。防衛省擬利用雲端可靈活擴充的運算及儲存能力，分析衛星與無人機蒐集的大量資料，亦可較容易引入民間最新 AI 模型，協助人員更快作出判斷。根據防衛省既有 AI 政策及相關報道，該部門早已提出以雲端蒐集、累積及管理資料，並逐步整合統合幕僚監部與陸、海、空自衛隊的資訊系統；今次規劃的關鍵突破，是高度機密資料亦可能納入商業雲端架構。
決策效率取決於資料整合
防衛省《AI 活用推進基本方針》指出，AI 效益取決於資料質素、數量及跨系統使用能力。若情資仍分散於各軍種的封閉系統，即使模型成熟，也難以建立完整戰場圖像。日本《國家安全保障戰略》亦把共用雲端基建、強化指揮統制功能及跨部門連接列為發展方向，反映日本已把資料流通視為防衛力量的一環。
有報道引述相關人士稱，民間雲端有助部署先進 AI，並提升即時決策能力；不過分析人士亦警告，若由外部基建處理高度機密資料，安全保障已不只是系統防護問題，亦涉及營運商、維護人員及資料存放地的控制權。防衛省專家政策則聚焦責任治理，認為防衛裝備研發使用 AI 時，須同步兼顧效能與風險管理，避免演算法偏誤、資料污染或錯誤判讀直接放大至軍事決策。
外資雲端的主權難題浮現
日本國家網絡安全統括室（NCO）將在 2026 年度內制訂配套標準，涵蓋資料儲存地點、具管理權限人員的資格，以及存取管理。相關標準除了適用於防衛省，亦將擴展至處理國家機密的其他機關。這意味日本要將防衛機密遷移至雲端，實際門檻不只在於加密技術或零信任架構，更在於能否把權限管理、稽核、供應鏈及事故應變責任納入可驗證制度。
市場結構令問題更為敏感。日本政府雲端現時認可 AWS、Microsoft Azure、Oracle Cloud Infrastructure、Google Cloud 及本地 Sakura Cloud；截至 3 月底，日本中央政府使用的資訊系統約 85%運行於 AWS。美國商務部資料亦顯示，日本政府雲端服務供應商須符合約 330 項基準，反映當地已有採購及網絡安全審查基礎，但一般政府系統的認證未必足以直接處理防衛機密。
因此，雲端業者的技術能力與資料主權形成拉鋸。有報道指出，Oracle 在日本最高機密雲端供應談判中暫居領先，其方案可能採用與公開網絡實體隔離的 air-gapped 架構；不過最終合約尚未定案，亦可能由多家供應商分擔。對日本而言，分級設計或是較可行的方案：最高級別機密維持於隔離環境，敏感度較低但仍受管制的防衛資料，才使用符合新規範的商業雲端。
從封閉系統走向分級防護
日本在 2024 年公布防衛省《AI 活用推進基本方針》，率先確立雲端資料平台、AI 人才培訓及風險應對方向；其後再發布負責任 AI 適用指引，把重點放在裝備研發階段的風險緩解及提升業界可預期性。政府到 2026 年著手建立機密資料雲端運用標準，再規劃於 2027 年度編列移轉準備經費，顯示政策已由概念式導入 AI，轉向同步建立資訊底座、監管規則及採購能力。
對雲端、網絡安全及國防科技企業而言，日本將防衛機密上雲，將帶來高規格服務、本地資料中心、身分驗證及安全營運等新商機；不過供應商須證明其隔離能力、可稽核性，以及危機期間維持服務的能力。更大問題是，隨着 AI 更深入介入軍事情資分析，日本如何在提升盟友互通性與維持本國資料主權之間取得平衡。
來源：時事通信社
