随着人工智能技术的迅猛发展，大数据已成为获取新的军事及技术优势的关键因素。同民用大数据相比，军事大数据具有的高安全性、强对抗性、边界不确定性等特点，决定了其数据价值较为稀疏，真假数据错综交织，数据迷雾伪装欺骗现象普遍存在。

数据迷雾，通常是指阻碍正确高效获取数据价值的各类数据。一般而言，包括假数据（混淆判断）、毒数据（诱导犯错）、垃圾数据（毫无意义和价值，浪费算力和时间资源）。未来战场上，数据迷雾可作为敌我攻防的重要“武器”，己方通过主动释放数据迷雾，从而迷惑敌人、隐真示假、诱骗对手、占用敌方资源、降低敌方指挥效率等；同时，还要采取技术手段对获取数据进行甄别评估，识别迷雾陷阱，避免落入敌方圈套。有效破除数据迷雾，尽快找出反映战争活动本质的真实信息，将成为大数据时代的新战法。

随着军事领域应用的日益广泛，大数据技术在破除数据迷雾方面的“双刃剑”作用日益显现，攻防双方在成本效益上存在着本质差异，极有可能成为未来塑造不对称作战优势的重要手段。由于深度学习算法的不足，基于大数据的人工智能系统在可解释性和可信性上有着先天缺陷，极易受到攻击。比如，对于图像识别，一张阿尔卑斯山照片在有针对性施加少量噪点后，人去看还是阿尔卑斯山，机器却可能以99.99%的概率将其识别为一条狗。再比如，对于声音识别，同样一句话加上一点噪声后，人听起来还是一样，但机器听起来已经完全不同。人工智能系统的这种不可解释性、脆弱性，使得数据迷雾攻击更加便捷、花费成本更低、防护难度更大。

有效应对数据迷雾带来的严峻挑战，需遵循“以正合，以奇胜”的思路，加强军事大数据基础技术研究，建立集知识引导、数据驱动和经验学习于一体的融合分析模型，改变当前仅依靠数据驱动的智能实现模式，提高基于大数据的人工智能系统的可解释性和适应能力等；加强军事大数据治理技术研究，构建数据试验验证方法和手段，进行实战化验证，提高数据真伪分析能力，确保数据的时效性、真实性和可信度。同时，还要建立完善相应的数据备份和验证手段，提高大数据风险控制能力，避免陷入数据泥潭。