软件定义装备的持续能力生成DevSecOps、模块化架构、风险治理与2021—2026年项目数据分析

软件定义装备正在把武器系统的价值中心由一次性硬件定型转向可持续更新的软件、数据、接口与安全运行环境。

美国防部《企业DevSecOps基础指南》2.5版已把软件工厂、企业服务与持续授权纳入共同方法；2025年发布的软件快速通道倡议以90天冲刺征集改革方案，收到400余份意见；同年发布的网络安全风险管理构造以设计、构建、测试、接入和运行五阶段及十项原则重组网络安全风险管理。

2025年3月软件采办路径被明确为软件开发组成部分的优先路径，2026年陆军软件创新中心与下一代指挥控制项目又把士兵驱动开发、共同数据层和持续交付推向组织化实践。

这些变化说明，能力生成速度取决于需求拆分、代码供应链、模块化接口、云边端运行时、自动化测试、授权继承和版本回退能否形成闭环，而不能由‘软件工厂数量’或单次发布速度替代判断。

报告据此研究软件定义能力的生成机理、MOSA与DevSecOps耦合、战术边缘部署、安全合规转型及组织人才条件，建立部署频率、变更前置时间、变更失败率、平均恢复时间、自动化测试覆盖率、授权周期、接口复用率和版本一致率等指标，比较空军、海军、陆军、太空军及商业平台案例，为我军装备软件持续升级、试验鉴定、采办治理和安全运营提出分阶段方案。

研究采用‘政策—项目—合同—试验—交付—运用’六级证据链，按项目阶段、任务环境、样本规模、来源身份和时间节点编码，对公开数据实行同口径比较。合同上限不等于实际支出，实验室峰值不等于装备常态性能，原型演示不等于规模列装，交战方或厂商声称不等于独立核实结论。

全文以效能、成本、时延、可靠性、韧性和安全六类指标贯穿章节，在数据不足时只提出待检验假设，不以推测填补证据空白。

本报告《软件定义装备的持续能力生成DevSecOps、模块化架构、风险治理与2021—2026年项目数据分析》为“蓝军研究所”的自研报告。需要报告请联系：19118805880（微信同号）。

关键词：软件定义装备；DevSecOps；软件工厂；持续授权；MOSA；云边端协同；软件供应链；版本治理；数据分析

这是蓝军研究所第 038 期分享

作者 l 研究员010

来源 l 蓝军研究所（ID：Lanjunqingbao）

转载请联系授权（微信号：Lanjunqingbao2081）

《软件定义装备的持续能力生成DevSecOps、模块化架构、风险治理与2021—2026年项目数据分析》

【目录】

第一章 软件定义能力与证据基线

1.1 装备发展模式的三阶跃迁

1.1.1 "硬件定型—长期稳定"传统模式

1.1.2 "硬件稳定—软件升级"过渡模式

1.1.3 "硬件—软件—服务"融合的新模式

1.2 "软件即F—35"的战略判断

1.2.1 “软件成为主战能力”论断的来源与适用边界

1.2.2 软件定义能力与开放接口的政策依据

1.2.3 新型防务企业融资、估值与产业信号

1.3 软件定义装备的技术底座

1.3.1 模块化开放系统架构

1.3.2 云、边、端一体化算力

1.3.3 DevSecOps、cATO、CSRMC

1.3.4 开源软件、容器技术、Kubernetes

1.4 主要国家与军种软件定义装备布局

1.4.1 美空军：Kessel Run、Platform One、Iron Bank

1.4.2 美海军：Black Pearl、Overmatch、Cyber Ready

1.4.3 美陆军：Army Software Factory、cRMF

1.4.4 美太空军：Kobayashi Maru

1.4.5 美海军陆战队：Operation StormBreaker

1.4.6 美海岸警卫队：AWS GovCloud软件工厂

1.5 样本、阶段与统计口径

1.5.1 政策、项目、合同与部署样本分层

1.5.2 软件能力、硬件能力与服务能力边界

1.5.3 项目阶段、来源身份与时间节点编码

1.5.4 指标缺失、幸存者偏差与可比性控制

图1-1 装备发展模式三阶跃迁图

表1-1 装备发展模式对比表

图1-2 "软件即F—35"战略判断示意图

表1-2 美各军种软件工厂清单表

第二章 DevSecOps能力生成链

2.1 DevSecOps的核心方法论

2.1.1 Dev + Sec + Ops三位一体

2.1.2 CI/CD持续集成与持续交付

2.1.3 Shift Left "安全左移"

2.1.4 DORA "四大指标"（部署频率、变更周期、故障率、恢复时间）

2.2 DoD Enterprise DevSecOps Initiative (DSOP)

2.2.1 DSOP企业级架构与治理

2.2.2 DoD Enterprise DevSecOps Reference Design

2.2.3 "Zero Trust"零信任架构融入

2.2.4 DoD CIO DevSecOps Fundamentals v2.5

2.3 "软件工厂"的组织模式

2.3.1 Kessel Run "in—house开发"文化革命

2.3.2 Platform One "Repo One + Iron Bank + Big Bang + Party Bus"

2.3.3 Bryon Kroger"cATO首创"贡献

2.3.4 Rise8"外部方法论咨询"模式

2.4 cATO与CSRMC的合规革新

2.4.1 cATO "连续授权运行"取代传统ATO

2.4.2 二〇二五年CSRMC发布及其与RMF流程的衔接

2.4.3 "五阶段"

2.4.4 "十大基本原则"（自动化、连续监控、DevSecOps、企业服务与继承、互认等）

2.4.5 授权周期、自动化覆盖率与持续监控时延的量化比较

2.5 SWFT与软件采办路径改革

2.5.1 SWFT  替代检查清单合规

2.5.2 二〇二五年软件采办路径优先政策与迭代交付要求

2.5.3 二〇二五年陆军转型倡议与软件交付改革

2.5.4 "Marine Corps Community Services Operation StormBreaker"

2.6 持续交付效能测度

2.6.1 部署频率与变更前置时间

2.6.2 变更失败率与平均恢复时间

2.6.3 自动化测试覆盖率与缺陷逃逸率

2.6.4 授权周期、继承控制与持续监控时延

图2-1 DevSecOps核心方法论图

表2-2 DORA"四大指标"及DoD实施情况表

图2-2 DoD DSOP企业级架构图

表2-1 DevSecOps核心概念对照表

第三章 MOSA接口与软硬解耦

3.1 MOSA的战略地位

3.1.1 DoD二〇一九年MOSA政策与二〇二一年NDAA立法

3.1.2 "可负担采办 + 全寿命升级"双重定位

3.1.3 DoD二〇二六年一月AI战略要求"暴露模块化接口"

3.2 MOSA的技术要素

3.2.1 开放标准：接口、协议、数据格式

3.2.2 模块化：功能划分、独立开发、独立部署

3.2.3 松耦合：模块间依赖最小化

3.2.4 高内聚：模块内功能高度相关

3.3 "即插即用"接口的实证

3.3.1 Lattice新传感器接入的厂商口径与复核边界

3.3.2 Palantir MSS "数据接入 + AI模型接入"

3.3.3 IBCS "任一传感器—任一拦截器"

3.3.4 SOSA  标准

3.3.5 FACE  标准

3.4 MOSA与MBSE、DevSecOps的融合

3.4.1 MBSE定义架构、MOSA实施架构、DevSecOps维护架构

3.4.2 "设计—实施—维护"三位一体

3.4.3 跨专业—跨单位—跨阶段协同

3.5 MOSA的实施挑战

3.5.1 "过于开放"与"过于封闭"的两难

3.5.2 知识产权、竞争利益、供应链风险

3.5.3 标准维护、版本管理、互操作认证

3.5.4 "OSA → MOSA → CSRMC"演进

3.6 模块化收益测度

3.6.1 接口复用率与模块替换周期

3.6.2 集成工时、认证工时与供应商切换成本

3.6.3 互操作测试通过率与版本兼容率

3.6.4 开放程度、知识产权与安全暴露面配平

图3-1 MOSA战略地位框架图

图3-2 MOSA"四大要素"关系图

表3-2 "即插即用"接口典型案例表

表3-1 主要MOSA标准清单表

第四章 云边端运行与战术韧性

4.1 "云—边—端"三层算力架构

4.1.1 云端：训练、大规模推理、模型仓库

4.1.2 边缘：作战数据中心、临机推理、快速微调

4.1.3 端侧：装备内嵌、离线运行、低功耗推理

4.1.4 "三层协同+动态迁移"的运行时

4.2 战术边缘计算的技术挑战

4.2.1 通信降级：Starlink失效、无线中断

4.2.2 算力受限：低功耗、低发热、小体积

4.2.3 断链—重连—同步的可靠性

4.2.4 TurbineOne "云连接不可靠"环境的边缘AI

4.3 "零信任 + 网络边界模糊化"

4.3.1 "永不信任、始终验证"零信任

4.3.2 NIST SP 800—207零信任架构

4.3.3 DoD Zero Trust Reference Architecture v2.0

4.3.4 "设备—用户—应用—数据"多维验证

4.4 典型云边端协同方案

4.4.1 AWS GovCloud、Azure Government、Google Cloud DoD

4.4.2 JWCC多云合同上限、任务订单与使用范围

4.4.3 Palantir Foundry + AIP战术边缘

4.4.4 Anduril Lattice云边端协同

4.5 "任务优先—安全兜底"的资源调度

4.5.1 任务紧急度、算力资源、通信带宽的联合优化

4.5.2 故障隔离、优雅降级

4.5.3 "关键任务保底、非关键任务动态"

4.6 云边端资源测算

4.6.1 算力、功耗、带宽与任务优先级配平

4.6.2 断链时长、缓存容量与重同步时间

4.6.3 模型、容器与数据分发时延

4.6.4 关键任务降级运行与恢复成功率

图4-1 "云—边—端"三层算力架构图

图4-2 战术边缘计算挑战关系图

表4-2 典型战术边缘计算方案对比表

表4-1 "云—边—端"能力分配对照表

第五章 供应链、版本与网络风险

5.1 软件供应链风险

5.1.1 开源软件的风险与合规

5.1.2 SBOM（软件物料清单）

5.1.3 Iron Bank"经审核的容器镜像仓库"

5.1.4 Anchore Enterprise等SCA工具

5.1.5 SolarWinds、Log4j等事件教训

5.2 接口失控风险

5.2.1 开放接口与"接口滥用"

5.2.2 API网关、访问控制、速率限制

5.2.3 "接口版本失控"的应对

5.2.4 NGC2共同数据层的接口、测试与治理争议

5.3 版本混乱风险

5.3.1 多版本并存、跨版本互操作

5.3.2 GitOps、Kubernetes、语义版本

5.3.3 "回滚—重构—切换"策略

5.3.4 "金丝雀发布""蓝绿部署"

5.4 网络安全风险

5.4.1 恶意代码、后门、供应链投毒

5.4.2 DDoS、SQL注入、CSRF等常见攻击

5.4.3 "红队测试—蓝队防御—紫队协同"

5.4.4 DoD Cybersecurity Maturity Model Certification  2.0

5.5 人员安全与内部威胁

5.5.1 Snowden、Manning等历史教训

5.5.2 "最小权限—按需授权"

5.5.3 行为分析、异常检测、内部威胁监控

5.5.4 "信任但验证"文化

5.6 "红队—紫队—蓝队"综合防御

5.6.1 红队渗透测试、CTF演练

5.6.2 蓝队防御、事件响应

5.6.3 紫队协作、经验积累

5.6.4 DoD Cyber Command演练

5.7 软件风险量化

5.7.1 组件漏洞、依赖深度与SBOM覆盖率

5.7.2 接口滥用、版本漂移与配置错误率

5.7.3 补丁时延、回滚成功率与事件恢复时间

5.7.4 内部威胁、权限越界与审计留痕完整率

图5-1 软件供应链风险传导图

表5-2 主要SCA工具对比表

图5-2 接口失控风险与应对示意图

表5-1 SBOM关键要素与实施对照表

第六章 典型案例与跨案统计

6.1 美空军Kessel Run案例

6.1.1 Kessel Run组织沿革、任务调整与证据节点

6.1.2 "in—house开发"的文化革命

6.1.3 "多次采办策略""cATO"等政策创新

6.1.4 下一代空中作战指挥软件的项目阶段与合同节点

6.1.5 Bryon Kroger "software factory 2.0"反思

6.2 美空军Platform One案例

6.2.1 Repo One源码仓库

6.2.2 Big Bang DevSecOps部署框架

6.2.3 Iron Bank经审核容器镜像仓库（IL2—IL6）

6.2.4 Party Bus CI/CD流水线

6.2.5 版本发布频率的公开证据与场景差异

6.3 美海军Black Pearl与Overmatch案例

6.3.1 Black Pearl DevSecOps平台

6.3.2 Project Overmatch集成

6.3.3 "F/A—18、F—35、UAS"武器系统的软件迭代

6.3.4 Navy Cyber Ready持续ATO

6.4 美陆军Army Software Factory与NGC2案例

6.4.1 Army Software Factory "士兵编码人才"培养

6.4.2 cRMF 陆军早期实践

6.4.3 Nett Warrior、Gabriel Nimbus cATO实证

6.4.4 NGC2 Anduril—Palantir联合体DevSecOps架构

6.4.5 Ivy Sting 1—6演习的软件持续交付

6.4.6 二〇二五年十月军方备忘录警示与整改

6.5 美太空军Kobayashi Maru与Space Camp案例

6.5.1 Kobayashi Maru太空作战系统软件

6.5.2 Space Camp软件工厂

6.5.3 太空作战数据平台

6.6 Anduril—Palantir NGC2共同数据层案例

6.6.1 Lattice作为共同集成层

6.6.2 Palantir Foundry为NGC2共同数据层

6.6.3 原型运行测试周期与验收口径

6.6.4 企业级合同上限、任务订单与实际执行额区分

6.7 Second Front Game Warden平台案例

6.7.1 Second Front厂商白皮书主张及其证据等级

6.7.2 Game Warden平台加速商业软件授权

6.7.3 "MOSA + CSRMC"合规商业化实证

6.7.4 "锁定与解锁"防务市场的产业逻辑

6.8 案例编码与横向比较

6.8.1 软件工厂组织、平台与任务域编码

6.8.2 原型、采购、交付和运行效果分层

6.8.3 DORA指标、授权模式与用户反馈对照

6.8.4 跨案因果解释及厂商口径校准

图6-1 Kessel Run组织与项目架构图

图6-2 Platform One "Repo One + Big Bang + Iron Bank + Party Bus"架构图

图6-3 Black Pearl与Overmatch融合架构图

表6-1 典型软件工厂案例特征对照表

表6-2 主要软件工厂关键指标（DORA）对比表

表6-3 NGC2项目关键节点表

第七章 体系建设与阶段指标

7.1 "软件工厂"体系建设

7.1.1 军种/兵种软件工厂布局

7.1.2 跨军种共享的"军内Platform One"

7.1.3 "in—house开发+军民融合"文化

7.2 DevSecOps方法论推广

7.2.1 CI/CD、安全左移、DORA四指标

7.2.2 "cATO + 军内CSRMC"合规革新

7.2.3 SWFT类快速通道

7.3 MOSA与"即插即用"架构

7.3.1 军用MOSA标准体系

7.3.2 SOSA、FACE等国际标准的选择性借鉴

7.3.3 军用API网关、SBOM、Iron Bank类基础设施

7.4 "云—边—端"算力基础设施

7.4.1 军用云、战术边缘、装备端算力

7.4.2 JWCC类多云战略

7.4.3 零信任架构

7.5 软件安全与风险治理

7.5.1 SBOM、SCA、Iron Bank类基础设施

7.5.2 "红蓝紫"综合防御

7.5.3 CMMC类成熟度认证

7.5.4 内部威胁监控

7.6 组织、人才与制度

7.6.1 软件工程师、DevSecOps工程师培养

7.6.2 "Software Factory 2.0"衡量成果的度量

7.6.3 "内部开发+外部咨询"平衡

7.6.4 军内软件开发文化的深度变革

7.7 建设优先级与验收指标

7.7.1 任务链短板评分与软件能力排序

7.7.2 近期、中期、远期里程碑

7.7.3 软件工厂、平台服务与装备项目责任界面

7.7.4 滚动评测、版本退役与资源再配置机制

图7-2 军种/兵种软件工厂布局图

表7-2 军种软件工厂建设建议表

图7-1 我军软件定义装备与DevSecOps体系"六位一体"路径图

表7-1 我军软件定义装备与DevSecOps体系建设关键任务清单表

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