面對此一新型態安全環境，民主國家已開始強化對關鍵基礎設施的長期監視與警戒能力，而前篇文章提到的「分散式聲學感測」（Distributed Acoustic Sensing, DAS），正是目前逐漸受到重視的技術之一。
AI 的突破帶來關鍵轉折。過去難以從噪訊中辨識的微弱震動，如今能透過人工智慧與大數據分析被重新解讀。然而必須釐清的是：DAS 並非一套獨立、全面性的偵測系統，而是一種「輔助性」感測來源。其最佳效益來自與其他偵測手段——如雷達、聲納與 EO/IR 光學識別技術——整合後所形成的多源情資架構。
DAS 技術本身並不新穎，問世已逾 40 年，最初應用於採礦與地震監測領域。如今隨著 AI 能力提升、以及國際社會對水下基礎設施安全需求的激增，這項技術再度受到重視。其核心概念為：利用海底光纖所接收的震盪訊號，透過 AI 進行聲紋分析與分類，而使其真正具備實用價值的基礎，即為其背後的「數據庫規模與品質」。
