近年來，中國對周邊海域持續採取灰色地帶戰術，破壞區域規則並衝擊既有國際秩序。俄羅斯亦在歐洲周邊複製類似手法，使水下關鍵基礎設施（包括離岸風電、海底油管與輸電纜線）在過去 5 至 10 年間面臨愈加頻繁的人為威脅。2022 年 9 月 26 日連接俄羅斯與德國的海底天然氣管道 Nord Stream 1 與 Nord Stream 2 在波羅的海海底遭到爆炸破壞。2024年11月18日連接立陶宛和瑞典的海底電纜，以及連接芬蘭和德國的數據通信海底電纜C-Lion1被中國籍貨輪 Newnew Polar Bear 拖錨切斷。而自2014到2024的十年間，約有1,012艘被偵測到的俄羅斯籍可疑船隻在北海活動，其中至少950 次靠近海底纜線或管線的1公里內，正是此一威脅的最佳案例。
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」。
