关键海底基础设施已成为混合战争的关键目标，近期波罗的海地区发生的多起破坏事件既展示了能力也表明了意图。然而，当前的海上监视在很大程度上仍然是反应式的，被AIS数据的规模所淹没，并受限于多国合作项目的进度。本论文提出了TITAN，一个基于Transformer的异常导航识别与跟踪深度学习预警系统，它能在船只抵达基础设施前数小时检测到可疑行为。利用公开的AIS数据，TITAN能够学习其前兆模式：在关键基础设施附近徘徊之前通常出现的航向变更、速度变化和信号传输异常。该系统能处理严重的类别不平衡问题，提供校准后的风险评分，并支持针对不同威胁级别调整操作点，从而实现从反应式的力量部署向主动决策的转变。结果表明，基于公开AIS数据的预警在技术上可行且在作战上有意义，主要障碍已不再是算法或数据，而是组织与决心。因此，TITAN展示了一条从战略紧迫性通往可操作的国家战备状态的现实路径。