331-999-0071

Analüütilised ülevaated, avaldatud uuringud, arvamus

Iga natukese aja tagant saame oma leiud avaldada. Seda on vähe, seda vaid meie klientidega sõlmitud lepingute olemuse tõttu. Me avaldame mõned leiud, mida tavaliselt leiate veebisaidilt The Cyber ​​Shafarat (www.cybershafarat.com). Sellel lehel olev infolink tähistab neid dokumente.

Meie kliendid saavad kasu 17-aastasest küberluure kogemusest koos aastatepikkuste saabastega kohapealse kogumise ja analüüsimisega. Täiustage oma küber- ja ohuteabe programmi Treadstone 71 abil.

Tõendite automatiseerimine Admiraliteedi hindamismudeli ja CRAAP-testi integreerimise abil

Admiraliteedi hindamismudeli kõikide tasemete automatiseerimine kübertõendite hindamisel hõlmab süstemaatilise protsessi väljatöötamist, mis hõlmab mudeli kriteeriume ja hindamismetoodikat. Loetlesime võimalikud sammud Admiraliteedi hindamismudeli iga taseme automatiseerimiseks.

  1. Kübertõendite kogumine ja eeltöötlemine: koguge asjakohaseid kübertõendeid, nagu logifailid, võrguliikluse andmed, süsteemi artefaktid või muu intsidendi või uurimisega seotud digitaalne teave. Eeltöötlege andmeid, et tagada analüüsi järjepidevus ja ühilduvus, mis võib hõlmata andmete puhastamist, normaliseerimist ja vormindamist.
  2. Määratlege iga taseme kriteeriumid: vaadake üle Admiraliteedi hindamismudel ja määrake iga taseme kriteeriumid. Mudel koosneb tavaliselt mitmest tasemest, näiteks 1. tase (näidustus), 2. tase (mõistlik usk), 3. tase (tugev usk) ja 4. tase (fakt). Määratlege mudeli juhiste põhjal igal tasandil hindamise konkreetsed kriteeriumid ja indikaatorid.
  3. Tõendite hindamise algoritmide või reeglite väljatöötamine: koostage algoritmid või reeglid, mis suudavad automaatselt hinnata tõendeid iga taseme määratletud kriteeriumide alusel. See võib hõlmata masinõppe tehnikate, loomuliku keele töötlemise või reeglipõhiste süsteemide rakendamist tõendite analüüsimiseks ja kriteeriumide alusel hinnangute andmiseks.
  4. Tõendist tunnuste eraldamine: tuvastage tõenditest asjakohased tunnused või atribuudid, mis võivad hindamisprotsessi kaasa aidata. Need funktsioonid võivad sisaldada kompromissi indikaatoreid, ajatempleid, võrgumustreid, faili omadusi või muud asjakohast teavet, mis ühtib iga taseme kriteeriumidega.
  5. Hindade määramine kriteeriumide alusel: Andke tõenditele hinded või hinnangud Admiraliteedi hindamismudeli iga taseme kriteeriumide alusel. Skoor võib olla binaarne (nt läbitud/mittearvestatud), numbriline (nt skaalal 1 kuni 10) või mis tahes muu sobiv skaala, mis peegeldab tõenditega seotud usalduse või veendumuste taset.
  6. Integreerige hindamisprotsess ühtsesse süsteemi: töötage välja ühtne süsteem või rakendus, mis sisaldab automatiseeritud hindamisprotsessi. See süsteem peaks võtma tõendeid sisendina, rakendama tõendite hindamiseks algoritme või reegleid ning genereerima vastavad hinded või hinnangud iga mudelitaseme jaoks.
  7. Automatiseeritud hindamissüsteemi kinnitamine ja täiustamine: kontrollige automaatse hindamissüsteemi toimivust, võrreldes selle tulemusi inimeste hinnangute või kehtestatud võrdlusnäitajatega. Analüüsige süsteemi täpsust, täpsust, tagasikutsumist või muid asjakohaseid mõõdikuid, et tagada selle töökindlus. Täiustage süsteemi vastavalt hindamistulemustele.
  8. Süsteemi pidev värskendamine ja täiustamine: püsige kursis uusima küberohtude luureandmete, ründetehnikate ja uute tõenduslike teguritega. Uuendage ja täiustage regulaarselt automatiseeritud hindamissüsteemi, et kohaneda esilekerkivate suundumustega, täpsustada kriteeriume ja suurendada hinnangute täpsust.

Admiraliteedi hindamismudeli automatiseerimine kübertõendite hindamisel nõuab teadmisi küberturvalisuse, andmeanalüüsi ja tarkvaraarenduse vallas. Kaasake domeenieksperte, küberturvalisuse analüütikuid ja andmeteadlasi, et tagada tõhus rakendamine ja vastavus teie organisatsiooni spetsiifiliste nõuete või kasutusjuhtumitega.

CRAAP-testi (Currency, Relevance, Authority, Accuracy, Purpose) integreerimine NATO Admiraliteedi hindamismudeliga võib anda tervikliku hindamisraamistiku kübertõendite usaldusväärsuse ja kvaliteedi hindamiseks.

  1. Määratlege kriteeriumid: kombineerige mõlema mudeli kriteeriumid, et luua ühtne hindamiskriteeriumide komplekt. Kasutage peamiste hindamistasemetena NATO Admiraliteedi punktimudeli täielikke kriteeriume, samas kui CRAAP-test võib olla iga taseme alamkriteeriumiks. Näiteks:
    • Tase 1 (tähis): hinnake tõendeid valuuta, asjakohasuse ja autoriteedi kohta.
    • 2. tase (mõistlik usk): hinnake tõendeid täpsuse ja eesmärgi osas.
    • 3. tase (tugev usk): analüüsige CRAAP-testi kõigi kriteeriumide tõendeid.
    • Tase 4 (fakt): täiendavalt kontrollige CRAAP-testi kõigi kriteeriumide tõendeid.
  2. Määrake kaalud või hinded: määrake ühtses hindamisraamistikus iga kriteeriumi suhteline tähtsus või kaal. NATO Admiraliteedi hindamismudeli kriteeriumitele saate määrata suuremad kaalud, kuna need esindavad põhitasemeid, samas kui CRAAP-i testikriteeriumide alamkriteeriumid võivad olla väiksemad. Teise võimalusena saate määrata igale kriteeriumile hinded või hinnangud, lähtudes nende asjakohasusest ja mõjust üldhinnangule.
  3. Automatiseeritud hindamisprotsessi väljatöötamine: hindamisprotsessi automatiseerimiseks koostage algoritmid või reeglid, mis põhinevad määratletud kriteeriumidel ja kaaludel. See võib hõlmata loomuliku keele töötlemise tehnikaid, tekstianalüüsi või muid meetodeid asjakohase teabe hankimiseks ja tõendite hindamiseks kriteeriumide alusel.
  4. Asjakohaste tõendite tunnuste väljavõte: tuvastage tõendite tunnused või atribuudid, mis vastavad CRAAP-i testikriteeriumidele ja NATO Admiraliteedi hindamismudelile. Näiteks autoriteedi puhul võite kaaluda selliseid tegureid nagu autori mandaadid, allika maine või vastastikuse eksperdihinnangu olek. Eraldage need funktsioonid automatiseeritud hindamisprotsessis kasutatud tõenditest.
  5. Rakendage ühtset hindamisraamistikku: integreerige automatiseeritud hindamisprotsess ühtse raamistikuga. Sisestage tõendid, rakendage algoritme või reegleid, et hinnata tõendeid määratletud kriteeriumide alusel, ning genereerida hinded või hinnangud iga kriteeriumi ja üldise hindamistaseme kohta.
  6. Tulemuste koondamine ja tõlgendamine: tõendite üldise hinnangu saamiseks koondage iga kriteeriumi ja taseme hinded või hinnangud. Tõendite lõpliku liigituse kindlaksmääramiseks kombineeritud hinnete või hinnangute põhjal kehtestage künnised või otsustusreeglid. Tõlgendage tulemusi, et edastada sidusrühmadele tõendite usaldusväärsus ja kvaliteet.
  7. Integreeritud raamistiku kinnitamine ja täiustamine: kontrollige integreeritud raamistiku toimivust, võrreldes selle tulemusi käsitsi tehtud hinnangute või kehtestatud võrdlusnäitajatega. Selle tõhususe tagamiseks hinnake täpsust, täpsust, tagasikutsumist või muid asjakohaseid mõõdikuid. Täiustage ja täiustage raamistikku pidevalt tagasiside ja uute teadmiste põhjal.

Integreerides CRAAP-testi NATO Admiraliteedi hindamismudeliga, saate täiustada hindamisprotsessi, võttes arvesse tõendite tehnilisi aspekte ja nende vääringut, asjakohasust, autoriteeti, täpsust ja eesmärki. See integratsioon annab põhjalikuma ja põhjalikuma hinnangu tõendite usaldusväärsuse ja kvaliteedi kohta.

 kübertõendite hindamine hõlmab süstemaatilise protsessi väljatöötamist, mis hõlmab mudeli kriteeriume ja hindamismetoodikat. Loetlesime võimalikud sammud Admiraliteedi hindamismudeli iga taseme automatiseerimiseks.

  1. Kübertõendite kogumine ja eeltöötlemine: koguge asjakohaseid kübertõendeid, nagu logifailid, võrguliikluse andmed, süsteemi artefaktid või muu intsidendi või uurimisega seotud digitaalne teave. Eeltöötlege andmeid, et tagada analüüsi järjepidevus ja ühilduvus, mis võib hõlmata andmete puhastamist, normaliseerimist ja vormindamist.
  2. Määratlege iga taseme kriteeriumid: vaadake üle Admiraliteedi hindamismudel ja määrake iga taseme kriteeriumid. Mudel koosneb tavaliselt mitmest tasemest, näiteks 1. tase (näidustus), 2. tase (mõistlik usk), 3. tase (tugev usk) ja 4. tase (fakt). Määratlege mudeli juhiste põhjal igal tasandil hindamise konkreetsed kriteeriumid ja indikaatorid.
  3. Tõendite hindamise algoritmide või reeglite väljatöötamine: koostage algoritmid või reeglid, mis suudavad automaatselt hinnata tõendeid iga taseme määratletud kriteeriumide alusel. See võib hõlmata masinõppe tehnikate, loomuliku keele töötlemise või reeglipõhiste süsteemide rakendamist tõendite analüüsimiseks ja kriteeriumide alusel hinnangute andmiseks.
  4. Tõendist tunnuste eraldamine: tuvastage tõenditest asjakohased tunnused või atribuudid, mis võivad hindamisprotsessi kaasa aidata. Need funktsioonid võivad sisaldada kompromissi indikaatoreid, ajatempleid, võrgumustreid, faili omadusi või muud asjakohast teavet, mis ühtib iga taseme kriteeriumidega.
  5. Hindade määramine kriteeriumide alusel: Andke tõenditele hinded või hinnangud Admiraliteedi hindamismudeli iga taseme kriteeriumide alusel. Skoor võib olla binaarne (nt läbitud/mittearvestatud), numbriline (nt skaalal 1 kuni 10) või mis tahes muu sobiv skaala, mis peegeldab tõenditega seotud usalduse või veendumuste taset.
  6. Integreerige hindamisprotsess ühtsesse süsteemi: töötage välja ühtne süsteem või rakendus, mis sisaldab automatiseeritud hindamisprotsessi. See süsteem peaks võtma tõendeid sisendina, rakendama tõendite hindamiseks algoritme või reegleid ning genereerima vastavad hinded või hinnangud iga mudelitaseme jaoks.
  7. Automatiseeritud hindamissüsteemi kinnitamine ja täiustamine: kontrollige automaatse hindamissüsteemi toimivust, võrreldes selle tulemusi inimeste hinnangute või kehtestatud võrdlusnäitajatega. Analüüsige süsteemi täpsust, täpsust, tagasikutsumist või muid asjakohaseid mõõdikuid, et tagada selle töökindlus. Täiustage süsteemi vastavalt hindamistulemustele.
  8. Süsteemi pidev värskendamine ja täiustamine: püsige kursis uusima küberohtude luureandmete, ründetehnikate ja uute tõenduslike teguritega. Uuendage ja täiustage regulaarselt automatiseeritud hindamissüsteemi, et kohaneda esilekerkivate suundumustega, täpsustada kriteeriume ja suurendada hinnangute täpsust.

Admiraliteedi hindamismudeli automatiseerimine kübertõendite hindamisel nõuab teadmisi küberturvalisuse, andmeanalüüsi ja tarkvaraarenduse vallas. Kaasake domeenieksperte, küberturvalisuse analüütikuid ja andmeteadlasi, et tagada tõhus rakendamine ja vastavus teie organisatsiooni spetsiifiliste nõuete või kasutusjuhtumitega.

CRAAP-testi (Currency, Relevance, Authority, Accuracy, Purpose) integreerimine NATO Admiraliteedi hindamismudeliga võib anda tervikliku hindamisraamistiku kübertõendite usaldusväärsuse ja kvaliteedi hindamiseks.

  1. Määratlege kriteeriumid: kombineerige mõlema mudeli kriteeriumid, et luua ühtne hindamiskriteeriumide komplekt. Kasutage peamiste hindamistasemetena NATO Admiraliteedi punktimudeli täielikke kriteeriume, samas kui CRAAP-test võib olla iga taseme alamkriteeriumiks. Näiteks:
    • Tase 1 (tähis): hinnake tõendeid valuuta, asjakohasuse ja autoriteedi kohta.
    • 2. tase (mõistlik usk): hinnake tõendeid täpsuse ja eesmärgi osas.
    • 3. tase (tugev usk): analüüsige CRAAP-testi kõigi kriteeriumide tõendeid.
    • Tase 4 (fakt): täiendavalt kontrollige CRAAP-testi kõigi kriteeriumide tõendeid.
  2. Määrake kaalud või hinded: määrake ühtses hindamisraamistikus iga kriteeriumi suhteline tähtsus või kaal. NATO Admiraliteedi hindamismudeli kriteeriumitele saate määrata suuremad kaalud, kuna need esindavad põhitasemeid, samas kui CRAAP-i testikriteeriumide alamkriteeriumid võivad olla väiksemad. Teise võimalusena saate määrata igale kriteeriumile hinded või hinnangud, lähtudes nende asjakohasusest ja mõjust üldhinnangule.
  3. Automatiseeritud hindamisprotsessi väljatöötamine: hindamisprotsessi automatiseerimiseks koostage algoritmid või reeglid, mis põhinevad määratletud kriteeriumidel ja kaaludel. See võib hõlmata loomuliku keele töötlemise tehnikaid, tekstianalüüsi või muid meetodeid asjakohase teabe hankimiseks ja tõendite hindamiseks kriteeriumide alusel.
  4. Asjakohaste tõendite tunnuste väljavõte: tuvastage tõendite tunnused või atribuudid, mis vastavad CRAAP-i testikriteeriumidele ja NATO Admiraliteedi hindamismudelile. Näiteks autoriteedi puhul võite kaaluda selliseid tegureid nagu autori mandaadid, allika maine või vastastikuse eksperdihinnangu olek. Eraldage need funktsioonid automatiseeritud hindamisprotsessis kasutatud tõenditest.
  5. Rakendage ühtset hindamisraamistikku: integreerige automatiseeritud hindamisprotsess ühtse raamistikuga. Sisestage tõendid, rakendage algoritme või reegleid, et hinnata tõendeid määratletud kriteeriumide alusel, ning genereerida hinded või hinnangud iga kriteeriumi ja üldise hindamistaseme kohta.
  6. Tulemuste koondamine ja tõlgendamine: tõendite üldise hinnangu saamiseks koondage iga kriteeriumi ja taseme hinded või hinnangud. Tõendite lõpliku liigituse kindlaksmääramiseks kombineeritud hinnete või hinnangute põhjal kehtestage künnised või otsustusreeglid. Tõlgendage tulemusi, et edastada sidusrühmadele tõendite usaldusväärsus ja kvaliteet.
  7. Integreeritud raamistiku kinnitamine ja täiustamine: kontrollige integreeritud raamistiku toimivust, võrreldes selle tulemusi käsitsi tehtud hinnangute või kehtestatud võrdlusnäitajatega. Selle tõhususe tagamiseks hinnake täpsust, täpsust, tagasikutsumist või muid asjakohaseid mõõdikuid. Täiustage ja täiustage raamistikku pidevalt tagasiside ja uute teadmiste põhjal.

Integreerides CRAAP-testi NATO Admiraliteedi hindamismudeliga, saate täiustada hindamisprotsessi, võttes arvesse tõendite tehnilisi aspekte ja nende vääringut, asjakohasust, autoriteeti, täpsust ja eesmärki. See integratsioon annab põhjalikuma ja põhjalikuma hinnangu tõendite usaldusväärsuse ja kvaliteedi kohta.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71

Allika usaldusväärsuse, usaldusväärsuse ja täpsuse automatiseerimine

Luureallikate usaldusväärsuse, usaldusväärsuse ja täpsuse kontrollimine nõuab sageli käsitsi analüüsi ja kriitilise mõtlemise kombinatsiooni. Siiski saame selle protsessi toetamiseks kasutada algoritme ja tehnikaid:

  1. Tekstianalüüs: tekstianalüüsi algoritmid võivad aidata hinnata kirjalike allikate usaldusväärsust ja usaldusväärsust. Kasutage loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikaid, nagu tundeanalüüs, nimega olemi tuvastamine ja teemade modelleerimine, et analüüsida keelt, sentimenti, mainitud olemeid ja tekstis sisalduva teabe järjepidevust. See võib anda ülevaate allika usaldusväärsusest ja usaldusväärsusest.
  2. Sotsiaalvõrgustiku analüüs: kasutage suhtlusvõrgustike analüüsi algoritme, et uurida luureallikatega seotud üksikisikute või organisatsioonide vahelisi seoseid ja suhteid. Võrgustikku kaardistades ja selle struktuuri, tsentraalsuse mõõdikuid ja interaktsioonide mustreid analüüsides saate tuvastada võimalikke eelarvamusi, seotust või usaldusväärsuse näitajaid.
  3. Andmete liitmine: andmete liitmise algoritmid kombineerivad mitmest allikast pärinevat teavet, et tuvastada mustreid, kattumisi või lahknevusi. Võrreldes erinevatest allikatest pärit andmeid ja rakendades selliseid algoritme nagu rühmitamine, sarnasuse analüüs või anomaaliate tuvastamine, saate hinnata erinevatest allikatest saadud teabe järjepidevust ja täpsust.
  4. Maineanalüüs: maineanalüüsi algoritmid hindavad ajalooliste andmete ja kasutajate tagasiside põhjal allikate mainet ja ajalugu. Need algoritmid võtavad arvesse selliseid tegureid nagu eelmiste aruannete usaldusväärsus, allika asjatundlikkus või autoriteet ning teiste kasutajate või süsteemide määratud usalduse tase. Maineanalüüs võib aidata hinnata luureallikate usaldusväärsust ja täpsust.
  5. Bayesi analüüs: Bayesi analüüsi tehnikaid saab kasutada allika täpsuse tõenäosuse värskendamiseks uute tõendite või teabe põhjal. Bayesi algoritmid kasutavad eelnevaid tõenäosusi ja värskendavad neid uute andmetega, et hinnata allika täpsuse või usaldusväärsuse tõenäosust. Tõenäosusi iteratiivselt värskendades saate aja jooksul allikate hinnangut täpsustada.
  6. Masinõppel põhinev klassifikatsioon: koolitage masinõppe algoritme, näiteks juhendatud klassifitseerimismudeleid, et liigitada allikaid nende usaldusväärsuse või täpsuse alusel. Pakkudes märgistatud koolitusandmeid (nt usaldusväärsed vs. ebausaldusväärsed allikad), saavad need algoritmid õppida mustreid ja funktsioone, mis eristavad usaldusväärseid allikaid vähem usaldusväärsetest. See võib aidata luureallikaid automaatselt klassifitseerida ja nende usaldusväärsust hinnata.

Kuigi algoritmid võivad kinnitamisprotsessi toetada, on inimlik otsustusvõime ja kriitiline mõtlemine endiselt üliolulised. Kasutage algoritme, et täiendada ja aidata inimanalüütikutel hinnata allika usaldusväärsust, usaldusväärsust ja täpsust. Automatiseeritud tehnikate ja inimteadmiste kombineerimine on vajalik luureallikate igakülgse ja usaldusväärse hindamise tagamiseks.

Konkreetsed algoritmid, mida me tavaliselt luureallikate usaldusväärsuse, usaldusväärsuse ja täpsuse kontrollimise kontekstis kasutame:

  1. Naiivne Bayesi klassifikaator: Naive Bayes on järelevalvega masinõppe algoritm, mis arvutab allika tõenäosuse usaldusväärseks või täpseks allika sisust või metaandmetest eraldatud funktsioonide põhjal. See eeldab tunnuste sõltumatust ja kasutab ennustuste tegemiseks Bayesi teoreemi. Treenige Naive Bayesi märgistatud andmete põhjal, et liigitada allikad usaldusväärseteks või ebausaldusväärseteks.
  2. Toetage vektormasinaid (SVM): SVM on järelevalvega õppealgoritm, mida kasutatakse klassifitseerimisülesannete jaoks. ("11 kõige levinumat masinõppe algoritmi lühidalt selgitatud") See töötab, leides optimaalse hüpertasandi, mis eraldab erinevad klassid. ("Kasumipotentsiaali vabastamine: masinõppe rakendamine algoritmilisele...") Treenige SVM-i märgistatud andmetel, kus allikad on klassifitseeritud usaldusväärseteks või ebausaldusväärseteks. Kui see on välja õpetatud, saab see klassifitseerida uusi allikaid nende funktsioonide, näiteks keelemustrite, keeleliste näpunäidete või metaandmete alusel.
  3. Random Forest: Random Forest on kompleksõppe algoritm, mis ühendab ennustuste tegemiseks mitu otsustuspuud. (“BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model – GitHub”) Saame koolitada Random Foresti märgistatud andmete põhjal, mis põhinevad erinevatel funktsioonidel, et liigitada allikad usaldusväärseteks või mitte. Random Forest saab hallata keerukaid seoseid funktsioonide vahel ja anda ülevaate erinevate tegurite tähtsusest allika usaldusväärsuse jaoks.
  4. PageRanki algoritm: Algselt veebilehtede järjestamiseks välja töötatud PageRanki algoritmi saab kohandada luureallikate usaldusväärsuse ja tähtsuse hindamiseks. PageRank hindab allikate ühenduvust ja lingistruktuuri, et teha kindlaks nende maine ja mõju võrgus. Kõrge PageRank skooriga allikaid peetakse usaldusväärseteks ja usaldusväärseteks.
  5. TrustRanki algoritm: TrustRank on algoritm, mis mõõdab allikate usaldusväärsust nende suhete põhjal usaldusväärsete algallikatega. See hindab allikale osutavate linkide kvaliteeti ja usaldusväärsust ning levitab vastavalt usaldusskoore. Kasutage TrustRanki usaldusväärsete allikate tuvastamiseks ja potentsiaalselt ebausaldusväärsete filtreerimiseks.
  6. Sentiment Analysis: Sentiment analüüsi algoritmid kasutavad NLP tehnikaid, et analüüsida algtekstides väljendatud sentimenti või arvamust. Need algoritmid suudavad tuvastada eelarvamusi, subjektiivsust või võimalikke ebatäpsusi esitatud teabes, hinnates edastatud tundeid, hoiakuid ja emotsioone. Tundeanalüüs võib olla kasulik luureallikate tooni ja usaldusväärsuse hindamisel.
  7. Võrguanalüüs: rakendage allikate vaheliste seoste ja suhete analüüsimiseks võrguanalüüsi algoritme, nagu tsentraalsuse mõõdikud (nt tsentraalsuse aste, kesksuse vaheline tsentraalsus) või kogukonna tuvastamise algoritme. Need algoritmid aitavad tuvastada võrgus mõjukaid või keskseid allikaid, hinnata allikate usaldusväärsust nende võrgupositsiooni alusel ja tuvastada võimalikke kõrvalekaldeid või klikke.

Algoritmide valik sõltub konkreetsest kontekstist, olemasolevatest andmetest ja analüüsi eesmärkidest. Lisaks treenige ja viimistlege neid algoritme, kasutades asjakohaseid koolitusandmeid, et viia need vastavusse luureallikate kontrollimise nõuetega.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71 

Luureanalüüsi vastastikuse eksperdihinnangu protsessi kiirendamine protsesside automatiseerimise kaudu

Luureanalüüsi automatiseeritud vastastikuse eksperdihinnangu protsessid võivad olla väärtuslikud luurearuannete kinnitamisel. Tehisintellekti ja loomuliku keele töötlemise tulekuga pole elujõulisus enam kaugel.

  1. Kavandage automaatne vastastikuse eksperdihinnangu raamistik: töötage välja raamistik, mis hõlmab teie luureandmete analüüsisüsteemi automatiseeritud vastastikuse eksperdihinnangu protsesse. Määratlege ülevaatuse konkreetsed hindamiskriteeriumid ja juhised, nagu täpsus, asjakohasus, selgus, sidusus ja luurekogukonna standarditest kinnipidamine.
  2. Tuvastage kvalifitseeritud ülevaatajad: määrake oma organisatsioonis või luurekogukonnas välja kvalifitseeritud ülevaatajate kogum, kellel on antud teemas vajalikud teadmised ja teadmised. Võtke arvesse nende kogemusi, valdkonnateadmisi ja luureandmete analüüsi protsessi tundmist.
  3. Määratlege ülevaatuse kriteeriumid ja mõõdikud: määrake hindamiseks konkreetsed kriteeriumid ja mõõdikud, mille alusel luureandmed aru annavad. Need võivad hõlmata selliseid tegureid nagu allikate kvaliteet ja täpsus, loogiline arutluskäik, SAT-ide kasutamine, analüüsi sidusus ja luurekogukonna standardite järgimine. Määratlege ülevaatusprotsessi ajal rakendamiseks kvantitatiivsed või kvalitatiivsed mõõdikud.
  4. Rakendage automaatseid ülevaatustööriistu: kasutage automaatseid ülevaatustööriistu või platvorme, mis võivad ülevaatusprotsessi hõlbustada. Need tööriistad võivad hõlmata tekstianalüüsi algoritme, loomuliku keele töötlemise (NLP) tehnikaid ja masinõppemudeleid, mis on loodud aruannete kvaliteedi ja omaduste hindamiseks. Sellised tööriistad võivad aidata tuvastada võimalikke vigu, ebakõlasid või lünki analüüsis.
  5. Vastastikuse eksperdihinnangu määramine ja ajakava koostamine: töötage välja mehhanism luurearuannete määramiseks vastastikuse eksperdihinnangu andjatele nende teadmiste ja töökoormuse põhjal. Rakendage ajakava, mis tagab õigeaegsed ja tõhusad ülevaatustsüklid, võttes arvesse iga aruande nõutavat töötlemisaega.
  6. Ülevaatajate tagasiside ja hinnangud: lubage ülevaatajatel anda tagasisidet, kommentaare ja hinnanguid aruannete kohta, mida nad üle vaatavad. Töötage välja standardne mall või vorm, mis juhendab arvustajaid oma tähelepanekute, ettepanekute ja vajalike paranduste jäädvustamisel. Kaaluge hindamissüsteemi lisamist, mis mõõdab aruannete kvaliteeti ja asjakohasust.
  7. Ülevaatajate tagasiside koondamine ja analüüsimine: analüüsige arvustajate antud tagasisidet ja hinnanguid, et tuvastada aruannetes levinud mustrid, parendusvaldkonnad või võimalikud probleemid. Kasutage andmeanalüüsi tehnikaid, et saada ülevaadet arvustajate koondatud tagasisidest, näiteks tuvastada analüüsis korduvad tugevad või nõrkused.
  8. Iteratiivne täiustamisprotsess: lülitage automatiseeritud vastastikuse eksperdihinnangu protsessist saadud tagasiside iteratiivsesse parendustsüklisse. Kasutage ülevaatest saadud teadmisi analüüsimetoodikate täpsustamiseks, tuvastatud nõrkade külgede kõrvaldamiseks ja luurearuannete üldise kvaliteedi parandamiseks.
  9. Jälgige ja jälgige ülevaatuse toimivust: jälgige ja jälgige pidevalt automatiseeritud vastastikuse eksperdihinnangu protsesside toimivust. Analüüsige selliseid mõõdikuid nagu ülevaatuse lõpetamise aeg, ülevaatajate kokkuleppetasemed ja ülevaatajate jõudlus, et tuvastada protsessi optimeerimise võimalused ning tagada ülevaatussüsteemi tõhusus ja tõhusus.
  10. Andke analüütikutele tagasisidet ja juhiseid: kasutage analüütikutele juhiste ja tuge andmiseks ülevaataja tagasisidet. Jagage ülevaatuse tulemusi analüütikutega, tuues esile parendusvaldkonnad ja andes soovitusi nende analüüsioskuste parandamiseks. Julgustage arvustajate ja analüütikute vahelist tagasisidet, et edendada pideva õppimise ja täiustamise kultuuri.

Integreerides automaatse vastastikuse eksperdihinnangu protsessid oma luureanalüüsi töövoogu, saate kontrollida ja parandada luurearuannete kvaliteeti. See lähenemine soodustab koostööd, objektiivsust ja standardite järgimist teie sisemise organisatsiooni ja väliste luureandmete jagamise struktuuride sees, parandades lõpuks analüüsi täpsust ja usaldusväärsust.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71

Struktureeritud analüütiliste tehnikate (SAT) integreerimine ja automatiseerimine

TReadstone 71 kasutab luure elutsükli standardosana Satsi. Struktureeritud analüütiliste tehnikate (SAT) integreerimine ja automatiseerimine hõlmab tehnoloogia ja arvutusvahendite kasutamist nende tehnikate rakendamise sujuvamaks muutmiseks. Meil on mudeleid, mis teevad just seda, järgides samme ja meetodeid.

  1. SAT-raamistike standardimine: SAT-ide rakendamiseks töötage välja standardsed raamistikud. See hõlmab erinevate SAT-tehnikate määratlemist, nende eesmärki ja iga tehnikaga seotud etappe. Looge malle või juhiseid, mida analüütikud saavad SAT-ide kasutamisel järgida.
  2. SAT-i tarkvaratööriistade arendamine: kavandage ja arendage spetsiaalselt SAT-i jaoks kohandatud tarkvaratööriistu. Need tööriistad võivad pakkuda automatiseeritud tuge SAT-tehnikate (nt olemisuhete analüüs, lingianalüüs, ajaskaala analüüs ja hüpoteeside genereerimine) käivitamiseks. Tööriistad võivad automatiseerida korduvaid ülesandeid, täiustada andmete visualiseerimist ja aidata mustrite tuvastamisel.
  3. Loomuliku keele töötlemine (NLP): kasutage NLP-tehnikaid struktureerimata tekstiandmete ekstraheerimise ja analüüsi automatiseerimiseks. NLP-algoritmid suudavad töödelda suuri koguseid tekstilist teavet, tuvastada võtmeüksused, suhted ja tunded ning teisendada need struktureeritud andmeteks edasiseks SAT-analüüsiks.
  4. Andmete integreerimine ja liitmine: integreerige erinevaid andmeallikaid ja rakendage andmete liitmise tehnikaid struktureeritud ja struktureerimata andmete kombineerimiseks. Automatiseeritud andmete integreerimine võimaldab SAT-ide abil terviklikku analüüsi, pakkudes saadaolevast teabest terviklikku ülevaadet.
  5. Masinõpe ja AI: kasutage SAT-ide teatud aspektide automatiseerimiseks masinõpet ja AI algoritme. Näiteks masinõppemudelite koolitamine andmete mustrite, kõrvalekallete või suundumuste tuvastamiseks, analüütikute abistamiseks hüpoteeside loomisel või huvipakkuvate valdkondade tuvastamisel. AI tehnikad võivad automatiseerida korduvaid ülesandeid ja anda soovitusi, mis põhinevad ajaloolistel mustritel ja suundumustel.
  6. Visualiseerimistööriistad: rakendage andmete visualiseerimise tööriistu, et esitada keerukaid andmeid visuaalselt intuitiivselt. Interaktiivsed armatuurlauad, võrgugraafikud ja soojuskaardid võivad aidata analüütikutel uurida ja mõista SAT-ide kaudu tuvastatud seoseid, sõltuvusi ja mustreid. Automatiseeritud visualiseerimistööriistad hõlbustavad kiiret ja põhjalikku analüüsi.
  7. Töövoo automatiseerimine: automatiseerige SAT-ide rakendamise töövoogu, arendades süsteeme või platvorme, mis juhendavad analüütikuid protsessi käigus. Need süsteemid võivad anda samm-sammult juhiseid, automatiseerida andmete eeltöötlusülesandeid ja integreerida sujuvalt erinevaid analüüsitehnikaid.
  8. Koostöö- ja teadmiste jagamise platvormid: rakendage koostööplatvorme, kus analüütikud saavad SAT-ide rakendamist jagada ja arutada. Need platvormid võivad hõlbustada teadmiste jagamist, pakkuda juurdepääsu jagatud andmekogumitele ja võimaldada kollektiivset analüüsi, kasutades ära mitme analüütiku kogemusi.
  9. Pidev täiustamine: automatiseeritud SAT-protsesside pidev hindamine ja täiustamine. Kaasake analüütikute tagasisidet, jälgige automatiseeritud tööriistade tõhusust ja tehke täiustusi, et parandada nende jõudlust ja kasutatavust. Olge kursis tehnoloogia ja analüütiliste metoodikate edusammudega, et tagada automatiseerimise vastavus analüüsiprotsessi muutuvate vajadustega.
  10. Koolitus ja oskuste arendamine: pakkuge analüütikutele koolitust ja tuge automatiseeritud SAT-tööriistade tõhusaks kasutamiseks. Pakkuge juhiseid automatiseeritud tulemuste tõlgendamiseks, piirangute mõistmiseks ja automatiseerimise võimendamiseks, et parandada nende analüüsivõimet.

Neid meetodeid rakendades saate integreerida ja automatiseerida SAT-e, suurendades analüüsiprotsessi tõhusust ja tulemuslikkust. Tehnoloogia, andmete integreerimise, masinõppe ja koostööplatvormide kombineerimine annab analüütikutele võimaluse SAT-e terviklikumalt ja järjepidevamalt rakendada, mis annab lõpuks teadlikumad ja väärtuslikumad ülevaated. Tavaliselt kasutatavad SAT-id hõlmavad järgmist:

  1. Konkureerivate hüpoteeside analüüs (ACH): meetod, mis hindab süstemaatiliselt mitut hüpoteesi ning neid toetavaid ja vastuolulisi tõendeid, et määrata kindlaks kõige usutavam seletus.
  2. Põhieelduste kontroll (KAC): see hõlmab analüüsi aluseks olevate põhieelduste tuvastamist ja hindamist, et hinnata nende kehtivust, usaldusväärsust ja võimalikku mõju järeldustele.
  3. Näitajad ja hoiatuste analüüs (IWA): keskendub võimalikele ohtudele või olulistele arengutele viitavate indikaatorite tuvastamisele ja jälgimisele, võimaldades õigeaegseid hoiatus- ja ennetavaid meetmeid.
  4. Alternatiivsete futuuride analüüs (AFA): uurib ja analüüsib erinevaid tõenäolisi tulevikustsenaariume, et ennetada erinevaid tulemusi ja valmistuda nendeks.
  5. Punase meeskonna analüüs: hõlmab eraldi meeskonna või rühma loomist, mis seab kahtluse alla põhianalüüsi eeldused, analüüsi ja järeldused, pakkudes alternatiivseid vaatenurki ja kriitilist analüüsi.
  6. Otsuste toetamise analüüs (DSA): pakub struktureeritud meetodeid ja tehnikaid, mis aitavad otsustajatel hinnata võimalusi, kaaluda riske ja eeliseid ning valida kõige sobivama tegevusviisi.
  7. Linkide analüüs: analüüsib ja visualiseerib üksuste, näiteks üksikisikute, organisatsioonide või sündmuste vahelisi suhteid ja seoseid, et mõista võrgustikke, mustreid ja sõltuvusi.
  8. Ajaskaala analüüs: koostab sündmuste kronoloogilise jada, et tuvastada aja jooksul esinevaid mustreid, suundumusi või kõrvalekaldeid ning aidata mõista põhjuslikku seost ja mõju.
  9. SWOT-analüüs: hindab konkreetse teemaga (nt organisatsiooni, projekti või poliitikaga) seotud tugevaid, nõrku külgi, võimalusi ja ohte, et anda teavet strateegiliste otsuste tegemisel.
  10. Struktureeritud ajurünnak: hõlbustab struktureeritud lähenemist ideede, arusaamade ja potentsiaalsete lahenduste genereerimisele, võimendades rühma kollektiivset intelligentsust.
  11. Delphi meetod: hõlmab ekspertide paneelilt sisendi kogumist küsimustike või iteratiivsete uuringute kaudu, mille eesmärk on saavutada konsensus või tuvastada mustrid ja suundumused.
  12. Kognitiivse eelarvamuse leevendamine: keskendub kognitiivsete eelarvamuste äratundmisele ja käsitlemisele, mis võivad mõjutada analüüsi, otsuste tegemist ja teabe tajumist.
  13. Hüpoteesi väljatöötamine: hõlmab testitavate hüpoteeside sõnastamist, mis põhinevad olemasoleval teabel, teadmistel ja loogilisel arutluskäigul, et juhtida analüüsi ja uurimist.
  14. Mõjudiagrammid: põhjuslike seoste, sõltuvuste ja mõjude graafiline esitus tegurite ja muutujate vahel, et mõista keerulisi süsteeme ja nende vastastikuseid sõltuvusi.
  15. Struktureeritud argumentatsioon: hõlmab loogiliste argumentide loomist eelduste, tõendite ja järeldustega, et toetada või ümber lükata teatud väidet või hüpoteesi.
  16. Mustri analüüs: tuvastab ja analüüsib andmete või sündmuste korduvaid mustreid, et avastada teadmisi, seoseid ja suundumusi.
  17. Bayesi analüüs: rakendab Bayesi tõenäosusteooriat, et ajakohastada ja täpsustada uskumusi ja hüpoteese, mis põhinevad uutel tõenditel ja varasematel tõenäosustel.
  18. Mõjuanalüüs: hindab tegurite, sündmuste või otsuste võimalikke tagajärgi ja mõjusid, et mõista nende võimalikku mõju.
  19. Võrdlev analüüs: võrdleb ja vastandab erinevaid üksusi, valikuid või stsenaariume, et hinnata nende suhtelisi tugevusi, nõrkusi, eeliseid ja puudusi.
  20. Struktureeritud analüütiline otsuste tegemine (SADM): pakub raamistikku struktureeritud otsustusprotsessidele, hõlmates SAT-e, et tõhustada analüüsi, hindamist ja otsuste tegemist.

Need tehnikad pakuvad struktureeritud raamistikke ja metoodikaid analüüsiprotsessi juhtimiseks, objektiivsuse parandamiseks ning arusaamade ja otsuste tegemise kvaliteedi parandamiseks. Sõltuvalt konkreetsetest analüüsinõuetest saavad analüütikud valida ja rakendada kõige sobivamad SAT-id.

Konkureerivate hüpoteeside analüüs (ACH):

  • Töötage välja moodul, mis võimaldab analüütikutel sisestada hüpoteese ja toetavaid/vasturääkivaid tõendeid.
  • Iga hüpoteesi tõenäosuse hindamiseks esitatud tõendite põhjal kasutage Bayesi arutlusalgoritme.
  • Esitage tulemused kasutajasõbralikus liideses, reastades hüpoteesid nende tõenäolisuse järgi.

Peamiste eelduste kontroll (KAC):

  • Pakkuge analüütikutele raamistik peamiste eelduste tuvastamiseks ja dokumenteerimiseks.
  • Rakendage algoritme, et hinnata iga eelduse kehtivust ja mõju.
  • Looge visualiseerimisi või aruandeid, mis tõstavad esile kriitilised eeldused ja nende võimalikud mõjud analüüsile.

Näidikud ja hoiatuste analüüs (IWA):

  • Töötage välja andmekogumiskonveier, et koguda ja töödelda erinevatest allikatest pärit asjakohaseid näitajaid.
  • Rakendage kõrvalekalde tuvastamise algoritme, et tuvastada võimalikke hoiatusmärke või esilekerkivate ohtude indikaatoreid.
  • Rakendage reaalajas jälgimis- ja hoiatusmehhanisme, et teavitada analüütikuid olulistest muudatustest või võimalikest riskidest.

Alternatiivsete futuuride analüüs (AFA):

  • Kujundage stsenaariumide genereerimise moodul, mis võimaldab analüütikutel määratleda erinevaid tulevikustsenaariume.
  • Töötage välja algoritmid iga stsenaariumi tulemuste simuleerimiseks ja hindamiseks olemasolevate andmete ja eelduste põhjal.
  • Esitage tulemusi visualiseeringute kaudu, tuues välja iga tulevikustsenaariumiga seotud tagajärjed ja võimalikud riskid.

Punase meeskonna analüüs:

  • Lubage koostööfunktsioonid, mis hõlbustavad punase meeskonna moodustamist ja integreerimist AI-rakendusega.
  • Pakkuge punasele meeskonnale tööriistu eelduste vaidlustamiseks, analüüsi kritiseerimiseks ja alternatiivsete vaatenurkade pakkumiseks.
  • Kaasake tagasiside mehhanism, mis salvestab punase meeskonna panuse ja kaasab selle analüüsiprotsessi.

Otsuste toe analüüs (DSA):

  • Töötage välja otsustusraamistik, mis juhendab analüütikuid läbi struktureeritud otsustusprotsessi.
  • Kaasake otsustusraamistikus SAT-id, nagu SWOT-analüüs, võrdlev analüüs ja kognitiivsete eelarvamuste leevendamise tehnikad.
  • Andke analüüsitulemuste põhjal soovitusi teadlike otsuste tegemise toetamiseks.

Linkide analüüs:

  • Rakendage algoritme üksuste vaheliste suhete tuvastamiseks ja analüüsimiseks.
  • Visualiseerige suhete võrgustik, kasutades graafiku visualiseerimise tehnikaid.
  • Lubage võrgu interaktiivne uurimine, võimaldades analüütikutel uurida konkreetseid ühendusi ja hankida teadmisi.

Ajaskaala analüüs:

  • Töötage välja moodul sündmuste andmete põhjal ajakavade koostamiseks.
  • Rakendage algoritme mustrite, suundumuste ja anomaaliate tuvastamiseks ajateljel.
  • Lubage ajaskaala interaktiivne visualiseerimine ja uurimine, võimaldades analüütikutel põhjuslikke seoseid uurida ja sündmuste mõju hinnata.

SWOT-analüüs:

  • Pakkuge analüütikutele raamistik SWOT-analüüsi tegemiseks tehisintellekti rakenduses.
  • Töötage välja algoritmid tugevuste, nõrkuste, võimaluste ja ohtude automaatseks analüüsimiseks asjakohaste andmete põhjal.
  • Esitage SWOT-analüüsi tulemused selges ja struktureeritud vormingus, tuues esile peamised arusaamad ja soovitused.

Struktureeritud ajurünnak:

  • Integreerige koostööfunktsioonid, mis võimaldavad analüütikutel osaleda struktureeritud ajurünnakutel.
  • Esitage vihjeid ja juhiseid, et hõlbustada ideede ja arusaamade genereerimist.
  • Jäädvustage ja korraldage ajurünnakute tulemusi edasiseks analüüsiks ja hindamiseks. Vormi ülaosa

Delphi meetod:

  • Töötage välja moodul, mis hõlbustab iteratiivseid uuringuid või küsimustikke, et koguda ekspertide paneelilt sisendit.
  • Ekspertarvamuste koondamiseks ja sünteesimiseks rakendage statistilise analüüsi tehnikaid.
  • Esitage Delphi protsessist tuleneva konsensuse või mustrite visualiseerimine.

Kognitiivse eelarvamuse leevendamine:

  • Rakendage moodul, mis tõstab teadlikkust levinud kognitiivsetest eelarvamustest ja annab juhiseid nende leevendamiseks.
  • Integreerige AI-rakendusse meeldetuletusi ja viipasid, et kutsuda analüütikuid analüüsiprotsessi ajal kõrvalekaldumisi arvesse võtma.
  • Pakkuge kontroll-loendeid või otsustustoetuse tööriistu, mis aitavad tuvastada ja käsitleda analüüsi eelarvamusi.

Hüpoteesi arendamine:

  • Pakkuge moodulit, mis aitab analüütikutel olemasoleva teabe põhjal testitavaid hüpoteese sõnastada.
  • Pakkuge juhiseid hüpoteeside struktureerimiseks ja hindamiseks vajalike tõendite tuvastamiseks.
  • Lubage AI-rakendusel analüüsida toetavaid tõendeid ja anda tagasisidet hüpoteeside tugevuse kohta.

Mõju diagrammid:

  • Töötage välja visualiseerimistööriist, mis võimaldab analüütikutel luua mõjuskeeme.
  • Lubage AI-rakendusel diagrammil seoseid ja sõltuvusi analüüsida.
  • Andke ülevaade tegurite võimalikest mõjudest ja sellest, kuidas need mõjutavad kogu süsteemi.

Mustri analüüs:

  • Rakendage algoritme, mis tuvastavad ja analüüsivad automaatselt andmete mustreid.
  • Rakendage oluliste mustrite tuvastamiseks masinõppetehnikaid, nagu rühmitamine või anomaaliate tuvastamine.
  • Visualiseerige tuvastatud mustrid ja tehke nendest kokkuvõte, et aidata analüütikutel teha teadmisi ja teha teadlikke järeldusi.

Bayesi analüüs:

  • Töötage välja moodul, mis rakendab Bayesi tõenäosusteooriat, et ajakohastada uskumusi ja hüpoteese uute tõendite põhjal.
  • Esitage algoritmid, mis arvutavad eelnevate tõenäosuste ja vaadeldud andmete põhjal tagumised tõenäosused.
  • Esitage tulemused viisil, mis võimaldab analüütikutel mõista uute tõendite mõju analüüsile.

Mõju analüüs:

  • Kaasake algoritmid, mis hindavad tegurite või sündmuste võimalikke tagajärgi ja mõjusid.
  • Lubage AI-rakendus erinevate stsenaariumide mõju simuleerimiseks ja hindamiseks.
  • Esitage visualiseerimisi või aruandeid, mis tõstavad esile võimalikud mõjud erinevatele üksustele, süsteemidele või keskkondadele.

Võrdlev analüüs:

  • Töötage välja tööriistu, mis võimaldavad analüütikutel võrrelda ja hinnata mitut olemit, valikut või stsenaariumi.
  • Rakendage algoritme, mis arvutavad ja esitavad võrdlevaid mõõdikuid, nagu hinded, pingeread või reitingud.
  • Esitage visualiseerimisi või aruandeid, mis hõlbustavad igakülgset ja struktureeritud võrdlust.

Struktureeritud analüütiline otsuste tegemine (SADM):

  • Integreerige erinevad SAT-id otsustustoetuse raamistikku, mis juhendab analüütikuid analüüsiprotsessis.
  • Pakkuge samm-sammult juhiseid, viipasid ja malle erinevate SAT-ide struktureeritud rakendamiseks.
  • Jälgitavuse ja järjepidevuse tagamiseks lubage AI-rakendusel analüüsiväljundeid SADM-i raamistikus jäädvustada ja korraldada.

Kuigi ülaltoodud loend pole kõikehõlmav, on see hea lähtepunkt struktureeritud analüüsitehnikate integreerimiseks ja automatiseerimiseks.

Lisades need täiendavad SAT-id tehisintellekti rakendusse, saavad analüütikud oma analüüsi toetamiseks kasutada kõikehõlmavaid tehnikaid. Kohandame rakenduses iga tehnikat, et automatiseerida korduvaid ülesandeid, hõlbustada andmete analüüsi, pakkuda visualiseerimisi ja pakkuda otsustustuge, mis viib tõhusamate ja tulemuslikumate analüüsiprotsessideni.

Struktureeritud analüütiliste tehnikate (SAT) integreerimine:

  • Töötage välja moodul, mis võimaldab analüütikutel mitut SAT-i sujuvalt integreerida ja kombineerida.
  • Pakkuge paindlikku raamistikku, mis võimaldab analüütikutel rakendada kombineeritud SAT-e vastavalt konkreetsetele analüüsinõuetele.
  • Analüüsiprotsessi tõhustamiseks veenduge, et AI-rakendus toetaks erinevate SAT-ide koostalitlusvõimet ja koosmõju.

Tundlikkuse analüüs:

  • Rakendage algoritme, mis hindavad analüüsitulemuste tundlikkust eelduste, muutujate või parameetrite muutuste suhtes.
  • Lubage analüütikutel uurida erinevaid stsenaariume ja hinnata, kui tundlikud on analüüsi tulemused erinevate sisendite suhtes.
  • Esitage visualiseerimisi või aruandeid, mis kirjeldavad analüüsi tundlikkust ja selle võimalikku mõju otsuste tegemisele.

Andmete liitmine ja integreerimine:

  • Töötage välja mehhanismid mitmest allikast, vormingust ja viisist pärinevate andmete integreerimiseks ja liitmiseks.
  • Rakendage andmete integreerimise tehnikaid, et parandada analüüsiandmete täielikkust ja täpsust.
  • Rakendage algoritme konfliktide lahendamiseks, puuduvate andmete jälgimiseks ja erinevate andmekogumite ühtlustamiseks.

Ekspertsüsteemid ja teadmiste haldamine:

  • Kaasake ekspertsüsteemid, mis koguvad ja kasutavad domeenispetsialistide teadmisi ja teadmisi.
  • Töötada välja teadmushaldussüsteem, mis võimaldab korraldada ja hankida asjakohast teavet, arusaamu ja saadud õppetunde.
  • Kasutage AI tehnikaid, nagu loomuliku keele töötlemine ja teadmiste graafikud, et hõlbustada teadmiste avastamist ja otsimist.

Stsenaariumi planeerimine ja analüüs:

  • Kavandage moodul, mis toetab stsenaariumide kavandamist ja analüüsi.
  • Võimaldage analüütikutel määratleda ja uurida erinevaid usutavaid stsenaariume, võttes arvesse mitmeid tegureid, eeldusi ja ebakindlust.
  • Iga stsenaariumi tulemuste hindamiseks ja võrdlemiseks kasutage SAT-e stsenaariumide kavandamise kontekstis, nagu hüpoteeside väljatöötamine, mõjuanalüüs ja otsuste tugi.

Kalibreerimine ja valideerimine:

  • Töötage välja meetodid AI mudelite toimivuse kalibreerimiseks ja kinnitamiseks analüüsiprotsessis.
  • Rakendage tehnikaid mudelite täpsuse, töökindluse ja vastupidavuse mõõtmiseks.
  • Kaasake tagasisideahelad, et pidevalt täiustada ja täiustada mudeleid tegelike tulemuste ja kasutajate tagasiside põhjal.

Kontekstuaalne arusaam:

  • Lisage AI-rakendusse konteksti mõistmise võimalused, et tõlgendada ja analüüsida andmeid õiges kontekstis.
  • Analüüsi täpsuse ja asjakohasuse suurendamiseks kasutage selliseid tehnikaid nagu üksuse lahendamine, semantiline analüüs ja kontekstuaalne arutluskäik.

Tagasiside ja iteratsioon:

  • Rakendage analüütikutele mehhanisme, mis annavad tagasisidet analüüsitulemuste ja tehisintellekti rakenduse toimivuse kohta.
  • Kaasake iteratiivne arendusprotsess, et rakendust kasutajate tagasiside ja muutuvate nõuete põhjal pidevalt täiustada ja täiustada.

Andmete privaatsus ja turvalisus:

  • Veenduge, et tehisintellekti rakendus järgiks privaatsuseeskirju ja turvalisuse parimaid tavasid.
  • Rakenduses töödeldava tundliku teabe kaitsmiseks rakendage andmete anonüümseks muutmise tehnikaid, juurdepääsu juhtelemente ja krüpteerimismeetodeid.

Skaleeritavus ja jõudlus:

  • Kujundage tehisintellekti rakendus suurte andmemahtude haldamiseks ja kasvavate analüütiliste vajaduste rahuldamiseks.
  • Kaaluge hajutatud andmetöötluse, paralleeltöötluse ja pilvepõhise infrastruktuuri kasutamist, et suurendada skaleeritavust ja jõudlust.

Domeenispetsiifiline kohandamine:

  • Kohandage tehisintellekti rakendust, et see vastaks domeeni või kavandatava tööstuse spetsiifilistele nõuetele ja omadustele.
  • Kohandage algoritme, mudeleid ja liideseid, et need vastaksid sihitud domeeni ainulaadsetele väljakutsetele ja nüanssidele.

Inimene ringis:

  • Kaasake ahelas inimese võimed, et tagada inimliku järelevalve ja kontroll analüüsiprotsessis.
  • Võimaldage analüütikutel tehisintellekti loodud teadmisi üle vaadata ja kinnitada, hüpoteese täpsustada ja oma teadmiste põhjal lõplikke otsuseid teha.

Selgitage võimet ja läbipaistvust:

  • Esitage tehisintellektirakenduse loodud analüüsitulemuste selgitused ja põhjendused.
  • Kasutage mudelite tõlgendatavuse ja selgitamisoskuse tehnikaid, et suurendada analüüsiprotsessi usaldust ja läbipaistvust.

Pidev õppimine:

  • Rakendage mehhanisme, et AI rakendus saaks uute andmete, arenevate mustrite ja kasutajate tagasiside põhjal pidevalt õppida ja kohaneda.
  • Lubage rakendusel oma mudeleid, algoritme ja teadmistebaasi värskendada, et aja jooksul täpsust ja jõudlust parandada.
  • Luureanalüüsi tõhusaks automatiseerimiseks, kasutades erinevaid mainitud tehnikaid ja kaalutlusi, võite järgida järgmisi samme.
    • Tehke kindlaks oma konkreetsed analüüsinõuded: määrake oma luureanalüüsi eesmärgid, ulatus ja eesmärgid. Saate aru andmetüüpidest, allikatest ja tehnikatest, mis on teie analüüsivaldkonna jaoks asjakohased.
    • Arhitektuuri ja infrastruktuuri kujundamine: kavandage ja kujundage oma automatiseeritud luureanalüüsisüsteemi arhitektuur. Kaaluge mastaapsuse, jõudluse, turvalisuse ja privaatsuse aspekte. Tehke kindlaks, kas teie vajadustele sobib kohapealne või pilvepõhine infrastruktuur.
    • Andmete kogumine ja eeltöötlus: looge mehhanismid asjakohaste andmete kogumiseks erinevatest allikatest, sealhulgas struktureeritud ja struktureerimata andmetest. Andmete analüüsiks ettevalmistamiseks rakendage eeltöötlustehnikaid, nagu andmete puhastamine, normaliseerimine ja funktsioonide eraldamine.
    • Rakendage masinõppe ja tehisintellekti algoritme: kasutage masinõpet ja tehisintellekti algoritme, et automatiseerida intelligentsuse analüüsi erinevaid aspekte, nagu andmete klassifitseerimine, rühmitamine, anomaaliate tuvastamine, loomuliku keele töötlemine ja ennustav modelleerimine. Valige ja koolitage mudeleid, mis vastavad teie konkreetsetele analüüsieesmärkidele.
    • Rakendage SAT-e ja otsustusraamistikke: integreerige struktureeritud analüütilised tehnikad (SAT-id) ja otsustusraamistikud oma automatiseerimissüsteemi. Töötage välja moodulid või töövood, mis juhendavad analüütikuid SAT-ide rakendamisel analüüsiprotsessi sobivates etappides.
    • Visualiseerimis- ja aruandlusvõimaluste arendamine: looge interaktiivseid visualiseerimisi, armatuurlaudu ja aruandeid, mis esitavad analüüsitulemused kasutajasõbralikul ja hõlpsasti tõlgendataval viisil. Kaasake funktsioone, mis võimaldavad analüütikutel üksikasjadesse süveneda, suhteid uurida ja kohandatud aruandeid koostada.
    • Inimese ahelas integreerimine: rakendage ahelas inimese võimalusi, et tagada automatiseeritud analüüsi inimjärelevalve, valideerimine ja täiustamine. Lubage analüütikutel automatiseeritud statistikat üle vaadata ja kinnitada, teha oma teadmiste põhjal otsuseid ja anda tagasisidet mudeli täiustamiseks.
    • Pidev õppimine ja täiustamine: looge mehhanismid pidevaks õppimiseks ja oma automatiseerimissüsteemi täiustamiseks. Kaasake tagasisideahelad, mudelite ümberõpe ja teadmistebaasi värskendused, mis põhinevad uutel andmetel, arenevatel mustritel ja kasutajate tagasisidel.
    • Süsteemi hindamine ja kinnitamine: hinnake regulaarselt automaatse luureanalüüsi süsteemi jõudlust, täpsust ja tõhusust. Tehke valideerimisharjutusi, et võrrelda automatiseeritud tulemusi käsitsi analüüsi või tõepõhiste andmetega. Täiustage ja optimeerige süsteemi pidevalt hindamistulemuste põhjal.
    • Iteratiivne arendus ja koostöö: edendada iteratiivset ja koostööl põhinevat lähenemist arengule. Kaasake kogu protsessi analüütikuid, valdkonna eksperte ja sidusrühmi tagamaks, et süsteem vastab nende vajadustele ja ühtlustub luureanalüüsi arenevate nõuetega.
    • Vastavus- ja turvakaalutlused: tagage vastavus asjakohastele eeskirjadele, privaatsusjuhistele ja turvalisuse parimatele tavadele. Rakendada meetmeid delikaatsete andmete kaitsmiseks ja volitamata juurdepääsu vältimiseks automatiseeritud analüüsisüsteemile.
    • Koolitus ja kasutuselevõtt: pakkuge analüütikutele asjakohast koolitust ja tuge, et nad saaksid automatiseeritud luureanalüüsisüsteemiga tutvuda. Julgustage süsteemi kasutuselevõttu ja kasutamist, näidates selle eeliseid, tõhususe kasvu ja väärtust, mida see analüüsiprotsessile lisab.

Järgides neid samme, saate integreerida ja automatiseerida erinevaid tehnikaid, kaalutlusi ja SAT-e ühtsesse luureanalüüsisüsteemi. Süsteem kasutab masinõpet, tehisintellekti algoritme, visualiseerimist ja inimese ahelas võimalusi, et tõhustada analüüsiprotsessi, parandada tõhusust ja luua väärtuslikke teadmisi.

Automaatne aruannete koostamine

Soovitame teil kaaluda automaatselt genereeritud analüütiliste aruannete järgimist, kui olete SAT-id luureanalüüsi protsessi integreerinud. Selleks tehke järgmist.

  • Aruandemallide määratlemine: kujundage ja määrake analüütiliste aruannete struktuur ja vorming. Määrake analüüsinõuete ja soovitud väljundi põhjal aruande kaasamiseks jaotised, alajaotised ja põhikomponendid.
  • Aruande genereerimise päästikute tuvastamine: määrake päästikud või tingimused, mis käivitavad aruande loomise protsessi. See võib põhineda konkreetsetel sündmustel, ajavahemikel, analüüsiülesannete täitmisel või muudel asjakohastel kriteeriumidel.
  • Asjakohaste arusaamade väljavõte: hankige automaatse luureanalüüsisüsteemi loodud analüüsitulemustest asjakohased ülevaated ja järeldused. See hõlmab peamisi tähelepanekuid, mustreid, suundumusi, kõrvalekaldeid ja olulisi seoseid, mis on tuvastatud SAT-ide rakendamisel.
  • Tehke järeldustest kokkuvõte ja kontekstualiseerige: tehke väljavõetud arusaamadest kokkuvõte lühidalt ja arusaadavalt. Esitage vajalik kontekst ja taustteave, et aidata lugejatel mõista leidude tähtsust ja tagajärgi.
  • Visualiseeringute loomine: lisage analüüsitulemusi tõhusalt esindavad visualiseeringud, diagrammid, graafikud ja diagrammid. Valige sobivad visualiseerimistehnikad, et esitada andmeid ja teadmisi visuaalselt ahvatleval ja informatiivsel viisil.
  • Tekstiliste kirjelduste loomine: saate automaatselt luua tekstilisi kirjeldusi, mis täpsustavad leide ja teadmisi. Kasutage loomuliku keele genereerimise tehnikaid, et muuta saadud teave sidusateks ja loetavateks narratiivideks.
  • Tagage aruannete sidusus ja voog: korraldage aruande jaotised ja alajaotised loogiliselt, et sujuvalt kulgeda. Loetavuse ja mõistmise parandamiseks säilitage kogu aruandes keele, stiili ja vormingu järjepidevus.
  • Kaasake toetavad tõendid ja viited: lisage viited analüüsis kasutatud toetavatele tõenditele ja andmeallikatele. Esitage linke, tsitaate või joonealuseid märkusi, mis võimaldavad lugejatel juurdepääsu aluseks olevale teabele edasiseks uurimiseks või kinnitamiseks.
  • Loodud aruannete ülevaatamine ja muutmine: rakendage automaatselt loodud aruannete täpsustamiseks ülevaatamis- ja redigeerimisprotsessi. Kaasake inimliku järelevalve mehhanismid, et tagada täpsus, sidusus ja kvaliteedistandardite järgimine.
  • Aruande loomise automatiseerimine: töötage välja moodul või töövoog, mis automatiseerib aruannete genereerimise protsessi määratletud mallide ja käivitajate põhjal. Seadistage süsteem aruandeid genereerima kindlaksmääratud ajavahemike järel või täitma käivitatud tingimusi.
  • Levitamine ja jagamine: luua mehhanismid loodud aruannete levitamiseks ja jagamiseks asjaomaste sidusrühmadega. See võib hõlmata meiliteatisi, turvalist failide jagamist või integreerimist koostööplatvormidega, et tagada aruannete sujuv juurdepääs ja levitamine.
  • Jälgige ja täiustage aruannete koostamist: jälgige pidevalt loodud aruannete kvaliteeti, asjakohasust ja kasutajate tagasisidet. Koguge kasutajatelt ja adressaatidelt tagasisidet, et teha kindlaks parendusvaldkonnad ja korrata aruannete koostamise protsessi.

Järgides neid samme, saate automatiseerida analüütiliste aruannete genereerimist, mis põhinevad teie luureanalüüsi protsessi integreeritud SAT-idelt saadud arusaamadel ja leidudel. See ühtlustab aruandluse töövoogu, tagab järjepidevuse ja suurendab otsustajatele toimiva luureandmete edastamise tõhusust.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71

Sihitud küber-HUMINTI analüüsimine

kokkuvõte

Sihtotstarbelise küberintellekti (HUMINT) analüüsimine hõlmab inimeselt saadud teabe automaatset kogumist, töötlemist ja analüüsimist, et saada ülevaade vastase kübertegevusest. HUMINT-analüüsi automatiseerimine kujutab endast väljakutseid selle inimkeskse olemuse tõttu, kuid tõhususe suurendamiseks on mõned sammud. Üldine lähenemine on sihitud küber HUMINTI asjakohaste allikate tuvastamine, automaatsete mehhanismide väljatöötamine tuvastatud allikatest teabe kogumiseks, tekstikaevandamise ja loomuliku keele töötlemise (NLP) rakendamine kogutud andmete automaatseks töötlemiseks ja analüüsimiseks, kogutud andmete kombineerimine muude allikatega. luureandmed, kontekstuaalne analüüs, ristviited ja kontrollimine, ohutegurite profiilide koostamine, visualiseerimine ja aruandlus ning pidev jälgimine ja värskendamine.

Sihitud küberintellekti (HUMINT) analüüsimine hõlmab inimeselt saadud teabe automaatset kogumist, töötlemist ja analüüsimist, et saada ülevaade vastase kübertegevusest. Kuigi HUMINT-analüüsi automatiseerimine kujutab endast inimkeskse olemuse tõttu väljakutseid, saate tõhususe suurendamiseks astuda mõningaid samme. Siin on üldine lähenemisviis:

  1. Allika identifitseerimine: tuvastage sihitud küber HUMINTI asjakohased allikad, nagu küberjulgeoleku uurijad, luureagentuurid, avatud lähtekoodiga luure (OSINT) pakkujad, valdkonnaeksperdid, insaiderid või veebifoorumid. Pidage kureeritud loendit allikatest, mis pakuvad järjepidevalt usaldusväärset ja usaldusväärset teavet vastase kübertegevuse kohta.
  2. Andmete kogumine ja koondamine: tuvastatud allikatest teabe kogumiseks töötage välja automatiseeritud mehhanismid. See võib hõlmata blogide, sotsiaalmeedia kontode, foorumite ja spetsiaalsete veebisaitide jälgimist vastaste küberoperatsioonidega seotud arutelude, aruannete või avalikustamise jaoks. Nendest allikatest andmete kogumiseks kasutage veebikraapimist, RSS-vooge või API-sid.
  3. Tekstikaevandamine ja loomuliku keele töötlemine (NLP): rakendage tekstikaeve ja NLP tehnikaid, et kogutud HUMINT-i andmeid automaatselt töödelda ja analüüsida. Kasutage vastase kübertegevusega seotud asjakohase teabe, tunnete, võtmeüksuste ja teemade eraldamiseks tööriistu, nagu meeleoluanalüüs, nimega olemi tuvastamine, teemade modelleerimine ja keeletõlge.
  4. Teabe liitmine: kombineerige kogutud HUMINT-andmed muude luureallikatega, nagu tehnilised andmed, ohuluure vood või ajaloolised küberrünnakute andmed. See sulandumine aitab teabele ristviiteid luua ja kinnitada, pakkudes põhjalikumat arusaamist vastase küberoperatsioonidest.
  5. Kontekstuaalne analüüs: töötage välja algoritmid, mis suudavad mõista erinevate teabekildude kontekstilisi seoseid. Analüüsige sotsiaalseid, poliitilisi ja kultuurilisi tegureid, mis võivad mõjutada vastase kübertegevust. Kaaluge geopoliitilisi arenguid, piirkondlikke konflikte, sanktsioone või muid tegureid, mis võivad mõjutada nende motivatsiooni ja taktikat.
  6. Ristviitamine ja kontrollimine: teabe täpsuse ja usaldusväärsuse kontrollimiseks viige kogutud HUMINTI-le ristviide teiste usaldusväärsete allikatega. See võib hõlmata teabe võrdlemist mitmest allikast, väidete kinnitamist tehniliste näitajatega või koostööd usaldusväärsete partneritega, et saada täiendavaid teadmisi.
  7. Ohutegijate profileerimine: looge kogutud HUMINTI teabe põhjal vastase ohus osalejate profiilid. See hõlmab vastase küberoperatsioonidega seotud võtmeisikute, rühmade või organisatsioonide, nende seotuse, taktikate, tehnikate ja eesmärkide tuvastamist. Kasutage masinõppe algoritme, et tuvastada konkreetsete ohutegijatega seotud mustreid ja käitumist.
  8. Visualiseerimine ja aruandlus: töötage välja visualiseeringud ja aruandlusmehhanismid, et esitada analüüsitud HUMINT-i andmed seeditavas vormingus. Interaktiivsed armatuurlauad, võrgudiagrammid ja ajaskaala aitavad mõista vastase kübertegevuse suhteid, ajakavasid ja mõju. Looge automaatseid aruandeid, mis tõstavad esile peamised leiud, esilekerkivad suundumused või märkimisväärsed arengud.
  9. Pidev jälgimine ja värskendamine: looge süsteem automatiseeritud analüüsiprotsessi pidevaks jälgimiseks ja värskendamiseks. Jälgige uusi HUMINTI allikaid, värskendage vajadusel algoritme ja lisage analüütikute tagasisidet, et parandada automatiseeritud analüüsi täpsust ja asjakohasust. 
    1. Määratlege peamised jõudlusnäitajad (KPI-d): määrake kindlaks peamised mõõdikud ja näitajad, mis aitavad teil hinnata automatiseeritud analüüsiprotsesside toimivust ja mõju. Need võivad hõlmata andmete täpsuse, õigeaegsuse, valepositiivsete/negatiivsete, tuvastamismäärade ja analüütikute tootlikkusega seotud mõõdikuid. Seadke iga KPI jaoks selged eesmärgid.
    2. Andmete tagasisideahelate loomine: töötage välja mehhanismid tagasiside kogumiseks analüütikutelt, kasutajatelt või sidusrühmadelt, kes suhtlevad automatiseeritud analüüsisüsteemiga. See tagasiside võib anda väärtuslikku teavet süsteemi tugevate, nõrkade külgede ja parendusvaldkondade kohta. Kaaluge tagasisidemehhanismide rakendamist, nagu küsitlused, kasutajaintervjuud või regulaarsed kohtumised analüütikute meeskonnaga.
    3. Regulaarne andmekvaliteedi tagamine: rakendage protseduure, et tagada automatiseeritud analüüsiprotsessides kasutatavate andmete kvaliteet ja terviklikkus. See hõlmab andmeallikate täpsuse kontrollimist, kogutud teabe usaldusväärsuse hindamist ja perioodilisi kontrolle, et tuvastada andmete ebakõlad või probleemid. Analüüsi usaldusväärsuse säilitamiseks lahendage viivitamatult andmete kvaliteediprobleemid.
    4. Algoritmi pidev hindamine: hindage regulaarselt automatiseeritud analüüsiprotsessides kasutatavate algoritmide ja mudelite toimivust. Jälgige nende täpsust, täpsust, meeldetuletamist ja muid asjakohaseid mõõdikuid. Kasutage toimivuse hindamiseks ja parandamist vajavate valdkondade tuvastamiseks selliseid tehnikaid nagu ristvalideerimine, A/B testimine või võrdlemine tõepõhiste andmetega. Kohandage algoritme vastavalt hindamistulemustele.
    5. Olge kursis ohumaastikuga: säilitage ajakohased teadmised areneva ohumaastiku, sealhulgas tekkivate ohtude, taktika, tehnika ja protseduuride (TTP) kohta, mida ohus osalejad, sealhulgas Iraani küberoperatsioonid, kasutavad. Jälgige tööstuse aruandeid, uurimistöid, ohuluure vooge ja teavet jagavaid kogukondi, et olla kursis viimaste arengutega. Uuendage oma analüüsiprotsesse vastavalt uutele ohtudele ja suundumustele.
    6. Regulaarsed süsteemivärskendused ja täiendused: hoidke automatiseeritud analüüsisüsteemi värskendatud uusimate tarkvaraversioonide, turvapaikade ja täiustustega. Hinnake regulaarselt süsteemi jõudlust, mastaapsust ja kasutatavust, et tuvastada valdkonnad, mis vajavad täiustamist. Rakendage värskendusi ja funktsioonitäiustusi, et tagada süsteemi tõhusus ja kasutatavus aja jooksul.
    7. Koostöö ja teadmiste jagamine: edendage koostööd ja teadmiste jagamist oma analüütikute ja küberturvalisuse kogukonna vahel. Julgustage automaatanalüüsiga seotud arusaamade, õppetundide ja parimate tavade jagamist. Osalege tööstuse üritustel, konverentsidel ja kogukondades, et saada kokkupuudet uute tehnikate, tööriistade ja lähenemisviisidega automatiseeritud analüüsis.
    8. Pidev koolitus ja oskuste arendamine: pakkuge automatiseeritud analüüsiprotsessides osalevatele analüütikutele regulaarset koolitust ja oskuste arendamise võimalusi. Hoidke neid kursis nende tööga seotud uusimate tehnikate, tööriistade ja metoodikatega. Julgustada professionaalset arengut ja tagada, et analüütikutel oleks automatiseeritud süsteemi tulemuste tõhusaks kasutamiseks ja tõlgendamiseks vajalikud oskused.
    9. Iteratiivne täiustamine: täiustage ja täiustage pidevalt automatiseeritud analüüsiprotsesse tagasiside, hinnangute ja saadud õppetundide põhjal. Rakendage tagasisideahelat, mis võimaldab pidevat täiustamist koos regulaarsete ülevaatustsüklitega, et tuvastada valdkonnad, kus süsteemi saab optimeerida. Otsige aktiivselt analüütikutelt ja sidusrühmadelt sisendit, et tagada süsteemi arendamine vastavalt nende muutuvatele vajadustele.

Neid samme järgides saate luua tugeva ja kohandatava süsteemi, mis jälgib ja värskendab pidevalt teie automatiseeritud analüüsiprotsesse, tagades nende tõhususe ja asjakohasuse dünaamilisel küberturvalisuse maastikul.

Kuidas lihvida oma algoritme, et tagada maksimaalne töövõime?

Autoriõigus 2023 Treadstone 71

Hinda regulaarselt algoritmi jõudlust

Automatiseeritud analüüsiprotsessides kasutatavate algoritmide ja mudelite toimivuse regulaarne hindamine on nende tõhususe tagamiseks ja parendusvaldkondade leidmiseks ülioluline.

Ristvalideerimine: jagage oma andmestik koolituse ja testimise alamhulkadeks ning kasutage ristvalideerimise tehnikaid, nagu k-kordne või stratifitseeritud ristvalideerimine. See võimaldab teil hinnata mudeli toimivust andmete mitme alamhulga puhul, vähendades üle- või alasobitamise ohtu. Mudeli toimivuse hindamiseks mõõtke asjakohaseid mõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus, F1-skoor või kõveraalune pindala (AUC).

Segadusmaatriks: looge segadusmaatriks, et visualiseerida oma mudeli jõudlust. Segadusmaatriks näitab mudeli tehtud tõelisi positiivseid, tõelisi negatiivseid, valepositiivseid ja valenegatiivseid ennustusi. Segadusmaatriksist saate arvutada mitmesuguseid mõõdikuid, nagu täpsus, täpsus, meeldetuletus ja F1-skoor, mis annavad ülevaate mudeli toimivusest erinevate klasside või siltide puhul.

Vastuvõtja tööomaduste (ROC) kõver: kasutage binaarsete klassifikatsioonimudelite toimivuse hindamiseks ROC kõverat. ROC kõver kujutab tõelist positiivset määra ja valepositiivse määra erinevatel klassifitseerimislävedel. ROC-kõveralt tuletatud AUC-skoor on tavaliselt kasutatav mõõdik, et mõõta mudeli võimet klasse eristada. Kõrgem AUC skoor näitab paremat jõudlust.

Täpsus-taaskutsumise kõver: kaaluge täppis-taaskutsumise kõvera kasutamist tasakaalustamata andmekogumite või stsenaariumide jaoks, kus keskendutakse positiivsetele juhtumitele. See kõver kujutab täpsust erinevatel klassifitseerimislävedel tagasikutsumise vastu. Kõver annab ülevaate täpsuse ja tagasikutsumise vahelisest kompromissist ning võib olla abiks mudeli jõudluse hindamisel, kui klasside jaotus on ebaühtlane.

Võrdlus baasmudelitega: looge lähtemudelid, mis esindavad lihtsaid või naiivseid lähenemisviise probleemile, mida proovite lahendada. Võrrelge oma algoritmide ja mudelite toimivust nende lähteväärtustega, et mõista nende pakutavat lisaväärtust. See võrdlus aitab hinnata teie automatiseeritud analüüsiprotsesside saavutatud suhtelist paranemist.

A/B testimine: võimalusel viige läbi A/B testimine, käivitades samaaegselt mitut algoritmi või mudeli versiooni ja võrreldes nende toimivust. Määrake sissetulevad andmenäidised juhuslikult erinevatele versioonidele ja analüüsige tulemusi. See meetod võimaldab teil mõõta oma algoritmide ja mudelite muudatuste või värskenduste mõju kontrollitult ja statistiliselt olulisel viisil.

Analüütikute ja teemaekspertide tagasiside: küsige tagasisidet analüütikutelt ja ekspertidelt, kes teevad tihedat koostööd automatiseeritud analüüsisüsteemiga. Nad saavad anda oma valdkonnateadmiste ja praktiliste kogemuste põhjal teadmisi. Koguge tagasisidet algoritmide ja mudelite loodud tulemuste täpsuse, asjakohasuse ja kasutatavuse kohta. Kaasake nende panus süsteemi jõudluse täpsustamiseks ja parandamiseks.

Pidev jälgimine: juurutage süsteem, mis jälgib teie algoritmide ja mudelite toimimist reaalajas. See võib hõlmata mõõdikute jälgimist, hoiatusi või kõrvalekallete tuvastamise mehhanisme. Jälgige peamisi toimivusnäitajaid (KPI-sid) ja võrrelge neid eelmääratletud lävedega, et tuvastada mis tahes toimivuse halvenemine või kõrvalekalded, mis võivad vajada uurimist.

Usume, et on oluline regulaarselt hinnata teie algoritmide ja mudelite toimivust, võttes arvesse teie automatiseeritud analüüsiprotsesside jaoks olulisi konkreetseid eesmärke, andmekogumeid ja hindamismõõdikuid. Neid meetodeid kasutades saate hinnata toimivust, tuvastada parendusvaldkonnad ja teha teadlikke otsuseid oma automatiseeritud analüüsisüsteemi tõhususe suurendamiseks.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71

Automatiseeritud aruannete koostamise võimaluste arendamine

Automatiseeritud aruannete loomise võimaluste arendamine hõlmab vähemalt järgmisi samme.

  1. Aruande nõuete määratlemine: alustage genereeritavate aruannete eesmärgi ja ulatuse otsustamisega. Tuvastage sihtrühm, neile vajalik teave ning soovitud vorming ja esitlusstiil. See aitab teil seada automaatse aruannete koostamise protsessi jaoks selged eesmärgid ja juhised.
  2. Andmeallikate tuvastamine: määrake andmeallikad, mis annavad aruannete jaoks vajalikku teavet. See võib hõlmata ohuteabe vooge, turbelogisid, haavatavuse hindamise tulemusi, intsidentidele reageerimise andmeid ja muid asjakohaseid allikaid. Veenduge, et teil oleks nende andmete kogumiseks ja töötlemiseks automatiseeritud mehhanismid.
  3. Aruandemallide kujundamine: saate luua aruandemalle, mis määravad aruannete struktuuri, paigutuse ja sisu. Võtke arvesse oma sihtrühma konkreetseid nõudeid ja kohandage malle vastavalt. See võib hõlmata õigete visualiseerimiste, diagrammide, graafikute ja tekstielementide valimist teabe tõhusaks esitamiseks.
  4. Andmete koondamine ja analüüs: tuvastatud allikatest pärit andmete koondamiseks ja analüüsimiseks töötage välja automatiseeritud protsessid. See võib hõlmata integreerimist andmetöötlus- ja analüüsitööriistadega, et hankida asjakohast teavet, teha arvutusi ja luua teadmisi. Kasutage tähenduslike leidude saamiseks andmete filtreerimise, koondamise ja statistilise analüüsi tehnikaid.
  5. Aruande loomise loogika: määratlege analüüsitud andmete põhjal aruannete koostamise loogika ja reeglid. See hõlmab aruannete koostamise sageduse täpsustamist, iga aruandega hõlmatud aja määramist ja konkreetse teabe lisamise künniste või kriteeriumide määramist. Näiteks võite konfigureerida reeglid nii, et need hõlmaksid ainult kõrge prioriteediga ohte või turvaauke, mis vastavad teatud riskikriteeriumidele.
  6. Aruande loomise töövoog: kujundage aruannete genereerimiseks töövoog, mis kirjeldab kaasatud sammude ja protsesside jada. Määrake aruannete genereerimise, andmete toomise ja töötlemise, analüüsi ja mallipopulatsiooni käivitamise käivitajad või ajakava. Veenduge, et töövoog oleks tõhus, töökindel ja hästi dokumenteeritud.
  7. Automatiseerimise juurutamine: Aruande genereerimise protsessi rakendamiseks töötage välja vajalikud automatiseerimisskriptid, moodulid või rakendused. See võib hõlmata skriptikeeli, programmeerimisraamistikke või spetsiaalseid aruandlustööriistu. Vajalike andmete toomiseks ja manipuleerimiseks kasutage API-sid, andmekonnektoreid või otsejuurdepääsu andmebaasile.
  8. Aruande kohandamise valikud: pakkuge kohandamissuvandeid, et võimaldada kasutajatel kohandada aruandeid vastavalt oma vajadustele. See võib hõlmata andmefiltrite, ajavahemike, aruandevormingute või visualiseerimiste valimise parameetreid. Rakendage kohandamise hõlbustamiseks kasutajasõbralik liides või käsurea valikud.
  9. Testimine ja valideerimine: hinnake põhjalikult automatiseeritud aruannete genereerimise protsessi, et tagada selle täpsus, usaldusväärsus ja jõudlus. Kontrollige, kas loodud aruanded vastavad määratletud nõuetele, ja loovad soovitud ülevaate. Probleemide või ebakõlade tuvastamiseks ja lahendamiseks tehke erinevaid andmestsenaariume kasutades testkäibeid.
  10. Juurutamine ja hooldus: kui olete automatiseeritud aruannete genereerimise võimalused välja töötanud ja valideerinud, juurutage süsteem tootmiskeskkonda. Jälgige ja hooldage süsteemi regulaarselt, et käsitleda värskendusi või muudatusi andmeallikates, aruandenõuetes või aluseks olevates tehnoloogiates. Otsige kasutajatelt tagasisidet ja lisage nende vajadustele vastavaid täiustusi või täiustusi.

Järgides neid samme, saate arendada automatiseeritud aruannete koostamise võimalusi, mis lihtsustavad kõikehõlmavate ja teostatavate aruannete koostamise protsessi, säästes küberturbemeeskondade ja sidusrühmade aega ja vaeva.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71 

Küberluure analüüsi automatiseerimine

Küberluure analüüsi automatiseerimine hõlmab tehnoloogia ja andmepõhiste lähenemisviiside kasutamist suurte teabemahtude kogumiseks, töötlemiseks ja analüüsimiseks. Kuigi analüüsiprotsessi täielik automatiseerimine ei pruugi küberohtude keerukuse tõttu olla võimalik, on tõhususe ja tulemuslikkuse suurendamiseks mitu sammu. Siin on kõrgetasemeline ülevaade sellest, kuidas võiksite läheneda küberluure analüüsi automatiseerimisele:

  1. Andmete kogumine: töötage välja automatiseeritud mehhanismid andmete kogumiseks erinevatest allikatest, nagu turvalogid, ohuluure vood, sotsiaalmeedia platvormid, tumedad veebiallikad ja sisevõrgu telemeetria. Võime andmekogujatena kasutada API-sid, veebikraapimist, andmevooge või spetsiaalseid tööriistu.
  2. Andmete koondamine ja normaliseerimine: analüüsi hõlbustamiseks ühendage ja normaliseerige kogutud andmed struktureeritud vormingusse. See samm hõlmab erinevate andmevormingute teisendamist ühtseks skeemiks ja andmete rikastamist asjakohase kontekstipõhise teabega.
  3. Ohutuure rikastamine: kogutud andmete rikastamiseks kasutage ohuluure vooge ja teenuseid. See rikastamisprotsess võib hõlmata teabe kogumist teadaolevate ohtude, kompromissinäitajate (IOC), ohus osalejate profiilide ja ründetehnikate kohta. See aitab kogutud andmeid omistada ja kontekstualiseerida.
  4. Masinõpe ja loomuliku keele töötlemine (NLP): rakendage masinõppe ja NLP tehnikaid struktureerimata andmete (nt turbearuanded, artiklid, ajaveebid ja foorumiarutelud) analüüsimiseks. Need tehnikad aitavad leida mustreid, eraldada asjakohast teavet ja kategoriseerida andmeid tuvastatud teemade alusel.
  5. Ohtude tuvastamine ja prioriseerimine: kasutage automaatseid algoritme ja heuristikat, et leida võimalikud ohud ja seada need tähtsuse järjekorda nende tõsiduse, asjakohasuse ja mõju alusel. See võib hõlmata kogutud andmete korreleerimist teadaolevate kompromissi, võrguliikluse analüüsi ja anomaaliate tuvastamise näitajatega.
  6. Visualiseerimine ja aruandlus: arendage interaktiivseid armatuurlaudu ja visualiseerimistööriistu, et esitada analüüsitud teave kasutajasõbralikus vormingus. Need visualiseeringud võivad anda reaalajas ülevaate ohumaastikest, ründesuundadest ja võimalikest haavatavustest, aidates otsuseid langetada.
  7. Juhtumitele reageerimise automatiseerimine: intsidentide käsitlemise protsesside automatiseerimiseks integreerige intsidentidele reageerimise platvormid ja turbekorraldustööriistad. See hõlmab automaatseid teavitusi, hoiatuste triage, parandamise töövooge ja koostööd turvameeskondade vahel.
  8. Pidev täiustamine: täiustage ja värskendage automatiseeritud analüüsisüsteemi pidevalt, lisades turbeanalüütikutelt tagasisidet, jälgides esilekerkivaid ohutrende ja kohanedes küberturvalisuse maastikul toimuvate muutustega.
  9. Ohuotsingute automatiseerimine: rakendage automaatseid ohuotsingute tehnikaid, et ennetavalt otsida oma võrgus potentsiaalseid ohte ja ohunäitajaid. See hõlmab käitumisanalüütika, anomaaliate tuvastamise algoritmide ja masinõppe kasutamist, et tuvastada kahtlased tegevused, mis võivad viidata küberrünnakule.
  10. Kontekstuaalne analüüs: töötage välja algoritmid, mis suudavad mõista konteksti ja seoseid erinevate andmepunktide vahel. See võib hõlmata ajalooliste andmete analüüsimist, mustrite tuvastamist erinevatest andmeallikatest ja näiliselt mitteseotud teabe korreleerimist peidetud seoste avastamiseks.
  11. Ennustav analüütika: kasutage ennustavat analüütikat ja masinõppe algoritme tulevaste ohtude prognoosimiseks ja võimalike rünnakuvektorite ennetamiseks. Ajaloolisi andmeid ja ohutrende analüüsides saate tuvastada esilekerkivaid mustreid ja ennustada konkreetsete küberohtude esinemise tõenäosust.
  12. Automatiseeritud ohuluure platvormid: võtke kasutusele spetsiaalsed ohuluure platvormid, mis automatiseerivad ohuteabe andmete kogumist, koondamist ja analüüsi. Need platvormid kasutavad tehisintellekti ja masinõppe algoritme, et töödelda tohutul hulgal teavet ja pakkuda turvameeskondadele praktilisi teadmisi.
  13. Automaatne haavatavuse haldamine: integreerige haavatavuse kontrollimise tööriistad oma automaatse analüüsisüsteemiga, et tuvastada oma võrgu haavatavused. See aitab seada paikamis- ja parandustegevus prioriteediks nende võimaliku ohu alusel.
  14. Vestlusbot ja loomuliku keele töötlemine (NLP): arendage välja vestlusrobotite liidesed, mis kasutavad turvalisusega seotud päringute mõistmiseks ja neile vastamiseks NLP-tehnikaid. Need vestlusrobotid võivad aidata turvaanalüütikuid, pakkudes reaalajas teavet, vastates sageli esitatud küsimustele ja juhendades neid analüüsiprotsessis.
  15. Ohu luureandmete jagamine: osalege ohuluure jagamise kogukondades ja kasutage automaatseid mehhanisme, et vahetada ohuteabe andmeid usaldusväärsete partneritega. See võib aidata saada juurdepääsu laiemale hulgale teabele ja kollektiivsele kaitsele arenevate ohtude vastu.
  16. Turvalisuse automatiseerimine ja orkestreerimine: rakendage turbe korraldamise, automatiseerimise ja reageerimise (SOAR) platvorme, mis lihtsustavad intsidentidele reageerimise töövooge ja automatiseerivad korduvaid ülesandeid. Neid platvorme saab integreerida erinevate turbetööriistadega ja kasutada mänguraamatuid, et automatiseerida intsidentide uurimist, ohjeldamist ja parandusprotsesse.
  17. Ohuotsingute automatiseerimine: rakendage automaatseid ohtude otsimise tehnikaid, et ennetavalt otsida oma võrgus potentsiaalseid ohte ja ohunäitajaid. See hõlmab käitumisanalüütika, anomaaliate tuvastamise algoritmide ja masinõppe kasutamist, et tuvastada kahtlased tegevused, mis võivad viidata küberrünnakule.
  18. Kontekstuaalne analüüs: töötage välja algoritmid, mis suudavad mõista konteksti ja seoseid erinevate andmepunktide vahel. See võib hõlmata ajalooliste andmete analüüsimist, mustrite tuvastamist erinevatest andmeallikatest ja näiliselt mitteseotud teabe korreleerimist peidetud seoste avastamiseks.
  19. Ennustav analüütika: kasutage ennustavat analüütikat ja masinõppe algoritme tulevaste ohtude prognoosimiseks ja võimalike rünnakuvektorite ennetamiseks. Ajaloolisi andmeid ja ohutrende analüüsides saate tuvastada esilekerkivaid mustreid ja ennustada konkreetsete küberohtude esinemise tõenäosust.
  20. Automatiseeritud ohuluure platvormid: võtke kasutusele spetsiaalsed ohuluure platvormid, mis automatiseerivad ohuteabe andmete kogumist, koondamist ja analüüsi. Need platvormid kasutavad tehisintellekti ja masinõppe algoritme, et töödelda tohutul hulgal teavet ja pakkuda turvameeskondadele praktilisi teadmisi.
  21. Automaatne haavatavuse haldamine: integreerige haavatavuse kontrollimise tööriistad oma automaatse analüüsisüsteemiga, et tuvastada oma võrgu haavatavused. See aitab seada paikamis- ja parandustegevus prioriteediks nende võimaliku ohu alusel.
  22. Vestlusbot ja loomuliku keele töötlemine (NLP): arendage välja vestlusrobotite liidesed, mis kasutavad turvalisusega seotud päringute mõistmiseks ja neile vastamiseks NLP-tehnikaid. Need vestlusrobotid võivad aidata turvaanalüütikuid, pakkudes reaalajas teavet, vastates korduma kippuvatele küsimustele ja juhendades neid analüüsiprotsessis.
  23. Ohu luureandmete jagamine: osalege ohuluure jagamise kogukondades ja kasutage automaatseid mehhanisme, et vahetada ohuteabe andmeid usaldusväärsete partneritega. See võib aidata saada juurdepääsu laiemale hulgale teabele ja kollektiivsele kaitsele arenevate ohtude vastu.
  24. Turvalisuse automatiseerimine ja orkestreerimine: rakendage turbe korraldamise, automatiseerimise ja reageerimise (SOAR) platvorme, mis lihtsustavad intsidentidele reageerimise töövooge ja automatiseerivad korduvaid ülesandeid. Neid platvorme saab integreerida erinevate turbetööriistadega ja kasutada mänguraamatuid, et automatiseerida intsidentide uurimist, ohjeldamist ja parandusprotsesse.

Autoriõigus 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus kübervõimekuse hindamise raamistikuna

STEMPLES Plus on raamistik, mida kasutatakse riigi kübervõimekuse hindamiseks. STEMPLES Plus tähistab sotsiaalseid, tehnilisi, majanduslikke, sõjalisi, poliitilisi, juriidilisi, hariduslikke ja turvalisi (sisemisi) tegureid, kusjuures "pluss" viitab lisateguritele, nagu kultuur, haridus ja organisatsioonilised struktuurid. Treadstone 71 kasutab STEMPLES Plus raamistikku, et hinnata vastase riigi kübersuutlikkust lähtuvalt nende võimest meie vastu erinevaid küberoperatsioone läbi viia.

Sotsiaalsed tegurid: hinnake riigi kübervõimekust mõjutavaid sotsiaalseid tegureid. See hõlmab elanikkonna teadlikkuse ja digitaalse kirjaoskuse taset, kvalifitseeritud küberturbespetsialistide olemasolu, avalikkuse ettekujutust küberturvalisusest ning valitsuse, erasektori ja kodanikuühiskonna koostöö taset küberohtudega võitlemisel.

Tehnilised tegurid: hinnake riigi kübervõimekuse tehnilisi aspekte. See hõlmab riigi tehnoloogilise infrastruktuuri keerukuse, kõrgtehnoloogiliste küberjulgeoleku tööriistade ja tehnoloogiate kättesaadavuse, küberturvalisuse alaste teadus- ja arendustegevuse ning uute tehnoloogiate, nagu tehisintellekti, plokiahela või kvantarvutite teadmiste taseme hindamist.

Majanduslikud tegurid: uurige majanduslikke tegureid, mis aitavad kaasa riigi kübersuutlikkusele. Hinnake investeeringuid küberturvalisuse uurimis- ja arendustegevusse, küberturvalisusega seotud tööstusharude ja ettevõtete olemasolu, küberturvalisuse küpsuse taset kriitilistes sektorites ning küberohtude majanduslikku mõju riigi majandusele.

Sõjalised tegurid: hinnake riigi kübervõimete sõjalisi aspekte. See hõlmab selleks ette nähtud sõjaliste küberüksuste kohaloleku ja võimekuse hindamist, kübervõimekuse integreerimist sõjalistesse strateegiatesse ja doktriinidele, investeeringute taset küberkaitse- ja ründevõimetesse ning riigi kübersõjavõimekust.

Poliitilised tegurid: analüüsige poliitilisi tegureid, mis kujundavad riigi kübersuutlikkust. See hõlmab valitsuse pühendumuse hindamist küberjulgeolekule, riiklike küberjulgeolekustrateegiate ja -poliitikate olemasolu, kübertegevust reguleerivat õigusraamistikku, rahvusvahelist koostööd küberküsimustes ning riigi diplomaatilist hoiakut küberküsimustes.

Õiguslikud tegurid: uurige kübertegevust riigis reguleerivat õigusraamistikku. Hinnake küberturvalisuse, andmekaitse, privaatsuse, intellektuaalomandi ja küberkuritegevusega seotud seaduste ja määruste piisavust. Hinnake kübertegevusega seotud jõustamismehhanisme, juriidilisi protseduure ja rahvusvahelisi juriidilisi kohustusi.

Hariduslikud tegurid: kaaluge riigi kübervõimekuse hariduslikke aspekte. See hõlmab akadeemiliste kohustuste hindamist küberjulgeoleku, hübriidsõja, kognitiivse sõja, mõjuoperatsioonide küberluure ja vastuluure küberoperatsioonide läbiviimisel, küberkonverentsidega seotud riigi ärikeskkonna, teabe jagamise, ühenduste, eetiliste häkkimisrühmade ja teadlikkuse hindamist. 

  • Turvategurid: lisage turvategurid, et hinnata riigi üldist turvalisust, sealhulgas kriitilise infrastruktuuri kaitse tugevust, intsidentidele reageerimise võimeid, küberjulgeolekualase koolituse ja teadlikkuse tõstmise programme ning riigi küberjulgeoleku ökosüsteemi vastupidavust.
  • Religioon: hinnake religiooni mõju küberturvalisuse tavadele, poliitikale ja hoiakutele riigis. Uurige, kuidas usulised tõekspidamised ja väärtused võivad mõjutada arusaama küberturvalisusest, privaatsusest ja tehnoloogia kasutamisest.
  • Demograafia: analüüsige demograafilisi tegureid, mis võivad mõjutada kübervõimekust, nagu elanikkonna suurus ja mitmekesisus, digitaalse kirjaoskuse tase, kvalifitseeritud küberjulgeolekuspetsialistide kättesaadavus ja digitaalne lõhe erinevate demograafiliste rühmade vahel.
  • Sotsiaalpsühholoogia: kaaluge sotsiaalpsühholoogilisi tegureid, mis võivad mõjutada küberjulgeoleku tavasid, sealhulgas usaldust, sotsiaalseid norme, rühma dünaamikat ja individuaalset käitumist. Analüüsige, kuidas sotsiaalsed psühholoogilised tegurid võivad kujundada suhtumist küberturvalisusesse, andmete privaatsusse ja turvatavade järgimisse.
  • Strateegilised tegurid: hinnake riigi kübervõimekuse strateegilisi mõõtmeid. See hõlmab riigi pikaajaliste eesmärkide, prioriteetide ja investeeringute analüüsimist küberjulgeolekusse, küberkaitsepositsiooni, ründevõimeid ja küberluure võimekust. Hinnake kübervõimekuse integreerimist riiklikesse julgeolekustrateegiatesse ja kübereesmärkide vastavusseviimist laiemate geopoliitiliste huvidega.

Lisaks kasutame STEMPLES Plusi pluss-tegureid – kultuur, haridus ja organisatsioonilised struktuurid, et anda täiendavat ülevaadet riigi kübersuutlikkusest. Need tegurid aitavad hinnata kultuurilist suhtumist küberturvalisusesse, küberjulgeolekualaste haridus- ja koolitusprogrammide seisu ning organisatsioonilisi struktuure ja koostööd, mis juhivad küberturvalisuse algatusi riigis.

STEMPLES Plusi tegureid süstemaatiliselt analüüsides saate igakülgselt mõista riigi kübervõimalusi, tugevusi ja nõrkusi. See hinnang võib anda teavet poliitiliste otsuste tegemisel, ohtude modelleerimisel ning tõhusate küberturvalisuse strateegiate ja vastumeetmete väljatöötamisel.

Lisades "Religioon, demograafia ja sotsiaalpsühholoogia" raamistikku STEMPLES Plus, saate paremini mõista riigi kübersuutlikkust ja neid mõjutavaid kontekstuaalseid tegureid. See laiendatud raamistik aitab tabada ühiskondlikke ja inimlikke aspekte, mis mängivad teatud riigi küberjulgeoleku praktikas, poliitikas ja hoiakutes rolli.

 Autoriõigus 2023 Treadstone 71 LLC

Iraani mõjuoperatsioonid

Iraani mõjutusoperatsioonid – juuli 2020

Treadstone 71 jälgib Iraani küber- ja mõjuoperatsioone. 17. juulil 2020 märkasime konkreetsete hashtagidega seotud Twitteri aktiivsuse hüppeid. Peamine hashtag (مريم_رجوي_گه_خورد) sihis Maryam Rajavit. Näiteks Maryam Rajavi on Iraani valitsust kukutada püüdva organisatsiooni People's Mujahedin juht ja Iraani Rahvusliku Vastupanunõukogu (NCRI) valitud president.[1] 17. juuli 2020 tähistab NCRI jaoks veebis toimuvat #FreeIran2020 ülemaailmset tippkohtumist. Allolev aruanne esindab meie hinnangut Iraani mõjutusoperatsioonile, mis on suunatud 17. juuli 2020 sündmusele.

Hindamine

Treadstone 71 hindab suure kindlusega, et Iraani valitsus, tõenäoliselt luure- ja julgeolekuministeerium (MOIS), kasutades Basiji kübermeeskonna liikmeid, viis läbi mõjutusoperatsiooni, mis oli suunatud NCRI-le ja 17. juulil 2020 toimunud veebikonverentsile.

 111,770 XNUMX säutsu eesmärk oli tõenäoliselt järgmine:[2]

  • Vajadus esitada tippkohtumise ajal NCRI kohta pahatahtlikku sisu.
  • Riigisiseste Iraani kodanike NCRI sisu nägemise takistamine.
  • Kaose ja segaduse tekitamine NCRI liikmete ja Iraani kodanike seas.
  • Rõhutage sisu vaatajate lahknevust.
  • Räsimärgi kloonimine narratiivi kontrollimiseks.

MOIS-i jõupingutused on näiliselt hajutatud, kuid tegelikult on see väga koordineeritud desinformatsioonikampaania. Programm hõlmab paljusid võltskontosid, mis postitavad teatud aja jooksul sadu säutse. Postitused kasutavad räsimärke ja poliitiliste tegelaste otsest sihtimist, et võita maksimaalset tähelepanu ja seejärel rohkem retweete.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Infosuunad Ukraina konfliktis

Tuvastada ja klassifitseerida infosõja vorme ja meetodeid tänapäeva Ukraina konfliktis (Ukraina sõja kontekstis).

Protseduurid ja meetodid. Uuring viidi läbi kasutades analüüsi, sünteesi, üldistamise ja tulemuste tõlgendamise meetodeid.

Tulemused. Tuvastatakse ja salastatakse infosõja läbiviimise vormid ja meetodid Ukrainas sõjatingimustes (strateegilised infooperatsioonid, eripropaganda, võltsingud ja operatiivmängud). eliidiga) on näidatud, et intensiivsuse poolest on konfliktis osalejate võitluses teabe põhikoht eripropaganda, eesmärgid ja meetodid, mis ei ole pärast külma sõda muutunud; strateegilised teabeoperatsioonid, mis on operatiivsed kombinatsioonid välismaistest
luure, selles konfliktis praeguses staadiumis, on kohal ainult Bucha nn intsidendi kujul.

Jätka lugemist

Iraani lingi analüüs - ohus osalejad kogu spektris

Iraani lingi analüüs erinevate küberohu osaliste kohta. Laadige silmade avamise aruanne alla siit.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Mr.Tekide pesapallikaart

Palju on kirjutatud Mr.Tekide'ist ja tema krüptidest, mida APT34 (OilRig) ja teised kasutasid. Muu

organisatsioonid on dokumenteerinud teavet hr.Tekide tööriistade kohta "tähistatud" küberrünnakutes Fortune 500 asutuste, valitsuste, haridusorganisatsioonide ja esmatähtsate infrastruktuuride üksuste vastu.

Identifitseerimine

Hr.Tekide, tema tausta, asukohtade ja enda sõnade tuvastamine pole aga kunagi avalikult õnnestunud. Paljud usuvad, et üksikisiku järgimine ei maksa dividende. Treadstone 71 näitab hr.Tekide'i joondumist Iraani valitsusega aastatepikkuse toetuse abil, kasutades selliseid krüptereid nagu iloveyoucrypter, qazacrypter ja njRAT.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Küberluure teabetaotlus (RFI)

Teabenõue (RFI) - küberohu luure

RFI protsess sisaldab mis tahes spetsiifilist ajatundlikku nõuet luureteabe või toodete jaoks käimasoleva sündmuse või vahejuhtumi toetamiseks, mis ei ole tingimata seotud püsivate nõuete või kavandatud luuretootmisega. Kui küberohu luurekeskus (CTIC) esitab sisemistele rühmadele RFI-d, on nõutavate andmete konteksti ja kvaliteedi osas rida standardnõudeid.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Küber- ja ohutõrjeprogrammi loomisteenuse kõrgetasemelised eelised

Meie koolitus uurib Sherman Kenti analüütilist õpetust küberperspektiivist, samuti OSINT-i tööriistade kättesaadavust ja kasutamist. Selle kursuse lõpetamisel saavad õpilased mõista küberluure elutsüklit, küberluure rolli ja väärtust võrreldes veebi sihtimise ja kogumisega kaasaegsetes organisatsioonides, ettevõtetes ja valitsustes ning kasutada meie nõustamisteenuseid.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Treadstone 71 erinevus

See, mida saate Treadstone 71-lt, on teie vastase kohta üksikasjalik teave ja intelligentsus, mis ületab kaugelt tehnilist valdkonda. Kui teenus Treadstone 71 on suurepärane, on see võimalus pakkuda teile tehnikaid, meetodeid, võimalusi, funktsioone, strateegiaid ja programme, et mitte ainult luua täielikult toimiv luurevõime, vaid jätkusuutlik programm, mis on otseselt kooskõlas sidusrühmade nõuetega.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Mida intelligents suudab ja mida ei saa teha

Selles luureandmete kokkuvõttes selgitatakse nii nõtkusi kui ka purke ja kannusid, pidades silmas küberluure võimalusi.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Sidusrühmade analüüs

Oma sidusrühmade mõistmine ja see, mida nad otsuste langetamiseks vajavad, on enam kui pool võitu. See lühiülevaade hõlmab vana vanasõna „Tunne oma professorit, saa A”.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×
Araabia versioon

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Kuulikindlad vestid - tehke need ise

Süüria rikkumised sanktsioonidest Venemaa FSB abiga ballistiliste vestide valmistamisel - seda pole avastanud ükski muu organisatsioon kui Treadstone 71 - Andureid pole, tuhandeid kraane pole kokku pandud - Lihtsalt kõva nurgaga avatud lähtekoodiga kogumine ja analüüs ning huvitav vale lugemine identiteet, hajutatud ostmine ja petmine.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Lähis-Ida küberdomeen

Lähis-Ida küberdomeen - Iraan / Süüria / Iisrael

Akadeemiline ülevaade nendest rahvusriikidest ja nende tegevusest küberoperatsioonide domineerimise saavutamiseks.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×
Araabia versioon

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Luuremängud elektrivõrgus

Luuremängud elektrivõrgus - Venemaa küber- ja kineetilised toimingud, mis põhjustavad ohtu

Ebatavalised ostumustrid Vene firmalt, kes müüb Taiwani ettevõtte PLC-sid, mille tootetarkvara allalaadimissaidil on suured augud. Mis võib valesti minna?

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Kübervastase luure avaldus

Kübervastuluure avaldus 10 käsku küberloendurIntelile

Sa ei saa ega saa. Krediitide ehitamise ajal omage kübertänavat. Järgige neid reegleid ja võib-olla elate pealetungi üle.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Ohuteabe vead

Ohuteabe puudused viivad organisatsioonijulgeoleku asendites tõrkejooneni

See ülevaade hõlmab üldist taksonoomiat koos küber- ja ohuteabe levinumate vigade ülevaatega ning võimalusega mitte sattuda nendesse lõksudesse, teades samal ajal, kuidas seda teha.

Laadige lühidalt alla

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×
Araabia versioon

Allalaadimiseks pääsemiseks sisestage kehtiv e-posti aadress.

Jätka ... ×

Võtke ühendust aadressil Treastone 71

Võtke ühendust ettevõttega Treadstone 71 juba täna. Lugege lisateavet meie suunatud vastase analüüsi, kognitiivse sõjapidamise koolituse ja luurekaubanduse pakkumiste kohta.

Võtke meiega ühendust juba täna!