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