Wojna informacyjna w Rosji to nie tylko blokowanie stron internetowych i prześladowanie dziennikarzy. System jest znacznie bardziej skomplikowany i zbudowany w taki sposób, że rosyjskie media otrzymują informacje na temat Ukrainy, Unii Europejskiej, NATO i Stanów Zjednoczonych tylko z wcześniej zatwierdzonych źródeł. A wyspecjalizowane agencje rządowe stale monitorują, czy w przestrzeni medialnej pojawił się alternatywny punkt widzenia. Pobierz brief tutaj:

Kontrola narracji i cenzura w Rosji

PSYOPS wymaga dogłębnego zrozumienia odbiorców docelowych i ich kontekstu, zebranych z różnych źródeł wywiadowczych i przeanalizowanych przy użyciu kompleksowych ram, takich jak STEMPLES Plus i PMESII. To zrozumienie leży u podstaw projektowania i wdrażania kampanii PSYOPS i pozwala na dokładną ocenę ich skuteczności.

Operacje psychologiczne (PSYOPS) w dużej mierze opierają się na szeroko zakrojonych badaniach, danych wywiadowczych i informacjach o potencjalnych odbiorcach docelowych. Informacje te obejmują zrozumienie tożsamości odbiorców docelowych, lokalizacji, słabych punktów, podatności, mocnych i słabych stron. PSYOPS wymaga również wszechstronnej wiedzy na temat różnych czynników kontekstualnych wpływających na postawy i zachowania odbiorców.

Model Treadstone 71 STEMPLES Plus zapewnia szczegółowe ramy dla tego rodzaju analizy. Akronim oznacza Społeczny, Technologiczny, Ekonomiczny, Wojskowy, Polityczny, Prawny, Edukacyjny, Bezpieczeństwa, a także Religię, Demografię, Infrastrukturę, Zdrowie, Makijaż Psychologiczny i Środowisko Fizyczne. Jest to kompleksowa rama zaprojektowana w celu zrozumienia czynników, które mogą wpływać na reakcje odbiorców na PSYOPS.

„PMESII” oznacza Political, Military, Economic, Social, Infrastructure, and Information. PMESII to kolejna platforma, która jest zgodna z STEMPLES Plus, używanym przez specjalistów PSYOPS do zrozumienia kontekstu, w którym działa ich grupa docelowa.

• Polityczny: Zrozumienie dynamiki politycznej, struktur władzy i wpływowych aktorów.
• Wojsko: Chwytanie struktur i możliwości wojskowych, w tym sojuszy, rywalizacji i dynamiki władzy.
• Ekonomiczny: Zrozumienie sytuacji gospodarczej, takiej jak poziom dochodów, wskaźniki zatrudnienia i podstawowe gałęzie przemysłu.
• Społeczne: ocena cech społecznych i kulturowych, tradycji, przekonań i systemów wartości.
• Infrastruktura: Ocena infrastruktury fizycznej, takiej jak drogi, mosty i budynki, a także infrastruktury cyfrowej.
• Informacja: Zrozumienie krajobrazu komunikacyjnego, w tym dostępu do mediów i technologii informacyjnych oraz korzystania z nich.

Zbieranie tych informacji powinno pochodzić ze wszystkich dostępnych źródeł i agencji. Proces ten jest częścią szerszego planu zarządzania wymaganiami wywiadowczymi, zapewniając całościowy obraz, który integruje wszystkie istotne aspekty. Może to obejmować różne źródła danych wywiadowczych, w tym dane wywiadowcze ludzkie (HUMINT), rozpoznanie sygnałowe (SIGINT) i dane wywiadowcze typu open source (OSINT).

Inteligencja ma również kluczowe znaczenie dla określenia skuteczności działań PSYOPS. Porównując dane przed i po operacji, można ocenić wpływ kampanii PSYOPS. Mierzenie wpływu obejmuje monitorowanie zmian postaw, zachowań lub percepcji odbiorców lub odnotowywanie zmian w szerszych wskaźnikach PMESII.

Chcesz wiedzieć więcej?

Irańskie naciski dyplomatyczne i polityczne w wyniku wymiany więźniów – albański atak na Aszraf-3 pokazuje pozycje w naszym raporcie

Ciekawa obserwacja: irańskie kanały mediów społecznościowych i powiązane konta reżimu ogłosiły atak przed jakimikolwiek albańskimi lub serwisami informacyjnymi.

Były prezydent i premierzy Albanii zwołali konferencję prasową, w której potępili atak i nazwali go bezpodstawnym. Albański parlament powołał pilną komisję do zbadania sprawy. Minister spraw wewnętrznych wezwał komisję na pilne przesłuchanie. Dowiedz się więcej o irańskich psychopatach i wojnie poznawczej.

• Lew negocjacyjnywymazać: Iran przetrzymuje obcokrajowców jako kartę przetargową w negocjacjach. Iran wymienia te osoby na swoich obywateli przetrzymywanych za granicą lub na inne ustępstwa, takie jak zniesienie sankcji lub zapewnienie zasobów finansowych lub materialnych lub usunięcie PMOI z ich ziemi.
• Aprobata krajowa: Iran traktuje swoje udane wymiany więźniów jako zwycięstwa dyplomatyczne, które podnoszą notowania rządu w kraju. Zamiany pokazują, że rząd może chronić swoich obywateli za granicą i zapewnić ich uwolnienie, gdy mają kłopoty.
• Obraz międzynarodowy: Zwolnienie zagranicznych więźniów poprawia międzynarodowy wizerunek Iranu, ukazując go jako humanitarny, sprawiedliwy lub skłonny do angażowania się w rozwiązania dyplomatyczne. Uwolnienie zagranicznych więźniów pomaga ich stosunkom międzynarodowym i zmniejsza wrogość ze strony innych narodów.
• Bezpośrednie zaangażowanie dyplomatyczne: Irańskie wymiany więźniów stwarzają możliwości bezpośredniego zaangażowania z krajami zachodnimi. Zamiany pomagają w otwieraniu dialogu, gdy nie istnieją formalne kanały dyplomatyczne. Zamiany otwierają drzwi do dalszych negocjacji w innych sprawach.

Przeczytaj cały raport 

Operacje psychologiczne lub PSYOP to działania mające na celu wpłynięcie na zachowania, emocje i postawy jednostek lub grup. Widzimy psyopsy używane w marketingu, public relations, polityce, wojnie i kontekstach terapeutycznych. Chociaż wytyczne etyczne zdecydowanie odradzają manipulację, zrozumienie PSYOP może rzucić światło na to, w jaki sposób komunikaty wpływają na odbiorców i promują zrozumienie, empatię i pozytywną zmianę zachowania.

Istnieją krytyczne kroki w planowaniu i wykonywaniu operacji psychologicznych:

• Zrozum swoich odbiorców: Zanim spróbujesz wpłynąć na grupę docelową, musisz ją zrozumieć. Zrozumienie odbiorców może obejmować zbadanie ich danych demograficznych, psychograficznych, kultury, wartości, przekonań, postaw, zachowań i innych czynników, które mogą mieć wpływ na ich postrzeganie i działania.
• Wyznacz jasne cele: Co masz nadzieję osiągnąć? Wyznaczanie jasnych celów może obejmować zmianę zachowań, kształtowanie percepcji lub wpływanie na postawy. Im bardziej sprecyzujesz swoje cele, tym łatwiej będzie zaplanować działania i zmierzyć ich sukces.
• Opracuj strategię: Po zrozumieniu odbiorców i celów możesz rozpocząć tworzenie strategii. Opracowanie strategii obejmuje wybór odpowiedniego przekazu, medium i czasu, aby wpłynąć na odbiorców. Możesz rozważyć zastosowanie zasad perswazji, wpływu społecznego i zmiany zachowania.
• Twórz i rozpowszechniaj treści: W oparciu o swoją strategię musisz tworzyć treści, które mogą wpłynąć na odbiorców. Tworzenie i dystrybucja treści może obejmować przemówienia, posty w mediach społecznościowych, reklamy, artykuły lub wszelkie inne formy komunikacji. Gdy treść będzie gotowa, rozprowadź ją za pośrednictwem kanałów, które dotrą do docelowych odbiorców.
• Monitoruj i dostosuj: Po rozpoczęciu operacji monitorowanie jej postępów jest niezbędne. Monitorowanie i dostosowywanie działań obejmuje śledzenie wskaźników, takich jak wskaźniki zaangażowania, zmiany postaw lub wyniki behawioralne. Jeśli Twoja działalność nie osiąga swoich celów, może być konieczne dostosowanie strategii, treści lub metod dystrybucji.

Przeczytaj skrót

Od działań w cyberszarej strefie do zabójstw – PMOI na celowniku.

Poniżej znajduje się przegląd taktyk, technik i metod reżimu irańskiego stosowanych przeciwko dysydentom i grupom opozycyjnym. Ludowa Organizacja Mojahedin Iranu (PMOI) każdego lata organizuje konferencję Wolny Iran. Każdego roku irański reżim stara się zdyskredytować, zakłócić, opóźnić i zniszczyć wszelkie próby zorganizowania konferencji przez PMOI. Od fizycznych gróźb, przez hakowanie obcych rządów, po presję polityczną z powodu wymiany więźniów, Iran stosuje każdą dostępną taktykę, aby przesunąć kopertę podczas każdej akcji. Iran kontynuuje te działania.

Działania cybernetycznej szarej strefy zacierają granicę między akceptowalnym zachowaniem państwa a wrogimi aktami, stwarzając wyzwania w zakresie atrybucji, reagowania oraz ustanawiania jasnych norm i zasad w domenie cybernetycznej. Sprostanie tym wyzwaniom wymaga współpracy międzynarodowej, solidnych środków bezpieczeństwa cybernetycznego oraz opracowania norm i porozumień regulujących zachowanie państwa w cyberprzestrzeni.

Działania irańskiej cyberszarej strefy odnoszą się do złośliwych działań w cyberprzestrzeni, które nie są pełnoprawnym cyberatakiem, ale mają na celu osiągnięcie celów strategicznych.

• Szpiegostwo: Iran prowadzi kampanie cyberszpiegowskie wymierzone w zagraniczne rządy, organizacje i osoby prywatne. Działania te obejmują kradzież poufnych informacji, takich jak wywiad polityczny lub wojskowy, własność intelektualna lub dane osobowe.
• Operacje dezinformacji i wywierania wpływu: Iran angażuje się w internetowe kampanie dezinformacyjne, rozpowszechniając wprowadzające w błąd informacje lub propagandę w celu kształtowania opinii publicznej i realizacji swojego programu politycznego lub ideologicznego.
• Ataki DDoS: Ataki rozproszonej odmowy usługi (DDoS) polegają na przeciążeniu serwerów lub sieci celu zalewem ruchu, co powoduje, że stają się one niedostępne. Iran przeprowadzał ataki DDoS na różne cele, w tym strony internetowe obcych rządów, organizacje medialne i instytucje finansowe.
• Hakowanie i oszpecanie: irańskie grupy hakerskie przeprowadzały włamania cybernetyczne i fałszowały strony internetowe, aby podkreślić swoje możliwości, składać oświadczenia polityczne lub odwetować się na domniemanych przeciwnikach. Działania te często są wymierzone w rządowe strony internetowe, serwisy informacyjne lub organizacje krytyczne wobec polityki Iranu.
• Cyberataki na infrastrukturę krytyczną: Chociaż Iran nie znajduje się wyraźnie w szarej strefie, przeprowadza cyberataki na infrastrukturę krytyczną, taką jak obiekty energetyczne, banki i systemy transportowe. Godne uwagi przykłady obejmują atak na Saudi Aramco w 2012 r. i atak na przemysł tankowców w 2019 r.

Działania irańskiej wojny zębatej

Manipulacja w mediach społecznościowych: irańscy aktorzy prowadzą fałszywe konta w mediach społecznościowych i angażują się w kampanie dezinformacyjne w celu wywarcia wpływu na opinię publiczną, szczególnie w okresach wrażliwych, takich jak wybory lub napięcia geopolityczne.

Cyberszpiegostwo: Iran przeprowadził różne kampanie cyberszpiegowskie wymierzone w rządy, organizacje i osoby prywatne na całym świecie. Działania te obejmują kradzież poufnych informacji w celach wywiadowczych lub jako metoda uzyskania przewagi konkurencyjnej.

Zniekształcenia witryn internetowych: irańskie grupy hakerów dokonały zniekształceń witryn internetowych, zastępując zawartość docelowych witryn własnymi wiadomościami lub oświadczeniami politycznymi. Iran wykorzystuje zniesławienia, aby podkreślić możliwości, podnieść świadomość lub promować ideologie polityczne.

Phishing i spear-phishing: irańscy aktorzy przeprowadzają kampanie phishingowe, które wykorzystują oszukańcze e-maile lub wiadomości w celu nakłonienia osób do ujawnienia poufnych informacji, takich jak dane logowania lub dane finansowe.

Operacje wywierania wpływu: Iran angażuje się w operacje wywierania wpływu za pomocą różnych środków, w tym szerzenia propagandy, manipulowania narracjami i wykorzystywania kontrolowanych przez państwo mediów do kształtowania opinii publicznej, zarówno w kraju, jak i za granicą.

Atak na dysydentów i aktywistów: irańscy cyberprzestępcy atakują dysydentów, aktywistów i organizacje praw człowieka, zarówno w Iranie, jak i za granicą. Działania te mają na celu zakłócenie lub uciszenie głosów sprzeciwu.

Ataki rozproszonej odmowy usługi (DDoS): Iran przeprowadza ataki DDoS wymierzone w różne strony internetowe i usługi online. Ataki te przytłaczają atakowane systemy, czyniąc je niedostępnymi dla legalnych użytkowników.

Kradzież danych i własność intelektualna: irańscy cyberprzestępcy kradną poufne dane, w tym własność intelektualną, od zagranicznych firm, uniwersytetów i instytucji badawczych.

Ataki ransomware: chociaż nie są one przypisywane wyłącznie Iranowi, zdarzały się przypadki, w których grupy powiązane z Iranem wdrażały oprogramowanie ransomware w celu wyłudzania pieniędzy od organizacji poprzez szyfrowanie ich systemów i żądanie zapłaty za ich uwolnienie.

CZYTAJ CAŁY RAPORT

Zautomatyzowanie wszystkich poziomów modelu punktacji Admiralicji w ocenie cyberdowodów wymaga opracowania systematycznego procesu obejmującego kryteria modelu i metodologię punktacji. Wymieniliśmy możliwe kroki w celu zautomatyzowania każdego poziomu modelu punktacji Admiralicji.

1. Zbierz i wstępnie przetwórz dowody cybernetyczne: Zbierz odpowiednie dowody cybernetyczne, takie jak pliki dziennika, dane o ruchu sieciowym, artefakty systemowe lub wszelkie inne informacje cyfrowe związane z incydentem lub dochodzeniem. Wstępne przetwarzanie danych w celu zapewnienia spójności i zgodności na potrzeby analizy, która może obejmować czyszczenie, normalizację i formatowanie danych.
2. Zdefiniuj kryteria dla każdego poziomu: Przejrzyj model punktacji Admiralicji i określ kryteria dla każdego poziomu. Model zazwyczaj składa się z kilku poziomów, takich jak poziom 1 (wskazanie), poziom 2 (racjonalne przekonanie), poziom 3 (silne przekonanie) i poziom 4 (fakt). Zdefiniuj szczegółowe kryteria i wskaźniki oceny na każdym poziomie w oparciu o wskazówki modelu.
3. Opracuj algorytmy lub zasady oceny dowodów: zaprojektuj algorytmy lub reguły, które mogą automatycznie oceniać dowody na podstawie zdefiniowanych kryteriów dla każdego poziomu. Może to obejmować zastosowanie technik uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego lub systemów opartych na regułach do analizy dowodów i dokonywania ocen na podstawie kryteriów.

1. Wyodrębnij cechy z dowodów: Zidentyfikuj istotne cechy lub atrybuty z dowodów, które mogą przyczynić się do procesu oceny. Funkcje te mogą obejmować wskaźniki naruszenia bezpieczeństwa, znaczniki czasu, wzorce sieciowe, charakterystykę plików lub wszelkie inne istotne informacje, które są zgodne z kryteriami dla każdego poziomu.
2. Przypisz wyniki na podstawie kryteriów: Przypisz wyniki lub oceny dowodom na podstawie kryteriów dla każdego poziomu modelu punktacji Admiralicji. Punktacja może być binarna (np. zdany/niezaliczony), liczbowa (np. w skali od 1 do 10) lub dowolna inna odpowiednia skala odzwierciedlająca poziom pewności lub przekonania związanego z dowodami.
3. Zintegruj proces oceniania w ujednolicony system: opracuj ujednolicony system lub aplikację obejmującą zautomatyzowany proces oceniania. System ten powinien przyjmować dowody jako dane wejściowe, stosować algorytmy lub reguły do ​​oceny dowodów i generować odpowiednie wyniki lub oceny dla każdego poziomu modelu.
4. Zweryfikuj i udoskonal zautomatyzowany system punktacji: Zweryfikuj działanie zautomatyzowanego systemu punktacji, porównując jego wyniki z ocenami dokonanymi przez ludzi lub ustalonymi wzorcami. Analizuj dokładność, precyzję, pamięć lub inne istotne wskaźniki systemu, aby zapewnić jego niezawodność. Ulepsz system zgodnie z potrzebami na podstawie wyników oceny.
5. Stale aktualizuj i ulepszaj system: Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami o zagrożeniach cybernetycznych, technikami ataków i nowymi czynnikami dowodowymi. Regularnie aktualizuj i ulepszaj zautomatyzowany system punktacji, aby dostosowywać się do pojawiających się trendów, udoskonalać kryteria i zwiększać dokładność ocen.

Zautomatyzowanie modelu punktacji Admiralicji w ocenie cyberdowodów wymaga wiedzy specjalistycznej w zakresie cyberbezpieczeństwa, analizy danych i rozwoju oprogramowania. Zaangażuj ekspertów dziedzinowych, analityków ds. bezpieczeństwa cybernetycznego i analityków danych, aby zapewnić skuteczne wdrożenie i zgodność z określonymi wymaganiami lub przypadkami użycia Twojej organizacji.

Zintegrowanie testu CRAAP (waluta, trafność, autorytet, dokładność, cel) z modelem punktowym Admiralicji NATO może zapewnić kompleksowe ramy oceny do oceny wiarygodności i jakości dowodów cybernetycznych.

1. Zdefiniuj kryteria: Połącz kryteria z obu modeli, aby utworzyć ujednolicony zestaw kryteriów oceny. Jako głównych poziomów oceny używaj pełnych kryteriów Modelu Punktacji Admiralicji NATO, podczas gdy test CRAAP może służyć jako kryteria podrzędne na każdym poziomie. Na przykład:
• Poziom 1 (wskazanie): Oceń dowody dotyczące waluty, trafności i autorytetu.
• Poziom 2 (uzasadnione przekonanie): Oceń dowody pod kątem dokładności i celu.
• Poziom 3 (silne przekonanie): przeanalizuj dowody dla wszystkich kryteriów testu CRAAP.
• Poziom 4 (Fakt): Dalsza weryfikacja dowodów dla wszystkich kryteriów testu CRAAP.
2. Przypisz wagi lub wyniki: określ względne znaczenie lub wagę każdego kryterium w ujednoliconych ramach oceny. Możesz przypisać wyższe wagi kryteriom z modelu punktowego Admiralicji NATO, ponieważ reprezentują one główne poziomy, podczas gdy kryteria testu CRAAP mogą mieć niższe wagi jako kryteria podrzędne. Alternatywnie możesz przypisać wyniki lub oceny do każdego kryterium w oparciu o ich znaczenie i wpływ na ogólną ocenę.
3. Opracuj zautomatyzowany proces oceny: zaprojektuj algorytmy lub reguły w oparciu o zdefiniowane kryteria i wagi, aby zautomatyzować proces oceny. Może to obejmować techniki przetwarzania języka naturalnego, analizę tekstu lub inne metody wydobywania istotnych informacji i oceny dowodów na podstawie kryteriów.
4. Wyodrębnij istotne cechy dowodów: Zidentyfikuj cechy lub atrybuty dowodów, które są zgodne z kryteriami testu CRAAP i modelem punktacji Admiralicji NATO. Na przykład w przypadku Autorytetu możesz wziąć pod uwagę takie czynniki, jak referencje autora, reputacja źródła lub status recenzji. Wyodrębnij te cechy z dowodów wykorzystanych w zautomatyzowanym procesie oceny.
5. Zastosuj ujednoliconą strukturę oceny: Zintegruj zautomatyzowany proces oceny z ujednoliconą strukturą. Wprowadź dowody, zastosuj algorytmy lub reguły, aby ocenić dowody na podstawie zdefiniowanych kryteriów i wygeneruj wyniki lub oceny dla każdego kryterium i ogólnego poziomu oceny.
6. Agreguj i interpretuj wyniki: agreguj wyniki lub oceny z każdego kryterium i poziomu, aby uzyskać ogólną ocenę dowodów. Ustal progi lub reguły decyzyjne, aby określić ostateczną klasyfikację dowodów w oparciu o połączone wyniki lub oceny. Interpretuj wyniki, aby przekazać interesariuszom wiarygodność i jakość dowodów.
7. Zweryfikuj i udoskonal zintegrowane ramy: Zweryfikuj wydajność zintegrowanych ram, porównując ich wyniki z ręcznymi ocenami lub ustalonymi punktami odniesienia. Oceń dokładność, precyzję, powtarzalność lub inne istotne wskaźniki, aby zapewnić skuteczność. Nieustannie udoskonalaj i ulepszaj platformę w oparciu o opinie i nowe spostrzeżenia.

Poprzez zintegrowanie testu CRAAP z modelem punktacji Admiralicji NATO można usprawnić proces oceny, biorąc pod uwagę techniczne aspekty dowodów oraz ich aktualność, przydatność, autorytet, dokładność i cel. Ta integracja zapewnia bardziej wszechstronną i wszechstronną ocenę wiarygodności i jakości dowodów.

 w ocenie dowodów cybernetycznych obejmuje opracowanie systematycznego procesu obejmującego kryteria modelu i metodologię punktacji. Wymieniliśmy możliwe kroki w celu zautomatyzowania każdego poziomu modelu punktacji Admiralicji.

1. Zbierz i wstępnie przetwórz dowody cybernetyczne: Zbierz odpowiednie dowody cybernetyczne, takie jak pliki dziennika, dane o ruchu sieciowym, artefakty systemowe lub wszelkie inne informacje cyfrowe związane z incydentem lub dochodzeniem. Wstępne przetwarzanie danych w celu zapewnienia spójności i zgodności na potrzeby analizy, która może obejmować czyszczenie, normalizację i formatowanie danych.
2. Zdefiniuj kryteria dla każdego poziomu: Przejrzyj model punktacji Admiralicji i określ kryteria dla każdego poziomu. Model zazwyczaj składa się z kilku poziomów, takich jak poziom 1 (wskazanie), poziom 2 (racjonalne przekonanie), poziom 3 (silne przekonanie) i poziom 4 (fakt). Zdefiniuj szczegółowe kryteria i wskaźniki oceny na każdym poziomie w oparciu o wskazówki modelu.
3. Opracuj algorytmy lub zasady oceny dowodów: zaprojektuj algorytmy lub reguły, które mogą automatycznie oceniać dowody na podstawie zdefiniowanych kryteriów dla każdego poziomu. Może to obejmować zastosowanie technik uczenia maszynowego, przetwarzania języka naturalnego lub systemów opartych na regułach do analizy dowodów i dokonywania ocen na podstawie kryteriów.
4. Wyodrębnij cechy z dowodów: Zidentyfikuj istotne cechy lub atrybuty z dowodów, które mogą przyczynić się do procesu oceny. Funkcje te mogą obejmować wskaźniki naruszenia bezpieczeństwa, znaczniki czasu, wzorce sieciowe, charakterystykę plików lub wszelkie inne istotne informacje, które są zgodne z kryteriami dla każdego poziomu.
5. Przypisz wyniki na podstawie kryteriów: Przypisz wyniki lub oceny dowodom na podstawie kryteriów dla każdego poziomu modelu punktacji Admiralicji. Punktacja może być binarna (np. zdany/niezaliczony), liczbowa (np. w skali od 1 do 10) lub dowolna inna odpowiednia skala odzwierciedlająca poziom pewności lub przekonania związanego z dowodami.
6. Zintegruj proces oceniania w ujednolicony system: opracuj ujednolicony system lub aplikację obejmującą zautomatyzowany proces oceniania. System ten powinien przyjmować dowody jako dane wejściowe, stosować algorytmy lub reguły do ​​oceny dowodów i generować odpowiednie wyniki lub oceny dla każdego poziomu modelu.
7. Zweryfikuj i udoskonal zautomatyzowany system punktacji: Zweryfikuj działanie zautomatyzowanego systemu punktacji, porównując jego wyniki z ocenami dokonanymi przez ludzi lub ustalonymi wzorcami. Analizuj dokładność, precyzję, pamięć lub inne istotne wskaźniki systemu, aby zapewnić jego niezawodność. Ulepsz system zgodnie z potrzebami na podstawie wyników oceny.
8. Stale aktualizuj i ulepszaj system: Bądź na bieżąco z najnowszymi informacjami o zagrożeniach cybernetycznych, technikami ataków i nowymi czynnikami dowodowymi. Regularnie aktualizuj i ulepszaj zautomatyzowany system punktacji, aby dostosowywać się do pojawiających się trendów, udoskonalać kryteria i zwiększać dokładność ocen.

Zautomatyzowanie modelu punktacji Admiralicji w ocenie cyberdowodów wymaga wiedzy specjalistycznej w zakresie cyberbezpieczeństwa, analizy danych i rozwoju oprogramowania. Zaangażuj ekspertów dziedzinowych, analityków ds. bezpieczeństwa cybernetycznego i analityków danych, aby zapewnić skuteczne wdrożenie i zgodność z określonymi wymaganiami lub przypadkami użycia Twojej organizacji.

Zintegrowanie testu CRAAP (waluta, trafność, autorytet, dokładność, cel) z modelem punktowym Admiralicji NATO może zapewnić kompleksowe ramy oceny do oceny wiarygodności i jakości dowodów cybernetycznych.

1. Zdefiniuj kryteria: Połącz kryteria z obu modeli, aby utworzyć ujednolicony zestaw kryteriów oceny. Jako głównych poziomów oceny używaj pełnych kryteriów Modelu Punktacji Admiralicji NATO, podczas gdy test CRAAP może służyć jako kryteria podrzędne na każdym poziomie. Na przykład:
• Poziom 1 (wskazanie): Oceń dowody dotyczące waluty, trafności i autorytetu.
• Poziom 2 (uzasadnione przekonanie): Oceń dowody pod kątem dokładności i celu.
• Poziom 3 (silne przekonanie): przeanalizuj dowody dla wszystkich kryteriów testu CRAAP.
• Poziom 4 (Fakt): Dalsza weryfikacja dowodów dla wszystkich kryteriów testu CRAAP.
2. Przypisz wagi lub wyniki: określ względne znaczenie lub wagę każdego kryterium w ujednoliconych ramach oceny. Możesz przypisać wyższe wagi kryteriom z modelu punktowego Admiralicji NATO, ponieważ reprezentują one główne poziomy, podczas gdy kryteria testu CRAAP mogą mieć niższe wagi jako kryteria podrzędne. Alternatywnie możesz przypisać wyniki lub oceny do każdego kryterium w oparciu o ich znaczenie i wpływ na ogólną ocenę.
3. Opracuj zautomatyzowany proces oceny: zaprojektuj algorytmy lub reguły w oparciu o zdefiniowane kryteria i wagi, aby zautomatyzować proces oceny. Może to obejmować techniki przetwarzania języka naturalnego, analizę tekstu lub inne metody wydobywania istotnych informacji i oceny dowodów na podstawie kryteriów.
4. Wyodrębnij istotne cechy dowodów: Zidentyfikuj cechy lub atrybuty dowodów, które są zgodne z kryteriami testu CRAAP i modelem punktacji Admiralicji NATO. Na przykład w przypadku Autorytetu możesz wziąć pod uwagę takie czynniki, jak referencje autora, reputacja źródła lub status recenzji. Wyodrębnij te cechy z dowodów wykorzystanych w zautomatyzowanym procesie oceny.
5. Zastosuj ujednoliconą strukturę oceny: Zintegruj zautomatyzowany proces oceny z ujednoliconą strukturą. Wprowadź dowody, zastosuj algorytmy lub reguły, aby ocenić dowody na podstawie zdefiniowanych kryteriów i wygeneruj wyniki lub oceny dla każdego kryterium i ogólnego poziomu oceny.
6. Agreguj i interpretuj wyniki: agreguj wyniki lub oceny z każdego kryterium i poziomu, aby uzyskać ogólną ocenę dowodów. Ustal progi lub reguły decyzyjne, aby określić ostateczną klasyfikację dowodów w oparciu o połączone wyniki lub oceny. Interpretuj wyniki, aby przekazać interesariuszom wiarygodność i jakość dowodów.
7. Zweryfikuj i udoskonal zintegrowane ramy: Zweryfikuj wydajność zintegrowanych ram, porównując ich wyniki z ręcznymi ocenami lub ustalonymi punktami odniesienia. Oceń dokładność, precyzję, powtarzalność lub inne istotne wskaźniki, aby zapewnić skuteczność. Nieustannie udoskonalaj i ulepszaj platformę w oparciu o opinie i nowe spostrzeżenia.

Poprzez zintegrowanie testu CRAAP z modelem punktacji Admiralicji NATO można usprawnić proces oceny, biorąc pod uwagę techniczne aspekty dowodów oraz ich aktualność, przydatność, autorytet, dokładność i cel. Ta integracja zapewnia bardziej wszechstronną i wszechstronną ocenę wiarygodności i jakości dowodów.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71

Weryfikacja wiarygodności, rzetelności i dokładności źródeł wywiadowczych często wymaga połączenia ręcznej analizy i krytycznego myślenia. Możemy jednak zastosować algorytmy i techniki wspierające ten proces:

1. Analiza tekstu: Algorytmy analizy tekstu mogą pomóc w ocenie wiarygodności i rzetelności źródeł pisanych. Zastosuj techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), takie jak analiza tonacji, rozpoznawanie nazwanych jednostek i modelowanie tematów, aby analizować język, tonację, wspomniane jednostki i spójność informacji w tekście. Może to zapewnić wgląd w wiarygodność i wiarygodność źródła.
2. Analiza sieci społecznościowych: Użyj algorytmów analizy sieci społecznościowych, aby zbadać powiązania i relacje między osobami lub organizacjami zaangażowanymi w źródła wywiadowcze. Mapując sieć i analizując jej strukturę, miary centralności i wzorce interakcji, można zidentyfikować potencjalne uprzedzenia, powiązania lub wskaźniki wiarygodności.

1. Fuzja danych: Algorytmy fuzji danych łączą informacje z wielu źródeł w celu identyfikacji wzorców, nakładania się lub rozbieżności. Porównując dane z różnych źródeł i stosując algorytmy, takie jak grupowanie, analiza podobieństwa lub wykrywanie anomalii, można ocenić spójność i dokładność informacji dostarczanych przez różne źródła.
2. Analiza reputacji: Algorytmy analizy reputacji oceniają reputację i historię źródeł na podstawie danych historycznych i opinii użytkowników. Algorytmy te uwzględniają takie czynniki, jak wiarygodność poprzednich raportów, wiedza specjalistyczna lub autorytet źródła oraz poziom zaufania przypisywany przez innych użytkowników lub systemy. Analiza reputacji może pomóc w ocenie wiarygodności i dokładności źródeł wywiadowczych.
3. Analiza bayesowska: techniki analizy bayesowskiej można wykorzystać do aktualizacji prawdopodobieństwa dokładności źródła na podstawie nowych dowodów lub informacji. Algorytmy bayesowskie wykorzystują wcześniejsze prawdopodobieństwa i aktualizują je o nowe dane, aby oszacować prawdopodobieństwo dokładności lub wiarygodności źródła. Iteracyjnie aktualizując prawdopodobieństwa, możesz udoskonalić ocenę źródeł w czasie.
4. Klasyfikacja oparta na uczeniu maszynowym: Trenuj algorytmy uczenia maszynowego, takie jak nadzorowane modele klasyfikacji, w celu kategoryzowania źródeł na podstawie ich wiarygodności lub dokładności. Dostarczając oznaczone dane szkoleniowe (np. źródła wiarygodne i niewiarygodne), algorytmy te mogą uczyć się wzorców i funkcji, które odróżniają wiarygodne źródła od mniej wiarygodnych. Może to pomóc w automatycznej klasyfikacji i ocenie wiarygodności źródeł wywiadowczych.

Podczas gdy algorytmy mogą wspierać proces weryfikacji, kluczowy pozostaje ludzki osąd i krytyczne myślenie. Korzystaj z algorytmów, aby wspomagać analityków w ocenie wiarygodności, rzetelności i dokładności źródła. Połączenie zautomatyzowanych technik i ludzkiej wiedzy jest niezbędne do zapewnienia kompleksowej i solidnej oceny źródeł wywiadowczych.

Konkretne algorytmy, które powszechnie stosujemy w kontekście weryfikacji wiarygodności, rzetelności i dokładności źródeł wywiadowczych:

1. Naiwny klasyfikator Bayesa: Naiwny klasyfikator Bayesa to nadzorowany algorytm uczenia maszynowego, który oblicza prawdopodobieństwo, że źródło jest wiarygodne lub dokładne na podstawie cech wyodrębnionych z treści lub metadanych źródła. Zakłada niezależność między cechami i wykorzystuje twierdzenie Bayesa do przewidywania. Trenuj naiwnego Bayesa na danych oznaczonych etykietami, aby klasyfikować źródła jako wiarygodne lub niewiarygodne.
2. Support Vector Machines (SVM): SVM to nadzorowany algorytm uczenia się używany do zadań klasyfikacyjnych. („11 najczęstszych algorytmów uczenia maszynowego wyjaśnionych w pigułce”) Działa poprzez znalezienie optymalnej hiperpłaszczyzny oddzielającej różne klasy. („Unlocking Profit Potential: Apply Machine Learning to Algorithmic…”) Trenuj SVM na danych oznaczonych etykietami, w których źródła są klasyfikowane jako wiarygodne lub niewiarygodne. Po przeszkoleniu może klasyfikować nowe źródła na podstawie ich cech, takich jak wzorce językowe, wskazówki językowe lub metadane.
3. Losowy las: Losowy las to algorytm uczenia się zespołowego, który łączy wiele drzew decyzyjnych w celu przewidywania. („BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model – GitHub”) Możemy trenować Random Forest na danych z etykietami w oparciu o różne cechy, aby klasyfikować źródła jako wiarygodne lub nie. Random Forest może zarządzać złożonymi relacjami między funkcjami i zapewniać wgląd w znaczenie różnych czynników dla wiarygodności źródła.
4. Algorytm PageRank: Algorytm PageRank, pierwotnie opracowany do rankingu stron internetowych, można dostosować do oceny wiarygodności i znaczenia źródeł wywiadowczych. PageRank ocenia łączność źródeł i strukturę łączy, aby określić ich reputację i wpływ w sieci. Źródła z wysokimi wynikami PageRank są uważane za wiarygodne i wiarygodne.
5. Algorytm TrustRank: TrustRank to algorytm, który mierzy wiarygodność źródeł na podstawie ich relacji z zaufanymi źródłami początkowymi. Ocenia jakość i niezawodność linków prowadzących do źródła i odpowiednio propaguje wyniki zaufania. Użyj TrustRank, aby zidentyfikować wiarygodne źródła i odfiltrować potencjalnie niewiarygodne.
6. Analiza nastrojów: Algorytmy analizy nastrojów wykorzystują techniki NLP do analizy nastrojów lub opinii wyrażonych w tekstach źródłowych. Algorytmy te mogą identyfikować uprzedzenia, subiektywizm lub potencjalne nieścisłości w prezentowanych informacjach, oceniając przekazywane nastroje, postawy i emocje. Analiza nastrojów może być przydatna w ocenie tonu i wiarygodności źródeł wywiadowczych.
7. Analiza sieci: Zastosuj algorytmy analizy sieci, takie jak miary centralności (np. centralność stopnia, centralność między sieciami) lub algorytmy wykrywania społeczności, aby analizować połączenia i relacje między źródłami. Algorytmy te pomagają identyfikować wpływowe lub centralne źródła w sieci, oceniać wiarygodność źródeł na podstawie ich pozycji w sieci oraz wykrywać potencjalne uprzedzenia lub kliki.

Wybór algorytmów zależy od konkretnego kontekstu, dostępnych danych i celów analizy. Ponadto trenuj i dostrajaj te algorytmy, korzystając z odpowiednich danych szkoleniowych, aby dostosować je do wymagań dotyczących weryfikacji źródeł wywiadowczych.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71 

Zautomatyzowane procesy wzajemnej weryfikacji analizy wywiadowczej mogą być cenne w walidacji raportów wywiadowczych. Wraz z pojawieniem się sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego rentowność nie jest daleko.

1. Zaprojektuj zautomatyzowane ramy recenzowania: opracuj ramy obejmujące automatyczne procesy recenzowania w swoim systemie analizy wywiadowczej. Zdefiniuj szczegółowe kryteria oceny i wytyczne dotyczące przeglądu, takie jak dokładność, istotność, przejrzystość, spójność i zgodność ze standardami społeczności wywiadowczej.
2. Zidentyfikuj wykwalifikowanych recenzentów: Zidentyfikuj pulę wykwalifikowanych recenzentów w swojej organizacji lub społeczności wywiadowczej, którzy posiadają niezbędną wiedzę i doświadczenie w danej dziedzinie. Weź pod uwagę ich doświadczenie, wiedzę w danej dziedzinie i znajomość procesu analizy wywiadowczej.

• Zdefiniuj kryteria przeglądu i metryki: ustal określone kryteria i metryki oceny, według których raporty wywiadowcze. Mogą to być takie czynniki, jak jakość i dokładność źródeł, logiczne rozumowanie, stosowanie SAT, spójność analiz i przestrzeganie standardów społeczności wywiadowczej. Zdefiniuj wskaźniki ilościowe lub jakościowe do zastosowania podczas procesu przeglądu.

• Zaimplementuj narzędzia do automatycznej recenzji: wykorzystaj narzędzia lub platformy do automatycznej recenzji, które mogą ułatwić proces recenzji. Narzędzia te mogą obejmować algorytmy analizy tekstu, techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz modele uczenia maszynowego przeznaczone do oceny jakości i charakterystyki raportów. Takie narzędzia mogą pomóc w identyfikacji potencjalnych błędów, niespójności lub luk w analizie.
• Przydzielanie i planowanie recenzentów: opracuj mechanizm przypisywania raportów wywiadowczych do recenzentów na podstawie ich wiedzy specjalistycznej i obciążenia pracą. Wdrażaj system planowania, który zapewnia terminowe i wydajne cykle recenzji, biorąc pod uwagę wymagany czas realizacji każdego raportu.
• Opinie i oceny recenzentów: umożliwia recenzentom przekazywanie opinii, komentarzy i ocen dotyczących przeglądanych przez nich raportów. Opracuj znormalizowany szablon lub formularz, który pomaga recenzentom w rejestrowaniu ich uwag, sugestii i wszelkich niezbędnych poprawek. Rozważ wprowadzenie systemu ocen, który określa ilościowo jakość i trafność raportów.
• Agreguj i analizuj opinie recenzentów: analizuj opinie i oceny wystawiane przez recenzentów, aby identyfikować typowe wzorce, obszary wymagające poprawy lub potencjalne problemy w raportach. Wykorzystaj techniki analizy danych, aby uzyskać wgląd w zagregowane opinie recenzentów, takie jak identyfikacja powtarzających się mocnych i słabych stron w analizie.
• Iteracyjny proces doskonalenia: Włącz informacje zwrotne otrzymane z automatycznego procesu wzajemnej oceny do iteracyjnego cyklu doskonalenia. Użyj spostrzeżeń uzyskanych z przeglądu, aby udoskonalić metodologie analizy, wyeliminować zidentyfikowane słabości i poprawić ogólną jakość raportów wywiadowczych.
• Monitoruj i śledź wyniki recenzji: stale monitoruj i śledź wydajność zautomatyzowanych procesów recenzowania. Analizuj metryki, takie jak czas zakończenia recenzji, poziomy porozumienia między recenzentami i wydajność recenzentów, aby zidentyfikować możliwości optymalizacji procesów i zapewnić skuteczność i wydajność systemu recenzji.
• Przekazuj informacje zwrotne i wskazówki analitykom: korzystaj z opinii recenzentów, aby udzielać wskazówek i wsparcia analitykom. Udostępniaj wyniki przeglądu analitykom, podkreślając obszary wymagające poprawy i dostarczając rekomendacji dotyczących doskonalenia ich umiejętności analitycznych. Zachęcaj do tworzenia pętli informacji zwrotnej między recenzentami i analitykami, aby wspierać kulturę ciągłego uczenia się i doskonalenia.

Poprzez zintegrowanie zautomatyzowanych procesów recenzowania z przepływem pracy analizy wywiadowczej, możesz weryfikować i poprawiać jakość raportów wywiadowczych. Takie podejście promuje współpracę, obiektywizm i przestrzeganie standardów w Twojej organizacji wewnętrznej i zewnętrznych strukturach wymiany informacji, ostatecznie poprawiając dokładność i niezawodność analizy.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71

Treadstone 71 wykorzystuje Sats jako standardową część cyklu życia wywiadu. Integracja i automatyzacja strukturalnych technik analitycznych (SAT) obejmuje wykorzystanie technologii i narzędzi obliczeniowych w celu usprawnienia stosowania tych technik. Mamy modele, które właśnie to robią, postępując zgodnie z krokami i metodami.

1. Standaryzuj ramy SAT: opracuj standardowe ramy stosowania SAT. Obejmuje to zdefiniowanie różnych technik SAT, ich celu i kroków związanych z każdą techniką. Twórz szablony lub wytyczne, których analitycy mogą przestrzegać podczas korzystania z testów SAT.
2. Opracuj narzędzia programowe SAT: Projektuj i rozwijaj narzędzia programowe specjalnie dostosowane do testów SAT. Narzędzia te mogą zapewniać zautomatyzowaną obsługę wykonywania technik SAT, takich jak analiza relacji encji, analiza powiązań, analiza osi czasu i generowanie hipotez. Narzędzia mogą automatyzować powtarzalne zadania, poprawiać wizualizację danych i pomagać w rozpoznawaniu wzorców.
3. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Wykorzystaj techniki NLP do automatyzacji ekstrakcji i analizy nieustrukturyzowanych danych tekstowych. Algorytmy NLP mogą przetwarzać duże ilości informacji tekstowych, identyfikować kluczowe podmioty, relacje i nastroje oraz przekształcać je w dane strukturalne do dalszej analizy SAT.

1. Integracja i fuzja danych: integruj różnorodne źródła danych i stosuj techniki łączenia danych w celu łączenia danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Zautomatyzowana integracja danych pozwala na holistyczną analizę przy użyciu SAT, zapewniając kompleksowy widok dostępnych informacji.
2. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja: wykorzystaj algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do automatyzacji niektórych aspektów egzaminów SAT. Na przykład szkolenie modeli uczenia maszynowego w celu identyfikowania wzorców, anomalii lub trendów w danych, pomaganie analitykom w generowaniu hipotez lub identyfikowaniu obszarów zainteresowania. Techniki sztucznej inteligencji mogą automatyzować powtarzalne zadania i zapewniać rekomendacje oparte na historycznych wzorcach i trendach.
3. Narzędzia do wizualizacji: Implementuj narzędzia do wizualizacji danych, aby wizualnie i intuicyjnie prezentować złożone dane. Interaktywne pulpity nawigacyjne, wykresy sieciowe i mapy cieplne mogą pomóc analitykom badać i rozumieć relacje, zależności i wzorce zidentyfikowane za pomocą testów SAT. Zautomatyzowane narzędzia do wizualizacji ułatwiają szybką i wszechstronną analizę.
4. Automatyzacja przepływu pracy: zautomatyzuj przepływ pracy związany ze stosowaniem testów SAT, opracowując systemy lub platformy, które prowadzą analityków przez ten proces. Systemy te mogą zapewniać instrukcje krok po kroku, automatyzować zadania wstępnego przetwarzania danych i bezproblemowo integrować różne techniki analizy.
5. Platformy współpracy i dzielenia się wiedzą: Implementuj platformy współpracy, na których analitycy mogą udostępniać i omawiać zastosowanie testów SAT. Platformy te mogą ułatwiać dzielenie się wiedzą, zapewniać dostęp do wspólnych zestawów danych i pozwalać na zbiorczą analizę, wykorzystując wiedzę wielu analityków.
6. Ciągłe doskonalenie: Ciągłe ocenianie i udoskonalanie zautomatyzowanych procesów SAT. Uwzględniaj opinie analityków, monitoruj skuteczność zautomatyzowanych narzędzi i wprowadzaj ulepszenia, aby poprawić ich wydajność i użyteczność. Bądź na bieżąco z postępami w technologii i metodologiach analitycznych, aby mieć pewność, że automatyzacja dostosowuje się do zmieniających się potrzeb procesu analizy.
7. Szkolenia i rozwój umiejętności: zapewnianie szkoleń i wsparcia analitykom w skutecznym korzystaniu z zautomatyzowanych narzędzi SAT. Oferuj wskazówki dotyczące interpretacji zautomatyzowanych wyników, zrozumienia ograniczeń i wykorzystania automatyzacji w celu zwiększenia ich możliwości analitycznych.

Wdrażając te metody, można zintegrować i zautomatyzować testy SAT, zwiększając wydajność i efektywność procesu analizy. Połączenie technologii, integracji danych, uczenia maszynowego i platform współpracy umożliwia analitykom bardziej wszechstronne i spójne stosowanie SAT, co ostatecznie prowadzi do bardziej świadomych i wartościowych spostrzeżeń. Powszechnie używane testy SAT obejmują:

1. Analiza konkurujących hipotez (ACH): technika, która systematycznie ocenia wiele hipotez oraz ich wspierające i zaprzeczające dowody w celu ustalenia najbardziej prawdopodobnego wyjaśnienia.
2. Kontrola kluczowych założeń (KAC): obejmuje identyfikację i ocenę kluczowych założeń leżących u podstaw analizy w celu oceny ich ważności, wiarygodności i potencjalnego wpływu na wnioski.
3. Analiza wskaźników i ostrzeżeń (IWA): Koncentruje się na identyfikowaniu i monitorowaniu wskaźników sugerujących potencjalne zagrożenia lub istotne zmiany, umożliwiając wczesne ostrzeganie i podejmowanie działań proaktywnych.
4. Alternative Futures Analysis (AFA): Bada i analizuje różne prawdopodobne przyszłe scenariusze, aby przewidzieć i przygotować się na różne wyniki.
5. Analiza zespołu czerwonego: obejmuje utworzenie oddzielnego zespołu lub grupy, która kwestionuje założenia, analizy i wnioski z głównej analizy, zapewniając alternatywne perspektywy i krytyczną analizę.
6. Analiza wspomagania decyzji (DSA): zapewnia ustrukturyzowane metody i techniki pomagające decydentom w ocenie opcji, ocenie ryzyka i korzyści oraz wyborze najbardziej odpowiedniego sposobu działania.
7. Analiza powiązań: analizuje i wizualizuje relacje i połączenia między jednostkami, takimi jak osoby, organizacje lub wydarzenia, aby zrozumieć sieci, wzorce i zależności.
8. Analiza osi czasu: konstruuje chronologiczną sekwencję zdarzeń w celu zidentyfikowania wzorców, trendów lub anomalii w czasie i pomocy w zrozumieniu związku przyczynowego i wpływu.
9. Analiza SWOT: ocenia mocne i słabe strony, szanse i zagrożenia związane z określonym tematem, takim jak organizacja, projekt lub polityka, w celu informowania o podejmowaniu strategicznych decyzji.
10. Ustrukturyzowana burza mózgów: Ułatwia ustrukturyzowane podejście do generowania pomysłów, spostrzeżeń i potencjalnych rozwiązań poprzez wykorzystanie zbiorowej inteligencji grupy.
11. Metoda Delphi: polega na zbieraniu informacji od panelu ekspertów poprzez serię kwestionariuszy lub powtarzających się ankiet, mających na celu osiągnięcie konsensusu lub identyfikację wzorców i trendów.
12. Łagodzenie błędów poznawczych: Koncentruje się na rozpoznawaniu i usuwaniu błędów poznawczych, które mogą wpływać na analizę, podejmowanie decyzji i postrzeganie informacji.
13. Rozwój hipotezy: obejmuje formułowanie sprawdzalnych hipotez w oparciu o dostępne informacje, wiedzę fachową i logiczne rozumowanie, aby pokierować analizą i badaniem.
14. Diagramy wpływu: graficzne przedstawienie związków przyczynowych, zależności i wpływów między czynnikami i zmiennymi w celu zrozumienia złożonych systemów i ich współzależności.
15. Ustrukturyzowana argumentacja: polega na konstruowaniu logicznych argumentów z przesłankami, dowodami i wnioskami w celu poparcia lub obalenia określonej propozycji lub hipotezy.
16. Analiza wzorców: identyfikuje i analizuje powtarzające się wzorce w danych lub zdarzeniach, aby odkryć spostrzeżenia, relacje i trendy.
17. Analiza bayesowska: stosuje teorię prawdopodobieństwa bayesowskiego do aktualizowania i udoskonalania przekonań i hipotez w oparciu o nowe dowody i wcześniejsze prawdopodobieństwa.
18. Analiza wpływu: ocenia potencjalne konsekwencje i implikacje czynników, zdarzeń lub decyzji, aby zrozumieć ich potencjalne skutki.
19. Analiza porównawcza: Porównuje różne podmioty, opcje lub scenariusze w celu oceny ich względnych mocnych i słabych stron, zalet i wad.
20. Strukturalne analityczne podejmowanie decyzji (SADM): Zapewnia ramy dla ustrukturyzowanych procesów decyzyjnych, włączając SAT w celu usprawnienia analizy, oceny i podejmowania decyzji.

Techniki te oferują ustrukturyzowane ramy i metodologie, aby kierować procesem analizy, poprawiać obiektywizm i poprawiać jakość spostrzeżeń i podejmowania decyzji. W zależności od konkretnych wymagań analitycznych analitycy mogą wybrać i zastosować najbardziej odpowiednie testy SAT.

Analiza konkurencyjnych hipotez (ACH):

• Opracuj moduł, który umożliwia analitykom wprowadzanie hipotez i dowodów potwierdzających/przeciwstawnych.
• Zastosuj algorytmy wnioskowania bayesowskiego, aby ocenić prawdopodobieństwo każdej hipotezy na podstawie dostarczonych dowodów.
• Prezentuj wyniki w przyjaznym dla użytkownika interfejsie, klasyfikując hipotezy według prawdopodobieństwa ich prawdziwości.

Kontrola kluczowych założeń (KAC):

• Zapewnij analitykom ramy do identyfikacji i dokumentowania kluczowych założeń.
• Zaimplementuj algorytmy, aby ocenić ważność i wpływ każdego założenia.
• Generuj wizualizacje lub raporty podkreślające krytyczne założenia i ich potencjalny wpływ na analizę.

Analiza wskaźników i ostrzeżeń (IWA):

• Opracuj potok pozyskiwania danych w celu gromadzenia i przetwarzania odpowiednich wskaźników z różnych źródeł.
• Zastosuj algorytmy wykrywania anomalii, aby zidentyfikować potencjalne znaki ostrzegawcze lub wskaźniki pojawiających się zagrożeń.
• Wdrażaj mechanizmy monitorowania i ostrzegania w czasie rzeczywistym, aby powiadamiać analityków o istotnych zmianach lub potencjalnych zagrożeniach.

Analiza alternatywnych kontraktów terminowych (AFA):

• Zaprojektuj moduł generowania scenariuszy, który umożliwi analitykom definiowanie różnych przyszłych scenariuszy.
• Opracuj algorytmy do symulacji i oceny wyników każdego scenariusza w oparciu o dostępne dane i założenia.
• Przedstaw wyniki za pomocą wizualizacji, podkreślając implikacje i potencjalne zagrożenia związane z każdym przyszłym scenariuszem.

Analiza zespołu czerwonych:

• Włącz funkcje współpracy, które ułatwiają tworzenie czerwonego zespołu i integrację z aplikacją AI.
• Zapewnij zespołowi czerwonemu narzędzia do kwestionowania założeń, krytyki analizy i przedstawiania alternatywnych perspektyw.
• Wprowadź mechanizm informacji zwrotnej, który przechwytuje wkład zespołu czerwonego i włącza go do procesu analizy.

Analiza wspomagania decyzji (DSA):

• Opracuj ramy decyzyjne, które prowadzą analityków przez ustrukturyzowany proces podejmowania decyzji.
• Uwzględnij testy SAT, takie jak analiza SWOT, analiza porównawcza i techniki łagodzenia błędów poznawczych w ramach procesu decyzyjnego.
• Dostarczaj rekomendacje oparte na wynikach analizy, aby wspierać świadome podejmowanie decyzji.

Analiza linków:

• Implementuj algorytmy do identyfikowania i analizowania relacji między podmiotami.
• Wizualizuj sieć relacji za pomocą technik wizualizacji wykresów.
• Włącz interaktywną eksplorację sieci, umożliwiając analitykom dochodzenie do konkretnych połączeń i wydobywanie spostrzeżeń.

Analiza osi czasu:

• Opracuj moduł do konstruowania osi czasu na podstawie danych o zdarzeniach.
• Zastosuj algorytmy, aby zidentyfikować wzorce, trendy i anomalie na osi czasu.
• Włącz interaktywną wizualizację i eksplorację osi czasu, umożliwiając analitykom badanie związków przyczynowych i ocenę wpływu zdarzeń.

Analiza SWOT:

• Zapewnij platformę dla analityków do przeprowadzania analizy SWOT w aplikacji AI.
• Opracuj algorytmy do automatycznej analizy mocnych i słabych stron, szans i zagrożeń na podstawie odpowiednich danych.
• Przedstaw wyniki analizy SWOT w przejrzystym i ustrukturyzowanym formacie, podkreślając kluczowe spostrzeżenia i zalecenia.

Ustrukturyzowana burza mózgów:

• Zintegruj funkcje współpracy, które umożliwiają analitykom udział w ustrukturyzowanych sesjach burzy mózgów.
• Zapewnij podpowiedzi i wskazówki ułatwiające generowanie pomysłów i spostrzeżeń.
• Przechwytuj i organizuj wyniki sesji burzy mózgów w celu dalszej analizy i oceny. Top of Form

Metoda Delphi:

• Opracuj moduł, który ułatwia powtarzalne ankiety lub kwestionariusze w celu zebrania danych od panelu ekspertów.
• Zastosuj techniki analizy statystycznej do agregowania i syntezy opinii ekspertów.
• Zapewnij wizualizację konsensusu lub wzorców wyłaniających się z procesu Delphi.

Łagodzenie uprzedzeń poznawczych:

• Zaimplementuj moduł, który zwiększa świadomość powszechnych błędów poznawczych i zapewnia wskazówki dotyczące ich łagodzenia.
• Zintegruj przypomnienia i monity w aplikacji AI, aby zachęcić analityków do rozważenia uprzedzeń podczas procesu analizy.
• Oferuj listy kontrolne lub narzędzia wspomagające podejmowanie decyzji, które pomagają identyfikować i usuwać uprzedzenia w analizie.

Rozwój hipotezy:

• Zapewnij moduł, który pomaga analitykom w formułowaniu sprawdzalnych hipotez na podstawie dostępnych informacji.
• Zaproponuj wskazówki dotyczące konstruowania hipotez i identyfikowania dowodów potrzebnych do oceny.
• Włącz aplikację AI do analizowania dowodów potwierdzających i dostarczania informacji zwrotnych na temat siły hipotez.

Diagramy wpływu:

• Opracuj narzędzie do wizualizacji, które umożliwi analitykom tworzenie diagramów wpływu.
• Włącz aplikację AI do analizowania relacji i zależności na diagramie.
• Zapewnij wgląd w potencjalny wpływ czynników i ich wpływ na cały system.

Analiza wzoru:

• Implementuj algorytmy, które automatycznie wykrywają i analizują wzorce w danych.
• Zastosuj techniki uczenia maszynowego, takie jak tworzenie klastrów lub wykrywanie anomalii, aby identyfikować istotne wzorce.
• Wizualizuj i podsumuj zidentyfikowane wzorce, aby pomóc analitykom w uzyskiwaniu spostrzeżeń i wyciąganiu przemyślanych wniosków.

Analiza bayesowska:

• Opracuj moduł, który stosuje teorię prawdopodobieństwa bayesowskiego do aktualizacji przekonań i hipotez w oparciu o nowe dowody.
• Zapewnij algorytmy, które obliczają późniejsze prawdopodobieństwa na podstawie wcześniejszych prawdopodobieństw i zaobserwowanych danych.
• Przedstaw wyniki w sposób, który pozwoli analitykom zrozumieć wpływ nowych dowodów na analizę.

Analiza wpływu:

• Włącz algorytmy, które oceniają potencjalne konsekwencje i implikacje czynników lub zdarzeń.
• Włącz aplikację AI, aby symulować i oceniać wpływ różnych scenariuszy.
• Dostarczaj wizualizacje lub raporty podkreślające potencjalny wpływ na różne podmioty, systemy lub środowiska.

Analiza porównawcza:

• Twórz narzędzia, które umożliwiają analitykom porównywanie i ocenianie wielu podmiotów, opcji lub scenariuszy.
• Implementuj algorytmy, które obliczają i przedstawiają metryki porównawcze, takie jak wyniki, rankingi lub oceny.
• Dostarczaj wizualizacje lub raporty, które ułatwiają kompleksowe i ustrukturyzowane porównanie.

Ustrukturyzowane analityczne podejmowanie decyzji (SADM):

• Zintegruj różne testy SAT w ramy wspomagające podejmowanie decyzji, które prowadzą analityków przez proces analizy.
• Zapewnij wskazówki krok po kroku, monity i szablony dotyczące stosowania różnych testów SAT w uporządkowany sposób.
• Włącz aplikację AI do przechwytywania i organizowania wyników analizy w ramach SADM w celu zapewnienia identyfikowalności i spójności.

Chociaż nie obejmuje wszystkich, powyższa lista jest dobrym punktem wyjścia do integracji i automatyzacji ustrukturyzowanych technik analitycznych.

Włączając te dodatkowe SAT do aplikacji AI, analitycy mogą wykorzystać kompleksowe techniki wspierające ich analizę. Dostosowujemy każdą technikę w aplikacji, aby zautomatyzować powtarzalne zadania, ułatwić analizę danych, zapewnić wizualizacje i zaoferować wsparcie decyzyjne, co prowadzi do bardziej wydajnych i efektywnych procesów analizy.

Integracja strukturalnych technik analitycznych (SAT):

• Opracuj moduł, który umożliwia analitykom bezproblemową integrację i łączenie wielu egzaminów SAT.
• Zapewnij elastyczne ramy, które umożliwiają analitykom stosowanie połączonych testów SAT w oparciu o określone wymagania analityczne.
• Upewnij się, że aplikacja AI obsługuje interoperacyjność i wzajemne oddziaływanie różnych SAT w celu usprawnienia procesu analizy.

Analiza wrażliwości:

• Implementuj algorytmy, które oceniają wrażliwość wyników analizy na zmiany założeń, zmiennych lub parametrów.
• Pozwól analitykom badać różne scenariusze i oceniać, jak wrażliwe są wyniki analizy na różne dane wejściowe.
• Dostarcz wizualizacje lub raporty przedstawiające wrażliwość analizy i jej potencjalny wpływ na podejmowanie decyzji.

Fuzja i integracja danych:

• Opracuj mechanizmy integracji i łączenia danych z wielu źródeł, formatów i modalności.
• Zastosuj techniki integracji danych, aby zwiększyć kompletność i dokładność danych analitycznych.
• Implementuj algorytmy rozwiązywania konfliktów, nadzorowania brakujących danych i harmonizacji różnorodnych zestawów danych.

Systemy eksperckie i zarządzanie wiedzą:

• Włącz systemy eksperckie, które przechwytują i wykorzystują wiedzę i doświadczenie specjalistów w danej dziedzinie.
• Opracuj system zarządzania wiedzą, który umożliwia organizację i wyszukiwanie odpowiednich informacji, spostrzeżeń i wyciągniętych wniosków.
• Wykorzystaj techniki sztucznej inteligencji, takie jak przetwarzanie języka naturalnego i grafy wiedzy, aby ułatwić odkrywanie i pozyskiwanie wiedzy.

Planowanie i analiza scenariuszy:

• Zaprojektuj moduł wspierający planowanie i analizę scenariuszy.
• Umożliw analitykom definiowanie i badanie różnych prawdopodobnych scenariuszy, biorąc pod uwagę szereg czynników, założeń i niepewności.
• Zastosuj SAT w kontekście planowania scenariuszy, takich jak opracowywanie hipotez, analiza wpływu i wspomaganie decyzji, aby ocenić i porównać wyniki każdego scenariusza.

Kalibracja i walidacja:

• Opracuj metody kalibracji i walidacji wydajności modeli AI w procesie analizy.
• Zaimplementuj techniki pomiaru dokładności, niezawodności i solidności modeli.
• Włącz pętle informacji zwrotnych, aby stale udoskonalać i ulepszać modele w oparciu o rzeczywiste wyniki i opinie użytkowników.

Zrozumienie kontekstowe:

• Włącz możliwości zrozumienia kontekstu do aplikacji AI, aby interpretować i analizować dane w odpowiednim kontekście.
• Wykorzystaj techniki, takie jak rozpoznawanie jednostek, analiza semantyczna i wnioskowanie kontekstowe, aby zwiększyć dokładność i przydatność analizy.

Informacje zwrotne i iteracja:

• Wdrażaj mechanizmy umożliwiające analitykom przekazywanie informacji zwrotnych na temat wyników analizy i wydajności aplikacji AI.
• Włącz iteracyjny proces rozwoju, aby stale udoskonalać i ulepszać aplikację w oparciu o opinie użytkowników i zmieniające się wymagania.

Prywatność i bezpieczeństwo danych:

• Upewnij się, że aplikacja AI jest zgodna z przepisami dotyczącymi prywatności i najlepszymi praktykami w zakresie bezpieczeństwa.
• Wdrożenie technik anonimizacji danych, kontroli dostępu i metod szyfrowania w celu ochrony poufnych informacji przetwarzanych przez aplikację.

Skalowalność i wydajność:

• Zaprojektuj aplikację AI do zarządzania dużymi ilościami danych i zaspokajania rosnących potrzeb analitycznych.
• Rozważ użycie przetwarzania rozproszonego, przetwarzania równoległego i infrastruktury opartej na chmurze w celu zwiększenia skalowalności i wydajności.

Adaptacja specyficzna dla domeny:

• Dostosuj aplikację AI, aby spełnić określone wymagania i cechy domeny lub zamierzonej branży.
• Dostosuj algorytmy, modele i interfejsy, aby dostosować je do unikalnych wyzwań i niuansów domeny docelowej.

Człowiek w pętli:

• Wykorzystaj możliwości obsługi człowieka w pętli, aby zapewnić nadzór i kontrolę człowieka nad procesem analizy.
• Umożliwiaj analitykom przeglądanie i weryfikowanie spostrzeżeń generowanych przez sztuczną inteligencję, dopracowywanie hipotez i dokonywanie ostatecznych ocen na podstawie ich wiedzy specjalistycznej.

Wyjaśnij zdolność i przejrzystość:

• Podaj wyjaśnienia i uzasadnienia wyników analizy generowanych przez aplikację AI.
• Uwzględnij techniki umożliwiające interpretację modelu i umiejętność wyjaśniania, aby zwiększyć zaufanie i przejrzystość w procesie analizy.

Kontynuacja nauczania:

• Wdrażaj mechanizmy umożliwiające ciągłe uczenie się i dostosowywanie aplikacji AI w oparciu o nowe dane, zmieniające się wzorce i opinie użytkowników.
• Zezwól aplikacji na aktualizowanie modeli, algorytmów i bazy wiedzy w celu poprawy dokładności i wydajności w miarę upływu czasu.
• Aby skutecznie zautomatyzować analizę wywiadowczą przy użyciu różnych technik i rozważań, możesz wykonać następujące kroki:
  • Zidentyfikuj swoje specyficzne wymagania dotyczące analizy: Określ cele, zakres i zadania analizy wywiadowczej. Zapoznaj się z typami danych, źródłami i technikami, które są istotne dla Twojej dziedziny analizy.
  • Zaprojektuj architekturę i infrastrukturę: zaplanuj i zaprojektuj architekturę swojego zautomatyzowanego systemu analiz. Weź pod uwagę aspekty skalowalności, wydajności, bezpieczeństwa i prywatności. Określ, czy infrastruktura lokalna czy chmurowa odpowiada Twoim potrzebom.
  • Gromadzenie i wstępne przetwarzanie danych: Skonfiguruj mechanizmy zbierania odpowiednich danych z różnych źródeł, w tym danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Zaimplementuj techniki wstępnego przetwarzania, takie jak czyszczenie danych, normalizacja i ekstrakcja cech, aby przygotować dane do analizy.
  • Zastosuj algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji: wykorzystaj algorytmy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji do automatyzacji różnych aspektów analizy inteligentnej, takich jak klasyfikacja danych, tworzenie klastrów, wykrywanie anomalii, przetwarzanie języka naturalnego i modelowanie predykcyjne. Wybieraj i trenuj modele, które są zgodne z określonymi celami analizy.
  • Implementuj SAT i ramy decyzyjne: Zintegruj ustrukturyzowane techniki analityczne (SAT) i ramy decyzyjne w swoim systemie automatyzacji. Opracuj moduły lub przepływy pracy, które prowadzą analityków przez stosowanie testów SAT na odpowiednich etapach procesu analizy.
  • Rozwijaj możliwości wizualizacji i raportowania: Twórz interaktywne wizualizacje, pulpity nawigacyjne i raporty, które przedstawiają wyniki analiz w sposób przyjazny dla użytkownika i łatwy do interpretacji. Włącz funkcje, które pozwalają analitykom wnikać w szczegóły, badać relacje i generować niestandardowe raporty.
  • Integracja „człowiek w pętli”: Implementuj funkcje „człowiek w pętli”, aby zapewnić nadzór, weryfikację i udoskonalanie zautomatyzowanej analizy przez człowieka. Pozwól analitykom na przeglądanie i weryfikowanie zautomatyzowanych spostrzeżeń, dokonywanie ocen na podstawie ich wiedzy fachowej oraz dostarczanie informacji zwrotnych w celu ulepszenia modelu.
  • Ciągłe uczenie się i doskonalenie: Stwórz mechanizmy ciągłego uczenia się i doskonalenia swojego systemu automatyki. Uwzględnij pętle informacji zwrotnych, ponowne uczenie modeli i aktualizacje bazy wiedzy w oparciu o nowe dane, zmieniające się wzorce i opinie użytkowników.
  • Oceniaj i weryfikuj system: Regularnie oceniaj wydajność, dokładność i skuteczność zautomatyzowanego systemu analizy wywiadowczej. Przeprowadzaj ćwiczenia sprawdzające, aby porównywać zautomatyzowane wyniki z ręczną analizą lub podstawowymi danymi. Nieustannie udoskonalaj i optymalizuj system w oparciu o wyniki oceny.
  • Iteracyjny rozwój i współpraca: Promuj iteracyjne i oparte na współpracy podejście do rozwoju. Zaangażuj analityków, ekspertów merytorycznych i interesariuszy w cały proces, aby upewnić się, że system spełnia ich potrzeby i dostosowuje się do zmieniających się wymagań analizy wywiadowczej.
  • Kwestie dotyczące zgodności i bezpieczeństwa: Zapewnij zgodność z odpowiednimi przepisami, wytycznymi dotyczącymi prywatności i najlepszymi praktykami w zakresie bezpieczeństwa. Wdrażaj środki ochrony wrażliwych danych i zapobiegaj nieautoryzowanemu dostępowi do zautomatyzowanego systemu analitycznego.
  • Szkolenie i przyjęcie: Zapewnij odpowiednie szkolenie i wsparcie analitykom, aby zapoznać ich z automatycznym systemem analizy wywiadowczej. Zachęcaj do przyjęcia i wykorzystania systemu, demonstrując jego korzyści, wzrost wydajności i wartość dodaną do procesu analizy.

Wykonując te kroki, możesz zintegrować i zautomatyzować różne techniki, rozważania i testy SAT w spójny system analizy wywiadowczej. System będzie wykorzystywać uczenie maszynowe, algorytmy sztucznej inteligencji, wizualizację i możliwości człowieka w pętli w celu usprawnienia procesu analizy, poprawy wydajności i generowania cennych spostrzeżeń.

Automatyczne generowanie raportów

Sugerujemy rozważenie śledzenia automatycznie generowanych raportów analitycznych po zintegrowaniu SAT z procesem analizy wywiadowczej. Aby to zrobić:

• Zdefiniuj szablony raportów: Zaprojektuj i zdefiniuj strukturę i format raportów analitycznych. Określ sekcje, podsekcje i kluczowe komponenty do uwzględnienia w raporcie na podstawie wymagań analizy i pożądanych wyników.
• Zidentyfikuj wyzwalacze generowania raportów: Określ wyzwalacze lub warunki inicjujące proces generowania raportów. Może to opierać się na określonych zdarzeniach, przedziałach czasowych, ukończeniu zadań analitycznych lub innych odpowiednich kryteriach.
• Wydobywaj istotne spostrzeżenia: Wyodrębniaj istotne spostrzeżenia i wnioski z wyników analiz generowanych przez zautomatyzowany system analiz wywiadowczych. Obejmuje to kluczowe obserwacje, wzorce, trendy, anomalie i znaczące relacje zidentyfikowane dzięki zastosowaniu testów SAT.
• Podsumuj i skontekstualizuj wyniki: Podsumuj wyodrębnione spostrzeżenia w zwięzły i zrozumiały sposób. Podaj niezbędny kontekst i podstawowe informacje, aby pomóc czytelnikom zrozumieć znaczenie i implikacje ustaleń.
• Generuj wizualizacje: włączaj wizualizacje, wykresy, wykresy i diagramy, które skutecznie przedstawiają wyniki analizy. Wybierz odpowiednie techniki wizualizacji, aby przedstawić dane i spostrzeżenia w atrakcyjny wizualnie i informacyjny sposób.
• Generuj opisy tekstowe: automatycznie generuj opisy tekstowe, które rozwijają ustalenia i spostrzeżenia. Wykorzystaj techniki generowania języka naturalnego, aby przekształcić wyodrębnione informacje w spójne i czytelne narracje.
• Zapewnij spójność i płynność raportu: upewnij się, że sekcje i podsekcje raportu są logicznie zorganizowane, aby przepływ był płynny. Zachowaj spójność języka, stylu i formatowania w całym raporcie, aby zwiększyć jego czytelność i zrozumienie.
• Uwzględnij dowody potwierdzające i odniesienia: Uwzględnij odniesienia do dowodów potwierdzających i źródeł danych wykorzystanych w analizie. Podaj linki, cytaty lub przypisy, które umożliwią czytelnikom dostęp do podstawowych informacji w celu dalszego zbadania lub weryfikacji.
• Przeglądaj i edytuj wygenerowane raporty: Zaimplementuj proces przeglądu i edycji, aby udoskonalić automatycznie generowane raporty. Wprowadź mechanizmy nadzoru ludzkiego, aby zapewnić dokładność, spójność i zgodność ze standardami jakości.
• Zautomatyzuj generowanie raportów: opracuj moduł lub przepływ pracy, który automatyzuje proces generowania raportów w oparciu o zdefiniowane szablony i wyzwalacze. Skonfiguruj system, aby generował raporty w określonych odstępach czasu lub spełniał wyzwalane warunki.
• Dystrybucja i udostępnianie: Ustanowienie mechanizmów dystrybucji i udostępniania wygenerowanych raportów odpowiednim interesariuszom. Może to obejmować powiadomienia e-mail, bezpieczne udostępnianie plików lub integrację z platformami współpracy w celu bezproblemowego dostępu i rozpowszechniania raportów.
• Monitoruj i ulepszaj generowanie raportów: stale monitoruj generowane raporty pod kątem jakości, trafności i opinii użytkowników. Zbieraj opinie od użytkowników i odbiorców, aby identyfikować obszary wymagające ulepszeń i powtarzać proces generowania raportów.

Wykonując te kroki, możesz zautomatyzować generowanie raportów analitycznych na podstawie spostrzeżeń i ustaleń uzyskanych ze zintegrowanych testów SAT w procesie analizy wywiadowczej. Usprawnia to przepływ pracy w zakresie raportowania, zapewnia spójność i zwiększa efektywność dostarczania decydentom przydatnych informacji.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71

Regularna ocena wydajności algorytmów i modeli wykorzystywanych w zautomatyzowanych procesach analitycznych ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia ich skuteczności i znalezienia obszarów wymagających poprawy.

Walidacja krzyżowa: Podziel swój zbiór danych na podzbiory szkoleniowe i testowe oraz stosuj techniki walidacji krzyżowej, takie jak walidacja krzyżowa k-fold lub warstwowa walidacja krzyżowa. Pozwala to na ocenę wydajności modelu na wielu podzbiorach danych, zmniejszając ryzyko nadmiernego lub niedopasowania. Zmierz odpowiednie wskaźniki, takie jak dokładność, precyzja, pamięć, wynik F1 lub pole pod krzywą (AUC), aby ocenić wydajność modelu.

Matryca zamieszania: Skonstruuj macierz zamieszania, aby zwizualizować wydajność swojego modelu. Macierz nieporozumień pokazuje prawdziwie pozytywne, prawdziwie negatywne, fałszywie pozytywne i fałszywie negatywne prognozy wykonane przez model. Z macierzy nieporozumień można obliczyć różne metryki, takie jak dokładność, precyzja, pamięć i wynik F1, które zapewniają wgląd w wydajność modelu dla różnych klas lub etykiet.

Krzywa charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC): użyj krzywej ROC do oceny wydajności binarnych modeli klasyfikacji. Krzywa ROC przedstawia prawdziwie pozytywny wskaźnik w stosunku do fałszywie dodatniego wskaźnika przy różnych progach klasyfikacji. Wynik AUC uzyskany z krzywej ROC jest powszechnie stosowaną miarą do pomiaru zdolności modelu do rozróżniania klas. Wyższy wynik AUC wskazuje na lepszą wydajność.

Krzywa precyzja-recall: Rozważ użycie krzywej precyzja-recall dla niezrównoważonych zestawów danych lub scenariuszy, w których nacisk kładziony jest na pozytywne wystąpienia. Ta krzywa przedstawia precyzję w stosunku do wycofania przy różnych progach klasyfikacji. Krzywa zapewnia wgląd w kompromis między precyzją a przypominaniem i może być pomocna w ocenie wydajności modelu, gdy rozkład klas jest nierówny.

Porównanie z modelami bazowymi: skonfiguruj modele bazowe reprezentujące proste lub naiwne podejście do problemu, który próbujesz rozwiązać. Porównaj wydajność swoich algorytmów i modeli z tymi wartościami bazowymi, aby zrozumieć wartość dodaną, jaką zapewniają. To porównanie pomaga ocenić względną poprawę osiągniętą dzięki zautomatyzowanym procesom analizy.

Testy A/B: jeśli to możliwe, przeprowadź testy A/B, uruchamiając jednocześnie wiele wersji algorytmów lub modeli i porównując ich wydajność. Losowo przypisuj przychodzące próbki danych do różnych wersji i analizuj wyniki. Ta metoda pozwala mierzyć wpływ zmian lub aktualizacji algorytmów i modeli w kontrolowany i istotny statystycznie sposób.

Informacje zwrotne od analityków i ekspertów merytorycznych: uzyskaj informacje zwrotne od analityków i ekspertów ściśle współpracujących z automatycznym systemem analitycznym. Mogą dostarczać spostrzeżeń w oparciu o swoją wiedzę w danej dziedzinie i praktyczne doświadczenie. Zbieraj opinie na temat dokładności, przydatności i użyteczności wyników generowanych przez algorytmy i modele. Uwzględnij ich wkład, aby udoskonalić i poprawić wydajność systemu.

Ciągłe monitorowanie: Wdrożenie systemu do monitorowania bieżącej wydajności algorytmów i modeli w czasie rzeczywistym. Może to obejmować metryki monitorowania, alerty lub mechanizmy wykrywania anomalii. Śledź kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) i porównuj je ze wstępnie zdefiniowanymi progami, aby zidentyfikować wszelkie degradacje wydajności lub anomalie, które mogą wymagać zbadania.

Uważamy, że ważna jest regularna ocena wydajności algorytmów i modeli, biorąc pod uwagę konkretne cele, zbiory danych i metryki oceny istotne dla zautomatyzowanych procesów analitycznych. Stosując te metody, możesz ocenić wydajność, zidentyfikować obszary wymagające poprawy i podejmować świadome decyzje w celu zwiększenia skuteczności zautomatyzowanego systemu analitycznego.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71

Opracowanie możliwości automatycznego generowania raportów obejmuje co najmniej następujące kroki.

1. Zdefiniuj wymagania dotyczące raportów: zacznij od określenia celu i zakresu raportów, które chcesz generować. Zidentyfikuj grupę docelową, informacje, których potrzebują oraz żądany format i styl prezentacji. Pomoże Ci to ustalić jasne cele i wytyczne dla automatycznego procesu generowania raportów.
2. Zidentyfikuj źródła danych: określ źródła danych, które zapewnią informacje niezbędne do raportów. Może to obejmować źródła informacji o zagrożeniach, dzienniki bezpieczeństwa, wyniki oceny podatności na zagrożenia, dane dotyczące odpowiedzi na incydenty i wszelkie inne odpowiednie źródła. Upewnij się, że masz zautomatyzowane mechanizmy do zbierania i przetwarzania tych danych.
3. Projektuj szablony raportów: Twórz szablony raportów definiujące strukturę, układ i zawartość raportów. Weź pod uwagę specyficzne wymagania odbiorców docelowych i odpowiednio dostosuj szablony. Może to obejmować wybranie odpowiednich wizualizacji, wykresów, wykresów i elementów tekstowych w celu skutecznego przedstawienia informacji.

1. Agregacja i analiza danych: Opracuj zautomatyzowane procesy do agregowania i analizowania danych ze zidentyfikowanych źródeł. Może to obejmować integrację z narzędziami do przetwarzania i analizy danych w celu wyodrębnienia odpowiednich informacji, wykonywania obliczeń i generowania spostrzeżeń. Korzystaj z technik filtrowania, agregacji i analizy statystycznej danych, aby uzyskać sensowne wyniki.
2. Logika generowania raportów: Zdefiniuj logikę i zasady generowania raportów na podstawie analizowanych danych. Obejmuje to określanie częstotliwości generowania raportów, określanie czasu objętego każdym raportem oraz ustalanie progów lub kryteriów uwzględniania określonych informacji. Na przykład możesz skonfigurować reguły tak, aby obejmowały tylko zagrożenia lub luki o wysokim priorytecie, które spełniają określone kryteria ryzyka.
3. Przepływ pracy generowania raportów: zaprojektuj przepływ pracy do generowania raportów, który określa sekwencję kroków i procesów. Określ wyzwalacze lub harmonogram inicjowania generowania raportów, pobierania i przetwarzania danych, analizy i wypełniania szablonów. Upewnij się, że przepływ pracy jest wydajny, niezawodny i dobrze udokumentowany.
4. Implementacja automatyzacji: Opracuj niezbędne skrypty automatyzacji, moduły lub aplikacje do wdrożenia procesu generowania raportów. Może to obejmować języki skryptowe, ramy programistyczne lub dedykowane narzędzia do raportowania. Wykorzystaj interfejsy API, łączniki danych lub bezpośredni dostęp do bazy danych w celu pobierania wymaganych danych i manipulowania nimi.
5. Opcje dostosowywania raportów: Zapewnij opcje dostosowywania, aby umożliwić użytkownikom dostosowanie raportów do ich konkretnych potrzeb. Może to obejmować parametry wyboru filtrów danych, zakresów czasowych, formatów raportów lub wizualizacji. Zaimplementuj przyjazny dla użytkownika interfejs lub opcje wiersza poleceń, aby ułatwić dostosowanie.
6. Testowanie i walidacja: Dokładnie oceń proces automatycznego generowania raportów, aby zapewnić jego dokładność, niezawodność i wydajność. Sprawdź, czy wygenerowane raporty są zgodne ze zdefiniowanymi wymaganiami i dostarczają pożądanych informacji. Przeprowadź przebiegi testowe przy użyciu różnych scenariuszy danych, aby zidentyfikować i rozwiązać wszelkie problemy lub niespójności.
7. Wdrożenie i konserwacja: Po opracowaniu i sprawdzeniu możliwości automatycznego generowania raportów należy wdrożyć system w środowisku produkcyjnym. Regularnie monitoruj i utrzymuj system, aby uwzględniać wszelkie aktualizacje lub zmiany w źródłach danych, wymaganiach dotyczących raportów lub podstawowych technologiach. Szukaj opinii użytkowników i wprowadzaj ulepszenia lub udoskonalenia w oparciu o ich potrzeby.

Wykonując te kroki, możesz opracować funkcje automatycznego generowania raportów, które usprawnią proces tworzenia kompleksowych i przydatnych raportów, oszczędzając czas i wysiłek zespołów ds. cyberbezpieczeństwa i interesariuszy.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71 

Automatyzacja analizy cyberinteligencji obejmuje wykorzystanie technologii i podejść opartych na danych do gromadzenia, przetwarzania i analizowania dużych ilości informacji. Chociaż pełna automatyzacja procesu analizy może nie być możliwa ze względu na złożony charakter cyberzagrożeń, istnieje kilka kroków, które można podjąć w celu zwiększenia wydajności i skuteczności. Oto ogólny przegląd tego, jak można podejść do automatyzacji analizy cyberinteligencji:

1. Zbieranie danych: opracuj zautomatyzowane mechanizmy do zbierania danych z różnych źródeł, takich jak dzienniki bezpieczeństwa, kanały analizy zagrożeń, platformy mediów społecznościowych, źródła ciemnej sieci i telemetria sieci wewnętrznej. Możemy wykorzystywać API, web scraping, źródła danych lub specjalistyczne narzędzia jako osoby gromadzące dane.
2. Agregacja i normalizacja danych: łącz i normalizuj zebrane dane w ustrukturyzowany format, aby ułatwić analizę. Ten krok obejmuje przekształcenie różnych formatów danych w ujednolicony schemat i wzbogacenie danych o odpowiednie informacje kontekstowe.
3. Wzbogacanie analizy zagrożeń: wykorzystaj kanały i usługi analizy zagrożeń, aby wzbogacić zebrane dane. Ten proces wzbogacania może obejmować gromadzenie informacji o znanych zagrożeniach, wskaźnikach kompromitacji (IOC), profilach aktorów zagrożeń i technikach ataków. Pomaga to w atrybucji i kontekstualizacji zebranych danych.
4. Uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Zastosuj techniki uczenia maszynowego i NLP do analizowania nieustrukturyzowanych danych, takich jak raporty bezpieczeństwa, artykuły, blogi i dyskusje na forach. Techniki te mogą pomóc znaleźć wzorce, wyodrębnić istotne informacje i kategoryzować dane na podstawie zidentyfikowanych tematów.

1. Wykrywanie zagrożeń i ustalanie ich priorytetów: użyj zautomatyzowanych algorytmów i heurystyki, aby znaleźć potencjalne zagrożenia i nadać im priorytet w oparciu o ich wagę, istotność i wpływ. Może to obejmować korelację zebranych danych ze znanymi wskaźnikami naruszenia bezpieczeństwa, analizę ruchu sieciowego i wykrywanie anomalii.
2. Wizualizacja i raportowanie: Twórz interaktywne pulpity nawigacyjne i narzędzia do wizualizacji, aby prezentować analizowane informacje w formacie przyjaznym dla użytkownika. Wizualizacje te mogą zapewniać wgląd w czasie rzeczywistym w krajobrazy zagrożeń, trendy ataków i potencjalne luki w zabezpieczeniach, pomagając w podejmowaniu decyzji.
3. Automatyzacja reagowania na incydenty: Zintegruj platformy reagowania na incydenty i narzędzia do orkiestracji zabezpieczeń, aby zautomatyzować procesy obsługi incydentów. Obejmuje to automatyczne powiadamianie, selekcję alertów, przepływy pracy naprawcze i współpracę między zespołami ds. bezpieczeństwa.
4. Ciągłe doskonalenie: Stale udoskonalaj i aktualizuj zautomatyzowany system analizy, uwzględniając informacje zwrotne od analityków bezpieczeństwa, monitorując pojawiające się trendy zagrożeń i dostosowując się do zmian w krajobrazie cyberbezpieczeństwa.
5. Automatyzacja wykrywania zagrożeń: wdrażaj zautomatyzowane techniki wykrywania zagrożeń, aby proaktywnie wyszukiwać potencjalne zagrożenia i wskaźniki naruszenia bezpieczeństwa w sieci. Obejmuje to wykorzystanie analityki behawioralnej, algorytmów wykrywania anomalii i uczenia maszynowego w celu zidentyfikowania podejrzanych działań, które mogą wskazywać na cyberatak.
6. Analiza kontekstowa: opracuj algorytmy, które mogą zrozumieć kontekst i relacje między różnymi punktami danych. Może to obejmować analizę danych historycznych, identyfikowanie wzorców w różnych źródłach danych i korelowanie pozornie niezwiązanych ze sobą informacji w celu odkrycia ukrytych powiązań.
7. Analityka predykcyjna: użyj analizy predykcyjnej i algorytmów uczenia maszynowego, aby prognozować przyszłe zagrożenia i przewidywać potencjalne wektory ataków. Analizując dane historyczne i trendy zagrożeń, możesz identyfikować pojawiające się wzorce i przewidywać prawdopodobieństwo wystąpienia określonych cyberzagrożeń.
8. Zautomatyzowane platformy analizy zagrożeń: zastosuj wyspecjalizowane platformy analizy zagrożeń, które automatyzują zbieranie, agregację i analizę danych analizy zagrożeń. Platformy te wykorzystują sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania ogromnych ilości informacji i dostarczania zespołom ds. bezpieczeństwa przydatnych spostrzeżeń.
9. Automatyczne zarządzanie lukami w zabezpieczeniach: Zintegruj narzędzia do skanowania luk w zabezpieczeniach z automatycznym systemem analizy, aby identyfikować luki w zabezpieczeniach sieci. Pomaga to w ustaleniu priorytetów działań związanych z poprawkami i naprawami w oparciu o potencjalne ryzyko, jakie stwarzają.
10. Chatbot i przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Opracuj interfejsy chatbota, które wykorzystują techniki NLP do zrozumienia zapytań związanych z bezpieczeństwem i odpowiadania na nie. Te chatboty mogą pomagać analitykom bezpieczeństwa, dostarczając informacji w czasie rzeczywistym, odpowiadając na często zadawane pytania i prowadząc ich przez proces analizy.
11. Udostępnianie informacji o zagrożeniach: bierz udział w społecznościach udostępniających informacje o zagrożeniach i używaj zautomatyzowanych mechanizmów do wymiany danych analizy zagrożeń z zaufanymi partnerami. Może to pomóc w uzyskaniu dostępu do szerszego zakresu informacji i zbiorowej obrony przed ewoluującymi zagrożeniami.
12. Automatyzacja i koordynacja zabezpieczeń: wdrażaj platformy SOAR (orkiestrację, automatyzację i reagowanie) usprawniające przepływy pracy związane z reagowaniem na incydenty i automatyzujące powtarzalne zadania. Platformy te mogą integrować się z różnymi narzędziami bezpieczeństwa i wykorzystywać podręczniki do automatyzacji procesów badania incydentów, powstrzymywania i działań naprawczych.
13. Automatyzacja wykrywania zagrożeń: Wdróż zautomatyzowane techniki wyszukiwania zagrożeń, aby aktywnie wyszukiwać potencjalne zagrożenia i wskaźniki naruszenia bezpieczeństwa w sieci. Obejmuje to wykorzystanie analityki behawioralnej, algorytmów wykrywania anomalii i uczenia maszynowego w celu zidentyfikowania podejrzanych działań, które mogą wskazywać na cyberatak.
14. Analiza kontekstowa: opracuj algorytmy, które mogą zrozumieć kontekst i relacje między różnymi punktami danych. Może to obejmować analizę danych historycznych, identyfikowanie wzorców w różnych źródłach danych i korelowanie pozornie niezwiązanych ze sobą informacji w celu odkrycia ukrytych powiązań.
15. Analityka predykcyjna: użyj analizy predykcyjnej i algorytmów uczenia maszynowego, aby prognozować przyszłe zagrożenia i przewidywać potencjalne wektory ataków. Analizując dane historyczne i trendy zagrożeń, możesz identyfikować pojawiające się wzorce i przewidywać prawdopodobieństwo wystąpienia określonych cyberzagrożeń.
16. Zautomatyzowane platformy analizy zagrożeń: zastosuj wyspecjalizowane platformy analizy zagrożeń, które automatyzują zbieranie, agregację i analizę danych analizy zagrożeń. Platformy te wykorzystują sztuczną inteligencję i algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania ogromnych ilości informacji i dostarczania zespołom ds. bezpieczeństwa przydatnych spostrzeżeń.
17. Automatyczne zarządzanie lukami w zabezpieczeniach: Zintegruj narzędzia do skanowania luk w zabezpieczeniach z automatycznym systemem analizy, aby identyfikować luki w zabezpieczeniach sieci. Pomaga to w ustaleniu priorytetów działań związanych z poprawkami i naprawami w oparciu o potencjalne ryzyko, jakie stwarzają.
18. Chatbot i przetwarzanie języka naturalnego (NLP): Opracuj interfejsy chatbota, które wykorzystują techniki NLP do zrozumienia zapytań związanych z bezpieczeństwem i odpowiadania na nie. Te chatboty mogą pomagać analitykom bezpieczeństwa, dostarczając informacji w czasie rzeczywistym, odpowiadając na często zadawane pytania i prowadząc ich przez proces analizy.
19. Udostępnianie informacji o zagrożeniach: bierz udział w społecznościach udostępniających informacje o zagrożeniach i używaj zautomatyzowanych mechanizmów do wymiany danych analizy zagrożeń z zaufanymi partnerami. Może to pomóc w uzyskaniu dostępu do szerszego zakresu informacji i zbiorowej obrony przed ewoluującymi zagrożeniami.
20. Automatyzacja i koordynacja zabezpieczeń: wdrażaj platformy SOAR (orkiestrację, automatyzację i reagowanie) usprawniające przepływy pracy związane z reagowaniem na incydenty i automatyzujące powtarzalne zadania. Platformy te mogą integrować się z różnymi narzędziami bezpieczeństwa i wykorzystywać podręczniki do automatyzacji procesów badania incydentów, powstrzymywania i działań naprawczych.

Prawa autorskie 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus to platforma służąca do oceny możliwości cybernetycznych kraju. STEMPLES Plus oznacza czynniki społeczne, techniczne, ekonomiczne, wojskowe, polityczne, prawne, edukacyjne i bezpieczeństwa (wewnętrzne), przy czym „Plus” odnosi się do dodatkowych czynników, takich jak kultura, edukacja i struktury organizacyjne. Treadstone 71 wykorzystuje ramy STEMPLES Plus do oceny możliwości cybernetycznych kraju przeciwnika z punktu widzenia ich zdolności do przeprowadzania różnych operacji cybernetycznych przeciwko nam.

Czynniki społeczne: Oceń czynniki społeczne wpływające na możliwości cybernetyczne kraju. Obejmuje to poziom świadomości i umiejętności cyfrowych wśród ludności, obecność wykwalifikowanych specjalistów ds. bezpieczeństwa cybernetycznego, publiczne postrzeganie cyberbezpieczeństwa oraz poziom współpracy między rządem, sektorem prywatnym i społeczeństwem obywatelskim w zakresie przeciwdziałania cyberzagrożeniom.

Czynniki techniczne: Oceń techniczne aspekty możliwości cybernetycznych kraju. Obejmuje to ocenę zaawansowania infrastruktury technologicznej kraju, dostępności zaawansowanych narzędzi i technologii cyberbezpieczeństwa, wysiłków badawczo-rozwojowych w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz poziomu wiedzy specjalistycznej w zakresie nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, łańcuch bloków lub obliczenia kwantowe.

Czynniki ekonomiczne: Zbadaj czynniki ekonomiczne wpływające na możliwości cybernetyczne kraju. Oceń inwestycje w badania i rozwój cyberbezpieczeństwa, obecność branż i przedsiębiorstw związanych z cyberbezpieczeństwem, poziom dojrzałości cyberbezpieczeństwa w krytycznych sektorach oraz ekonomiczny wpływ cyberzagrożeń na gospodarkę kraju.

Czynniki militarne: Oceń militarne aspekty zdolności cybernetycznych danego kraju. Obejmuje to ocenę obecności i zdolności dedykowanych wojskowych jednostek cybernetycznych, integrację zdolności cybernetycznych ze strategiami i doktrynami wojskowymi, poziom inwestycji w zdolności cyberobrony i zdolności ofensywne oraz zdolności kraju w zakresie cyberwojny.

Czynniki polityczne: Analizuj czynniki polityczne, które kształtują możliwości cybernetyczne kraju. Obejmuje to ocenę zaangażowania rządu w cyberbezpieczeństwo, istnienie krajowych strategii i polityk bezpieczeństwa cybernetycznego, ramy prawne regulujące działania cybernetyczne, współpracę międzynarodową w kwestiach cybernetycznych oraz postawę dyplomatyczną kraju w kwestiach cybernetycznych.

Czynniki prawne: Zbadaj ramy prawne regulujące działania cybernetyczne w kraju. Ocena adekwatności przepisów ustawowych i wykonawczych związanych z cyberbezpieczeństwem, ochroną danych, prywatnością, własnością intelektualną i cyberprzestępczością. Oceń mechanizmy egzekwowania, procedury prawne i międzynarodowe zobowiązania prawne związane z działaniami cybernetycznymi.

Czynniki edukacyjne: Rozważ edukacyjne aspekty możliwości cybernetycznych kraju. Obejmuje to ocenę zaangażowania akademickiego w bezpieczeństwo cybernetyczne, wojnę hybrydową, wojnę poznawczą, operacje wpływu na wywiad cybernetyczny i kontrwywiad w prowadzeniu operacji cybernetycznych, środowisko komercyjne kraju związane z konferencjami cybernetycznymi, dzielenie się informacjami, stowarzyszenia, etyczne grupy hakerskie i świadomość. 

• Czynniki bezpieczeństwa: Uwzględnij czynniki bezpieczeństwa, aby ocenić ogólny stan bezpieczeństwa kraju, w tym solidność ochrony infrastruktury krytycznej, możliwości reagowania na incydenty, programy edukacyjne i uświadamiające w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz odporność krajowego ekosystemu cyberbezpieczeństwa.
• Religia: Oceń wpływ religii na praktyki, polityki i postawy w zakresie bezpieczeństwa cybernetycznego w kraju. Sprawdź, jak przekonania i wartości religijne mogą wpływać na postrzeganie cyberbezpieczeństwa, prywatności i korzystania z technologii.
• Dane demograficzne: Analizuj czynniki demograficzne, które mogą wpływać na możliwości cybernetyczne, takie jak wielkość i różnorodność populacji, poziom umiejętności cyfrowych, dostępność wykwalifikowanych specjalistów ds. bezpieczeństwa cybernetycznego oraz przepaść cyfrowa między różnymi grupami demograficznymi.
• Psychologia społeczna: Weź pod uwagę czynniki psychologii społecznej, które mogą wpływać na praktyki związane z cyberbezpieczeństwem, w tym zaufanie, normy społeczne, dynamikę grupy i indywidualne zachowania. Przeanalizuj, w jaki sposób społeczne czynniki psychologiczne mogą kształtować postawy wobec cyberbezpieczeństwa, prywatności danych i przestrzegania praktyk bezpieczeństwa.
• Czynniki strategiczne: Oceń strategiczne wymiary zdolności cybernetycznych kraju. Obejmuje to analizę długoterminowych celów, priorytetów i inwestycji kraju w cyberbezpieczeństwo, postawy w zakresie cyberobrony, zdolności ofensywnych i zdolności wywiadu cybernetycznego. Ocenić integrację zdolności cybernetycznych z krajowymi strategiami bezpieczeństwa oraz zgodność celów cybernetycznych z szerszymi interesami geopolitycznymi.

Ponadto wykorzystujemy czynniki „Plus” w STEMPLES Plus — struktury kulturowe, edukacyjne i organizacyjne, aby zapewnić dodatkowy wgląd w możliwości cybernetyczne danego kraju. Czynniki te pomagają ocenić postawy kulturowe wobec cyberbezpieczeństwa, stan programów edukacyjnych i szkoleniowych w zakresie cyberbezpieczeństwa oraz struktury organizacyjne i współpracę, które napędzają inicjatywy w zakresie cyberbezpieczeństwa w kraju.

Systematycznie analizując czynniki STEMPLES Plus, możesz kompleksowo zrozumieć zdolności, mocne i słabe strony danego kraju w zakresie cyberbezpieczeństwa. Ta ocena może pomóc w podejmowaniu decyzji politycznych, modelowaniu zagrożeń oraz opracowywaniu skutecznych strategii bezpieczeństwa cybernetycznego i środków zaradczych.

Włączając „Religię, Demografię i Psychologię Społeczną” do programu STEMPLES Plus, możesz lepiej zrozumieć możliwości cybernetyczne kraju i czynniki kontekstowe, które na nie wpływają. Te rozszerzone ramy pomagają uchwycić aspekty społeczne i ludzkie, które odgrywają rolę w praktykach, politykach i postawach związanych z cyberbezpieczeństwem w danym kraju.

 Prawa autorskie 2023 Treadstone 71 LLC

Operacje związane z wpływem Iranu – lipiec 2020 r.

Treadstone 71 monitoruje irańskie operacje cybernetyczne i wpływowe. 17 lipca 2020 r. zauważyliśmy wzrost aktywności na Twitterze wokół określonych hashtagów. Główny hashtag (مريم_رجوي_گه_خورد ) dotyczył Maryam Rajavi. Na przykład Maryam Rajavi jest przywódczynią Ludowego Mudżahedinów Iranu, organizacji próbującej obalić rząd irański, oraz przewodniczącą-elektem Narodowej Rady Oporu Iranu (NCRI).[1] 17 lipca 2020 r. reprezentuje globalny szczyt #FreeIran2020 online dla NCRI. Poniższy raport przedstawia naszą ocenę irańskiej operacji wpływu wymierzonej w wydarzenie z 17 lipca 2020 r.

Oszacowanie

Treadstone 71 ocenia z dużą pewnością, że rząd irański, prawdopodobnie Ministerstwo Wywiadu i Bezpieczeństwa (MOIS), wykorzystując członków zespołu cybernetycznego Basiji, przeprowadził operację wpływu wymierzoną w NCRI i 17 lipca 2020 r., konferencję internetową.

 Intencja 111,770 tweetów prawdopodobnie obejmowała:[2]

• Konieczność zaprezentowania podczas szczytu złośliwych treści dotyczących NCRI.
• Uniemożliwianie obywatelom Iranu w kraju oglądania treści NCRI.
• Spowodowanie chaosu i zamieszania wśród członków NCRI i obywateli Iranu.
• Podkreśl podziały wśród widzów treści.
• Klonowanie hashtagów w celu kontrolowania narracji.

Wysiłki MOIS są pozornie chaotyczne, ale w rzeczywistości są wysoce skoordynowaną kampanią dezinformacyjną. Program obejmuje wiele fałszywych kont publikujących setki tweetów w określonym czasie. Posty wykorzystują hashtagi i bezpośrednie targetowanie osób politycznych, aby przyciągnąć maksymalną uwagę, a następnie więcej retweetów.

Identyfikacja i klasyfikacja form i metod walki informacyjnej we współczesnym konflikcie na Ukrainie (w kontekście wojny na Ukrainie).

Procedury i metody. Badania przeprowadzono stosując metody analizy, syntezy, uogólnienia i interpretacji wyników.

Wyniki. Określono i sklasyfikowano formy i metody prowadzenia wojny informacyjnej na Ukrainie w warunkach wojny (strategiczne operacje informacyjne, propaganda specjalna, fałszerstwa i gry operacyjne). z elitami) wykazano, że pod względem intensywności główne miejsce w informacjach walki uczestników konfliktu zajmuje propaganda specjalna, cele i metody, które nie zmieniły się od czasów zimnej wojny; strategiczne operacje informacyjne, które są operacyjnymi kombinacjami zagranicznych
wywiadowczych w tym konflikcie na obecnym etapie występują jedynie w postaci tzw. incydentu w Buczy.

Kontynuuj czytanie

Iranian Link Analiza różnych aktorów cyberzagrożeń. Pobierz raport z otwarcia oczu tutaj.

Wiele napisano o panu Tekide i jego programach kryptograficznych używanych przez APT34 (OilRig) i inne. Inny

organizacje udokumentowały informacje o narzędziach pana Tekide w „słynnych” cyberatakach przeciwko instytucjom z listy Fortune 500, rządom, organizacjom edukacyjnym i podmiotom infrastruktury krytycznej.

Identyfikacja

Jednak zidentyfikowanie pana Tekide, jego pochodzenia, lokalizacji i jego własnych słów nigdy nie zostało otwarcie dokonane. Wielu uważa, że ​​podążanie za osobą nie przynosi dywidend. Treadstone 71 demonstruje powiązanie pana Tekide z rządem irańskim przez lata wsparcia przy użyciu programów szyfrujących, takich jak iloveyoucrypter, qazacrypter i njRAT.

Prośba o informacje (RFI) - Analiza zagrożeń cybernetycznych

Proces RFI obejmuje wszelkie specyficzne, wrażliwe czasowo wymagania ad hoc dotyczące informacji wywiadowczych lub produktów do obsługi trwającego zdarzenia lub incydentu, niekoniecznie związanego ze stałymi wymaganiami lub zaplanowaną produkcją wywiadowczą. Kiedy Centrum Wywiadu Zagrożeń Cybernetycznych (CTIC) przesyła RFI do grup wewnętrznych, istnieje szereg standardowych wymagań dotyczących kontekstu i jakości żądanych danych.

Nasze szkolenie analizuje doktrynę analityczną Shermana Kenta z perspektywy cyberprzestrzeni, a także dostępność i wykorzystanie narzędzi OSINT. Po ukończeniu tego kursu studenci są w stanie zrozumieć cykl życia cyberprzestrzeni, rolę i wartość inteligencji cybernetycznej w odniesieniu do kierowania i gromadzenia informacji online w nowoczesnych organizacjach, przedsiębiorstwach i rządach po ukończeniu tego kursu i korzystaniu z naszych usług doradczych.

To, co otrzymujesz od Treadstone 71, to szczegółowe informacje i inteligencja na temat twojego przeciwnika, która znacznie przewyższa królestwo techniczne. Tam, gdzie wyróżnia się usługa Treadstone 71, jest możliwość zapewnienia technik, metod, możliwości, funkcji, strategii i programów, aby nie tylko zbudować w pełni funkcjonalną inteligencję, ale także zrównoważony program bezpośrednio dostosowany do wymagań interesariuszy.

Ten raport wywiadowczy wyjaśnia zawiłości, a także puszki i nie może z poszanowaniem możliwości cyber wywiadu.

Zrozumienie interesariuszy i tego, czego potrzebują do podejmowania decyzji, to więcej niż połowa sukcesu. Ten krótki opis obejmuje stare powiedzenie „Poznaj swojego profesora, zdobądź A.”

Syryjskie naruszenia sankcji przy pomocy rosyjskiej FSB w produkcji kamizelek balistycznych - Nie wykryte przez żadną organizację inną niż Treadstone 71 - Brak czujników, brak agregacji tysięcy zaczepów - Tylko twarda kolekcja i analiza open source oraz ciekawe odczytanie fałszywych tożsamości, rozproszone zakupy i oszustwa.

Bliskowschodnia domena cybernetyczna - Iran / Syria / Izrael

Akademicki przegląd tych państw narodowych i ich pracy nad osiągnięciem dominacji w operacjach cybernetycznych.

Gry wywiadowcze w sieci energetycznej - rosyjskie działania cybernetyczne powodujące ryzyko

Niezwykłe wzorce zakupów od rosyjskiej firmy sprzedającej sterowniki PLC od tajwańskiej firmy z ogromnymi lukami w witrynie pobierania oprogramowania. Co mogłoby pójść źle?

Oświadczenie dotyczące kontrwywiadu cybernetycznego. 10 przykazań dotyczących kontrwywiadu cybernetycznego

Będziesz, a nie będziesz. Zdobądź cyber Street podczas budowania kredytów. Przestrzegaj tych zasad, a może przeżyjesz atak.

Błędy w rozpoznaniu zagrożeń prowadzą do linii błędów w pozycjach bezpieczeństwa organizacji

Ten krótki opis obejmuje ogólną taksonomię wraz z przeglądem typowych błędów dotyczących informacji o cyberprzestrzeni i zagrożeniach, a także pokazuje, jak nie wpaść w te pułapki, wiedząc, jak je wykopać.