Cuộc chiến thông tin ở Nga không chỉ là chặn các trang web và đàn áp các nhà báo. Hệ thống này phức tạp hơn nhiều và được xây dựng theo cách mà các phương tiện truyền thông Nga chỉ nhận được thông tin về chủ đề Ukraine, Liên minh châu Âu, NATO và Hoa Kỳ từ các nguồn được phê duyệt trước. Và các cơ quan chuyên môn của chính phủ liên tục theo dõi xem liệu một quan điểm thay thế có xuất hiện trong không gian truyền thông hay không. Tải bản tóm tắt tại đây:

Kiểm soát và kiểm duyệt tường thuật ở Nga

PSYOPS yêu cầu sự hiểu biết thấu đáo về đối tượng mục tiêu và bối cảnh của họ, được thu thập thông qua nhiều nguồn thông tin tình báo khác nhau và được phân tích bằng cách sử dụng các khuôn khổ toàn diện như STEMPLES Plus và PMESII. Sự hiểu biết này làm nền tảng cho việc thiết kế và triển khai các chiến dịch PSYOPS và cho phép đánh giá chính xác hiệu quả của chúng.

Hoạt động tâm lý (PSYOPS) chủ yếu dựa vào nghiên cứu sâu rộng, trí thông minh và thông tin về đối tượng mục tiêu tiềm năng. Thông tin này bao gồm việc hiểu danh tính, vị trí, lỗ hổng, tính nhạy cảm, điểm mạnh và điểm yếu của đối tượng mục tiêu. PSYOPS cũng đòi hỏi kiến ​​thức toàn diện về các yếu tố bối cảnh khác nhau ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của khán giả.

Mô hình Treadstone 71 STEMPLES Plus cung cấp một khung chi tiết cho loại phân tích này. Từ viết tắt là viết tắt của Xã hội, Công nghệ, Kinh tế, Quân sự, Chính trị, Pháp lý, Giáo dục, An ninh, cộng với Tôn giáo, Nhân khẩu học, Cơ sở hạ tầng, Sức khỏe, Trang điểm Tâm lý và Môi trường Vật lý. Đây là một khuôn khổ toàn diện được thiết kế để hiểu các yếu tố có thể ảnh hưởng đến phản ứng của khán giả đối với PSYOPS.

"PMESII' là viết tắt của Chính trị, Quân sự, Kinh tế, Xã hội, Cơ sở hạ tầng và Thông tin. PMESII là một khuôn khổ khác phù hợp với STEMPLES Plus được các chuyên gia PSYOPS sử dụng để hiểu bối cảnh mà đối tượng mục tiêu của họ hoạt động.

• Chính trị: Hiểu động lực chính trị, cấu trúc quyền lực và các tác nhân có ảnh hưởng.
• Quân sự: Nắm bắt cấu trúc và khả năng quân sự, bao gồm liên minh, kình địch và động lực quyền lực.
• Kinh tế: Hiểu được tình hình kinh tế, chẳng hạn như mức thu nhập, tỷ lệ việc làm và các ngành công nghiệp chính.
• Xã hội: Đánh giá các đặc điểm, truyền thống, tín ngưỡng và hệ thống giá trị xã hội và văn hóa.
• Cơ sở hạ tầng: Đánh giá cơ sở hạ tầng vật lý như đường xá, cầu và các tòa nhà, cũng như cơ sở hạ tầng kỹ thuật số.
• Thông tin: Hiểu biết về bối cảnh truyền thông, bao gồm việc tiếp cận và sử dụng các phương tiện truyền thông và công nghệ thông tin.

Việc thu thập thông tin này nên đến từ tất cả các nguồn và cơ quan có sẵn. Quá trình này là một phần của kế hoạch quản lý yêu cầu thông minh rộng lớn hơn, đảm bảo một cái nhìn tổng thể tích hợp tất cả các khía cạnh có liên quan. Điều này có thể liên quan đến nhiều nguồn thông tin tình báo, bao gồm trí thông minh của con người (HUMINT), thông tin tình báo về tín hiệu (SIGINT) và thông tin tình báo mã nguồn mở (OSINT).

Trí thông minh cũng rất quan trọng để xác định hiệu quả của các hoạt động PSYOPS. Bằng cách so sánh dữ liệu trước và sau hoạt động, người ta có thể đánh giá tác động của chiến dịch PSYOPS. Đo lường tác động liên quan đến việc theo dõi những thay đổi về thái độ, hành vi hoặc nhận thức của đối tượng hoặc ghi nhận những thay đổi trong các chỉ số PMESII rộng hơn.

Bạn muốn biết thêm?

Áp lực chính trị và ngoại giao của Iran do trao đổi tù nhân - Cuộc tấn công của Albania vào Ashraf-3 thể hiện các mục trong báo cáo của chúng tôi

Một quan sát thú vị: Các kênh truyền thông xã hội của Iran và các tài khoản của chế độ có liên quan đã thông báo về cuộc tấn công trước bất kỳ hãng tin hay tiếng Albania nào.

Cựu Tổng thống và Thủ tướng Albania đã tổ chức họp báo lên án vụ tấn công và gọi đó là vô căn cứ. Quốc hội Albania đã thành lập một ủy ban khẩn cấp để điều tra. Bộ trưởng Nội vụ được ủy ban triệu tập để điều trần khẩn cấp. Tìm hiểu thêm về tâm lý học Iran và chiến tranh nhận thức.

• Lev thương lượngthời đại: Iran giam giữ công dân nước ngoài như một con bài mặc cả trong các cuộc đàm phán. Iran trao đổi những cá nhân này để lấy công dân của họ bị giam giữ ở nước ngoài hoặc để nhận các nhượng bộ khác, chẳng hạn như dỡ bỏ lệnh trừng phạt hoặc cung cấp các nguồn tài chính hoặc vật chất, hoặc loại bỏ PMOI khỏi lãnh thổ của họ.
• Phê duyệt trong nước: Iran cho rằng các vụ hoán đổi tù nhân thành công của họ là chiến thắng ngoại giao, giúp tăng tỷ lệ ủng hộ của chính phủ trong nước. Các giao dịch hoán đổi cho thấy chính phủ có thể bảo vệ công dân của mình ở nước ngoài và đảm bảo họ được thả khi họ gặp rắc rối.
• Hình ảnh quốc tế: Việc phóng thích tù nhân nước ngoài giúp cải thiện hình ảnh quốc tế của Iran, cho thấy nước này nhân đạo, công bằng hoặc sẵn sàng tham gia vào các giải pháp ngoại giao. Thả tù nhân nước ngoài hỗ trợ quan hệ quốc tế của họ và giảm bớt sự thù địch từ các quốc gia khác.
• Can dự ngoại giao trực tiếp: Trao đổi tù binh ở Iran tạo cơ hội can dự trực tiếp với các nước phương Tây. Các giao dịch hoán đổi hỗ trợ trong một cuộc đối thoại mở đầu khi các kênh ngoại giao chính thức không tồn tại. Các giao dịch hoán đổi mở ra cánh cửa cho các cuộc đàm phán tiếp theo về các vấn đề khác.

Đọc báo cáo đầy đủ 

Các hoạt động tâm lý, hay PSYOP, là các hoạt động được thiết kế để tác động đến hành vi, cảm xúc và thái độ của cá nhân hoặc nhóm. Chúng tôi thấy psyops được sử dụng trong tiếp thị, quan hệ công chúng, chính trị, chiến tranh và bối cảnh trị liệu. Mặc dù các nguyên tắc đạo đức không khuyến khích thao túng, nhưng hiểu biết về PSYOP có thể làm sáng tỏ cách các thông điệp ảnh hưởng đến khán giả và thúc đẩy sự hiểu biết, đồng cảm và thay đổi hành vi tích cực.

Có những bước quan trọng trong việc lập kế hoạch và thực hiện các hoạt động tâm lý:

• Hiểu đối tượng của bạn: Trước khi cố gắng gây ảnh hưởng đến khán giả mục tiêu, điều quan trọng là phải hiểu họ. Hiểu đối tượng của bạn có thể liên quan đến việc nghiên cứu nhân khẩu học, tâm lý học, văn hóa, giá trị, niềm tin, thái độ, hành vi và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến nhận thức và hành động của họ.
• Đặt mục tiêu rõ ràng: Bạn hy vọng đạt được điều gì? Đặt mục tiêu rõ ràng có thể liên quan đến việc thay đổi hành vi, định hình nhận thức hoặc ảnh hưởng đến thái độ. Mục tiêu của bạn càng cụ thể, bạn càng dễ dàng lập kế hoạch hoạt động và đo lường thành công của chúng.
• Xây dựng chiến lược: Khi bạn hiểu đối tượng và mục tiêu của mình, bạn có thể bắt đầu xây dựng chiến lược. Phát triển một chiến lược liên quan đến việc chọn đúng thông điệp, phương tiện và thời điểm để tác động đến khán giả của bạn. Bạn có thể cân nhắc áp dụng các nguyên tắc thuyết phục, ảnh hưởng xã hội và thay đổi hành vi.
• Tạo và phân phối nội dung: Dựa trên chiến lược của bạn, bạn phải tạo nội dung có thể ảnh hưởng đến khán giả của mình. Tạo và phân phối nội dung có thể bao gồm các bài phát biểu, bài đăng trên mạng xã hội, quảng cáo, bài báo hoặc bất kỳ hình thức truyền thông nào khác. Khi nội dung của bạn đã sẵn sàng, hãy phân phối nội dung đó qua các kênh sẽ tiếp cận đối tượng mục tiêu của bạn.
• Theo dõi và điều chỉnh: Sau khi hoạt động của bạn bắt đầu, việc theo dõi tiến trình của nó là điều cần thiết. Giám sát và điều chỉnh hoạt động của bạn liên quan đến việc theo dõi các số liệu như tỷ lệ tương tác, thay đổi thái độ hoặc kết quả hành vi. Nếu hoạt động của bạn không đạt được mục tiêu, bạn có thể cần phải điều chỉnh chiến lược, nội dung hoặc phương thức phân phối của mình.

Đọc tóm tắt

Từ các hành động trong Vùng xám điện tử đến các vụ ám sát – PMOI in the Crosshairs.

Sau đây là tổng quan về các chiến thuật, kỹ thuật và phương pháp của chế độ Iran được sử dụng để chống lại những người bất đồng chính kiến ​​và các nhóm đối lập. Tổ chức Mojahedin Nhân dân của Iran (PMOI) tổ chức hội nghị về Iran Tự do vào mỗi mùa hè. Hàng năm, chế độ Iran cố gắng làm mất uy tín, phá vỡ, trì hoãn và phá hủy mọi nỗ lực tổ chức hội nghị của PMOI. Từ các mối đe dọa vật chất đến tấn công mạng của các chính phủ nước ngoài đến áp lực chính trị do trao đổi tù nhân, Iran sử dụng bất kỳ chiến thuật nào có sẵn để thúc đẩy giới hạn trong mỗi hành động. Iran tiếp tục những hành động này.

Các hành động trong vùng xám trên mạng làm mờ ranh giới giữa hành vi có thể chấp nhận được của nhà nước và các hành vi thù địch, tạo ra những thách thức đối với việc quy trách nhiệm, phản ứng và thiết lập các tiêu chuẩn và quy tắc rõ ràng trong lĩnh vực mạng. Giải quyết những thách thức này đòi hỏi phải có sự hợp tác quốc tế, các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ và sự phát triển của các quy tắc và thỏa thuận để điều chỉnh hành vi của nhà nước trong không gian mạng.

Các hoạt động vùng xám trên mạng của Iran đề cập đến các hành động ác ý trong không gian mạng không phải là một cuộc tấn công mạng toàn diện nhưng nhằm đạt được các mục tiêu chiến lược.

• Gián điệp: Iran tiến hành các chiến dịch gián điệp mạng nhắm vào các chính phủ, tổ chức và cá nhân nước ngoài. Những hoạt động này liên quan đến việc đánh cắp thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin tình báo chính trị hoặc quân sự, tài sản trí tuệ hoặc dữ liệu cá nhân.
• Hoạt động thông tin sai lệch và gây ảnh hưởng: Iran tham gia vào các chiến dịch thông tin sai lệch trực tuyến, truyền bá thông tin sai lệch hoặc tuyên truyền để định hướng dư luận và thúc đẩy chương trình nghị sự chính trị hoặc ý thức hệ của mình.
• Các cuộc tấn công DDoS: Các cuộc tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) liên quan đến việc áp đảo các máy chủ hoặc mạng của mục tiêu với một lượng lớn lưu lượng truy cập, khiến chúng không thể truy cập được. Iran đã tiến hành các cuộc tấn công DDoS nhằm vào nhiều mục tiêu khác nhau, bao gồm các trang web của chính phủ nước ngoài, các tổ chức truyền thông và tổ chức tài chính.
• Hacking và Deface: Các nhóm hack của Iran đã tiến hành các cuộc xâm nhập mạng và deface trang web để làm nổi bật khả năng của họ, đưa ra tuyên bố chính trị hoặc trả đũa những kẻ thù được cho là. Các hoạt động này thường nhắm mục tiêu vào các trang web của chính phủ, hãng tin tức hoặc các tổ chức chỉ trích các chính sách của Iran.
• Tấn công mạng vào cơ sở hạ tầng quan trọng: Mặc dù không rơi vào vùng xám một cách rõ ràng, nhưng Iran tiến hành các cuộc tấn công mạng vào cơ sở hạ tầng quan trọng, chẳng hạn như các cơ sở năng lượng, ngân hàng và hệ thống giao thông. Các ví dụ đáng chú ý bao gồm cuộc tấn công năm 2012 vào Saudi Aramco và cuộc tấn công năm 2019 vào ngành công nghiệp tàu chở dầu.

Hoạt động Cog War của Iran

Thao túng phương tiện truyền thông xã hội: Các diễn viên Iran vận hành các tài khoản mạng xã hội giả mạo và tham gia vào các chiến dịch đưa thông tin sai lệch để gây ảnh hưởng đến dư luận, đặc biệt là trong các giai đoạn nhạy cảm như bầu cử hoặc căng thẳng địa chính trị.

Gián điệp mạng: Iran đã thực hiện nhiều chiến dịch gián điệp mạng khác nhau nhắm vào các chính phủ, tổ chức và cá nhân trên toàn thế giới. Những hoạt động này liên quan đến việc đánh cắp thông tin nhạy cảm vì mục đích tình báo hoặc như một phương pháp để đạt được lợi thế cạnh tranh.

Đánh lừa trang web: Các nhóm tin tặc Iran đã tiến hành đánh lừa trang web, thay thế nội dung của các trang web được nhắm mục tiêu bằng thông điệp hoặc tuyên bố chính trị của riêng họ. Iran sử dụng các hành vi đào thải để làm nổi bật các khả năng, nâng cao nhận thức hoặc thúc đẩy các hệ tư tưởng chính trị.

Lừa đảo và lừa đảo trực tuyến: Các phần tử Iran thực hiện các chiến dịch lừa đảo sử dụng email hoặc tin nhắn lừa đảo để lừa các cá nhân tiết lộ thông tin nhạy cảm, chẳng hạn như thông tin đăng nhập hoặc dữ liệu tài chính.

Hoạt động gây ảnh hưởng: Iran tham gia vào các hoạt động gây ảnh hưởng thông qua nhiều phương tiện khác nhau, bao gồm truyền bá tuyên truyền, thao túng các câu chuyện và tận dụng các phương tiện truyền thông do nhà nước kiểm soát để định hướng dư luận, cả trong nước và nước ngoài.

Nhắm mục tiêu vào những người bất đồng chính kiến ​​và các nhà hoạt động: Các tác nhân mạng của Iran nhắm mục tiêu vào những người bất đồng chính kiến, các nhà hoạt động và các tổ chức nhân quyền, cả ở Iran và nước ngoài. Những hoạt động này nhằm phá vỡ hoặc bịt miệng những tiếng nói đối lập.

Tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS): Iran tiến hành các cuộc tấn công DDoS nhắm vào các trang web và dịch vụ trực tuyến khác nhau. Các cuộc tấn công này áp đảo các hệ thống được nhắm mục tiêu, khiến chúng không thể truy cập được đối với người dùng hợp pháp.

Trộm cắp dữ liệu và trộm cắp tài sản trí tuệ: Các tác nhân mạng Iran đánh cắp dữ liệu nhạy cảm, bao gồm cả tài sản trí tuệ, từ các công ty nước ngoài, trường đại học và viện nghiên cứu.

Các cuộc tấn công ransomware: Mặc dù không chỉ được quy cho Iran, nhưng đã có trường hợp các nhóm liên kết với Iran triển khai ransomware để tống tiền các tổ chức bằng cách mã hóa hệ thống của họ và yêu cầu thanh toán để giải phóng chúng.

ĐỌC BÁO CÁO ĐẦY ĐỦ

Tự động hóa tất cả các cấp độ của Mô hình chấm điểm Đô đốc trong việc đánh giá bằng chứng mạng liên quan đến việc phát triển một quy trình có hệ thống kết hợp các tiêu chí và phương pháp chấm điểm của mô hình. Chúng tôi đã liệt kê các bước có thể thực hiện để tự động hóa từng cấp độ của Mô hình tính điểm Bộ Hải quân.

1. Thu thập và xử lý trước bằng chứng trên mạng: Thu thập bằng chứng trên mạng có liên quan, chẳng hạn như tệp nhật ký, dữ liệu lưu lượng truy cập mạng, tạo phẩm hệ thống hoặc bất kỳ thông tin kỹ thuật số nào khác liên quan đến sự cố hoặc cuộc điều tra. Xử lý trước dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và khả năng tương thích cho phân tích, có thể bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và định dạng dữ liệu.
2. Xác định các tiêu chí cho từng cấp độ: Xem lại Mô hình chấm điểm Đô đốc và xác định các tiêu chí cho từng cấp độ. Mô hình thường bao gồm một số cấp độ, chẳng hạn như Cấp độ 1 (Chỉ định), Cấp độ 2 (Niềm tin hợp lý), Cấp độ 3 (Niềm tin mạnh mẽ) và Cấp độ 4 (Sự thật). Xác định các tiêu chí, chỉ số đánh giá cụ thể theo từng cấp độ trên cơ sở hướng dẫn của mô hình.
3. Phát triển các thuật toán hoặc quy tắc để đánh giá bằng chứng: Thiết kế các thuật toán hoặc quy tắc có thể tự động đánh giá bằng chứng theo các tiêu chí đã xác định cho từng cấp độ. Điều này có thể liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc hệ thống dựa trên quy tắc để phân tích bằng chứng và đưa ra đánh giá dựa trên các tiêu chí.

1. Trích xuất các tính năng từ bằng chứng: Xác định các tính năng hoặc thuộc tính có liên quan từ bằng chứng có thể đóng góp cho quá trình đánh giá. Các tính năng này có thể bao gồm các chỉ báo về sự xâm phạm, dấu thời gian, mẫu mạng, đặc điểm tệp hoặc bất kỳ thông tin liên quan nào khác phù hợp với tiêu chí cho từng cấp độ.
2. Chỉ định điểm số dựa trên tiêu chí: Chỉ định điểm số hoặc xếp hạng cho bằng chứng dựa trên tiêu chí cho từng cấp độ của Mô hình chấm điểm Đô đốc. Điểm số có thể là nhị phân (ví dụ: đạt/không đạt), số (ví dụ: theo thang điểm từ 1 đến 10) hoặc bất kỳ thang điểm thích hợp nào khác phản ánh mức độ tin cậy hoặc niềm tin liên quan đến bằng chứng.
3. Tích hợp quy trình chấm điểm vào một hệ thống thống nhất: Phát triển một hệ thống hoặc ứng dụng thống nhất tích hợp quy trình chấm điểm tự động. Hệ thống này sẽ lấy bằng chứng làm đầu vào, áp dụng các thuật toán hoặc quy tắc để đánh giá bằng chứng và tạo điểm số hoặc xếp hạng tương ứng cho từng cấp độ mô hình.
4. Xác thực và tinh chỉnh hệ thống tính điểm tự động: Xác thực hiệu suất của hệ thống tính điểm tự động bằng cách so sánh kết quả của nó với đánh giá của con người hoặc điểm chuẩn đã thiết lập. Phân tích độ chính xác, độ chính xác, thu hồi hoặc các số liệu liên quan khác của hệ thống để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống. Tinh chỉnh hệ thống khi cần thiết dựa trên kết quả đánh giá.
5. Liên tục cập nhật và cải tiến hệ thống: Luôn cập nhật thông tin mới nhất về mối đe dọa mạng, kỹ thuật tấn công và các yếu tố bằng chứng mới. Thường xuyên cập nhật và cải tiến hệ thống chấm điểm tự động để thích ứng với các xu hướng mới nổi, tinh chỉnh các tiêu chí và nâng cao độ chính xác của các đánh giá.

Việc tự động hóa Mô hình chấm điểm của Bộ Hải quân trong việc đánh giá bằng chứng mạng đòi hỏi chuyên môn về an ninh mạng, phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm. Thu hút sự tham gia của các chuyên gia miền, nhà phân tích an ninh mạng và nhà khoa học dữ liệu để đảm bảo triển khai hiệu quả và phù hợp với các yêu cầu hoặc trường hợp sử dụng cụ thể của tổ chức bạn.

Việc tích hợp kiểm tra CRAAP (Tiền tệ, Mức độ liên quan, Quyền hạn, Độ chính xác, Mục đích) với Mô hình chấm điểm Hải quân NATO có thể cung cấp một khung đánh giá toàn diện để đánh giá độ tin cậy và chất lượng của bằng chứng mạng.

1. Xác định các tiêu chí: Kết hợp các tiêu chí từ cả hai mô hình để tạo ra một bộ tiêu chí đánh giá thống nhất. Sử dụng các tiêu chí Mô hình chấm điểm Hải quân NATO hoàn chỉnh làm các cấp độ đánh giá chính, trong khi bài kiểm tra CRAAP có thể đóng vai trò là các tiêu chí phụ trong mỗi cấp độ. Ví dụ:
• Cấp độ 1 (Chỉ định): Đánh giá bằng chứng về Tiền tệ, Mức độ liên quan và Quyền hạn.
• Cấp độ 2 (Niềm tin hợp lý): Đánh giá bằng chứng về tính chính xác và mục đích.
• Cấp độ 3 (Niềm tin mạnh mẽ): Phân tích bằng chứng cho tất cả các tiêu chí của bài kiểm tra CRAAP.
• Cấp độ 4 (Sự thật): Xác minh thêm bằng chứng cho tất cả các tiêu chí của bài kiểm tra CRAAP.
2. Chỉ định trọng số hoặc điểm số: Xác định tầm quan trọng hoặc trọng số tương đối của từng tiêu chí trong khuôn khổ đánh giá thống nhất. Bạn có thể chỉ định trọng số cao hơn cho các tiêu chí từ Mô hình chấm điểm Hải quân NATO vì chúng đại diện cho các cấp độ chính, trong khi tiêu chí kiểm tra CRAAP có thể có trọng số thấp hơn dưới dạng tiêu chí phụ. Ngoài ra, bạn có thể chỉ định điểm số hoặc xếp hạng cho từng tiêu chí dựa trên mức độ phù hợp và tác động của chúng đối với đánh giá tổng thể.
3. Phát triển quy trình đánh giá tự động: Thiết kế các thuật toán hoặc quy tắc dựa trên các tiêu chí và trọng số đã xác định để tự động hóa quy trình đánh giá. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản hoặc các phương pháp khác để trích xuất thông tin liên quan và đánh giá bằng chứng dựa trên các tiêu chí.
4. Trích xuất các đặc điểm bằng chứng có liên quan: Xác định các đặc điểm hoặc thuộc tính của bằng chứng phù hợp với tiêu chí kiểm tra CRAAP và Mô hình chấm điểm Đô đốc NATO. Ví dụ: đối với Cơ quan, bạn có thể xem xét các yếu tố như thông tin đăng nhập của tác giả, danh tiếng của nguồn hoặc trạng thái đánh giá ngang hàng. Trích xuất các tính năng này từ bằng chứng được sử dụng trong quy trình đánh giá tự động.
5. Áp dụng khung đánh giá thống nhất: Tích hợp quy trình đánh giá tự động với khung thống nhất. Nhập bằng chứng, áp dụng các thuật toán hoặc quy tắc để đánh giá bằng chứng theo các tiêu chí đã xác định và tạo điểm số hoặc xếp hạng cho từng tiêu chí và cấp độ đánh giá tổng thể.
6. Tổng hợp và giải thích kết quả: Tổng hợp điểm số hoặc xếp hạng từ từng tiêu chí và cấp độ để có được đánh giá tổng thể về bằng chứng. Thiết lập các ngưỡng hoặc quy tắc quyết định để xác định phân loại cuối cùng của bằng chứng dựa trên điểm số hoặc xếp hạng tổng hợp. Giải thích kết quả để truyền đạt độ tin cậy và chất lượng của bằng chứng cho các bên liên quan.
7. Xác thực và tinh chỉnh khung tích hợp: Xác thực hiệu suất của khung tích hợp bằng cách so sánh kết quả của nó với các đánh giá thủ công hoặc điểm chuẩn đã thiết lập. Đánh giá độ chính xác, độ chính xác, thu hồi hoặc các số liệu liên quan khác để đảm bảo tính hiệu quả của nó. Liên tục tinh chỉnh và cải thiện khuôn khổ dựa trên phản hồi và thông tin chi tiết mới.

Bằng cách tích hợp thử nghiệm CRAAP với Mô hình chấm điểm Hải quân NATO, bạn có thể nâng cao quy trình đánh giá, xem xét các khía cạnh kỹ thuật của bằng chứng và tính phổ biến, mức độ liên quan, thẩm quyền, độ chính xác và mục đích của nó. Sự tích hợp này cung cấp một đánh giá toàn diện và toàn diện hơn về độ tin cậy và chất lượng của bằng chứng.

 trong việc đánh giá bằng chứng mạng liên quan đến việc phát triển một quy trình có hệ thống kết hợp các tiêu chí và phương pháp tính điểm của mô hình. Chúng tôi đã liệt kê các bước có thể thực hiện để tự động hóa từng cấp độ của Mô hình tính điểm Bộ Hải quân.

1. Thu thập và xử lý trước bằng chứng trên mạng: Thu thập bằng chứng trên mạng có liên quan, chẳng hạn như tệp nhật ký, dữ liệu lưu lượng truy cập mạng, tạo phẩm hệ thống hoặc bất kỳ thông tin kỹ thuật số nào khác liên quan đến sự cố hoặc cuộc điều tra. Xử lý trước dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và khả năng tương thích cho phân tích, có thể bao gồm làm sạch, chuẩn hóa và định dạng dữ liệu.
2. Xác định các tiêu chí cho từng cấp độ: Xem lại Mô hình chấm điểm Đô đốc và xác định các tiêu chí cho từng cấp độ. Mô hình thường bao gồm một số cấp độ, chẳng hạn như Cấp độ 1 (Chỉ định), Cấp độ 2 (Niềm tin hợp lý), Cấp độ 3 (Niềm tin mạnh mẽ) và Cấp độ 4 (Sự thật). Xác định các tiêu chí, chỉ số đánh giá cụ thể theo từng cấp độ trên cơ sở hướng dẫn của mô hình.
3. Phát triển các thuật toán hoặc quy tắc để đánh giá bằng chứng: Thiết kế các thuật toán hoặc quy tắc có thể tự động đánh giá bằng chứng theo các tiêu chí đã xác định cho từng cấp độ. Điều này có thể liên quan đến việc áp dụng các kỹ thuật máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc hệ thống dựa trên quy tắc để phân tích bằng chứng và đưa ra đánh giá dựa trên các tiêu chí.
4. Trích xuất các tính năng từ bằng chứng: Xác định các tính năng hoặc thuộc tính có liên quan từ bằng chứng có thể đóng góp cho quá trình đánh giá. Các tính năng này có thể bao gồm các chỉ báo về sự xâm phạm, dấu thời gian, mẫu mạng, đặc điểm tệp hoặc bất kỳ thông tin liên quan nào khác phù hợp với tiêu chí cho từng cấp độ.
5. Chỉ định điểm số dựa trên tiêu chí: Chỉ định điểm số hoặc xếp hạng cho bằng chứng dựa trên tiêu chí cho từng cấp độ của Mô hình chấm điểm Đô đốc. Điểm số có thể là nhị phân (ví dụ: đạt/không đạt), số (ví dụ: theo thang điểm từ 1 đến 10) hoặc bất kỳ thang điểm thích hợp nào khác phản ánh mức độ tin cậy hoặc niềm tin liên quan đến bằng chứng.
6. Tích hợp quy trình chấm điểm vào một hệ thống thống nhất: Phát triển một hệ thống hoặc ứng dụng thống nhất tích hợp quy trình chấm điểm tự động. Hệ thống này sẽ lấy bằng chứng làm đầu vào, áp dụng các thuật toán hoặc quy tắc để đánh giá bằng chứng và tạo điểm số hoặc xếp hạng tương ứng cho từng cấp độ mô hình.
7. Xác thực và tinh chỉnh hệ thống tính điểm tự động: Xác thực hiệu suất của hệ thống tính điểm tự động bằng cách so sánh kết quả của nó với đánh giá của con người hoặc điểm chuẩn đã thiết lập. Phân tích độ chính xác, độ chính xác, thu hồi hoặc các số liệu liên quan khác của hệ thống để đảm bảo độ tin cậy của hệ thống. Tinh chỉnh hệ thống khi cần thiết dựa trên kết quả đánh giá.
8. Liên tục cập nhật và cải tiến hệ thống: Luôn cập nhật thông tin mới nhất về mối đe dọa mạng, kỹ thuật tấn công và các yếu tố bằng chứng mới. Thường xuyên cập nhật và cải tiến hệ thống chấm điểm tự động để thích ứng với các xu hướng mới nổi, tinh chỉnh các tiêu chí và nâng cao độ chính xác của các đánh giá.

Việc tự động hóa Mô hình chấm điểm của Bộ Hải quân trong việc đánh giá bằng chứng mạng đòi hỏi chuyên môn về an ninh mạng, phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm. Thu hút sự tham gia của các chuyên gia miền, nhà phân tích an ninh mạng và nhà khoa học dữ liệu để đảm bảo triển khai hiệu quả và phù hợp với các yêu cầu hoặc trường hợp sử dụng cụ thể của tổ chức bạn.

Việc tích hợp kiểm tra CRAAP (Tiền tệ, Mức độ liên quan, Quyền hạn, Độ chính xác, Mục đích) với Mô hình chấm điểm Hải quân NATO có thể cung cấp một khung đánh giá toàn diện để đánh giá độ tin cậy và chất lượng của bằng chứng mạng.

1. Xác định các tiêu chí: Kết hợp các tiêu chí từ cả hai mô hình để tạo ra một bộ tiêu chí đánh giá thống nhất. Sử dụng các tiêu chí Mô hình chấm điểm Hải quân NATO hoàn chỉnh làm các cấp độ đánh giá chính, trong khi bài kiểm tra CRAAP có thể đóng vai trò là các tiêu chí phụ trong mỗi cấp độ. Ví dụ:
• Cấp độ 1 (Chỉ định): Đánh giá bằng chứng về Tiền tệ, Mức độ liên quan và Quyền hạn.
• Cấp độ 2 (Niềm tin hợp lý): Đánh giá bằng chứng về tính chính xác và mục đích.
• Cấp độ 3 (Niềm tin mạnh mẽ): Phân tích bằng chứng cho tất cả các tiêu chí của bài kiểm tra CRAAP.
• Cấp độ 4 (Sự thật): Xác minh thêm bằng chứng cho tất cả các tiêu chí của bài kiểm tra CRAAP.
2. Chỉ định trọng số hoặc điểm số: Xác định tầm quan trọng hoặc trọng số tương đối của từng tiêu chí trong khuôn khổ đánh giá thống nhất. Bạn có thể chỉ định trọng số cao hơn cho các tiêu chí từ Mô hình chấm điểm Hải quân NATO vì chúng đại diện cho các cấp độ chính, trong khi tiêu chí kiểm tra CRAAP có thể có trọng số thấp hơn dưới dạng tiêu chí phụ. Ngoài ra, bạn có thể chỉ định điểm số hoặc xếp hạng cho từng tiêu chí dựa trên mức độ phù hợp và tác động của chúng đối với đánh giá tổng thể.
3. Phát triển quy trình đánh giá tự động: Thiết kế các thuật toán hoặc quy tắc dựa trên các tiêu chí và trọng số đã xác định để tự động hóa quy trình đánh giá. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản hoặc các phương pháp khác để trích xuất thông tin liên quan và đánh giá bằng chứng dựa trên các tiêu chí.
4. Trích xuất các đặc điểm bằng chứng có liên quan: Xác định các đặc điểm hoặc thuộc tính của bằng chứng phù hợp với tiêu chí kiểm tra CRAAP và Mô hình chấm điểm Đô đốc NATO. Ví dụ: đối với Cơ quan, bạn có thể xem xét các yếu tố như thông tin đăng nhập của tác giả, danh tiếng của nguồn hoặc trạng thái đánh giá ngang hàng. Trích xuất các tính năng này từ bằng chứng được sử dụng trong quy trình đánh giá tự động.
5. Áp dụng khung đánh giá thống nhất: Tích hợp quy trình đánh giá tự động với khung thống nhất. Nhập bằng chứng, áp dụng các thuật toán hoặc quy tắc để đánh giá bằng chứng theo các tiêu chí đã xác định và tạo điểm số hoặc xếp hạng cho từng tiêu chí và cấp độ đánh giá tổng thể.
6. Tổng hợp và giải thích kết quả: Tổng hợp điểm số hoặc xếp hạng từ từng tiêu chí và cấp độ để có được đánh giá tổng thể về bằng chứng. Thiết lập các ngưỡng hoặc quy tắc quyết định để xác định phân loại cuối cùng của bằng chứng dựa trên điểm số hoặc xếp hạng tổng hợp. Giải thích kết quả để truyền đạt độ tin cậy và chất lượng của bằng chứng cho các bên liên quan.
7. Xác thực và tinh chỉnh khung tích hợp: Xác thực hiệu suất của khung tích hợp bằng cách so sánh kết quả của nó với các đánh giá thủ công hoặc điểm chuẩn đã thiết lập. Đánh giá độ chính xác, độ chính xác, thu hồi hoặc các số liệu liên quan khác để đảm bảo tính hiệu quả của nó. Liên tục tinh chỉnh và cải thiện khuôn khổ dựa trên phản hồi và thông tin chi tiết mới.

Bằng cách tích hợp thử nghiệm CRAAP với Mô hình chấm điểm Hải quân NATO, bạn có thể nâng cao quy trình đánh giá, xem xét các khía cạnh kỹ thuật của bằng chứng và tính phổ biến, mức độ liên quan, thẩm quyền, độ chính xác và mục đích của nó. Sự tích hợp này cung cấp một đánh giá toàn diện và toàn diện hơn về độ tin cậy và chất lượng của bằng chứng.

Bản quyền 2023 Treadstone 71

Việc xác minh độ tin cậy, độ tin cậy và độ chính xác của các nguồn thông tin tình báo thường đòi hỏi sự kết hợp giữa phân tích thủ công và tư duy phản biện. Tuy nhiên, chúng ta có thể sử dụng các thuật toán và kỹ thuật để hỗ trợ quá trình này:

1. Phân tích văn bản: Các thuật toán phân tích văn bản có thể giúp đánh giá độ tin cậy và độ tin cậy của các nguồn văn bản. Áp dụng các kỹ thuật Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể được đặt tên và lập mô hình chủ đề, để phân tích ngôn ngữ, tình cảm, thực thể được đề cập và tính nhất quán của thông tin trong văn bản. Điều này có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về uy tín và độ tin cậy của nguồn.
2. Phân tích mạng xã hội: Sử dụng các thuật toán phân tích mạng xã hội để kiểm tra các kết nối và mối quan hệ giữa các cá nhân hoặc tổ chức có liên quan đến các nguồn thông tin tình báo. Bằng cách lập bản đồ mạng và phân tích cấu trúc, thước đo tính trung tâm và các kiểu tương tác, bạn có thể xác định các thành kiến, liên kết hoặc chỉ báo độ tin cậy tiềm ẩn.

1. Hợp nhất dữ liệu: Các thuật toán hợp nhất dữ liệu kết hợp thông tin từ nhiều nguồn để xác định các mẫu, chồng chéo hoặc sai lệch. Bằng cách so sánh dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và áp dụng các thuật toán như phân cụm, phân tích độ tương tự hoặc phát hiện điểm bất thường, bạn có thể đánh giá tính nhất quán và độ chính xác của thông tin được cung cấp bởi nhiều nguồn khác nhau.
2. Phân tích danh tiếng: Các thuật toán phân tích danh tiếng đánh giá danh tiếng và lịch sử của nguồn dựa trên dữ liệu lịch sử và phản hồi của người dùng. Các thuật toán này xem xét các yếu tố như độ tin cậy của các báo cáo trước đó, chuyên môn hoặc thẩm quyền của nguồn và mức độ tin cậy được chỉ định bởi những người dùng hoặc hệ thống khác. Phân tích danh tiếng có thể giúp đánh giá độ tin cậy và độ chính xác của các nguồn thông tin tình báo.
3. Phân tích Bayes: Các kỹ thuật phân tích Bayes có thể được sử dụng để cập nhật xác suất chính xác của nguồn dựa trên bằng chứng hoặc thông tin mới. Các thuật toán Bayes sử dụng các xác suất trước đó và cập nhật chúng với dữ liệu mới để ước tính khả năng nguồn chính xác hoặc đáng tin cậy. Bằng cách lặp lại cập nhật xác suất, bạn có thể tinh chỉnh việc đánh giá các nguồn theo thời gian.
4. Phân loại dựa trên học máy: Huấn luyện các thuật toán học máy, chẳng hạn như các mô hình phân loại được giám sát, để phân loại các nguồn dựa trên độ tin cậy hoặc độ chính xác của chúng. Bằng cách cung cấp dữ liệu đào tạo được gắn nhãn (ví dụ: nguồn đáng tin cậy so với nguồn không đáng tin cậy), các thuật toán này có thể tìm hiểu các mẫu và tính năng phân biệt nguồn đáng tin cậy với nguồn kém tin cậy hơn. Điều này có thể hỗ trợ tự động phân loại và đánh giá độ tin cậy của các nguồn thông tin tình báo.

Mặc dù các thuật toán có thể hỗ trợ quá trình xác minh, nhưng khả năng phán đoán của con người và tư duy phản biện vẫn rất quan trọng. Sử dụng các thuật toán để tăng cường và hỗ trợ các nhà phân tích con người trong việc đánh giá độ tin cậy, độ tin cậy và độ chính xác của nguồn. Việc kết hợp các kỹ thuật tự động và chuyên môn của con người là cần thiết để đảm bảo đánh giá toàn diện và mạnh mẽ các nguồn thông tin tình báo.

Các thuật toán cụ thể mà chúng tôi thường sử dụng trong bối cảnh xác minh độ tin cậy, độ tin cậy và độ chính xác của các nguồn thông tin tình báo:

1. Trình phân loại Naive Bayes: Naive Bayes là một thuật toán học máy được giám sát, tính toán xác suất của một nguồn là đáng tin cậy hoặc chính xác dựa trên các tính năng được trích xuất từ ​​nội dung hoặc siêu dữ liệu của nguồn. Nó giả định sự độc lập giữa các tính năng và sử dụng định lý Bayes để đưa ra dự đoán. Đào tạo Naive Bayes trên dữ liệu được dán nhãn để phân loại các nguồn là đáng tin cậy hoặc không đáng tin cậy.
2. Support Vector Machines (SVM): SVM là một thuật toán học có giám sát được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại. (“Giải thích ngắn gọn về 11 thuật toán học máy phổ biến nhất”) Nó hoạt động bằng cách tìm một siêu phẳng tối ưu phân tách các lớp khác nhau. (“Mở khóa tiềm năng lợi nhuận: Áp dụng máy học vào thuật toán…”) Huấn luyện SVM trên dữ liệu được gắn nhãn, trong đó các nguồn được phân loại là đáng tin cậy hoặc không đáng tin cậy. Sau khi được đào tạo, nó có thể phân loại các nguồn mới dựa trên các tính năng của chúng, chẳng hạn như mẫu ngôn ngữ, tín hiệu ngôn ngữ hoặc siêu dữ liệu.
3. Rừng ngẫu nhiên: Rừng ngẫu nhiên là một thuật toán học tập đồng bộ kết hợp nhiều cây quyết định để đưa ra dự đoán. (“BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model - GitHub”) Chúng tôi có thể đào tạo Random Forest trên dữ liệu được gắn nhãn dựa trên các tính năng khác nhau để phân loại các nguồn là đáng tin cậy hay không. Random Forest có thể quản lý các mối quan hệ phức tạp giữa các tính năng và cung cấp thông tin chi tiết về tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau đối với độ tin cậy của nguồn.
4. Thuật toán Xếp hạng Trang: Ban đầu được phát triển để xếp hạng các trang web, thuật toán Xếp hạng Trang có thể được điều chỉnh để đánh giá độ tin cậy và tầm quan trọng của các nguồn thông tin tình báo. PageRank đánh giá khả năng kết nối và cấu trúc liên kết của nguồn để xác định danh tiếng và ảnh hưởng của họ trong mạng. Các nguồn có điểm PageRank cao được coi là đáng tin cậy và đáng tin cậy.
5. Thuật toán TrustRank: TrustRank là một thuật toán đo lường độ tin cậy của các nguồn dựa trên mối quan hệ của chúng với các nguồn gốc đáng tin cậy. Nó đánh giá chất lượng và độ tin cậy của các liên kết trỏ đến một nguồn và truyền điểm tin cậy tương ứng. Sử dụng TrustRank để xác định các nguồn đáng tin cậy và lọc ra những nguồn không đáng tin cậy.
6. Phân tích tình cảm: Các thuật toán phân tích tình cảm sử dụng các kỹ thuật NLP để phân tích tình cảm hoặc quan điểm được thể hiện trong các văn bản nguồn. Các thuật toán này có thể xác định các thành kiến, tính chủ quan hoặc các điểm không chính xác tiềm ẩn trong thông tin được trình bày bằng cách đánh giá tình cảm, thái độ và cảm xúc được truyền tải. Phân tích tình cảm có thể hữu ích trong việc đánh giá giọng điệu và độ tin cậy của các nguồn thông tin tình báo.
7. Phân tích mạng: Áp dụng các thuật toán phân tích mạng, chẳng hạn như các phép đo tính trung tâm (ví dụ: mức độ trung tâm, tính trung tâm giữa các điểm) hoặc thuật toán phát hiện cộng đồng, để phân tích các kết nối và mối quan hệ giữa các nguồn. Các thuật toán này giúp xác định các nguồn có ảnh hưởng hoặc trung tâm trong mạng, đánh giá độ tin cậy của các nguồn dựa trên vị trí mạng của chúng và phát hiện các thành kiến ​​hoặc bè phái tiềm ẩn.

Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào bối cảnh cụ thể, dữ liệu có sẵn và mục tiêu của phân tích. Ngoài ra, đào tạo và tinh chỉnh các thuật toán này bằng cách sử dụng dữ liệu đào tạo có liên quan để phù hợp với các yêu cầu xác minh nguồn thông tin tình báo.

Bản quyền 2023 Treadstone 71 

Quá trình đánh giá ngang hàng tự động phân tích thông minh có thể có giá trị trong việc xác thực các báo cáo tình báo. Với sự ra đời của trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, khả năng tồn tại không còn xa nữa.

1. Thiết kế khung đánh giá ngang hàng tự động: Phát triển khung kết hợp quy trình đánh giá ngang hàng tự động vào hệ thống phân tích thông tin tình báo của bạn. Xác định các tiêu chí và hướng dẫn đánh giá cụ thể cho việc xem xét, chẳng hạn như tính chính xác, mức độ phù hợp, rõ ràng, mạch lạc và tuân thủ các tiêu chuẩn của cộng đồng tình báo.
2. Xác định người đánh giá có trình độ: Xác định nhóm người đánh giá có trình độ trong tổ chức hoặc cộng đồng tình báo của bạn, những người có chuyên môn và kiến ​​thức cần thiết về chủ đề này. Xem xét kinh nghiệm, kiến ​​thức chuyên môn về lĩnh vực và sự quen thuộc của họ với quy trình phân tích thông tin tình báo.

• Xác định các tiêu chí và số liệu đánh giá: Thiết lập các tiêu chí và số liệu cụ thể để đánh giá dựa trên các báo cáo tình báo. Chúng có thể bao gồm các yếu tố như chất lượng và độ chính xác của các nguồn, lập luận logic, sử dụng SAT, tính nhất quán của phân tích và tuân thủ các tiêu chuẩn của cộng đồng tình báo. Xác định số liệu định lượng hoặc định tính cho ứng dụng trong quá trình xem xét.

• Triển khai các công cụ đánh giá tự động: Tận dụng các công cụ hoặc nền tảng đánh giá tự động có thể hỗ trợ quá trình đánh giá. Các công cụ này có thể bao gồm các thuật toán phân tích văn bản, kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các mô hình máy học được thiết kế để đánh giá và đánh giá chất lượng cũng như đặc điểm của các báo cáo. Những công cụ như vậy có thể hỗ trợ xác định các lỗi tiềm ẩn, sự không nhất quán hoặc lỗ hổng trong phân tích.
• Phân công và lên lịch đánh giá ngang hàng: Phát triển cơ chế phân công báo cáo tình báo cho những người đánh giá ngang hàng dựa trên chuyên môn và khối lượng công việc của họ. Thực hiện một hệ thống lập kế hoạch đảm bảo các chu trình xem xét kịp thời và hiệu quả, xem xét thời gian quay vòng cần thiết cho mỗi báo cáo.
• Phản hồi và xếp hạng của người đánh giá: Cho phép người đánh giá cung cấp phản hồi, nhận xét và xếp hạng về các báo cáo mà họ đánh giá. Phát triển một mẫu hoặc biểu mẫu được tiêu chuẩn hóa để hướng dẫn người đánh giá nắm bắt các quan sát, đề xuất và mọi chỉnh sửa cần thiết của họ. Cân nhắc kết hợp một hệ thống xếp hạng định lượng chất lượng và mức độ phù hợp của các báo cáo.
• Tổng hợp và phân tích phản hồi của người đánh giá: Phân tích phản hồi và xếp hạng do người đánh giá cung cấp để xác định các mẫu chung, lĩnh vực cần cải thiện hoặc các vấn đề tiềm ẩn trong báo cáo. Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn từ phản hồi của người đánh giá tổng hợp, chẳng hạn như xác định điểm mạnh hoặc điểm yếu định kỳ trong phân tích.
• Quy trình cải tiến lặp đi lặp lại: Kết hợp phản hồi nhận được từ quy trình đánh giá ngang hàng tự động vào chu trình cải tiến lặp đi lặp lại. Sử dụng thông tin chi tiết thu được từ đánh giá để tinh chỉnh các phương pháp phân tích, giải quyết các điểm yếu đã xác định và nâng cao chất lượng tổng thể của các báo cáo tình báo.
• Theo dõi và theo dõi hiệu suất đánh giá: Liên tục theo dõi và theo dõi hiệu suất của các quy trình đánh giá ngang hàng tự động. Phân tích các số liệu như thời gian hoàn thành đánh giá, mức độ thỏa thuận giữa những người đánh giá và hiệu suất của người đánh giá để xác định các cơ hội tối ưu hóa quy trình và đảm bảo tính hiệu lực và hiệu quả của hệ thống đánh giá.
• Cung cấp phản hồi và hướng dẫn cho các nhà phân tích: Sử dụng phản hồi của người đánh giá để cung cấp hướng dẫn và hỗ trợ cho các nhà phân tích. Chia sẻ kết quả đánh giá với các nhà phân tích, nêu bật các lĩnh vực cần cải thiện và đưa ra các đề xuất để nâng cao kỹ năng phân tích của họ. Khuyến khích vòng phản hồi giữa người đánh giá và nhà phân tích để thúc đẩy văn hóa học hỏi và cải tiến liên tục.

Bằng cách tích hợp các quy trình đánh giá ngang hàng tự động vào quy trình phân tích thông tin tình báo của mình, bạn có thể xác thực và nâng cao chất lượng của các báo cáo tình báo. Cách tiếp cận này thúc đẩy sự cộng tác, tính khách quan và tuân thủ các tiêu chuẩn trong tổ chức nội bộ của bạn và các cấu trúc chia sẻ thông tin tình báo bên ngoài, cuối cùng là cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của phân tích.

Bản quyền 2023 Treadstone 71

Treadstone 71 sử dụng Sats như một phần tiêu chuẩn của vòng đời thông minh. Tích hợp và tự động hóa Kỹ thuật phân tích có cấu trúc (SAT) liên quan đến việc sử dụng công nghệ và công cụ tính toán để hợp lý hóa việc áp dụng các kỹ thuật này. Chúng tôi có các mô hình thực hiện điều đó theo các bước và phương pháp.

1. Standardize SAT Frameworks: Phát triển các khung chuẩn hóa để áp dụng SAT. Điều này bao gồm việc xác định các kỹ thuật SAT khác nhau, mục đích của chúng và các bước liên quan đến từng kỹ thuật. Tạo các mẫu hoặc hướng dẫn mà các nhà phân tích có thể làm theo khi sử dụng SAT.
2. Phát triển các công cụ phần mềm SAT: Thiết kế và phát triển các công cụ phần mềm được thiết kế riêng cho SAT. Những công cụ này có thể cung cấp hỗ trợ tự động để thực hiện các kỹ thuật SAT, chẳng hạn như phân tích mối quan hệ thực thể, phân tích liên kết, phân tích dòng thời gian và tạo giả thuyết. Các công cụ này có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, nâng cao khả năng trực quan hóa dữ liệu và hỗ trợ nhận dạng mẫu.
3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Sử dụng các kỹ thuật NLP để tự động hóa việc trích xuất và phân tích dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Các thuật toán NLP có thể xử lý khối lượng lớn thông tin văn bản, xác định các thực thể, mối quan hệ và tình cảm chính, đồng thời chuyển đổi chúng thành dữ liệu có cấu trúc để phân tích SAT thêm.

1. Tích hợp và hợp nhất dữ liệu: Tích hợp các nguồn dữ liệu đa dạng và áp dụng các kỹ thuật hợp nhất dữ liệu để kết hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Tích hợp dữ liệu tự động cho phép phân tích tổng thể bằng cách sử dụng SAT bằng cách cung cấp một cái nhìn toàn diện về thông tin có sẵn.
2. Học máy và trí tuệ nhân tạo: Tận dụng thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo để tự động hóa một số khía cạnh của kỳ thi SAT. Ví dụ: đào tạo các mô hình máy học để xác định các mẫu, điểm bất thường hoặc xu hướng trong dữ liệu, hỗ trợ các nhà phân tích tạo ra các giả thuyết hoặc xác định các lĩnh vực quan tâm. Các kỹ thuật AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và đưa ra các đề xuất dựa trên các mẫu và xu hướng lịch sử.
3. Công cụ trực quan hóa: Triển khai các công cụ trực quan hóa dữ liệu để trình bày dữ liệu phức tạp một cách trực quan. Bảng điều khiển tương tác, biểu đồ mạng và bản đồ nhiệt có thể giúp các nhà phân tích khám phá và hiểu các mối quan hệ, sự phụ thuộc và các mẫu được xác định thông qua SAT. Các công cụ trực quan tự động tạo điều kiện phân tích nhanh chóng và toàn diện.
4. Tự động hóa quy trình làm việc: Tự động hóa quy trình áp dụng SAT bằng cách phát triển các hệ thống hoặc nền tảng hướng dẫn các nhà phân tích trong suốt quy trình. Các hệ thống này có thể cung cấp hướng dẫn từng bước, tự động hóa các tác vụ tiền xử lý dữ liệu và tích hợp các kỹ thuật phân tích khác nhau một cách liền mạch.
5. Nền tảng cộng tác và chia sẻ kiến ​​thức: Triển khai các nền tảng cộng tác nơi các nhà phân tích có thể chia sẻ và thảo luận về ứng dụng của SAT. Các nền tảng này có thể tạo điều kiện chia sẻ kiến ​​thức, cung cấp quyền truy cập vào bộ dữ liệu được chia sẻ và cho phép phân tích tập thể, tận dụng kiến ​​thức chuyên môn của nhiều nhà phân tích.
6. Cải tiến liên tục: Liên tục đánh giá và tinh chỉnh các quy trình SAT tự động. Kết hợp phản hồi từ các nhà phân tích, theo dõi hiệu quả của các công cụ tự động và thực hiện các cải tiến để cải thiện hiệu suất và khả năng sử dụng của chúng. Luôn cập nhật những tiến bộ trong công nghệ và phương pháp phân tích để đảm bảo tự động hóa phù hợp với nhu cầu phát triển của quy trình phân tích.
7. Đào tạo và Phát triển Kỹ năng: Cung cấp đào tạo và hỗ trợ cho các nhà phân tích trong việc sử dụng các công cụ SAT tự động một cách hiệu quả. Cung cấp hướng dẫn về diễn giải kết quả tự động, hiểu các giới hạn và tận dụng tự động hóa để nâng cao khả năng phân tích của họ.

Bằng cách thực hiện các phương pháp này, bạn có thể tích hợp và tự động hóa SAT, nâng cao hiệu quả và hiệu quả của quá trình phân tích. Việc kết hợp công nghệ, tích hợp dữ liệu, học máy và các nền tảng cộng tác giúp các nhà phân tích áp dụng SAT một cách toàn diện và nhất quán hơn, cuối cùng dẫn đến những hiểu biết sâu sắc và có giá trị hơn. SAT thường được sử dụng bao gồm:

1. Phân tích các giả thuyết cạnh tranh (ACH): Một kỹ thuật đánh giá một cách có hệ thống nhiều giả thuyết và bằng chứng hỗ trợ cũng như mâu thuẫn của chúng để xác định lời giải thích hợp lý nhất.
2. Kiểm tra các giả định chính (KAC): Điều này liên quan đến việc xác định và đánh giá các giả định chính làm cơ sở cho một phân tích để đánh giá tính hợp lệ, độ tin cậy và tác động tiềm ẩn của chúng đối với các kết luận.
3. Phân tích chỉ số và cảnh báo (IWA): Tập trung vào việc xác định và giám sát các chỉ số gợi ý các mối đe dọa tiềm ẩn hoặc sự phát triển đáng kể, cho phép đưa ra các biện pháp chủ động và cảnh báo kịp thời.
4. Alternative Futures Analysis (AFA): Xem xét và phân tích các tình huống khác nhau có thể xảy ra trong tương lai để dự đoán và chuẩn bị cho các kết quả khác nhau.
5. Phân tích nhóm đỏ: Liên quan đến việc thành lập một nhóm hoặc nhóm riêng biệt thách thức các giả định, phân tích và kết luận của phân tích chính, cung cấp các quan điểm thay thế và phân tích quan trọng.
6. Phân tích hỗ trợ quyết định (DSA): Cung cấp các phương pháp và kỹ thuật có cấu trúc để hỗ trợ những người ra quyết định đánh giá các lựa chọn, cân nhắc rủi ro và lợi ích cũng như lựa chọn hướng hành động phù hợp nhất.
7. Phân tích liên kết: Phân tích và trực quan hóa các mối quan hệ và kết nối giữa các thực thể, chẳng hạn như cá nhân, tổ chức hoặc sự kiện, để hiểu mạng, mẫu và phụ thuộc.
8. Phân tích Dòng thời gian: Xây dựng một chuỗi các sự kiện theo trình tự thời gian để xác định các mẫu, xu hướng hoặc sự bất thường theo thời gian và hỗ trợ hiểu được quan hệ nhân quả và tác động.
9. Phân tích SWOT: Đánh giá điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và mối đe dọa liên quan đến một chủ đề cụ thể, chẳng hạn như một tổ chức, dự án hoặc chính sách, để cung cấp thông tin cho việc ra quyết định chiến lược.
10. Brainstorming có cấu trúc: Tạo điều kiện thuận lợi cho cách tiếp cận có cấu trúc để tạo ra ý tưởng, hiểu biết sâu sắc và giải pháp tiềm năng bằng cách tận dụng trí tuệ tập thể của một nhóm.
11. Phương pháp Delphi: Liên quan đến việc thu thập thông tin đầu vào từ một nhóm chuyên gia thông qua một loạt câu hỏi hoặc khảo sát lặp đi lặp lại, nhằm đạt được sự đồng thuận hoặc xác định các mẫu và xu hướng.
12. Giảm thiểu thành kiến ​​nhận thức: Tập trung vào việc nhận biết và giải quyết các thành kiến ​​nhận thức có thể ảnh hưởng đến việc phân tích, ra quyết định và nhận thức thông tin.
13. Phát triển giả thuyết: Liên quan đến việc hình thành các giả thuyết có thể kiểm chứng dựa trên thông tin có sẵn, kiến ​​thức chuyên môn và lập luận logic để hướng dẫn phân tích và điều tra.
14. Biểu đồ ảnh hưởng: Biểu diễn đồ họa về mối quan hệ nhân quả, sự phụ thuộc và ảnh hưởng giữa các yếu tố và biến số để hiểu các hệ thống phức tạp và sự phụ thuộc lẫn nhau của chúng.
15. Lập luận có cấu trúc: Liên quan đến việc xây dựng các lập luận logic với tiền đề, bằng chứng và kết luận để hỗ trợ hoặc bác bỏ một đề xuất hoặc giả thuyết cụ thể.
16. Phân tích mẫu: Xác định và phân tích các mẫu định kỳ trong dữ liệu hoặc sự kiện để khám phá thông tin chi tiết, mối quan hệ và xu hướng.
17. Phân tích Bayes: Áp dụng lý thuyết xác suất Bayes để cập nhật và tinh chỉnh niềm tin và giả thuyết dựa trên bằng chứng mới và xác suất trước đó.
18. Phân tích tác động: Đánh giá các hậu quả và tác động tiềm ẩn của các yếu tố, sự kiện hoặc quyết định để hiểu tác động tiềm ẩn của chúng.
19. Phân tích so sánh: So sánh và đối chiếu các thực thể, tùy chọn hoặc kịch bản khác nhau để đánh giá điểm mạnh, điểm yếu, ưu điểm và nhược điểm tương đối của chúng.
20. Quyết định phân tích có cấu trúc (SADM): Cung cấp một khuôn khổ cho các quy trình ra quyết định có cấu trúc, kết hợp SAT để tăng cường phân tích, đánh giá và ra quyết định.

Những kỹ thuật này cung cấp các khuôn khổ và phương pháp có cấu trúc để hướng dẫn quy trình phân tích, cải thiện tính khách quan và nâng cao chất lượng hiểu biết sâu sắc cũng như quá trình ra quyết định. Tùy theo yêu cầu phân tích cụ thể, người phân tích có thể lựa chọn và áp dụng các SAT phù hợp nhất.

Phân tích các giả thuyết cạnh tranh (ACH):

• Phát triển một mô-đun cho phép các nhà phân tích đưa ra các giả thuyết và bằng chứng hỗ trợ/trái ngược.
• Áp dụng các thuật toán suy luận Bayes để đánh giá khả năng xảy ra của từng giả thuyết dựa trên bằng chứng được cung cấp.
• Trình bày kết quả trong một giao diện thân thiện với người dùng, xếp hạng các giả thuyết theo xác suất đúng của chúng.

Kiểm tra giả định chính (KAC):

• Cung cấp một khuôn khổ để các nhà phân tích xác định và ghi lại các giả định chính.
• Thực hiện các thuật toán để đánh giá tính hợp lệ và tác động của từng giả định.
• Tạo hình ảnh trực quan hoặc báo cáo làm nổi bật các giả định quan trọng và tác động tiềm ẩn của chúng đối với phân tích.

Phân tích chỉ số và cảnh báo (IWA):

• Xây dựng quy trình nhập dữ liệu để thu thập và xử lý các chỉ số liên quan từ nhiều nguồn khác nhau.
• Áp dụng các thuật toán phát hiện bất thường để xác định các dấu hiệu hoặc chỉ số cảnh báo tiềm ẩn về các mối đe dọa mới nổi.
• Thực hiện các cơ chế giám sát và cảnh báo theo thời gian thực để thông báo cho các nhà phân tích về những thay đổi quan trọng hoặc rủi ro tiềm ẩn.

Phân tích tương lai thay thế (AFA):

• Thiết kế mô-đun tạo kịch bản cho phép các nhà phân tích xác định các kịch bản khác nhau trong tương lai.
• Phát triển các thuật toán để mô phỏng và đánh giá kết quả của từng kịch bản dựa trên dữ liệu và giả định có sẵn.
• Trình bày kết quả thông qua trực quan hóa, nêu bật những tác động và rủi ro tiềm ẩn liên quan đến từng kịch bản trong tương lai.

Phân tích đội đỏ:

• Kích hoạt các tính năng cộng tác tạo điều kiện thuận lợi cho việc thành lập đội đỏ và tích hợp với ứng dụng AI.
• Cung cấp các công cụ cho đội đỏ để thách thức các giả định, phê bình phân tích và đưa ra các quan điểm thay thế.
• Kết hợp một cơ chế phản hồi để nắm bắt thông tin đầu vào của đội đỏ và kết hợp nó vào quá trình phân tích.

Phân tích hỗ trợ quyết định (DSA):

• Phát triển một khung quyết định hướng dẫn các nhà phân tích thông qua quá trình ra quyết định có cấu trúc.
• Kết hợp các SAT như phân tích SWOT, phân tích so sánh và các kỹ thuật giảm thiểu sai lệch nhận thức trong khuôn khổ quyết định.
• Đưa ra các khuyến nghị dựa trên kết quả phân tích để hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt.

Phân tích liên kết:

• Thực hiện các thuật toán để xác định và phân tích mối quan hệ giữa các thực thể.
• Trực quan hóa mạng lưới các mối quan hệ bằng cách sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa đồ thị.
• Cho phép khám phá mạng tương tác, cho phép các nhà phân tích đi sâu vào các kết nối cụ thể và trích xuất thông tin chuyên sâu.

Phân tích dòng thời gian:

• Phát triển một mô-đun để xây dựng các mốc thời gian dựa trên dữ liệu sự kiện.
• Áp dụng các thuật toán để xác định các mẫu, xu hướng và sự bất thường trong dòng thời gian.
• Cho phép trực quan hóa tương tác và khám phá dòng thời gian, cho phép các nhà phân tích điều tra các mối quan hệ nhân quả và đánh giá tác động của các sự kiện.

Phân tích sự làm việc quá nhiều:

• Cung cấp một khuôn khổ để các nhà phân tích tiến hành phân tích SWOT trong ứng dụng AI.
• Phát triển các thuật toán để tự động phân tích điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và mối đe dọa dựa trên dữ liệu liên quan.
• Trình bày kết quả phân tích SWOT ở định dạng rõ ràng và có cấu trúc, làm nổi bật những hiểu biết và đề xuất chính.

Động não có cấu trúc:

• Tích hợp các tính năng hợp tác cho phép các nhà phân tích tham gia vào các phiên động não có cấu trúc.
• Cung cấp lời nhắc và hướng dẫn để tạo điều kiện cho việc tạo ra các ý tưởng và hiểu biết sâu sắc.
• Nắm bắt và sắp xếp kết quả của các phiên động não để phân tích và đánh giá thêm.Đầu trang

Phương pháp Delphi:

• Phát triển một mô-đun tạo điều kiện cho các cuộc khảo sát lặp đi lặp lại hoặc bảng câu hỏi để thu thập thông tin đầu vào từ một nhóm chuyên gia.
• Áp dụng các kỹ thuật phân tích thống kê để tổng hợp và tổng hợp các ý kiến ​​chuyên gia.
• Cung cấp hình ảnh trực quan về sự đồng thuận hoặc các mẫu xuất hiện từ quy trình Delphi.

Giảm thiểu thành kiến ​​nhận thức:

• Thực hiện một mô-đun giúp nâng cao nhận thức về các thành kiến ​​nhận thức phổ biến và cung cấp hướng dẫn về cách giảm thiểu chúng.
• Tích hợp lời nhắc và lời nhắc trong ứng dụng AI để nhắc các nhà phân tích xem xét các thành kiến ​​trong quá trình phân tích.
• Cung cấp danh sách kiểm tra hoặc công cụ hỗ trợ quyết định giúp xác định và giải quyết các sai lệch trong phân tích.

Phát triển giả thuyết:

• Cung cấp một mô-đun hỗ trợ các nhà phân tích hình thành các giả thuyết có thể kiểm chứng dựa trên thông tin có sẵn.
• Đưa ra hướng dẫn về cấu trúc các giả thuyết và xác định bằng chứng cần thiết để đánh giá.
• Cho phép ứng dụng AI phân tích bằng chứng hỗ trợ và cung cấp phản hồi về sức mạnh của các giả thuyết.

Sơ đồ ảnh hưởng:

• Phát triển một công cụ trực quan cho phép các nhà phân tích tạo sơ đồ ảnh hưởng.
• Kích hoạt ứng dụng AI để phân tích các mối quan hệ và sự phụ thuộc trong sơ đồ.
• Cung cấp những hiểu biết sâu sắc về tác động tiềm tàng của các yếu tố và cách chúng ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống.

Phân tích mẫu:

• Thực hiện các thuật toán tự động phát hiện và phân tích các mẫu trong dữ liệu.
• Áp dụng các kỹ thuật máy học như phân cụm hoặc phát hiện bất thường để xác định các mẫu quan trọng.
• Trực quan hóa và tóm tắt các mẫu đã xác định để hỗ trợ các nhà phân tích rút ra những hiểu biết sâu sắc và đưa ra kết luận sáng suốt.

Phân tích Bayes:

• Phát triển một mô-đun áp dụng lý thuyết xác suất Bayes để cập nhật niềm tin và giả thuyết dựa trên bằng chứng mới.
• Cung cấp các thuật toán tính xác suất sau dựa trên xác suất trước và dữ liệu quan sát được.
• Trình bày kết quả theo cách cho phép các nhà phân tích hiểu được tác động của bằng chứng mới đối với phân tích.

Phân tích tác động:

• Kết hợp các thuật toán đánh giá các hậu quả và tác động tiềm ẩn của các yếu tố hoặc sự kiện.
• Cho phép ứng dụng AI mô phỏng và đánh giá tác động của các kịch bản khác nhau.
• Cung cấp hình ảnh trực quan hoặc báo cáo làm nổi bật các tác động tiềm ẩn đối với các thực thể, hệ thống hoặc môi trường khác nhau.

Phân tích so sánh:

• Phát triển các công cụ cho phép các nhà phân tích so sánh và đánh giá nhiều thực thể, tùy chọn hoặc kịch bản.
• Thực hiện các thuật toán tính toán và trình bày các số liệu so sánh, chẳng hạn như điểm số, xếp hạng hoặc xếp hạng.
• Cung cấp hình ảnh hoặc báo cáo tạo điều kiện so sánh toàn diện và có cấu trúc.

Ra quyết định phân tích có cấu trúc (SADM):

• Tích hợp các SAT khác nhau vào một khung hỗ trợ ra quyết định để hướng dẫn các nhà phân tích trong suốt quá trình phân tích.
• Cung cấp hướng dẫn từng bước, lời nhắc và mẫu để áp dụng các bài SAT khác nhau theo cách có cấu trúc.
• Cho phép ứng dụng AI nắm bắt và sắp xếp các đầu ra phân tích trong khuôn khổ SADM để truy xuất nguồn gốc và tính nhất quán.

Mặc dù không bao gồm tất cả, nhưng danh sách trên là điểm khởi đầu tốt để tích hợp và tự động hóa các kỹ thuật phân tích có cấu trúc.

Bằng cách đưa các SAT bổ sung này vào ứng dụng AI, các nhà phân tích có thể tận dụng các kỹ thuật toàn diện để hỗ trợ phân tích của họ. Chúng tôi điều chỉnh từng kỹ thuật trong một ứng dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, hỗ trợ phân tích dữ liệu, cung cấp hình ảnh trực quan và cung cấp hỗ trợ ra quyết định, dẫn đến các quy trình phân tích hiệu quả và hiệu quả hơn.

Tích hợp kỹ thuật phân tích có cấu trúc (SAT):

• Phát triển một mô-đun cho phép các nhà phân tích tích hợp và kết hợp nhiều SAT một cách liền mạch.
• Cung cấp một khuôn khổ linh hoạt cho phép các nhà phân tích áp dụng các SAT kết hợp dựa trên các yêu cầu phân tích cụ thể.
• Đảm bảo rằng ứng dụng AI hỗ trợ khả năng tương tác và tương tác của các SAT khác nhau để tăng cường quá trình phân tích.

Phân tích độ nhạy:

• Triển khai các thuật toán đánh giá mức độ nhạy cảm của kết quả phân tích đối với những thay đổi trong giả định, biến số hoặc tham số.
• Cho phép các nhà phân tích khám phá các kịch bản khác nhau và đánh giá mức độ nhạy cảm của kết quả phân tích đối với các đầu vào khác nhau.
• Cung cấp hình ảnh trực quan hoặc báo cáo mô tả mức độ nhạy cảm của phân tích và tác động tiềm ẩn của nó đối với việc ra quyết định.

Hợp nhất và tích hợp dữ liệu:

• Phát triển các cơ chế để tích hợp và hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, định dạng và phương thức.
• Áp dụng các kỹ thuật tích hợp dữ liệu để nâng cao tính đầy đủ và chính xác của dữ liệu phân tích.
• Thực hiện các thuật toán để giải quyết xung đột, giám sát dữ liệu bị thiếu và hài hòa các bộ dữ liệu khác nhau.

Hệ thống chuyên gia và quản lý tri thức:

• Kết hợp các hệ thống chuyên gia nắm bắt và sử dụng kiến ​​thức và chuyên môn của các chuyên gia miền.
• Phát triển một hệ thống quản lý tri thức cho phép tổ chức và truy xuất thông tin liên quan, hiểu biết sâu sắc và bài học kinh nghiệm.
• Tận dụng các kỹ thuật AI, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và biểu đồ tri thức, để tạo điều kiện khám phá và truy xuất tri thức.

Lập kế hoạch và phân tích kịch bản:

• Thiết kế một mô-đun hỗ trợ lập kế hoạch và phân tích kịch bản.
• Cho phép các nhà phân tích xác định và khám phá các kịch bản hợp lý khác nhau, xem xét một loạt các yếu tố, giả định và sự không chắc chắn.
• Áp dụng SAT trong bối cảnh lập kế hoạch kịch bản, chẳng hạn như phát triển giả thuyết, phân tích tác động và hỗ trợ quyết định, để đánh giá và so sánh kết quả của từng kịch bản.

Hiệu chuẩn và Xác nhận:

• Phát triển các phương pháp hiệu chỉnh và xác thực hiệu suất của các mô hình AI trong quá trình phân tích.
• Thực hiện các kỹ thuật để đo lường độ chính xác, độ tin cậy và độ bền của mô hình.
• Kết hợp các vòng phản hồi để liên tục tinh chỉnh và cải tiến các mô hình dựa trên kết quả thực tế và phản hồi của người dùng.

Hiểu theo ngữ cảnh:

• Kết hợp các khả năng hiểu ngữ cảnh vào ứng dụng AI để diễn giải và phân tích dữ liệu trong ngữ cảnh thích hợp của nó.
• Tận dụng các kỹ thuật như độ phân giải thực thể, phân tích ngữ nghĩa và lập luận theo ngữ cảnh để nâng cao độ chính xác và mức độ phù hợp của phân tích.

Phản hồi và Lặp lại:

• Thực hiện các cơ chế để các nhà phân tích cung cấp phản hồi về kết quả phân tích và hiệu suất của ứng dụng AI.
• Kết hợp một quy trình phát triển lặp đi lặp lại để liên tục tinh chỉnh và cải thiện ứng dụng dựa trên phản hồi của người dùng và các yêu cầu thay đổi.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu:

• Đảm bảo ứng dụng AI tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và các biện pháp bảo mật tốt nhất.
• Triển khai các kỹ thuật ẩn danh dữ liệu, kiểm soát truy cập và phương pháp mã hóa để bảo vệ thông tin nhạy cảm do ứng dụng xử lý.

Khả năng mở rộng và hiệu suất:

• Thiết kế ứng dụng AI để quản lý khối lượng lớn dữ liệu và đáp ứng nhu cầu phân tích ngày càng tăng.
• Cân nhắc sử dụng điện toán phân tán, xử lý song song và cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây để nâng cao khả năng mở rộng và hiệu suất.

Thích ứng dành riêng cho miền:

• Tùy chỉnh ứng dụng AI để giải quyết các yêu cầu và đặc điểm cụ thể của miền hoặc ngành dự kiến.
• Điều chỉnh các thuật toán, mô hình và giao diện để phù hợp với những thách thức và sắc thái riêng của miền được nhắm mục tiêu.

Con người trong vòng lặp:

• Kết hợp các khả năng của con người trong vòng lặp để đảm bảo sự giám sát và kiểm soát của con người trong quá trình phân tích.
• Cho phép các nhà phân tích xem xét và xác thực thông tin chuyên sâu do AI tạo ra, tinh chỉnh các giả thuyết và đưa ra phán quyết cuối cùng dựa trên kiến ​​thức chuyên môn của họ.

Giải trình khả năng và minh bạch:

• Đưa ra lời giải thích và biện minh cho các kết quả phân tích do ứng dụng AI tạo ra.
• Kết hợp các kỹ thuật để có thể diễn giải mô hình và khả năng giải thích để tăng cường sự tin cậy và minh bạch trong quá trình phân tích.

Học liên tục:

• Thực hiện các cơ chế để ứng dụng AI liên tục học hỏi và điều chỉnh dựa trên dữ liệu mới, các mẫu đang phát triển và phản hồi của người dùng.
• Cho phép ứng dụng cập nhật các mô hình, thuật toán và cơ sở kiến ​​thức để cải thiện độ chính xác và hiệu suất theo thời gian.
• Để tự động hóa phân tích thông minh một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các kỹ thuật và cân nhắc khác nhau đã đề cập, bạn có thể làm theo các bước sau:
  • Xác định các yêu cầu phân tích cụ thể của bạn: Xác định mục tiêu, phạm vi và mục tiêu phân tích thông tin tình báo của bạn. Hiểu các loại dữ liệu, nguồn và kỹ thuật có liên quan đến miền phân tích của bạn.
  • Thiết kế kiến ​​trúc và cơ sở hạ tầng: Lập kế hoạch và thiết kế kiến ​​trúc cho hệ thống phân tích thông minh tự động của bạn. Xem xét các khía cạnh về khả năng mở rộng, hiệu suất, bảo mật và quyền riêng tư. Xác định xem cơ sở hạ tầng tại chỗ hay dựa trên đám mây phù hợp với nhu cầu của bạn.
  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Thiết lập cơ chế thu thập dữ liệu liên quan từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý như làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và trích xuất tính năng để chuẩn bị dữ liệu cho phân tích.
  • Áp dụng máy học và thuật toán AI: Sử dụng máy học và thuật toán AI để tự động hóa các khía cạnh khác nhau của phân tích thông minh, chẳng hạn như phân loại dữ liệu, phân cụm, phát hiện bất thường, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lập mô hình dự đoán. Chọn và đào tạo các mô hình phù hợp với mục tiêu phân tích cụ thể của bạn.
  • Triển khai SAT và khung quyết định: Tích hợp các kỹ thuật phân tích có cấu trúc (SAT) và khung quyết định vào hệ thống tự động hóa của bạn. Phát triển các mô-đun hoặc quy trình công việc hướng dẫn các nhà phân tích thông qua việc áp dụng SAT ở các giai đoạn thích hợp của quy trình phân tích.
  • Phát triển khả năng trực quan hóa và báo cáo: Tạo trực quan hóa tương tác, bảng điều khiển và báo cáo trình bày kết quả phân tích theo cách dễ hiểu và thân thiện với người dùng. Kết hợp các tính năng cho phép các nhà phân tích đi sâu vào chi tiết, khám phá các mối quan hệ và tạo báo cáo tùy chỉnh.
  • Tích hợp con người trong vòng lặp: Triển khai các khả năng của con người trong vòng lặp để đảm bảo con người giám sát, xác nhận và tinh chỉnh phân tích tự động. Cho phép các nhà phân tích xem xét và xác thực thông tin chi tiết tự động, đưa ra đánh giá dựa trên kiến ​​thức chuyên môn của họ và cung cấp phản hồi để cải thiện mô hình.
  • Học hỏi và cải tiến liên tục: Thiết lập các cơ chế để học hỏi và cải tiến liên tục hệ thống tự động hóa của bạn. Kết hợp các vòng phản hồi, đào tạo lại mô hình và cập nhật cơ sở kiến ​​thức dựa trên dữ liệu mới, các mẫu đang phát triển và phản hồi của người dùng.
  • Đánh giá và xác nhận hệ thống: Thường xuyên đánh giá hiệu suất, độ chính xác và hiệu quả của hệ thống phân tích tình báo tự động. Tiến hành các bài tập xác thực để so sánh kết quả tự động với phân tích thủ công hoặc dữ liệu thực tế cơ bản. Liên tục tinh chỉnh và tối ưu hóa hệ thống dựa trên kết quả đánh giá.
  • Hợp tác và phát triển lặp đi lặp lại: Thúc đẩy cách tiếp cận lặp đi lặp lại và hợp tác để phát triển. Thu hút sự tham gia của các nhà phân tích, chuyên gia về chủ đề và các bên liên quan trong suốt quá trình để đảm bảo hệ thống đáp ứng nhu cầu của họ và phù hợp với yêu cầu phát triển của phân tích thông tin tình báo.
  • Cân nhắc về tuân thủ và bảo mật: Đảm bảo tuân thủ các quy định có liên quan, nguyên tắc về quyền riêng tư và các phương pháp hay nhất về bảo mật. Thực hiện các biện pháp để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và ngăn chặn truy cập trái phép vào hệ thống phân tích tự động.
  • Đào tạo và áp dụng: Cung cấp đào tạo và hỗ trợ phù hợp cho các nhà phân tích để họ làm quen với hệ thống phân tích tình báo tự động. Khuyến khích việc áp dụng và sử dụng hệ thống bằng cách chứng minh lợi ích, hiệu quả đạt được và giá trị mà hệ thống mang lại cho quá trình phân tích.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể tích hợp và tự động hóa các kỹ thuật, cân nhắc và SAT khác nhau vào một hệ thống phân tích trí thông minh gắn kết. Hệ thống sẽ tận dụng khả năng học máy, thuật toán AI, trực quan hóa và con người trong vòng lặp để hợp lý hóa quy trình phân tích, nâng cao hiệu quả và tạo ra những hiểu biết có giá trị.

Tạo báo cáo tự động

Chúng tôi khuyên bạn nên xem xét việc tuân theo các báo cáo phân tích được tạo tự động sau khi bạn đã tích hợp SAT vào quy trình phân tích trí thông minh. Làm như vậy:

• Xác định các mẫu báo cáo: Thiết kế và xác định cấu trúc và định dạng của các báo cáo phân tích. Xác định các phần, tiểu mục và các thành phần chính để đưa vào báo cáo dựa trên các yêu cầu phân tích và đầu ra mong muốn.
• Xác định trình kích hoạt tạo báo cáo: Xác định trình kích hoạt hoặc điều kiện bắt đầu quá trình tạo báo cáo. Điều này có thể dựa trên các sự kiện cụ thể, khoảng thời gian, hoàn thành nhiệm vụ phân tích hoặc bất kỳ tiêu chí liên quan nào khác.
• Trích xuất những hiểu biết có liên quan: Trích xuất những hiểu biết và phát hiện có liên quan từ kết quả phân tích do hệ thống phân tích thông minh tự động tạo ra. Điều này bao gồm các quan sát chính, mô hình, xu hướng, sự bất thường và các mối quan hệ quan trọng được xác định thông qua việc áp dụng SAT.
• Tóm tắt và bối cảnh hóa các phát hiện: Tóm tắt những hiểu biết được trích xuất một cách ngắn gọn và dễ hiểu. Cung cấp bối cảnh cần thiết và thông tin cơ bản để giúp người đọc hiểu được tầm quan trọng và ý nghĩa của những phát hiện.
• Tạo trực quan hóa: Kết hợp trực quan hóa, biểu đồ, đồ thị và sơ đồ thể hiện hiệu quả các kết quả phân tích. Chọn các kỹ thuật trực quan hóa phù hợp để trình bày dữ liệu và thông tin chi tiết theo cách hấp dẫn trực quan và nhiều thông tin.
• Tạo mô tả văn bản: Tự động tạo mô tả văn bản xây dựng dựa trên những phát hiện và hiểu biết sâu sắc. Sử dụng các kỹ thuật tạo ngôn ngữ tự nhiên để chuyển đổi thông tin được trích xuất thành các câu chuyện mạch lạc và dễ đọc.
• Đảm bảo tính nhất quán và dòng chảy của báo cáo: Đảm bảo bạn tổ chức hợp lý các phần và tiểu mục báo cáo để trôi chảy. Duy trì tính nhất quán về ngôn ngữ, văn phong và định dạng xuyên suốt báo cáo để nâng cao khả năng đọc và hiểu.
• Bao gồm các bằng chứng và tài liệu tham khảo hỗ trợ: Bao gồm các tài liệu tham khảo cho các nguồn dữ liệu và bằng chứng hỗ trợ được sử dụng trong phân tích. Cung cấp các liên kết, trích dẫn hoặc chú thích cho phép người đọc truy cập thông tin cơ bản để điều tra hoặc xác thực thêm.
• Xem lại và chỉnh sửa các báo cáo được tạo: Thực hiện quy trình xem xét và chỉnh sửa để tinh chỉnh các báo cáo được tạo tự động. Kết hợp các cơ chế giám sát của con người để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và tuân thủ các tiêu chuẩn chất lượng.
• Tự động tạo báo cáo: Phát triển mô-đun hoặc quy trình công việc tự động hóa quy trình tạo báo cáo dựa trên các mẫu và trình kích hoạt đã xác định. Định cấu hình hệ thống để tạo báo cáo theo các khoảng thời gian được chỉ định hoặc để đáp ứng các điều kiện được kích hoạt.
• Phân phối và chia sẻ: Thiết lập cơ chế phân phối và chia sẻ các báo cáo được tạo với các bên liên quan. Điều này có thể liên quan đến thông báo qua email, chia sẻ tệp an toàn hoặc tích hợp với các nền tảng cộng tác để truy cập và phổ biến báo cáo liền mạch.
• Theo dõi và cải thiện việc tạo báo cáo: Liên tục theo dõi các báo cáo được tạo về chất lượng, mức độ liên quan và phản hồi của người dùng. Thu thập phản hồi từ người dùng và người nhận để xác định các khu vực cần cải thiện và lặp lại quy trình tạo báo cáo.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể tự động hóa việc tạo báo cáo phân tích dựa trên thông tin chuyên sâu và kết quả thu được từ các kỳ thi SAT tích hợp trong quy trình phân tích trí thông minh của mình. Điều này hợp lý hóa quy trình báo cáo, đảm bảo tính nhất quán và nâng cao hiệu quả của việc cung cấp thông tin tình báo có thể hành động cho những người ra quyết định.

Bản quyền 2023 Treadstone 71

Thường xuyên đánh giá hiệu suất của các thuật toán và mô hình được sử dụng trong các quy trình phân tích tự động là rất quan trọng để đảm bảo tính hiệu quả của chúng và tìm ra các điểm cần cải thiện.

Xác thực chéo: Chia tập dữ liệu của bạn thành các tập con đào tạo và thử nghiệm, đồng thời sử dụng các kỹ thuật xác thực chéo như k-fold hoặc xác thực chéo phân tầng. Điều này cho phép bạn đánh giá hiệu suất của mô hình trên nhiều tập hợp con của dữ liệu, giảm nguy cơ trang bị thừa hoặc thiếu. Đo lường các chỉ số liên quan như độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi, điểm F1 hoặc diện tích dưới đường cong (AUC) để đánh giá hiệu suất của mô hình.

Ma trận nhầm lẫn: Xây dựng một ma trận nhầm lẫn để trực quan hóa hiệu suất mô hình của bạn. Ma trận nhầm lẫn hiển thị các dự đoán dương tính thực, âm tính thực, dương tính giả và âm tính giả do mô hình đưa ra. Bạn có thể tính toán các số liệu khác nhau từ ma trận nhầm lẫn chẳng hạn như độ chính xác, độ chính xác, thu hồi và điểm F1, cung cấp thông tin chuyên sâu về hiệu suất của mô hình cho các lớp hoặc nhãn khác nhau.

Đường cong Đặc tính Hoạt động của Máy thu (ROC): Sử dụng đường cong ROC để đánh giá hiệu suất của các mô hình phân loại nhị phân. Đường cong ROC biểu thị tỷ lệ dương tính thực so với tỷ lệ dương tính giả ở các ngưỡng phân loại khác nhau. Điểm AUC bắt nguồn từ đường cong ROC là thước đo thường được sử dụng để đo khả năng phân biệt giữa các lớp của mô hình. Điểm AUC cao hơn cho thấy hiệu suất tốt hơn.

Đường cong thu hồi chính xác: Cân nhắc sử dụng đường cong thu hồi chính xác cho các tập dữ liệu hoặc tình huống mất cân bằng trong đó trọng tâm là các trường hợp tích cực. Đường cong này biểu thị độ chính xác so với thu hồi ở các ngưỡng phân loại khác nhau. Đường cong cung cấp thông tin chuyên sâu về sự đánh đổi giữa độ chính xác và khả năng thu hồi và có thể hữu ích trong việc đánh giá hiệu suất của mô hình khi phân bổ lớp không đồng đều.

So sánh với các Mô hình Cơ sở: Thiết lập các mô hình cơ sở thể hiện các cách tiếp cận đơn giản hoặc ngây thơ đối với vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết. So sánh hiệu suất của các thuật toán và mô hình của bạn với các đường cơ sở này để hiểu giá trị gia tăng mà chúng mang lại. Sự so sánh này giúp đánh giá sự cải thiện tương đối mà các quy trình phân tích tự động của bạn đạt được.

Thử nghiệm A/B: Nếu có thể, hãy tiến hành thử nghiệm A/B bằng cách chạy đồng thời nhiều phiên bản thuật toán hoặc mô hình của bạn và so sánh hiệu suất của chúng. Chỉ định ngẫu nhiên các mẫu dữ liệu đến cho các phiên bản khác nhau và phân tích kết quả. Phương pháp này cho phép bạn đo lường tác động của các thay đổi hoặc cập nhật đối với thuật toán và mô hình của mình theo cách có kiểm soát và có ý nghĩa thống kê.

Phản hồi từ các nhà phân tích và chuyên gia về chủ đề: Tìm kiếm phản hồi từ các nhà phân tích và chuyên gia làm việc chặt chẽ với hệ thống phân tích tự động. Họ có thể cung cấp thông tin chi tiết dựa trên kiến ​​thức chuyên môn về miền và kinh nghiệm thực tế của họ. Thu thập phản hồi về độ chính xác, mức độ phù hợp và khả năng sử dụng của các kết quả do thuật toán và mô hình tạo ra. Kết hợp đầu vào của họ để tinh chỉnh và cải thiện hiệu suất của hệ thống.

Giám sát liên tục: Triển khai một hệ thống để giám sát hiệu suất liên tục của các thuật toán và mô hình của bạn trong thời gian thực. Điều này có thể bao gồm các số liệu giám sát, cảnh báo hoặc cơ chế phát hiện bất thường. Theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và so sánh chúng với các ngưỡng được xác định trước để xác định bất kỳ sự suy giảm nào về hiệu suất hoặc các điểm bất thường có thể cần điều tra.

Chúng tôi tin rằng điều quan trọng là phải thường xuyên đánh giá hiệu suất của các thuật toán và mô hình của bạn, xem xét các mục tiêu cụ thể, bộ dữ liệu và chỉ số đánh giá có liên quan đến quy trình phân tích tự động của bạn. Bằng cách sử dụng các phương pháp này, bạn có thể đánh giá hiệu suất, xác định các khu vực cần cải thiện và đưa ra quyết định sáng suốt để nâng cao hiệu quả của hệ thống phân tích tự động của mình.

Bản quyền 2023 Treadstone 71

Việc phát triển các khả năng tạo báo cáo tự động bao gồm ít nhất các bước sau.

1. Xác định Yêu cầu Báo cáo: Bắt đầu bằng cách quyết định mục đích và phạm vi của báo cáo bạn muốn tạo. Xác định đối tượng mục tiêu, thông tin họ cần, định dạng và phong cách trình bày mong muốn. Điều này sẽ giúp bạn thiết lập các mục tiêu và nguyên tắc rõ ràng cho quy trình tạo báo cáo tự động.
2. Xác định nguồn dữ liệu: Xác định nguồn dữ liệu sẽ cung cấp thông tin cần thiết cho các báo cáo. Điều này có thể bao gồm nguồn cấp dữ liệu tình báo về mối đe dọa, nhật ký bảo mật, kết quả đánh giá lỗ hổng, dữ liệu ứng phó sự cố và bất kỳ nguồn liên quan nào khác. Đảm bảo bạn có cơ chế tự động để thu thập và xử lý dữ liệu này.
3. Mẫu báo cáo thiết kế: Tạo các mẫu báo cáo xác định cấu trúc, bố cục và nội dung của báo cáo. Xem xét các yêu cầu cụ thể của đối tượng mục tiêu của bạn và điều chỉnh các mẫu cho phù hợp. Điều này có thể liên quan đến việc lựa chọn các hình ảnh trực quan, biểu đồ, đồ thị và các yếu tố văn bản để trình bày thông tin một cách hiệu quả.

1. Tổng hợp và phân tích dữ liệu: Phát triển các quy trình tự động để tổng hợp và phân tích dữ liệu từ các nguồn đã xác định. Điều này có thể liên quan đến việc tích hợp với các công cụ phân tích và xử lý dữ liệu để trích xuất thông tin liên quan, thực hiện tính toán và tạo thông tin chuyên sâu. Sử dụng các kỹ thuật lọc, tổng hợp và phân tích thống kê dữ liệu để thu được những phát hiện có ý nghĩa.
2. Logic tạo báo cáo: Xác định logic và quy tắc để tạo báo cáo dựa trên dữ liệu được phân tích. Điều này bao gồm chỉ định tần suất tạo báo cáo, quyết định thời gian cho từng báo cáo và đặt ngưỡng hoặc tiêu chí để đưa vào thông tin cụ thể. Ví dụ: bạn có thể định cấu hình các quy tắc để chỉ bao gồm các mối đe dọa hoặc lỗ hổng có mức độ ưu tiên cao đáp ứng các tiêu chí rủi ro nhất định.
3. Quy trình tạo báo cáo: Thiết kế quy trình làm việc để tạo báo cáo, phác thảo trình tự các bước và quy trình liên quan. Xác định trình kích hoạt hoặc lịch trình để bắt đầu tạo báo cáo, truy xuất và xử lý dữ liệu, phân tích và tổng hợp mẫu. Đảm bảo rằng quy trình làm việc hiệu quả, đáng tin cậy và được ghi chép đầy đủ.
4. Triển khai tự động hóa: Phát triển các tập lệnh, mô-đun hoặc ứng dụng tự động hóa cần thiết để triển khai quy trình tạo báo cáo. Điều này có thể liên quan đến ngôn ngữ kịch bản, khung lập trình hoặc công cụ báo cáo chuyên dụng. Tận dụng API, trình kết nối dữ liệu hoặc quyền truy cập cơ sở dữ liệu trực tiếp để truy xuất và thao tác dữ liệu cần thiết.
5. Tùy chọn tùy chỉnh báo cáo: Cung cấp các tùy chọn tùy chỉnh để cho phép người dùng điều chỉnh các báo cáo theo nhu cầu cụ thể của họ. Điều này có thể bao gồm các tham số để chọn bộ lọc dữ liệu, phạm vi thời gian, định dạng báo cáo hoặc trực quan hóa. Triển khai giao diện thân thiện với người dùng hoặc các tùy chọn dòng lệnh để tạo điều kiện tùy chỉnh.
6. Kiểm tra và xác thực: Đánh giá kỹ lưỡng quy trình tạo báo cáo tự động để đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và hiệu suất của nó. Xác thực rằng các báo cáo được tạo phù hợp với các yêu cầu đã xác định và tạo ra thông tin chi tiết mong muốn. Tiến hành chạy thử bằng nhiều tình huống dữ liệu khác nhau để xác định và giải quyết mọi vấn đề hoặc sự không nhất quán.
7. Triển khai và Bảo trì: Sau khi bạn phát triển và xác thực khả năng tạo báo cáo tự động, hãy triển khai hệ thống vào môi trường sản xuất. Thường xuyên theo dõi và bảo trì hệ thống để xử lý mọi cập nhật hoặc thay đổi về nguồn dữ liệu, yêu cầu báo cáo hoặc công nghệ cơ bản. Tìm kiếm phản hồi từ người dùng và kết hợp các cải tiến hoặc sàng lọc dựa trên nhu cầu của họ.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể phát triển khả năng tạo báo cáo tự động giúp hợp lý hóa quy trình tạo báo cáo toàn diện và có thể hành động, tiết kiệm thời gian và công sức cho các nhóm an ninh mạng và các bên liên quan của bạn.

Bản quyền 2023 Treadstone 71 

Tự động hóa phân tích tình báo mạng liên quan đến việc sử dụng công nghệ và phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu để thu thập, xử lý và phân tích khối lượng lớn thông tin. Mặc dù tự động hóa hoàn toàn quy trình phân tích có thể không thực hiện được do tính chất phức tạp của các mối đe dọa trên mạng, nhưng bạn có thể thực hiện một số bước để nâng cao hiệu suất và hiệu quả. Dưới đây là tổng quan cấp cao về cách bạn có thể tiếp cận việc tự động hóa phân tích tình báo mạng:

1. Thu thập dữ liệu: Phát triển các cơ chế tự động để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nhật ký bảo mật, nguồn cấp thông tin tình báo về mối đe dọa, nền tảng truyền thông xã hội, nguồn web tối và đo từ xa mạng nội bộ. Chúng tôi có thể sử dụng API, quét web, nguồn cấp dữ liệu hoặc các công cụ chuyên dụng làm công cụ thu thập dữ liệu.
2. Tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu: kết hợp và chuẩn hóa dữ liệu đã thu thập thành định dạng có cấu trúc để giúp phân tích. Bước này liên quan đến việc chuyển đổi các định dạng dữ liệu đa dạng thành một lược đồ thống nhất và làm phong phú dữ liệu bằng thông tin theo ngữ cảnh có liên quan.
3. Làm phong phú thêm thông tin về mối đe dọa: Tận dụng các dịch vụ và nguồn cấp dữ liệu thông minh về mối đe dọa để làm phong phú thêm dữ liệu đã thu thập. Quá trình làm phong phú này có thể bao gồm thu thập thông tin về các mối đe dọa đã biết, các chỉ số thỏa hiệp (IOC), hồ sơ tác nhân đe dọa và kỹ thuật tấn công. Điều này giúp phân bổ và bối cảnh hóa dữ liệu đã thu thập.
4. Học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Áp dụng các kỹ thuật học máy và NLP để phân tích dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như báo cáo bảo mật, bài báo, blog và thảo luận diễn đàn. Những kỹ thuật này có thể giúp tìm các mẫu, trích xuất thông tin liên quan và phân loại dữ liệu dựa trên các chủ đề đã xác định.

1. Phát hiện và ưu tiên mối đe dọa: Sử dụng các thuật toán và phỏng đoán tự động để tìm các mối đe dọa tiềm ẩn và ưu tiên chúng dựa trên mức độ nghiêm trọng, mức độ liên quan và tác động của chúng. Điều này có thể liên quan đến việc so sánh dữ liệu được thu thập với các chỉ số thỏa hiệp đã biết, phân tích lưu lượng mạng và phát hiện bất thường.
2. Trực quan hóa và Báo cáo: Phát triển bảng điều khiển tương tác và công cụ trực quan để trình bày thông tin được phân tích ở định dạng thân thiện với người dùng. Những hình ảnh trực quan này có thể cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về bối cảnh mối đe dọa, xu hướng tấn công và các lỗ hổng tiềm ẩn, giúp ích cho việc ra quyết định.
3. Tự động hóa ứng phó sự cố: Tích hợp các nền tảng ứng phó sự cố và các công cụ điều phối bảo mật để tự động hóa các quy trình xử lý sự cố. Điều này bao gồm thông báo tự động, xử lý cảnh báo, quy trình khắc phục và cộng tác giữa các nhóm bảo mật.
4. Cải tiến liên tục: Liên tục tinh chỉnh và cập nhật hệ thống phân tích tự động bằng cách kết hợp phản hồi từ các nhà phân tích bảo mật, theo dõi các xu hướng đe dọa mới nổi và thích ứng với những thay đổi trong bối cảnh an ninh mạng.
5. Tự động hóa săn lùng mối đe dọa: Triển khai các kỹ thuật săn lùng mối đe dọa tự động để chủ động tìm kiếm các mối đe dọa tiềm ẩn và các dấu hiệu xâm phạm trong mạng của bạn. Điều này liên quan đến việc sử dụng phân tích hành vi, thuật toán phát hiện bất thường và máy học để xác định các hoạt động đáng ngờ có thể chỉ ra một cuộc tấn công mạng.
6. Phân tích bối cảnh: Phát triển các thuật toán có thể hiểu bối cảnh và mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau. Điều này có thể bao gồm phân tích dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và liên kết thông tin dường như không liên quan để phát hiện ra các kết nối ẩn.
7. Phân tích dự đoán: Sử dụng các thuật toán phân tích dự đoán và máy học để dự báo các mối đe dọa trong tương lai và dự đoán các hướng tấn công tiềm năng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng đe dọa, bạn có thể xác định các kiểu mới nổi và dự đoán khả năng xảy ra các mối đe dọa mạng cụ thể.
8. Nền tảng thông minh về mối đe dọa tự động: Áp dụng các nền tảng thông tin về mối đe dọa chuyên biệt để tự động hóa việc thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu thông tin về mối đe dọa. Các nền tảng này sử dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán máy học để xử lý lượng thông tin khổng lồ và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích cho các nhóm bảo mật.
9. Quản lý lỗ hổng tự động: Tích hợp các công cụ quét lỗ hổng với hệ thống phân tích tự động của bạn để xác định các lỗ hổng trong mạng của bạn. Điều này giúp ưu tiên các nỗ lực vá lỗi và khắc phục dựa trên rủi ro tiềm ẩn mà chúng gây ra.
10. Chatbot và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phát triển giao diện chatbot sử dụng các kỹ thuật NLP để hiểu và trả lời các câu hỏi liên quan đến bảo mật. Các chatbot này có thể hỗ trợ các nhà phân tích bảo mật bằng cách cung cấp thông tin theo thời gian thực, trả lời các câu hỏi thường gặp và hướng dẫn họ trong quá trình phân tích.
11. Chia sẻ thông tin tình báo về mối đe dọa: Tham gia vào các cộng đồng chia sẻ thông tin tình báo về mối đe dọa và sử dụng các cơ chế tự động để trao đổi dữ liệu tình báo về mối đe dọa với các đối tác đáng tin cậy. Điều này có thể giúp đạt được quyền truy cập vào phạm vi thông tin rộng hơn và bảo vệ tập thể chống lại các mối đe dọa đang phát triển.
12. Tự động hóa và điều phối bảo mật: Triển khai các nền tảng điều phối, tự động hóa và phản hồi bảo mật (SOAR) giúp hợp lý hóa quy trình ứng phó sự cố và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Các nền tảng này có thể tích hợp với nhiều công cụ bảo mật khác nhau và tận dụng các cẩm nang để tự động hóa các quy trình điều tra, ngăn chặn và khắc phục sự cố.
13. Tự động hóa tìm kiếm mối đe dọa: Triển khai các kỹ thuật săn tìm mối đe dọa tự động để chủ động tìm kiếm các mối đe dọa tiềm ẩn và các dấu hiệu xâm phạm trong mạng của bạn. Điều này liên quan đến việc sử dụng phân tích hành vi, thuật toán phát hiện bất thường và máy học để xác định các hoạt động đáng ngờ có thể chỉ ra một cuộc tấn công mạng.
14. Phân tích bối cảnh: Phát triển các thuật toán có thể hiểu bối cảnh và mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau. Điều này có thể bao gồm phân tích dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau và liên kết thông tin dường như không liên quan để phát hiện ra các kết nối ẩn.
15. Phân tích dự đoán: Sử dụng các thuật toán phân tích dự đoán và máy học để dự báo các mối đe dọa trong tương lai và dự đoán các hướng tấn công tiềm năng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng đe dọa, bạn có thể xác định các kiểu mới nổi và dự đoán khả năng xảy ra các mối đe dọa mạng cụ thể.
16. Nền tảng thông minh về mối đe dọa tự động: Áp dụng các nền tảng thông tin về mối đe dọa chuyên biệt để tự động hóa việc thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu thông tin về mối đe dọa. Các nền tảng này sử dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán máy học để xử lý lượng thông tin khổng lồ và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích cho các nhóm bảo mật.
17. Quản lý lỗ hổng tự động: Tích hợp các công cụ quét lỗ hổng với hệ thống phân tích tự động của bạn để xác định các lỗ hổng trong mạng của bạn. Điều này giúp ưu tiên các nỗ lực vá lỗi và khắc phục dựa trên rủi ro tiềm ẩn mà chúng gây ra.
18. Chatbot và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Phát triển giao diện chatbot sử dụng các kỹ thuật NLP để hiểu và trả lời các câu hỏi liên quan đến bảo mật. Các chatbot này có thể hỗ trợ các nhà phân tích bảo mật bằng cách cung cấp thông tin theo thời gian thực, trả lời các câu hỏi thường gặp và hướng dẫn họ trong quá trình phân tích.
19. Chia sẻ thông tin tình báo về mối đe dọa: Tham gia vào các cộng đồng chia sẻ thông tin tình báo về mối đe dọa và sử dụng các cơ chế tự động để trao đổi dữ liệu tình báo về mối đe dọa với các đối tác đáng tin cậy. Điều này có thể giúp đạt được quyền truy cập vào phạm vi thông tin rộng hơn và bảo vệ tập thể chống lại các mối đe dọa đang phát triển.
20. Tự động hóa và điều phối bảo mật: Triển khai các nền tảng điều phối, tự động hóa và phản hồi bảo mật (SOAR) giúp hợp lý hóa quy trình ứng phó sự cố và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Các nền tảng này có thể tích hợp với nhiều công cụ bảo mật khác nhau và tận dụng các cẩm nang để tự động hóa các quy trình điều tra, ngăn chặn và khắc phục sự cố.

Bản quyền 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus là một khuôn khổ được sử dụng để đánh giá khả năng không gian mạng của một quốc gia. STEMPLES Plus là viết tắt của các yếu tố Xã hội, Kỹ thuật, Kinh tế, Quân sự, Chính trị, Pháp lý, Giáo dục và An ninh (nội bộ), với "Plus" đề cập đến các yếu tố bổ sung như Văn hóa, Giáo dục và Cơ cấu tổ chức. Treadstone 71 sử dụng khung STEMPLES Plus để đánh giá năng lực không gian mạng của quốc gia đối thủ từ quan điểm về khả năng họ thực hiện các hoạt động không gian mạng khác nhau chống lại chúng ta.

Các yếu tố xã hội: Đánh giá các yếu tố xã hội ảnh hưởng đến khả năng không gian mạng của một quốc gia. Điều này bao gồm mức độ nhận thức và hiểu biết về kỹ thuật số của người dân, sự hiện diện của các chuyên gia an ninh mạng lành nghề, nhận thức của công chúng về an ninh mạng và mức độ hợp tác giữa chính phủ, khu vực tư nhân và xã hội dân sự trong việc giải quyết các mối đe dọa mạng.

Các yếu tố kỹ thuật: Đánh giá các khía cạnh kỹ thuật của khả năng không gian mạng của một quốc gia. Điều này liên quan đến việc đánh giá mức độ phức tạp của cơ sở hạ tầng công nghệ của quốc gia, sự sẵn có của các công cụ và công nghệ an ninh mạng tiên tiến, nỗ lực nghiên cứu và phát triển về an ninh mạng cũng như trình độ chuyên môn trong các công nghệ mới nổi như trí tuệ nhân tạo, chuỗi khối hoặc điện toán lượng tử.

Các yếu tố kinh tế: Kiểm tra các yếu tố kinh tế góp phần vào khả năng không gian mạng của một quốc gia. Đánh giá khoản đầu tư vào nghiên cứu và phát triển an ninh mạng, sự hiện diện của các ngành và doanh nghiệp liên quan đến an ninh mạng, mức độ trưởng thành của an ninh mạng trong các lĩnh vực quan trọng và tác động kinh tế của các mối đe dọa mạng đối với nền kinh tế của đất nước.

Các yếu tố quân sự: Đánh giá các khía cạnh quân sự trong khả năng không gian mạng của một quốc gia. Điều này bao gồm việc đánh giá sự hiện diện và khả năng của các đơn vị mạng quân sự chuyên dụng, việc tích hợp các khả năng mạng vào các chiến lược và học thuyết quân sự, mức độ đầu tư vào khả năng tấn công và phòng thủ mạng cũng như khả năng chiến tranh mạng của quốc gia.

Các yếu tố chính trị: Phân tích các yếu tố chính trị hình thành khả năng không gian mạng của một quốc gia. Điều này liên quan đến việc đánh giá cam kết của chính phủ đối với an ninh mạng, sự tồn tại của các chiến lược và chính sách an ninh mạng quốc gia, khung pháp lý điều chỉnh các hoạt động mạng, hợp tác quốc tế về các vấn đề mạng và quan điểm ngoại giao của quốc gia về các vấn đề mạng.

Các yếu tố pháp lý: Kiểm tra khung pháp lý điều chỉnh các hoạt động mạng trong nước. Đánh giá tính đầy đủ của các luật và quy định liên quan đến an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu, quyền riêng tư, sở hữu trí tuệ và tội phạm mạng. Đánh giá các cơ chế thực thi, thủ tục pháp lý và nghĩa vụ pháp lý quốc tế liên quan đến các hoạt động mạng.

Các yếu tố giáo dục: Xem xét các khía cạnh giáo dục về năng lực không gian mạng của một quốc gia. Điều này bao gồm đánh giá các cam kết học thuật đối với an ninh mạng, chiến tranh hỗn hợp, chiến tranh nhận thức, tác động đến hoạt động tình báo mạng và phản gián trong việc tiến hành các hoạt động mạng, môi trường thương mại của quốc gia liên quan đến hội nghị mạng, chia sẻ thông tin, hiệp hội, nhóm hack đạo đức và nhận thức. 

• Các yếu tố bảo mật: Kết hợp các yếu tố bảo mật để đánh giá tình hình an ninh tổng thể của quốc gia, bao gồm mức độ mạnh mẽ của việc bảo vệ cơ sở hạ tầng quan trọng, khả năng ứng phó sự cố, các chương trình nâng cao nhận thức và giáo dục an ninh mạng cũng như khả năng phục hồi của hệ sinh thái an ninh mạng của quốc gia.
• Tôn giáo: Đánh giá ảnh hưởng của tôn giáo đối với các hoạt động, chính sách và thái độ về an ninh mạng trong nước. Xem xét niềm tin và giá trị tôn giáo có thể tác động như thế nào đến nhận thức về an ninh mạng, quyền riêng tư và việc sử dụng công nghệ.
• Nhân khẩu học: Phân tích các yếu tố nhân khẩu học có thể ảnh hưởng đến khả năng mạng, chẳng hạn như quy mô và sự đa dạng của dân số, mức độ hiểu biết về kỹ thuật số, sự sẵn có của các chuyên gia an ninh mạng lành nghề và sự phân chia kỹ thuật số giữa các nhóm nhân khẩu học khác nhau.
• Tâm lý xã hội: Xem xét các yếu tố tâm lý xã hội có thể ảnh hưởng đến các hoạt động an ninh mạng, bao gồm lòng tin, chuẩn mực xã hội, động lực nhóm và hành vi cá nhân. Phân tích cách các yếu tố tâm lý xã hội có thể hình thành thái độ đối với an ninh mạng, quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ các thực hành bảo mật.
• Các yếu tố chiến lược: Đánh giá các khía cạnh chiến lược của khả năng không gian mạng của một quốc gia. Điều này liên quan đến việc phân tích các mục tiêu, ưu tiên và đầu tư dài hạn của quốc gia vào an ninh mạng, tư thế phòng thủ mạng, khả năng tấn công và năng lực tình báo mạng. Đánh giá việc tích hợp các khả năng không gian mạng vào các chiến lược an ninh quốc gia và sự liên kết của các mục tiêu không gian mạng với các lợi ích địa chính trị rộng lớn hơn.

Ngoài ra, chúng tôi sử dụng các yếu tố "Plus" trong STEMPLES Plus—Cấu trúc Văn hóa, Giáo dục và Tổ chức để cung cấp thêm thông tin chi tiết về khả năng mạng của một quốc gia. Những yếu tố này giúp đánh giá thái độ văn hóa đối với an ninh mạng, tình trạng của các chương trình đào tạo và giáo dục an ninh mạng cũng như cơ cấu tổ chức và sự hợp tác thúc đẩy các sáng kiến ​​an ninh mạng trong nước.

Bằng cách phân tích một cách có hệ thống các yếu tố của STEMPLES Plus, bạn có thể hiểu một cách toàn diện về khả năng, điểm mạnh và điểm yếu trên không gian mạng của một quốc gia. Đánh giá này có thể cung cấp thông tin cho các quyết định chính sách, mô hình mối đe dọa và phát triển các chiến lược và biện pháp đối phó an ninh mạng hiệu quả.

Bằng cách kết hợp "Tôn giáo, Nhân khẩu học và Tâm lý xã hội" vào khuôn khổ STEMPLES Plus, bạn có thể hiểu rõ hơn về khả năng mạng của một quốc gia và các yếu tố bối cảnh ảnh hưởng đến chúng. Khuôn khổ mở rộng này giúp nắm bắt các khía cạnh xã hội và con người đóng vai trò trong các hoạt động, chính sách và thái độ về an ninh mạng ở một quốc gia nhất định.

 Bản quyền 2023 Treadstone 71 LLC

Hoạt động ảnh hưởng của Iran - tháng 2020 năm XNUMX

Treadstone 71 giám sát các hoạt động mạng và ảnh hưởng của Iran. Vào ngày 17 tháng 2020 năm XNUMX, chúng tôi nhận thấy hoạt động trên Twitter tăng đột biến xung quanh các thẻ bắt đầu bằng # cụ thể. Thẻ bắt đầu bằng # chính (مريم_رجوي_گه_خورد) đã nhắm mục tiêu đến Maryam Rajavi. Ví dụ, Maryam Rajavi là lãnh đạo của Nhân dân Mujahedin của Iran, một tổ chức đang cố gắng lật đổ chính phủ Iran và là Tổng thống được bầu của Hội đồng Kháng chiến Quốc gia Iran (NCRI).[1] Ngày 17 tháng 2020 năm 2020, đại diện cho Hội nghị thượng đỉnh toàn cầu # FreeIran17 trực tuyến cho NCRI. Báo cáo dưới đây thể hiện đánh giá của chúng tôi về hoạt động gây ảnh hưởng của Iran nhắm vào sự kiện ngày 2020 tháng XNUMX năm XNUMX.

Đánh giá

Treadstone 71 đánh giá với sự tin tưởng cao rằng chính phủ Iran, có khả năng là Bộ Tình báo và An ninh (MOIS) sử dụng các thành viên nhóm mạng Basiji, đã thực hiện một hoạt động ảnh hưởng nhắm vào NCRI và hội nghị trực tuyến ngày 17 tháng 2020 năm XNUMX.

 Mục đích của 111,770 tweet có thể bao gồm:[2]

• Sự cần thiết phải trình bày nội dung độc hại về NCRI trong hội nghị thượng đỉnh.
• Ngăn công dân Iran trong nước xem nội dung NCRI.
• Gây hỗn loạn và nhầm lẫn giữa các thành viên NCRI và công dân Iran.
• Nhấn mạnh sự phân chia giữa những người xem nội dung.
• Nhân bản Hashtag để kiểm soát câu chuyện.

Nỗ lực của MOIS có vẻ rời rạc nhưng trên thực tế, là một chiến dịch sai lệch thông tin được phối hợp chặt chẽ. Chương trình liên quan đến nhiều tài khoản giả mạo đăng hàng trăm tweet trong một thời gian cụ thể. Các bài đăng sử dụng thẻ bắt đầu bằng # và nhắm mục tiêu trực tiếp đến các nhân vật chính trị để thu hút sự chú ý tối đa và sau đó, nhiều lượt retweet hơn.

Để xác định và phân loại các hình thức và phương pháp chiến tranh thông tin trong cuộc xung đột hiện đại ở Ukraine (trong bối cảnh chiến tranh ở Ukraine).

Thủ tục và phương pháp. Nghiên cứu được thực hiện bằng các phương pháp phân tích, tổng hợp, khái quát hóa và diễn giải kết quả.

Kết quả. Các hình thức và phương pháp tiến hành chiến tranh thông tin ở Ukraine trong các điều kiện chiến tranh (hoạt động thông tin chiến lược, tuyên truyền đặc biệt, giả mạo và trò chơi hoạt động) được xác định và phân loại. với giới tinh hoa) cho thấy về cường độ, vị trí chính trong thông tin cuộc đấu tranh của những người tham gia cuộc xung đột bị chiếm giữ bởi tuyên truyền, mục tiêu và phương pháp đặc biệt không thay đổi kể từ Chiến tranh Lạnh; hoạt động thông tin chiến lược, là sự kết hợp hoạt động của nước ngoài
trí thông minh, trong cuộc xung đột ở giai đoạn hiện tại, chỉ hiện diện dưới dạng cái gọi là sự cố ở Bucha.

ĐỌC TIẾP

Phân tích liên kết của Iran về các tác nhân đe dọa mạng khác nhau. Tải báo cáo mở mắt tại đây.

Phần lớn đã được viết về Mr.Tekide và các chương trình phát triển của anh ấy được sử dụng bởi APT34 (OilRig) và những người khác. Khác

các tổ chức đã ghi lại thông tin về các công cụ của Mr.Tekide trong các cuộc tấn công mạng 'nổi tiếng' nhằm vào các tổ chức, chính phủ, tổ chức giáo dục và cơ sở hạ tầng quan trọng của Fortune 500.

Xác định

Tuy nhiên, việc xác định Mr.Tekide, lai lịch, địa điểm và lời nói của chính ông ấy chưa bao giờ được thực hiện một cách công khai. Nhiều người tin rằng theo dõi một cá nhân không trả cổ tức. Treadstone 71 thể hiện sự liên kết của Mr.Tekide với chính phủ Iran thông qua nhiều năm hỗ trợ bằng cách sử dụng các chương trình mã hóa như iloveyoucrypter, qazacrypter và njRAT.

Yêu cầu cung cấp thông tin (RFI) - Tình báo về mối đe dọa trên mạng

Quy trình RFI bao gồm bất kỳ yêu cầu đặc biệt nhạy cảm về thời gian cụ thể nào đối với thông tin tình báo hoặc sản phẩm để hỗ trợ một sự kiện hoặc sự cố đang diễn ra không nhất thiết liên quan đến các yêu cầu thường trực hoặc sản xuất thông tin tình báo theo lịch trình. Khi Trung tâm Tình báo Đe dọa Mạng (CTIC) gửi RFI tới các nhóm nội bộ, sẽ có một loạt các yêu cầu tiêu chuẩn về bối cảnh và chất lượng của dữ liệu được yêu cầu.

Khóa đào tạo của chúng tôi xem xét Học thuyết Phân tích của Sherman Kent từ góc độ không gian mạng cũng như tính khả dụng và sử dụng các công cụ OSINT. Sinh viên có thể hiểu được vòng đời của trí thông minh mạng, vai trò và giá trị của trí thông minh mạng liên quan đến việc nhắm mục tiêu và thu thập trực tuyến, trong các tổ chức, doanh nghiệp và chính phủ hiện đại khi hoàn thành khóa học này và sử dụng các dịch vụ tư vấn của chúng tôi.

Những gì bạn nhận được từ Treadstone 71 là thông tin chi tiết và trí tuệ về đối thủ của bạn vượt xa lĩnh vực kỹ thuật. Dịch vụ Treadstone 71 vượt trội ở khả năng cung cấp cho bạn các kỹ thuật, phương pháp, khả năng, chức năng, chiến lược và chương trình để không chỉ xây dựng khả năng thông minh đầy đủ chức năng mà còn là một chương trình bền vững phù hợp trực tiếp với các yêu cầu của các bên liên quan.

Bản tóm tắt thông tin tình báo này giải thích sự phức tạp cũng như các lon và pháo liên quan đến khả năng của trí thông minh mạng.

Hiểu các bên liên quan của bạn và những gì họ cần để giúp đưa ra quyết định là hơn một nửa trận chiến. Bản tóm tắt này bao hàm câu ngạn ngữ cũ "Biết giáo sư của bạn, đạt điểm A."

Syria vi phạm lệnh trừng phạt với sự hỗ trợ của FSB Nga để sản xuất áo khoác đạn đạo - Không bị phát hiện bởi bất kỳ tổ chức nào khác ngoài Treadstone 71 - Không có cảm biến, không có tổng hợp hàng nghìn vòi - Chỉ cần thu thập và phân tích mã nguồn mở cứng và một bài đọc thú vị về sai danh tính, mua bán phân tán và gian dối.

Tên miền mạng Trung Đông - Iran / Syria / Israel

Một đánh giá học thuật về các quốc gia-quốc gia này và công việc của họ để đạt được sự thống trị của hoạt động mạng.

Trò chơi trí tuệ trong lưới điện - Hành động không gian mạng và động học của Nga gây ra rủi ro

Các kiểu mua bất thường từ một công ty Nga bán PLC từ một công ty Đài Loan có lỗ hổng lớn trên trang web tải xuống phần mềm sản phẩm của họ. Điều gì có thể xảy ra?

Tuyên bố về phản gián mạng 10 điều răn dành cho phản gián mạng

Bạn sẽ và bạn sẽ không. Sở hữu đường phố mạng trong khi xây dựng tín dụng. Thực hiện theo các quy tắc này và có thể bạn sẽ sống sót sau cuộc tấn công dữ dội.

Những sai lầm trong tình báo về mối đe dọa dẫn đến đường dây lỗi trong các tư thế an ninh tổ chức

Bản tóm tắt này bao gồm một số phân loại chung cùng với việc xem xét các sai lầm phổ biến liên quan đến tình báo mạng và mối đe dọa và cách có thể không rơi vào những cái bẫy này trong khi biết cách tìm ra nếu bạn mắc phải.