Phân tích Trí tuệ nhân tạo mạng (HUMINT) được nhắm mục tiêu liên quan đến việc tự động thu thập, xử lý và phân tích thông tin do con người tạo ra để hiểu rõ hơn về các hoạt động mạng của kẻ thù. Việc tự động hóa phân tích HUMINT đưa ra những thách thức do bản chất lấy con người làm trung tâm, nhưng bạn có thể thực hiện một số bước để nâng cao hiệu quả. Cách tiếp cận chung là xác định các nguồn có liên quan của HUMINT trên mạng được nhắm mục tiêu, phát triển các cơ chế tự động để thu thập thông tin từ các nguồn đã xác định, áp dụng khai thác văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tự động xử lý và phân tích dữ liệu đã thu thập, kết hợp dữ liệu đã thu thập với các nguồn khác của trí thông minh, phân tích theo ngữ cảnh, tham khảo chéo và xác minh, lập hồ sơ tác nhân đe dọa, trực quan hóa và báo cáo, đồng thời theo dõi và cập nhật liên tục.

Phân tích trí tuệ con người trên mạng được nhắm mục tiêu (HUMINT) liên quan đến việc tự động thu thập, xử lý và phân tích thông tin do con người tạo ra để hiểu rõ hơn về các hoạt động trên mạng của kẻ thù. Mặc dù việc tự động hóa phân tích HUMINT đưa ra những thách thức do bản chất lấy con người làm trung tâm, nhưng bạn có thể thực hiện một số bước để nâng cao hiệu quả. Đây là một cách tiếp cận chung:

1. Xác định nguồn: Xác định các nguồn có liên quan của HUMINT trên mạng được nhắm mục tiêu, chẳng hạn như các nhà nghiên cứu an ninh mạng, cơ quan tình báo, nhà cung cấp thông tin tình báo nguồn mở (OSINT), chuyên gia trong ngành, người trong cuộc hoặc diễn đàn trực tuyến. Duy trì một danh sách chọn lọc các nguồn luôn cung cấp thông tin xác thực và đáng tin cậy về các hoạt động không gian mạng của kẻ thù.
2. Thu thập và Tổng hợp Dữ liệu: Phát triển các cơ chế tự động để thu thập thông tin từ các nguồn đã xác định. Điều này có thể liên quan đến việc giám sát các blog, tài khoản mạng xã hội, diễn đàn và trang web chuyên biệt để thảo luận, báo cáo hoặc tiết lộ liên quan đến các hoạt động mạng của đối thủ. Sử dụng quét web, nguồn cấp dữ liệu RSS hoặc API để thu thập dữ liệu từ các nguồn này.
3. Khai thác văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Áp dụng các kỹ thuật khai thác văn bản và NLP để tự động xử lý và phân tích dữ liệu HUMINT đã thu thập. Sử dụng các công cụ như phân tích cảm tính, nhận dạng thực thể được đặt tên, lập mô hình chủ đề và dịch ngôn ngữ để trích xuất thông tin liên quan, cảm xúc, thực thể chính và chủ đề liên quan đến hoạt động mạng của kẻ thù.
4. Hợp nhất thông tin: Kết hợp dữ liệu HUMINT đã thu thập với các nguồn thông tin tình báo khác, chẳng hạn như dữ liệu kỹ thuật, nguồn cấp thông tin tình báo về mối đe dọa hoặc dữ liệu lịch sử tấn công mạng. Sự hợp nhất này giúp tham chiếu chéo và xác thực thông tin, cung cấp sự hiểu biết toàn diện hơn về các hoạt động mạng của đối thủ.
5. Phân tích bối cảnh: Phát triển các thuật toán có thể hiểu mối quan hệ theo ngữ cảnh giữa các phần thông tin khác nhau. Phân tích các yếu tố xã hội, chính trị và văn hóa có thể ảnh hưởng đến các hoạt động không gian mạng của đối thủ. Xem xét các diễn biến địa chính trị, xung đột khu vực, lệnh trừng phạt hoặc các yếu tố khác có thể tác động đến động cơ và chiến thuật của họ.
6. Tham khảo chéo và xác minh: Tham khảo chéo HUMINT đã thu thập được với các nguồn đáng tin cậy khác để xác minh tính chính xác và độ tin cậy của thông tin. Điều này có thể liên quan đến việc so sánh thông tin trên nhiều nguồn, xác thực các tuyên bố bằng các chỉ số kỹ thuật hoặc cộng tác với các đối tác đáng tin cậy để có thêm thông tin chi tiết.
7. Hồ sơ tác nhân đe dọa: Tạo hồ sơ của các tác nhân đe dọa đối thủ dựa trên thông tin HUMINT đã thu thập. Điều này bao gồm việc xác định các cá nhân, nhóm hoặc tổ chức chủ chốt tham gia vào các hoạt động không gian mạng của kẻ thù, các chi nhánh, chiến thuật, kỹ thuật và mục tiêu của họ. Sử dụng các thuật toán máy học để xác định các mẫu và hành vi liên quan đến các tác nhân đe dọa cụ thể.
8. Trực quan hóa và Báo cáo: Phát triển các cơ chế trực quan hóa và báo cáo để trình bày dữ liệu HUMINT đã phân tích ở định dạng dễ hiểu. Bảng điều khiển tương tác, sơ đồ mạng và lịch trình có thể giúp hiểu được mối quan hệ, lịch trình và tác động của các hoạt động mạng đối thủ. Tạo báo cáo tự động làm nổi bật những phát hiện chính, xu hướng mới nổi hoặc những phát triển đáng chú ý.
9. Theo dõi và cập nhật liên tục: Thiết lập hệ thống theo dõi và cập nhật liên tục quá trình phân tích tự động. Theo dõi các nguồn HUMINT mới, cập nhật các thuật toán khi cần và kết hợp phản hồi từ các nhà phân tích để cải thiện độ chính xác và mức độ phù hợp của phân tích tự động. 

1. Xác định các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPI): Xác định các chỉ số và chỉ số chính sẽ giúp bạn đánh giá hiệu suất và tác động của các quy trình phân tích tự động của mình. Chúng có thể bao gồm các số liệu liên quan đến độ chính xác của dữ liệu, tính kịp thời, kết quả dương tính/âm tính giả, tỷ lệ phát hiện và năng suất của nhà phân tích. Thiết lập các mục tiêu và chỉ tiêu rõ ràng cho từng KPI.
2. Thiết lập vòng lặp phản hồi dữ liệu: Phát triển cơ chế thu thập phản hồi từ các nhà phân tích, người dùng hoặc các bên liên quan tương tác với hệ thống phân tích tự động. Phản hồi này có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về điểm mạnh, điểm yếu và các lĩnh vực cần cải thiện của hệ thống. Cân nhắc triển khai các cơ chế phản hồi như khảo sát, phỏng vấn người dùng hoặc các cuộc họp thường xuyên với nhóm phân tích.
3. Đảm bảo chất lượng dữ liệu thông thường: Thực hiện các quy trình để đảm bảo chất lượng và tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng bởi các quy trình phân tích tự động. Điều này bao gồm xác minh tính chính xác của nguồn dữ liệu, đánh giá độ tin cậy của thông tin được thu thập và tiến hành kiểm tra định kỳ để xác định bất kỳ sự không nhất quán hoặc vấn đề nào của dữ liệu. Giải quyết kịp thời các mối lo ngại về chất lượng dữ liệu để duy trì độ tin cậy của phân tích của bạn.
4. Đánh giá thuật toán liên tục: Đánh giá thường xuyên hiệu suất của các thuật toán và mô hình được sử dụng trong các quy trình phân tích tự động. Theo dõi độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi và các số liệu liên quan khác của chúng. Sử dụng các kỹ thuật như xác thực chéo, thử nghiệm A/B hoặc so sánh với dữ liệu thực tế cơ bản để đánh giá hiệu suất và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Điều chỉnh các thuật toán khi cần thiết dựa trên kết quả đánh giá.
5. Theo kịp bối cảnh mối đe dọa: Duy trì kiến ​​thức cập nhật về bối cảnh mối đe dọa đang phát triển, bao gồm các mối đe dọa, chiến thuật, kỹ thuật và quy trình (TTP) mới nổi được sử dụng bởi các tác nhân đe dọa, bao gồm cả các hoạt động mạng của Iran. Theo dõi các báo cáo ngành, tài liệu nghiên cứu, nguồn cấp thông tin tình báo về mối đe dọa và cộng đồng chia sẻ thông tin để được thông báo về những phát triển mới nhất. Cập nhật quy trình phân tích của bạn phù hợp để phản ánh các mối đe dọa và xu hướng mới.
6. Cập nhật và nâng cấp hệ thống thường xuyên: Luôn cập nhật hệ thống phân tích tự động với các phiên bản phần mềm, bản vá bảo mật và cải tiến mới nhất. Thường xuyên đánh giá hiệu suất, khả năng mở rộng và khả năng sử dụng của hệ thống để xác định các khu vực cần cải thiện. Thực hiện các bản cập nhật và cải tiến tính năng để đảm bảo tính hiệu quả và khả năng sử dụng của hệ thống theo thời gian.
7. Cộng tác và chia sẻ kiến ​​thức: Thúc đẩy sự cộng tác và chia sẻ kiến ​​thức giữa các nhà phân tích của bạn và cộng đồng an ninh mạng. Khuyến khích chia sẻ thông tin chi tiết, bài học kinh nghiệm và các phương pháp hay nhất liên quan đến phân tích tự động. Tham gia vào các sự kiện, hội nghị và cộng đồng trong ngành để tiếp xúc với các kỹ thuật, công cụ và phương pháp mới trong phân tích tự động.
8. Đào tạo liên tục và phát triển kỹ năng: Cung cấp các cơ hội đào tạo và phát triển kỹ năng thường xuyên cho các nhà phân tích tham gia vào các quy trình phân tích tự động. Luôn cập nhật cho họ những kỹ thuật, công cụ và phương pháp mới nhất phù hợp với công việc của họ. Khuyến khích phát triển chuyên môn và đảm bảo rằng các nhà phân tích có các kỹ năng cần thiết để sử dụng và giải thích hiệu quả các kết quả của hệ thống tự động.
9. Cải tiến lặp đi lặp lại: Liên tục tinh chỉnh và cải thiện quy trình phân tích tự động dựa trên phản hồi, đánh giá và bài học kinh nghiệm. Thực hiện một vòng phản hồi cho phép cải tiến liên tục, với các chu kỳ đánh giá thường xuyên để xác định các khu vực mà hệ thống có thể được tối ưu hóa. Tích cực tìm kiếm thông tin đầu vào từ các nhà phân tích và các bên liên quan để đảm bảo hệ thống phát triển để đáp ứng nhu cầu phát triển của họ.

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể thiết lập một hệ thống mạnh mẽ và có thể thích ứng để liên tục theo dõi và cập nhật các quy trình phân tích tự động của mình, đảm bảo tính hiệu quả và phù hợp của chúng trong bối cảnh an ninh mạng năng động.

Làm cách nào để trau dồi thuật toán của bạn để đảm bảo khả năng hoạt động tối đa?

Bản quyền 2023 Treadstone 71