Automating all levels of the Admiralty Scoring Model in assessing cyber evidence involves developing a systematic process incorporating the model's criteria and scoring methodology. We listed possible steps to automate each level of the Admiralty Scoring Model.

1. Gyűjtsd össze és dolgozd fel a kiberes bizonyítékokat: Gyűjtsd össze a vonatkozó kiberbizonyítékokat, például naplófájlokat, hálózati forgalmi adatokat, rendszerműtermékeket vagy bármilyen más, az incidenssel vagy vizsgálattal kapcsolatos digitális információt. Az adatok előfeldolgozása az elemzés következetességének és kompatibilitásának biztosítása érdekében, amely magában foglalhatja az adatok tisztítását, normalizálását és formázását.
2. Határozza meg az egyes szintek kritériumait: Tekintse át az Admiralitás pontozási modelljét, és határozza meg az egyes szintek kritériumait. A modell jellemzően több szintből áll, mint például az 1. szint (Jelzés), a 2. szint (Reasonable Belief), a 3. szint (Erős meggyőződés) és a 4. szint (Tény). Határozza meg az értékelés konkrét kritériumait és mutatóit minden szinten a modell útmutatása alapján.
3. A bizonyítékok értékelésére szolgáló algoritmusok vagy szabályok kidolgozása: Olyan algoritmusok vagy szabályok tervezése, amelyek automatikusan értékelik a bizonyítékokat az egyes szintekre meghatározott kritériumok alapján. Ez magában foglalhatja gépi tanulási technikák, természetes nyelvi feldolgozás vagy szabályalapú rendszerek alkalmazását a bizonyítékok elemzéséhez és a kritériumok alapján történő értékeléshez.
4. Jellemzők kiemelése a bizonyítékból: Azonosítsa a bizonyítékokból azokat a releváns jellemzőket vagy attribútumokat, amelyek hozzájárulhatnak az értékelési folyamathoz. Ezek a szolgáltatások tartalmazhatnak kompromisszumjelzőket, időbélyegeket, hálózati mintákat, fájljellemzőket vagy bármely más releváns információt, amely megfelel az egyes szintek kritériumainak.
5. Pontok hozzárendelése a kritériumok alapján: Rendeljen pontszámokat vagy értékeléseket a bizonyítékokhoz az Admiralitási Pontozási Modell minden szintjéhez tartozó kritériumok alapján. A pontozás lehet bináris (pl. megfelelt/nem), numerikus (pl. 1-től 10-ig terjedő skálán), vagy bármilyen más megfelelő skála, amely a bizonyítékokhoz kapcsolódó bizalom vagy meggyőződés szintjét tükrözi.
6. Integrate the scoring process into a unified system: Develop a unified system or application incorporating the automated scoring process. This system should take the evidence as input, apply algorithms or rules to assess the evidence, and generate the corresponding scores or ratings for each model level.
7. Az automatizált pontozási rendszer érvényesítése és finomítása: Érvényesítse az automatizált pontozási rendszer teljesítményét úgy, hogy összehasonlítja eredményeit emberi értékelésekkel vagy megállapított benchmarkokkal. Elemezze a rendszer pontosságát, pontosságát, visszahívását vagy más releváns mérőszámokat a megbízhatóságának biztosítása érdekében. Szükség szerint finomítsa a rendszert az értékelési eredmények alapján.
8. Continuously update and improve the system: Stay updated with the latest cyber threat intelligence, attack techniques, and new evidentiary factors. Regularly update and improve the automated scoring system to adapt to emerging trends, refine the criteria, and enhance the accuracy of the assessments.

Az Admiralitás pontozási modelljének automatizálása a kiberbizonyítékok értékelésében szakértelmet igényel a kiberbiztonság, az adatelemzés és a szoftverfejlesztés terén. Vonjon be tartományszakértőket, kiberbiztonsági elemzőket és adattudósokat, hogy biztosítsa a hatékony megvalósítást és a szervezet egyedi követelményeihez vagy használati esetéhez való igazodást.

A CRAAP teszt (Pénznem, Relevancia, Hatóság, Pontosság, Cél) integrálása a NATO Admiralitás Pontozási Modelljébe átfogó értékelési keretet biztosíthat a kiberbizonyítékok hitelességének és minőségének értékeléséhez.

1. Határozza meg a kritériumokat: Kombinálja mindkét modell kritériumait, hogy egységes értékelési kritériumokat hozzon létre. Használja a NATO Admiralitási Pontozási Modell teljes kritériumait fő értékelési szintként, míg a CRAAP teszt alkritériumként szolgálhat az egyes szinteken belül. Például:
• 1. szint (javallat): Értékelje a bizonyítékokat a pénznem, a relevancia és a tekintély tekintetében.
• Level 2 (Reasonable Belief): Evaluate the evidence for Accuracy and Purpose.
• 3. szint (erős meggyőződés): Elemezze a bizonyítékokat a CRAAP-teszt összes kritériumára vonatkozóan.
• Level 4 (Fact): Further verify the evidence for all criteria of the CRAAP test.
2. Assign weights or scores: Determine each criterion's relative importance or weight within the unified assessment framework. You can assign higher weights to the criteria from the NATO Admiralty Scoring Model since they represent the main levels, while the CRAAP test criteria can have lower weights as sub-criteria. Alternatively, you can assign scores or ratings to each criterion based on their relevance and impact on the overall assessment.
3. Készítsen automatizált értékelési folyamatot: Tervezze meg algoritmusokat vagy szabályokat a meghatározott kritériumok és súlyok alapján az értékelési folyamat automatizálása érdekében. Ez magában foglalhat természetes nyelvi feldolgozási technikákat, szövegelemzést vagy más módszereket a releváns információk kinyerésére és a bizonyítékok kritériumok szerinti értékelésére.
4. Vonja ki a releváns bizonyíték jellemzőit: Azonosítsa a bizonyítékok azon jellemzőit vagy attribútumait, amelyek összhangban vannak a CRAAP tesztkritériumokkal és a NATO Admiralitási Pontozási Modellével. Például a Hatóság esetében figyelembe vehet olyan tényezőket, mint a szerző hitelesítő adatai, a forrás hírneve vagy a szakértői értékelés állapota. Vonja ki ezeket a jellemzőket az automatizált értékelési folyamat során használt bizonyítékokból.
5. Az egységes értékelési keretrendszer alkalmazása: Integrálja az automatizált értékelési folyamatot az egységes keretrendszerbe. Adja meg a bizonyítékokat, alkalmazza az algoritmusokat vagy szabályokat a bizonyítékok meghatározott kritériumok szerinti értékeléséhez, és állítson elő pontszámokat vagy értékeléseket minden egyes kritériumra és általános értékelési szintre.
6. Az eredmények összesítése és értelmezése: A bizonyítékok átfogó értékeléséhez összesítse az egyes kritériumok és szintek pontszámait vagy értékeléseit. Határozzon meg küszöbértékeket vagy döntési szabályokat a bizonyítékok végső osztályozásának meghatározásához a kombinált pontszámok vagy értékelések alapján. Értelmezze az eredményeket, hogy közölje az érdekelt felekkel a bizonyítékok hitelességét és minőségét.
7. Validate and refine the integrated framework: Validate the performance of the integrated framework by comparing its results with manual assessments or established benchmarks. Assess the accuracy, precision, recall, or other relevant metrics to ensure its effectiveness. Continuously refine and improve the framework based on feedback and new insights.

A CRAAP-teszt és a NATO Admiralitási Pontozási Modell integrálásával javíthatja az értékelési folyamatot, figyelembe véve a bizonyítékok technikai szempontjait és annak pénznemét, relevanciáját, tekintélyét, pontosságát és célját. Ez az integráció átfogóbb és átfogóbb értékelést biztosít a bizonyítékok hitelességéről és minőségéről.

 A kiberevidenciák értékelése magában foglalja egy szisztematikus folyamat kidolgozását, amely magában foglalja a modell kritériumait és a pontozási módszertant. Felsoroltuk a lehetséges lépéseket az Admiralitás Pontozási Modell egyes szintjének automatizálására.

1. Gyűjtsd össze és dolgozd fel a kiberes bizonyítékokat: Gyűjtsd össze a vonatkozó kiberbizonyítékokat, például naplófájlokat, hálózati forgalmi adatokat, rendszerműtermékeket vagy bármilyen más, az incidenssel vagy vizsgálattal kapcsolatos digitális információt. Az adatok előfeldolgozása az elemzés következetességének és kompatibilitásának biztosítása érdekében, amely magában foglalhatja az adatok tisztítását, normalizálását és formázását.
2. Határozza meg az egyes szintek kritériumait: Tekintse át az Admiralitás pontozási modelljét, és határozza meg az egyes szintek kritériumait. A modell jellemzően több szintből áll, mint például az 1. szint (Jelzés), a 2. szint (Reasonable Belief), a 3. szint (Erős meggyőződés) és a 4. szint (Tény). Határozza meg az értékelés konkrét kritériumait és mutatóit minden szinten a modell útmutatása alapján.
3. A bizonyítékok értékelésére szolgáló algoritmusok vagy szabályok kidolgozása: Olyan algoritmusok vagy szabályok tervezése, amelyek automatikusan értékelik a bizonyítékokat az egyes szintekre meghatározott kritériumok alapján. Ez magában foglalhatja gépi tanulási technikák, természetes nyelvi feldolgozás vagy szabályalapú rendszerek alkalmazását a bizonyítékok elemzéséhez és a kritériumok alapján történő értékeléshez.
4. Jellemzők kiemelése a bizonyítékból: Azonosítsa a bizonyítékokból azokat a releváns jellemzőket vagy attribútumokat, amelyek hozzájárulhatnak az értékelési folyamathoz. Ezek a szolgáltatások tartalmazhatnak kompromisszumjelzőket, időbélyegeket, hálózati mintákat, fájljellemzőket vagy bármely más releváns információt, amely megfelel az egyes szintek kritériumainak.
5. Pontok hozzárendelése a kritériumok alapján: Rendeljen pontszámokat vagy értékeléseket a bizonyítékokhoz az Admiralitási Pontozási Modell minden szintjéhez tartozó kritériumok alapján. A pontozás lehet bináris (pl. megfelelt/nem), numerikus (pl. 1-től 10-ig terjedő skálán), vagy bármilyen más megfelelő skála, amely a bizonyítékokhoz kapcsolódó bizalom vagy meggyőződés szintjét tükrözi.
6. Integrate the scoring process into a unified system: Develop a unified system or application incorporating the automated scoring process. This system should take the evidence as input, apply algorithms or rules to assess the evidence, and generate the corresponding scores or ratings for each model level.
7. Az automatizált pontozási rendszer érvényesítése és finomítása: Érvényesítse az automatizált pontozási rendszer teljesítményét úgy, hogy összehasonlítja eredményeit emberi értékelésekkel vagy megállapított benchmarkokkal. Elemezze a rendszer pontosságát, pontosságát, visszahívását vagy más releváns mérőszámokat a megbízhatóságának biztosítása érdekében. Szükség szerint finomítsa a rendszert az értékelési eredmények alapján.
8. Continuously update and improve the system: Stay updated with the latest cyber threat intelligence, attack techniques, and new evidentiary factors. Regularly update and improve the automated scoring system to adapt to emerging trends, refine the criteria, and enhance the accuracy of the assessments.

Az Admiralitás pontozási modelljének automatizálása a kiberbizonyítékok értékelésében szakértelmet igényel a kiberbiztonság, az adatelemzés és a szoftverfejlesztés terén. Vonjon be tartományszakértőket, kiberbiztonsági elemzőket és adattudósokat, hogy biztosítsa a hatékony megvalósítást és a szervezet egyedi követelményeihez vagy használati esetéhez való igazodást.

A CRAAP teszt (Pénznem, Relevancia, Hatóság, Pontosság, Cél) integrálása a NATO Admiralitás Pontozási Modelljébe átfogó értékelési keretet biztosíthat a kiberbizonyítékok hitelességének és minőségének értékeléséhez.

1. Határozza meg a kritériumokat: Kombinálja mindkét modell kritériumait, hogy egységes értékelési kritériumokat hozzon létre. Használja a NATO Admiralitási Pontozási Modell teljes kritériumait fő értékelési szintként, míg a CRAAP teszt alkritériumként szolgálhat az egyes szinteken belül. Például:
• 1. szint (javallat): Értékelje a bizonyítékokat a pénznem, a relevancia és a tekintély tekintetében.
• Level 2 (Reasonable Belief): Evaluate the evidence for Accuracy and Purpose.
• 3. szint (erős meggyőződés): Elemezze a bizonyítékokat a CRAAP-teszt összes kritériumára vonatkozóan.
• Level 4 (Fact): Further verify the evidence for all criteria of the CRAAP test.
2. Assign weights or scores: Determine each criterion's relative importance or weight within the unified assessment framework. You can assign higher weights to the criteria from the NATO Admiralty Scoring Model since they represent the main levels, while the CRAAP test criteria can have lower weights as sub-criteria. Alternatively, you can assign scores or ratings to each criterion based on their relevance and impact on the overall assessment.
3. Készítsen automatizált értékelési folyamatot: Tervezze meg algoritmusokat vagy szabályokat a meghatározott kritériumok és súlyok alapján az értékelési folyamat automatizálása érdekében. Ez magában foglalhat természetes nyelvi feldolgozási technikákat, szövegelemzést vagy más módszereket a releváns információk kinyerésére és a bizonyítékok kritériumok szerinti értékelésére.
4. Vonja ki a releváns bizonyíték jellemzőit: Azonosítsa a bizonyítékok azon jellemzőit vagy attribútumait, amelyek összhangban vannak a CRAAP tesztkritériumokkal és a NATO Admiralitási Pontozási Modellével. Például a Hatóság esetében figyelembe vehet olyan tényezőket, mint a szerző hitelesítő adatai, a forrás hírneve vagy a szakértői értékelés állapota. Vonja ki ezeket a jellemzőket az automatizált értékelési folyamat során használt bizonyítékokból.
5. Az egységes értékelési keretrendszer alkalmazása: Integrálja az automatizált értékelési folyamatot az egységes keretrendszerbe. Adja meg a bizonyítékokat, alkalmazza az algoritmusokat vagy szabályokat a bizonyítékok meghatározott kritériumok szerinti értékeléséhez, és állítson elő pontszámokat vagy értékeléseket minden egyes kritériumra és általános értékelési szintre.
6. Az eredmények összesítése és értelmezése: A bizonyítékok átfogó értékeléséhez összesítse az egyes kritériumok és szintek pontszámait vagy értékeléseit. Határozzon meg küszöbértékeket vagy döntési szabályokat a bizonyítékok végső osztályozásának meghatározásához a kombinált pontszámok vagy értékelések alapján. Értelmezze az eredményeket, hogy közölje az érdekelt felekkel a bizonyítékok hitelességét és minőségét.
7. Validate and refine the integrated framework: Validate the performance of the integrated framework by comparing its results with manual assessments or established benchmarks. Assess the accuracy, precision, recall, or other relevant metrics to ensure its effectiveness. Continuously refine and improve the framework based on feedback and new insights.

A CRAAP-teszt és a NATO Admiralitási Pontozási Modell integrálásával javíthatja az értékelési folyamatot, figyelembe véve a bizonyítékok technikai szempontjait és annak pénznemét, relevanciáját, tekintélyét, pontosságát és célját. Ez az integráció átfogóbb és átfogóbb értékelést biztosít a bizonyítékok hitelességéről és minőségéről.

Copyright 2023 Treadstone 71

Verifying intelligence sources' credibility, reliability, and accuracy often requires a combination of manual analysis and critical thinking. However, we can employ algorithms and techniques to support this process:

1. Textual Analysis: Textual analysis algorithms can help assess the credibility and reliability of written sources. Apply Natural Language Processing (NLP) techniques, such as sentiment analysis, named entity recognition, and topic modeling, to analyze the language, sentiment, entities mentioned, and consistency of information within the text. This can provide insights into the credibility and reliability of the source.
2. Közösségi hálózat elemzése: Használjon közösségi hálózatelemző algoritmusokat a hírszerzési forrásokban részt vevő egyének vagy szervezetek közötti kapcsolatok és kapcsolatok vizsgálatára. A hálózat feltérképezésével és szerkezetének, központisági mutatóinak és interakciós mintáinak elemzésével azonosíthatja a lehetséges torzításokat, kapcsolatokat vagy hitelességi mutatókat.
3. Adatfúzió: Az adatfúziós algoritmusok több forrásból származó információkat egyesítenek, hogy azonosítsák a mintákat, az átfedéseket vagy az eltéréseket. A különböző forrásokból származó adatok összehasonlításával és olyan algoritmusok alkalmazásával, mint a klaszterezés, a hasonlóságelemzés vagy az anomália-észlelés, felmérheti a különböző forrásokból származó információk konzisztenciáját és pontosságát.
4. Reputation Analysis: Reputation analysis algorithms evaluate sources’ reputation and histories based on historical data and user feedback. These algorithms consider factors such as the credibility of previous reports, the expertise or authority of the source, and the level of trust assigned by other users or systems. Reputation analysis can help gauge the reliability and accuracy of intelligence sources.
5. Bayes-analízis: Bayesi elemzési technikák használhatók a forrás pontossági valószínűségének frissítésére új bizonyítékok vagy információk alapján. A Bayes-algoritmusok előzetes valószínűségeket használnak, és frissítik azokat új adatokkal, hogy megbecsüljék egy forrás pontosságának vagy megbízhatóságának valószínűségét. A valószínűségek iteratív frissítésével idővel finomíthatja a források értékelését.
6. Gépi tanuláson alapuló osztályozás: Tanítson gépi tanulási algoritmusokat, például felügyelt osztályozási modelleket, hogy a forrásokat hitelességük vagy pontosságuk alapján kategorizálja. A címkézett képzési adatok (pl. hiteles és nem hiteles források) biztosításával ezek az algoritmusok megtanulhatnak olyan mintákat és jellemzőket, amelyek megkülönböztetik a megbízható forrásokat a kevésbé megbízhatóaktól. Ez segíthet a hírszerzési források automatikus osztályozásában és hitelességének értékelésében.

Míg az algoritmusok támogathatják az ellenőrzési folyamatot, az emberi ítélőképesség és a kritikus gondolkodás továbbra is kulcsfontosságú. Használjon algoritmusokat a humán elemzők bővítésére és támogatására a forrás hitelességének, megbízhatóságának és pontosságának felmérésében. Az automatizált technikák és az emberi szakértelem kombinálása szükséges a hírszerzési források átfogó és megbízható értékelésének biztosításához.

Különleges algoritmusok, amelyeket általában használunk a hírszerzési források hitelességének, megbízhatóságának és pontosságának ellenőrzése során:

1. Naive Bayes osztályozó: A Naive Bayes egy felügyelt gépi tanulási algoritmus, amely a forrás tartalmából vagy metaadataiból kinyert jellemzők alapján kiszámítja annak valószínűségét, hogy egy forrás megbízható vagy pontos. Függetlenséget feltételez a jellemzők között, és Bayes tételét használja az előrejelzésekhez. Tanítsa meg a Naive Bayes-t a címkézett adatokon, hogy a forrásokat hitelesnek vagy nem hitelesnek minősítse.
2. Support Vector Machines (SVM): SVM is a supervised learning algorithm used for classification tasks. (“11 Most Common Machine Learning Algorithms Explained in a Nutshell”) It works by finding an optimal hyperplane that separates different classes. (“Unlocking Profit Potential: Applying Machine Learning to Algorithmic ...”) Train SVM on labeled data, where sources are classified as reliable or unreliable. Once trained, it can classify new sources based on their features, such as language patterns, linguistic cues, or metadata.
3. Random Forest: A Random Forest egy együttes tanulási algoritmus, amely több döntési fát kombinál az előrejelzések elkészítéséhez. (“BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model – GitHub”) A Random Forestet különböző jellemzők alapján címkézett adatokra taníthatjuk, hogy a forrásokat hitelesnek minősítsük vagy sem. A Random Forest képes kezelni a funkciók közötti összetett kapcsolatokat, és betekintést nyújt a különféle tényezők fontosságába a forrás hitelessége szempontjából.
4. PageRank algoritmus: Az eredetileg weboldalak rangsorolására kifejlesztett PageRank algoritmus adaptálható a hírszerzési források hitelességének és fontosságának felmérésére. A PageRank értékeli a források összekapcsolhatóságát és kapcsolati struktúráját, hogy meghatározza hírnevüket és befolyásukat a hálózaton belül. A magas PageRank pontszámmal rendelkező források megbízhatónak és hitelesnek minősülnek.
5. TrustRank algoritmus: A TrustRank egy olyan algoritmus, amely a források megbízhatóságát méri a megbízható magforrásokkal való kapcsolataik alapján. Felméri a forrásra mutató hivatkozások minőségét és megbízhatóságát, és ennek megfelelően propagálja a bizalmi pontszámokat. A TrustRank segítségével azonosíthatja a megbízható forrásokat, és kiszűrheti a potenciálisan megbízhatatlanokat.
6. Érzelemelemzés: A hangulatelemző algoritmusok NLP technikákat használnak a forrásszövegekben kifejezett érzelmek vagy vélemények elemzésére. Ezek az algoritmusok a közvetített érzelmek, attitűdök és érzelmek értékelésével azonosíthatják a torzításokat, a szubjektivitást vagy a lehetséges pontatlanságokat a bemutatott információkban. A hangulatelemzés hasznos lehet a hírszerzési források hangnemének és megbízhatóságának értékelésében.
7. Network Analysis: Apply network analysis algorithms, such as centrality measures (e.g., degree centrality, betweenness centrality) or community detection algorithms, to analyze the connections and relationships among sources. These algorithms help identify influential or central sources within a network, assess the reliability of sources based on their network position, and detect potential biases or cliques.

Az algoritmusok kiválasztása a konkrét kontextustól, a rendelkezésre álló adatoktól és az elemzés céljaitól függ. Ezenkívül a releváns betanítási adatok felhasználásával betanítsa és finomhangolja ezeket az algoritmusokat, hogy megfeleljenek az intelligenciaforrások ellenőrzésére vonatkozó követelményeknek.

Copyright 2023 Treadstone 71 

Az intelligenciaelemzés automatizált szakértői értékelési folyamatai értékesek lehetnek a hírszerzési jelentések érvényesítésében. A mesterséges intelligencia és a természetes nyelvi feldolgozás megjelenésével az életképesség már nincs messze.

1. Tervezze meg az automatizált szakértői értékelési keretrendszert: Fejlesszen ki egy olyan keretrendszert, amely automatizált szakértői értékelési folyamatokat foglal magában intelligenciaelemző rendszerében. Határozza meg az áttekintés konkrét értékelési kritériumait és irányelveit, mint például a pontosság, a relevancia, az egyértelműség, a koherencia és a hírszerzési közösségi szabványok betartása.
2. Képzett bírálók azonosítása: A szervezetén vagy hírszerzői közösségén belül azonosítsa a minősített bírálók csoportját, akik rendelkeznek a témában szükséges szakértelemmel és ismeretekkel. Vegye figyelembe tapasztalataikat, szakértelmüket és az intelligenciaelemzési folyamatban való jártasságukat.
3. Felülvizsgálati kritériumok és mérőszámok meghatározása: Határozzon meg konkrét kritériumokat és mérőszámokat az értékeléshez, amelyek alapján a hírszerzés jelentést készít. Ide tartozhatnak olyan tényezők, mint a források minősége és pontossága, a logikus érvelés, a SAT-ok használata, az elemzés koherenciája és a hírszerzési közösségi szabványok betartása. Határozzon meg kvantitatív vagy minőségi mérőszámokat a felülvizsgálati folyamat során történő alkalmazáshoz.
4. Automatizált felülvizsgálati eszközök alkalmazása: Használjon automatizált felülvizsgálati eszközöket vagy platformokat, amelyek megkönnyíthetik a felülvizsgálati folyamatot. Ezek az eszközök szövegelemző algoritmusokat, természetes nyelvi feldolgozási (NLP) technikákat és gépi tanulási modelleket tartalmazhatnak, amelyek célja a jelentések minőségének és jellemzőinek értékelése és értékelése. Az ilyen eszközök segíthetnek a lehetséges hibák, következetlenségek vagy hiányosságok azonosításában az elemzésben.
5. Szakértői értékelés hozzárendelése és ütemezése: Olyan mechanizmus kidolgozása, amellyel az intelligens jelentések hozzárendelhetők a szakértői értékelőkhöz szakértelmük és munkaterhelésük alapján. Olyan ütemezési rendszert valósítson meg, amely biztosítja az időszerű és hatékony felülvizsgálati ciklusokat, figyelembe véve az egyes jelentések szükséges átfutási idejét.
6. Véleményezői visszajelzések és értékelések: Lehetővé teszi az értékelők számára, hogy visszajelzést, megjegyzéseket és értékeléseket adjanak az általuk áttekintett jelentésekhez. Hozzon létre egy szabványos sablont vagy űrlapot, amely útmutatást nyújt a lektoroknak észrevételeik, javaslataik és a szükséges javítások rögzítésében. Fontolja meg egy olyan minősítési rendszer beépítését, amely számszerűsíti a jelentések minőségét és relevanciáját.
7. A bírálói visszajelzések összesítése és elemzése: Elemezze a véleményezők által adott visszajelzéseket és értékeléseket, hogy azonosítsa a jelentésekben előforduló gyakori mintákat, fejlesztési területeket vagy lehetséges problémákat. Használjon adatelemzési technikákat, hogy betekintést nyerjen az összesített értékelői visszajelzésekből, például azonosítsa az elemzés visszatérő erősségeit vagy gyengeségeit.
8. Iteratív fejlesztési folyamat: Az automatizált szakértői értékelési folyamatból kapott visszajelzések beépítése egy iteratív fejlesztési ciklusba. Használja az áttekintésből nyert betekintést az elemzési módszerek finomításához, a feltárt hiányosságok orvoslásához és a hírszerzési jelentések általános minőségének javításához.
9. Ellenőrzési teljesítmény figyelése és nyomon követése: Folyamatosan figyelje és kövesse nyomon az automatizált szakértői értékelési folyamatok teljesítményét. Elemezze az olyan mérőszámokat, mint a felülvizsgálat befejezési ideje, a véleményezők közötti megállapodási szintek és a felülvizsgálók teljesítménye, hogy azonosítsa a folyamatoptimalizálási lehetőségeket, és biztosítsa a felülvizsgálati rendszer hatékonyságát és hatékonyságát.
10. Adjon visszajelzést és útmutatást az elemzőknek: Használja a bírálói visszajelzést, hogy útmutatást és támogatást nyújtson az elemzőknek. Ossza meg az áttekintés eredményeit elemzőkkel, kiemelve a fejlesztésre szoruló területeket, és ajánlásokat adva elemzési készségeik fejlesztésére. Ösztönözze a visszacsatolási hurkot a bírálók és az elemzők között a folyamatos tanulás és fejlesztés kultúrájának előmozdítása érdekében.

Az automatizált szakértői értékelési folyamatok intelligenciaelemzési munkafolyamatába való integrálásával ellenőrizheti és javíthatja az intelligens jelentések minőségét. Ez a megközelítés elősegíti az együttműködést, az objektivitást és a szabványok betartását a belső szervezeten belül és a külső információmegosztási struktúrákon belül, végső soron javítva az elemzés pontosságát és megbízhatóságát.

Copyright 2023 Treadstone 71

TA readstone 71 a Sats-t használja az intelligencia életciklusának szabványos részeként. A strukturált elemzési technikák (SAT) integrálása és automatizálása magában foglalja a technológia és a számítási eszközök használatát e technikák alkalmazásának egyszerűsítésére. Vannak olyan modelljeink, amelyek pontosan ezt teszik a lépéseket és módszereket követve.

1. SAT-keretrendszerek szabványosítása: Szabványosított keretrendszerek kidolgozása a SAT-ok alkalmazásához. Ez magában foglalja a különböző SAT technikák, céljuk és az egyes technikák lépéseinek meghatározását. Hozzon létre sablonokat vagy irányelveket, amelyeket az elemzők követhetnek a SAT-ok használatakor.
2. SAT szoftvereszközök fejlesztése: kifejezetten a SAT-okhoz szabott szoftvereszközök tervezése és fejlesztése. Ezek az eszközök automatizált támogatást nyújthatnak a SAT technikák végrehajtásához, mint például az entitáskapcsolat-elemzés, a linkelemzés, az idővonal-elemzés és a hipotézisgenerálás. Az eszközök automatizálhatják az ismétlődő feladatokat, javíthatják az adatok megjelenítését, és segíthetik a mintafelismerést.
3. Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Használja az NLP technikákat a strukturálatlan szövegadatok kinyerésének és elemzésének automatizálására. Az NLP-algoritmusok nagy mennyiségű szöveges információt képesek feldolgozni, azonosítani a kulcsfontosságú entitásokat, kapcsolatokat és érzelmeket, és átalakítani azokat strukturált adatokká további SAT-elemzés céljából.
4. Data Integration and Fusion: Integrate diverse data sources and apply data fusion techniques to combine structured and unstructured data. Automated data integration allows for a holistic analysis using SATs by providing a comprehensive view of the available information.
5. Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: Használja ki a gépi tanulást és az AI-algoritmusokat a SAT-ok bizonyos aspektusainak automatizálására. Például gépi tanulási modellek betanítása az adatok mintáinak, anomáliáinak vagy trendjeinek azonosítására, segítve az elemzőket hipotézisek létrehozásában vagy az érdeklődési területek azonosításában. Az AI-technikák automatizálhatják az ismétlődő feladatokat, és a korábbi mintákon és trendeken alapuló ajánlásokat adhatnak.
6. Vizualizációs eszközök: Valósítson meg adatvizualizációs eszközöket az összetett adatok intuitív megjelenítéséhez. Az interaktív irányítópultok, hálózati grafikonok és hőtérképek segíthetnek az elemzőknek a SAT-okon keresztül azonosított kapcsolatok, függőségek és minták feltárásában és megértésében. Az automatizált vizualizációs eszközök gyors és átfogó elemzést tesznek lehetővé.
7. Munkafolyamat-automatizálás: Automatizálja a SAT-ok alkalmazásának munkafolyamatát olyan rendszerek vagy platformok fejlesztésével, amelyek végigvezetik az elemzőket a folyamaton. Ezek a rendszerek lépésről lépésre nyújthatnak utasításokat, automatizálhatják az adat-előfeldolgozási feladatokat, és zökkenőmentesen integrálhatják a különböző elemzési technikákat.
8. Együttműködési és tudásmegosztó platformok: Olyan együttműködési platformokat valósítson meg, ahol az elemzők megoszthatják egymással és megvitathatják a SAT-ok alkalmazását. Ezek a platformok megkönnyíthetik a tudásmegosztást, hozzáférést biztosítanak a megosztott adatkészletekhez, és lehetővé teszik a kollektív elemzést, kihasználva több elemző szakértelmét.
9. Folyamatos fejlesztés: Az automatizált SAT folyamatok folyamatos értékelése és finomítása. Beépítheti az elemzőktől kapott visszajelzéseket, figyelemmel kísérheti az automatizált eszközök hatékonyságát, és fejlesztésekkel javíthatja teljesítményüket és használhatóságukat. Legyen naprakész a technológia és az analitikai módszertan fejlődésével, hogy biztosítsa, hogy az automatizálás igazodjon az elemzési folyamat változó igényeihez.
10. Képzés és készségfejlesztés: Az elemzők képzése és támogatása az automatizált SAT-eszközök hatékony használatában. Útmutatást nyújt az automatizált eredmények értelmezéséhez, a korlátok megértéséhez és az automatizálás kihasználásához az elemzési képességeik javítása érdekében.

Ezen módszerek megvalósításával integrálhatja és automatizálhatja a SAT-okat, növelve az elemzési folyamat hatékonyságát és eredményességét. A technológia, az adatintegráció, a gépi tanulás és az együttműködési platformok kombinálása lehetővé teszi az elemzők számára, hogy átfogóbban és következetesebben alkalmazzák a SAT-okat, ami végső soron tájékozottabb és értékesebb betekintést nyerhet. Az általánosan használt SAT-ok a következők:

1. Versengő hipotézisek elemzése (ACH): Olyan technika, amely szisztematikusan értékeli a több hipotézist és az azokat alátámasztó és ellentmondó bizonyítékokat, hogy meghatározza a legvalószínűbb magyarázatot.
2. Kulcsfeltevések ellenőrzése (KAC): Ez magában foglalja az elemzés alapjául szolgáló kulcsfontosságú feltevések azonosítását és értékelését, hogy felmérjük érvényességüket, megbízhatóságukat és a következtetésekre gyakorolt ​​lehetséges hatásukat.
3. Indikátorok és figyelmeztetések elemzése (IWA): Olyan indikátorok azonosítására és figyelésére összpontosít, amelyek potenciális veszélyekre vagy jelentős fejleményekre utalnak, lehetővé téve az időben történő figyelmeztetést és a proaktív intézkedéseket.
4. Alternatív Futures Analysis (AFA): Megvizsgálja és elemzi a különböző valószínű jövőbeli forgatókönyveket, hogy előre jelezze és felkészüljön a különböző eredményekre.
5. Red Team Analysis: Egy külön csapat vagy csoport létrehozását foglalja magában, amely megkérdőjelezi a fő elemzés feltételezéseit, elemzését és következtetéseit, alternatív perspektívákat és kritikai elemzést biztosítva.
6. Döntéstámogató elemzés (DSA): Strukturált módszereket és technikákat biztosít a döntéshozóknak a lehetőségek értékelésében, a kockázatok és előnyök mérlegelésében, valamint a legmegfelelőbb cselekvési mód kiválasztásában.
7. Hivatkozáselemzés: Elemzi és megjeleníti az entitások, például egyének, szervezetek vagy események közötti kapcsolatokat és kapcsolatokat a hálózatok, minták és függőségek megértése érdekében.
8. Idővonal-elemzés: Az események időrendi sorrendjét állítja össze, hogy azonosítsa az időbeli mintákat, trendeket vagy anomáliákat, és segítse az ok-okozati összefüggések és hatások megértését.
9. SWOT-elemzés: Értékeli az erősségeket, gyengeségeket, lehetőségeket és fenyegetéseket, amelyek egy adott tárgyhoz, például egy szervezethez, projekthez vagy politikához kapcsolódnak, a stratégiai döntéshozatalhoz.
10. Strukturált ötletbörze: A csoport kollektív intelligenciájának kihasználásával elősegíti az ötletek, betekintések és lehetséges megoldások generálásának strukturált megközelítését.
11. Delphi Method: Involves gathering input from a panel of experts through a series of questionnaires or iterative surveys, aiming to achieve consensus or identify patterns and trends.
12. Kognitív torzítás mérséklése: A kognitív torzítások felismerésére és kezelésére összpontosít, amelyek befolyásolhatják az elemzést, a döntéshozatalt és az információérzékelést.
13. Hipotézisfejlesztés: A rendelkezésre álló információk, szakértelem és logikus érvelések alapján tesztelhető hipotézisek megfogalmazását foglalja magában, amelyek irányítják az elemzést és a vizsgálatot.
14. Befolyásdiagramok: Az ok-okozati összefüggések, függőségek és hatások grafikus ábrázolása a tényezők és változók között, hogy megértsék az összetett rendszereket és azok kölcsönös függőségeit.
15. Strukturált érvelés: Logikai érvek felépítését foglalja magában premisszákkal, bizonyítékokkal és következtetésekkel egy adott tétel vagy hipotézis alátámasztására vagy megcáfolására.
16. Mintaelemzés: Azonosítja és elemzi az adatok vagy események visszatérő mintáit, hogy betekintést, kapcsolatokat és trendeket tárjon fel.
17. Bayes-analízis: A Bayes-féle valószínűség-elméletet alkalmazza a hiedelmek és hipotézisek frissítésére és finomítására új bizonyítékokon és korábbi valószínűségeken alapulóan.
18. Hatáselemzés: Felméri a tényezők, események vagy döntések lehetséges következményeit és következményeit, hogy megértse azok lehetséges hatásait.
19. Comparative Analysis: Compares and contrasts different entities, options, or scenarios to evaluate their relative strengths, weaknesses, advantages, and disadvantages.
20. Strukturált analitikus döntéshozatal (SADM): Keretrendszert biztosít a strukturált döntéshozatali folyamatokhoz, SAT-ok beépítésével az elemzés, az értékelés és a döntéshozatal javítása érdekében.

Ezek a technikák strukturált kereteket és módszertanokat kínálnak az elemzési folyamat irányításához, az objektivitás javításához, valamint a betekintés és a döntéshozatal minőségének javításához. A konkrét elemzési követelményektől függően az elemzők kiválaszthatják és alkalmazhatják a legmegfelelőbb SAT-okat.

Versengő hipotézisek elemzése (ACH):

• Olyan modul kidolgozása, amely lehetővé teszi az elemzők számára hipotézisek és alátámasztó/ellentmondó bizonyítékok bevitelét.
• Alkalmazzon Bayes-féle érvelési algoritmusokat az egyes hipotézisek valószínűségének értékelésére a szolgáltatott bizonyítékok alapján.
• Mutassa be az eredményeket egy felhasználóbarát felületen, rangsorolva a hipotéziseket valósságuk valószínűsége szerint.

A legfontosabb feltételezések ellenőrzése (KAC):

• Biztosítson keretet az elemzők számára a legfontosabb feltételezések azonosításához és dokumentálásához.
• Alkalmazzon algoritmusokat az egyes feltételezések érvényességének és hatásának értékelésére.
• Generate visualizations or reports that highlight critical assumptions and their potential effects on the analysis.

Jelzők és figyelmeztetések elemzése (IWA):

• Készítsen adatfeldolgozási folyamatot a különböző forrásokból származó releváns mutatók összegyűjtésére és feldolgozására.
• Alkalmazzon anomália-észlelő algoritmusokat a potenciális figyelmeztető jelek vagy a felmerülő fenyegetések jelzőinek azonosítására.
• Valós idejű nyomon követési és riasztási mechanizmusok bevezetése az elemzők értesítésére a jelentős változásokról vagy a lehetséges kockázatokról.

Alternatív határidős ügyletek elemzése (AFA):

• Tervezzen egy forgatókönyv-generáló modult, amely lehetővé teszi az elemzők számára, hogy különböző jövőbeli forgatókönyveket határozhassanak meg.
• Dolgozzon ki algoritmusokat az egyes forgatókönyvek kimenetelének szimulálására és értékelésére a rendelkezésre álló adatok és feltételezések alapján.
• Mutassa be az eredményeket vizualizációkon keresztül, kiemelve az egyes jövőbeli forgatókönyvekhez kapcsolódó következményeket és lehetséges kockázatokat.

Vörös csapat elemzése:

• Engedélyezze az együttműködési funkciókat, amelyek megkönnyítik a vörös csapat létrehozását és az AI-alkalmazással való integrációt.
• Provide tools for the red team to challenge assumptions, critique the analysis, and provide alternative perspectives.
• Incorporate a feedback mechanism that captures the red team's input and incorporates it into the analysis process.

Döntéstámogatási elemzés (DSA):

• Develop a decision framework that guides analysts through a structured decision-making process.
• A döntési keretbe foglaljon bele olyan SAT-okat, mint a SWOT-elemzés, az összehasonlító elemzés és a kognitív torzítást csökkentő technikák.
• Az elemzési eredmények alapján ajánlásokat adjon a megalapozott döntéshozatal támogatására.

Link elemzés:

• Alkalmazzon algoritmusokat az entitások közötti kapcsolatok azonosítására és elemzésére.
• Vizualizálja a kapcsolatok hálózatát gráfvizualizációs technikák segítségével.
• Engedélyezze a hálózat interaktív feltárását, lehetővé téve az elemzők számára, hogy konkrét kapcsolatokat részletezzenek, és betekintést nyerjenek.

Idővonal elemzés:

• Modul fejlesztése az eseményadatok alapján idővonalak felépítéséhez.
• Alkalmazzon algoritmusokat a minták, trendek és anomáliák azonosítására az idővonalon belül.
• Lehetővé teszi az interaktív megjelenítést és az idővonal feltárását, lehetővé téve az elemzők számára az ok-okozati összefüggések vizsgálatát és az események hatásának felmérését.

SWOT analízis:

• Biztosítson keretet az elemzők számára, hogy SWOT-elemzést végezhessenek az AI-alkalmazáson belül.
• Dolgozzon ki algoritmusokat az erősségek, gyengeségek, lehetőségek és veszélyek automatikus elemzésére a releváns adatok alapján.
• Present the SWOT analysis results in a clear and structured format, highlighting key insights and recommendations.

Strukturált ötletbörze:

• Integráljon olyan együttműködési funkciókat, amelyek lehetővé teszik az elemzők számára, hogy részt vegyenek a strukturált ötletbörzéken.
• Provide prompts and guidelines to facilitate the generation of ideas and insights.
• Rögzítse és szervezze meg az ötletbörze eredményeit további elemzés és értékelés céljából. Az űrlap teteje

Delphi módszer:

• Dolgozzon ki egy modult, amely megkönnyíti az iteratív felméréseket vagy kérdőíveket, amelyek segítségével szakértői testülettől gyűjthet be adatokat.
• Alkalmazzon statisztikai elemzési technikákat a szakértői vélemények összesítésére és szintetizálására.
• Provide a visualization of the consensus or patterns emerging from the Delphi process.

Kognitív torzítás csökkentése:

• Valósítson meg egy olyan modult, amely felhívja a figyelmet a gyakori kognitív torzításokra, és útmutatást ad azok enyhítésére.
• Emlékeztetők és felszólítások integrálása az AI-alkalmazásba, hogy az elemzőket figyelembe vegyék az elemzési folyamat során előforduló torzításokat.
• Ajánljon fel ellenőrző listákat vagy döntéstámogató eszközöket, amelyek segítenek azonosítani és kezelni az elemzésben előforduló torzításokat.

Hypothesis Development:

• Provide a module that assists analysts in formulating testable hypotheses based on available information.
• Adjon útmutatást a hipotézisek strukturálásához és az értékeléshez szükséges bizonyítékok azonosításához.
• Engedélyezze az AI-alkalmazást az alátámasztó bizonyítékok elemzésére, és visszajelzést adjon a hipotézisek erősségéről.

Befolyás diagramok:

• Készítsen vizualizációs eszközt, amely lehetővé teszi az elemzők számára, hogy hatásdiagramokat készítsenek.
• Engedélyezze az AI alkalmazást a diagramon belüli kapcsolatok és függőségek elemzésére.
• Betekintést nyújtson a tényezők lehetséges hatásaiba, és hogyan hatnak az egész rendszerre.

Mintaelemzés:

• Olyan algoritmusokat valósítson meg, amelyek automatikusan észlelik és elemzik az adatok mintázatait.
• A jelentős minták azonosításához alkalmazzon gépi tanulási technikákat, például klaszterezést vagy anomália-észlelést.
• Vizualizálja és foglalja össze az azonosított mintákat, hogy segítse az elemzőket a betekintések levezetésében és a megalapozott következtetések levonásában.

Bayesi elemzés:

• Develop a module that applies Bayesian probability theory to update beliefs and hypotheses based on new evidence.
• Adjon meg olyan algoritmusokat, amelyek kiszámítják az utólagos valószínűségeket az előzetes valószínűségek és a megfigyelt adatok alapján.
• Az eredményeket úgy mutassa be, hogy az elemzők megértsék az új bizonyítékok elemzésre gyakorolt ​​hatását.

Hatástanulmány:

• Olyan algoritmusokat építsen be, amelyek felmérik a tényezők vagy események lehetséges következményeit és következményeit.
• Engedélyezze az AI alkalmazást a különböző forgatókönyvek hatásainak szimulálására és értékelésére.
• Provide visualizations or reports highlighting potential effects on different entities, systems, or environments.

Összehasonlító elemzés:

• Olyan eszközök fejlesztése, amelyek lehetővé teszik az elemzők számára, hogy több entitást, opciót vagy forgatókönyvet összehasonlítsanak és értékeljenek.
• Olyan algoritmusokat valósítson meg, amelyek kiszámítják és bemutatják az összehasonlító mutatókat, például pontszámokat, rangsorokat vagy értékeléseket.
• Készítsen vizualizációkat vagy jelentéseket, amelyek elősegítik az átfogó és strukturált összehasonlítást.

Strukturált analitikus döntéshozatal (SADM):

• Integrálja a különböző SAT-okat egy döntéstámogató keretbe, amely végigvezeti az elemzőket az elemzési folyamaton.
• Adjon lépésről lépésre útmutatást, utasításokat és sablonokat a különböző SAT-ok strukturált alkalmazásához.
• Engedélyezze az AI-alkalmazás számára az elemzési kimenetek rögzítését és rendszerezését a SADM keretrendszeren belül a nyomon követhetőség és a konzisztencia érdekében.

Although not all-inclusive, the above list is a good starting point to integrating and automating structured analytic techniques.

Ha ezeket a további SAT-okat beépítik az AI-alkalmazásba, az elemzők átfogó technikákat használhatnak elemzéseik támogatására. Az alkalmazásokon belül minden technikát személyre szabunk az ismétlődő feladatok automatizálása, az adatelemzés megkönnyítése, a vizualizációk és a döntéstámogatás biztosítása érdekében, ami hatékonyabb és eredményesebb elemzési folyamatokat eredményez.

Strukturált elemzési technikák (SAT) integrációja:

• Fejlesszen ki egy olyan modult, amely lehetővé teszi az elemzők számára több SAT zökkenőmentes integrálását és kombinálását.
• Biztosítson egy rugalmas keretrendszert, amely lehetővé teszi az elemzők számára, hogy a speciális elemzési követelmények alapján kombinált SAT-okat alkalmazzanak.
• Győződjön meg arról, hogy az AI-alkalmazás támogatja a különböző SAT-ok interoperabilitását és kölcsönhatását az elemzési folyamat javítása érdekében.

Érzékenységvizsgálat:

• Olyan algoritmusokat valósítson meg, amelyek felmérik az elemzési eredmények érzékenységét a feltevések, változók vagy paraméterek változásaira.
• Lehetővé teszi az elemzők számára, hogy különféle forgatókönyveket fedezzenek fel, és értékeljék, mennyire érzékenyek az elemzés eredményei a különböző bemenetekre.
• Készítsen vizualizációkat vagy jelentéseket, amelyek bemutatják az elemzés érzékenységét és annak a döntéshozatalra gyakorolt ​​lehetséges hatását.

Data Fusion and Integration:

• Mechanizmusok kidolgozása több forrásból, formátumból és módozatból származó adatok integrálására és egyesítésére.
• Alkalmazzon adatintegrációs technikákat az elemzési adatok teljességének és pontosságának javítása érdekében.
• Alkalmazzon algoritmusokat a konfliktusok feloldására, a hiányzó adatok felügyeletére és a különböző adatkészletek harmonizálására.

Expert Systems and Knowledge Management:

• Olyan szakértői rendszereket építsen be, amelyek rögzítik és hasznosítják a tartományi szakemberek tudását és szakértelmét.
• Olyan tudásmenedzsment rendszer kidolgozása, amely lehetővé teszi a releváns információk, betekintések és tanulságok rendszerezését és visszakeresését.
• Használja ki a mesterséges intelligencia technikákat, például a természetes nyelvi feldolgozást és a tudásgráfokat, hogy megkönnyítse a tudás felfedezését és visszakeresését.

Forgatókönyv tervezés és elemzés:

• Tervezze meg a forgatókönyv-tervezést és -elemzést támogató modult.
• Lehetővé teszi az elemzők számára, hogy meghatározzák és feltárják a különböző valószínű forgatókönyveket, figyelembe véve egy sor tényezőt, feltételezést és bizonytalanságot.
• Apply SATs within the context of scenario planning, such as hypothesis development, impact analysis, and decision support, to evaluate and compare the outcomes of each scenario.

Kalibrálás és érvényesítés:

• Módszerek kidolgozása az AI-modellek teljesítményének kalibrálására és validálására az elemzési folyamatban.
• Alkalmazzon technikákat a modellek pontosságának, megbízhatóságának és robusztusságának mérésére.
• A valós eredmények és a felhasználói visszajelzések alapján a modellek folyamatos finomítása és javítása a visszacsatolási hurkokkal.

Környezeti megértés:

• Integrálja a kontextuális megértési képességeket az AI-alkalmazásba az adatok megfelelő kontextusában történő értelmezéséhez és elemzéséhez.
• Használjon olyan technikákat, mint az entitásfeloldás, a szemantikai elemzés és a kontextuális érvelés az elemzés pontosságának és relevanciájának növelése érdekében.

Visszajelzés és iteráció:

• Mechanizmusok megvalósítása az elemzők számára, hogy visszajelzést adhassanak az elemzési eredményekről és az AI-alkalmazás teljesítményéről.
• Egy iteratív fejlesztési folyamat beépítése az alkalmazás folyamatos finomításához és fejlesztéséhez a felhasználói visszajelzések és a változó követelmények alapján.

Adatvédelem és adatbiztonság:

• Győződjön meg arról, hogy az AI alkalmazás megfelel az adatvédelmi előírásoknak és a legjobb biztonsági gyakorlatoknak.
• Az alkalmazás által feldolgozott érzékeny információk védelme érdekében alkalmazzon adat anonimizálási technikákat, hozzáférés-vezérlést és titkosítási módszereket.

Méretezhetőség és teljesítmény:

• Tervezze meg az AI-alkalmazást nagy mennyiségű adat kezelésére és a növekvő elemzési igények kielégítésére.
• Fontolja meg az elosztott számítástechnika, a párhuzamos feldolgozás és a felhőalapú infrastruktúra használatát a méretezhetőség és a teljesítmény fokozása érdekében.

Domain-specifikus adaptáció:

• Testreszabhatja az AI-alkalmazást a tartomány vagy a tervezett iparág speciális követelményeinek és jellemzőinek megfelelően.
• Az algoritmusok, modellek és interfészek igazítása a megcélzott tartomány egyedi kihívásaihoz és árnyalataihoz.

Ember a hurokban:

• Az emberi felügyelet és ellenőrzés biztosításához az elemzési folyamatba beépíthető a humán képességek a hurokban.
• Lehetővé teszi az elemzők számára a mesterséges intelligencia által generált betekintések áttekintését és érvényesítését, a hipotézisek finomítását és a végső ítéletek meghozatalát szakértelmük alapján.

Magyarázza el a képességet és az átláthatóságot:

• Adjon magyarázatot és indoklást az AI-alkalmazás által generált elemzési eredményekhez.
• A modell értelmezhetőségét és a magyarázat képességét szolgáló technikák beépítése a bizalom és az átláthatóság növelése érdekében az elemzési folyamatban.

Folyamatos tanulás:

• Valósítson meg olyan mechanizmusokat, amelyek segítségével az AI alkalmazás folyamatosan tanulhat és alkalmazkodhat az új adatok, a változó minták és a felhasználói visszajelzések alapján.
• Engedélyezze az alkalmazásnak, hogy frissítse modelljeit, algoritmusait és tudásbázisát, hogy idővel javítsa a pontosságot és a teljesítményt.
• Az intelligenciaelemzés hatékony automatizálásához az említett különféle technikák és szempontok használatával, kövesse az alábbi lépéseket:
  • Határozza meg konkrét elemzési igényeit: Határozza meg az intelligenciaelemzés céljait, hatókörét és célkitűzéseit. Ismerje meg az elemzési tartomány szempontjából releváns adattípusokat, forrásokat és technikákat.
  • Tervezze meg az architektúrát és az infrastruktúrát: Tervezze meg az automatizált intelligenciaelemző rendszer architektúráját. Vegye figyelembe a méretezhetőséget, a teljesítményt, a biztonságot és az adatvédelmi szempontokat. Határozza meg, hogy a helyszíni vagy a felhőalapú infrastruktúra megfelel-e az Ön igényeinek.
  • Adatgyűjtés és előfeldolgozás: Mechanizmusok létrehozása a különböző forrásokból származó releváns adatok gyűjtésére, beleértve a strukturált és strukturálatlan adatokat is. Alkalmazzon előfeldolgozási technikákat, például adattisztítást, normalizálást és jellemzők kivonását az adatok elemzésre való előkészítéséhez.
  • Gépi tanulási és mesterséges intelligencia-algoritmusok alkalmazása: Használjon gépi tanulási és mesterséges intelligencia-algoritmusokat az intelligenciaelemzés különböző aspektusainak automatizálására, mint például az adatosztályozás, a klaszterezés, az anomáliák észlelése, a természetes nyelvi feldolgozás és a prediktív modellezés. Válasszon és képezzen ki olyan modelleket, amelyek illeszkednek az Ön konkrét elemzési céljaihoz.
  • SAT-ok és döntési keretrendszerek megvalósítása: Integrálja a strukturált elemzési technikákat (SAT) és a döntési kereteket az automatizálási rendszerébe. Modulokat vagy munkafolyamatokat dolgozzon ki, amelyek végigvezetik az elemzőket a SAT-ok alkalmazásán az elemzési folyamat megfelelő szakaszaiban.
  • Vizualizációs és jelentéskészítési képességek fejlesztése: Hozzon létre interaktív vizualizációkat, irányítópultokat és jelentéseket, amelyek felhasználóbarát és könnyen értelmezhető módon jelenítik meg az elemzési eredményeket. Olyan funkciókat építhet be, amelyek lehetővé teszik az elemzők számára, hogy elmélyüljenek a részletekben, feltárják a kapcsolatokat, és személyre szabott jelentéseket készítsenek.
  • Human-in-the-loop integráció: A humán-in-the-loop képességek megvalósítása biztosítja az automatizált elemzés emberi felügyeletét, érvényesítését és finomítását. Lehetővé teszi az elemzők számára, hogy áttekintsék és érvényesítsék az automatizált betekintést, szakértelmük alapján döntéseket hozzanak, és visszajelzést adjanak a modell fejlesztéséhez.
  • Folyamatos tanulás és fejlesztés: Hozzon létre mechanizmusokat az automatizálási rendszer folyamatos tanulásához és fejlesztéséhez. Az új adatokon, a fejlődő mintákon és a felhasználói visszajelzéseken alapuló visszacsatolási hurkok, modell-átképzések és tudásbázis-frissítések beépítése.
  • A rendszer értékelése és érvényesítése: Rendszeresen értékelje az automatizált intelligenciaelemző rendszer teljesítményét, pontosságát és hatékonyságát. Végezzen érvényesítési gyakorlatokat, hogy összehasonlítsa az automatizált eredményeket a kézi elemzéssel vagy a megalapozott igazságadatokkal. Folyamatosan finomítsa és optimalizálja a rendszert az értékelési eredmények alapján.
  • Iteratív fejlesztés és együttműködés: A fejlesztés iteratív és együttműködésen alapuló megközelítésének elősegítése. Az elemzők, a téma szakértői és az érdekelt felek bevonása a folyamatba annak biztosítása érdekében, hogy a rendszer megfeleljen az igényeiknek, és igazodjon az intelligenciaelemzés változó követelményeihez.
  • Compliance and security considerations: Ensure compliance with relevant regulations, privacy guidelines, and security best practices. Implement measures to protect sensitive data and prevent unauthorized access to the automated analysis system.
  • Képzés és elfogadás: Biztosítson megfelelő képzést és támogatást az elemzőknek, hogy megismerhessék őket az automatizált intelligenciaelemző rendszerrel. Ösztönözze a rendszer elfogadását és felhasználását azáltal, hogy bemutatja előnyeit, hatékonyságnövekedését és az elemzési folyamathoz hozzáadott értéket.

By following these steps, you can integrate and automate various techniques, considerations, and SATs into a cohesive intelligence analysis system. The system will leverage machine learning, AI algorithms, visualization, and human-in-the-loop capabilities to streamline the analysis process, improve efficiency, and generate valuable insights.

Automatikus jelentéskészítés

Javasoljuk, hogy fontolja meg az automatikusan generált analitikai jelentések követését, miután integrálta a SAT-okat az intelligenciaelemzési folyamatba. Ehhez tegye a következőket:

• Jelentéssablonok meghatározása: Tervezze meg és határozza meg az analitikai jelentések szerkezetét és formátumát. Határozza meg a szakaszokat, alszakaszokat és kulcsfontosságú összetevőket a jelentésbe foglaláshoz az elemzési követelmények és a kívánt kimenet alapján.
• Jelentésgenerálási eseményindítók azonosítása: Határozza meg azokat a triggereket vagy feltételeket, amelyek elindítják a jelentéskészítési folyamatot. Ez konkrét eseményeken, időintervallumokon, elemzési feladatok elvégzésén vagy bármely más releváns kritériumon alapulhat.
• Releváns betekintések kinyerése: Az automatizált intelligenciaelemző rendszer által generált elemzési eredményekből nyerje ki a releváns betekintéseket és megállapításokat. Ez magában foglalja a kulcsfontosságú megfigyeléseket, mintákat, trendeket, anomáliákat és a SAT-ok alkalmazásával azonosított jelentős összefüggéseket.
• A megállapítások összegzése és kontextualizálása: Foglalja össze tömören és érthetően a kivont meglátásokat. Adja meg a szükséges kontextust és háttér-információkat, hogy segítsen az olvasóknak megérteni a megállapítások jelentőségét és következményeit.
• Vizualizációk létrehozása: Az elemzési eredményeket hatékonyan reprezentáló vizualizációk, diagramok, grafikonok és diagramok beépítése. Válassza ki a megfelelő vizualizációs technikákat, hogy az adatokat és betekintést vizuálisan vonzó és informatív módon mutassa be.
• Szöveges leírások generálása: Automatikusan generál szöveges leírásokat, amelyek részletesen kifejtik a megállapításokat és betekintést. Használjon természetes nyelvgenerálási technikákat, hogy a kinyert információt koherens és olvasható narratívákká alakítsa.
• A jelentések koherenciájának és áramlásának biztosítása: Győződjön meg arról, hogy logikusan rendezi a jelentésszakaszokat és alszakaszokat a zökkenőmentes áramlás érdekében. Fenntartja a következetes nyelvezetet, stílust és formázást a jelentésben az olvashatóság és a megértés javítása érdekében.
• Tartalmazzon alátámasztó bizonyítékokat és hivatkozásokat: Tartalmazzon hivatkozásokat az elemzésben használt alátámasztó bizonyítékokra és adatforrásokra. Adjon meg hivatkozásokat, idézeteket vagy lábjegyzeteket, amelyek lehetővé teszik az olvasók számára, hogy hozzáférjenek a mögöttes információkhoz további vizsgálat vagy érvényesítés céljából.
• Létrehozott jelentések áttekintése és szerkesztése: Végezzen felülvizsgálati és szerkesztési folyamatot az automatikusan generált jelentések finomításához. Emberi felügyeleti mechanizmusok beépítése a pontosság, koherencia és a minőségi szabványok betartása érdekében.
• Jelentéskészítés automatizálása: Fejlesszen ki egy modult vagy munkafolyamatot, amely automatizálja a jelentéskészítési folyamatot a meghatározott sablonok és triggerek alapján. Állítsa be a rendszert úgy, hogy meghatározott időközönként készítsen jelentéseket, vagy teljesítse a kiváltott feltételeket.
• Terjesztés és megosztás: Mechanizmusok létrehozása a generált jelentések terjesztésére és megosztására az érintett érdekelt felekkel. Ez magában foglalhatja az e-mailes értesítéseket, a biztonságos fájlmegosztást vagy az együttműködési platformokkal való integrációt a jelentések zökkenőmentes elérése és terjesztése érdekében.
• Figyelemmel kíséri és javítja a jelentéskészítést: Folyamatosan figyelje a generált jelentések minőségét, relevanciáját és a felhasználói visszajelzéseket. Gyűjtsön visszajelzéseket a felhasználóktól és a címzettektől, hogy azonosítsa a fejlesztésre szoruló területeket, és ismételje meg a jelentéskészítési folyamatot.

By following these steps, you can automate the generation of analytic reports based on the insights and findings derived from the integrated SATs in your intelligence analysis process. This streamlines the reporting workflow, ensures consistency, and enhances the efficiency of delivering actionable intelligence to decision-makers.

Copyright 2023 Treadstone 71

Az automatizált elemzési folyamatokban használt algoritmusok és modellek teljesítményének rendszeres értékelése kulcsfontosságú a hatékonyságuk biztosításához és a fejlesztendő területek megtalálásához.

Cross-Validation: Split your dataset into training and testing subsets and use cross-validation techniques such as k-fold or stratified cross-validation. This allows you to assess the model's performance on multiple subsets of the data, reducing the risk of overfitting or underfitting. Measure relevant metrics such as accuracy, precision, recall, F1-score, or area under the curve (AUC) to evaluate the model's performance.

Zavaros mátrix: Készítsen zavarmátrixot a modell teljesítményének megjelenítéséhez. A zavaros mátrix a modell által készített valódi pozitív, igaz negatív, hamis pozitív és hamis negatív előrejelzéseket mutatja. A zavaros mátrixból különféle mérőszámokat számíthat ki, például pontosságot, precizitást, visszahívást és F1-pontszámot, amelyek betekintést nyújtanak a modell teljesítményébe a különböző osztályok vagy címkék esetében.

Vevő működési jellemzői (ROC) görbe: Használja a ROC görbét a bináris osztályozási modellek teljesítményének értékelésére. A ROC görbe a valódi pozitív arányt ábrázolja a hamis pozitív arány ellenében különböző osztályozási küszöbök mellett. A ROC görbéből származó AUC pontszám egy általánosan használt mérőszám a modell osztályok közötti különbségtételi képességének mérésére. A magasabb AUC pontszám jobb teljesítményt mutat.

Precíziós visszahívási görbe: Fontolja meg a precíziós visszahívási görbe használatát kiegyensúlyozatlan adatkészletekhez vagy forgatókönyvekhez, ahol a hangsúly a pozitív példányokon van. Ez a görbe a felidézéssel szembeni pontosságot ábrázolja különböző osztályozási küszöbök mellett. A görbe betekintést nyújt a pontosság és a visszahívás közötti kompromisszumba, és hasznos lehet a modell teljesítményének értékelésében, ha az osztályeloszlás egyenetlen.

Összehasonlítás alapmodellekkel: Állítson be olyan alapmodelleket, amelyek a megoldani kívánt probléma egyszerű vagy naiv megközelítését képviselik. Hasonlítsa össze algoritmusai és modelljei teljesítményét ezekkel az alapértékekkel, hogy megértse az általuk nyújtott hozzáadott értéket. Ez az összehasonlítás segít felmérni az automatizált elemzési folyamatok által elért relatív javulást.

A/B tesztelés: Ha lehetséges, hajtson végre A/B tesztelést az algoritmusok vagy modellek több verziójának egyidejű futtatásával és azok teljesítményének összehasonlításával. Véletlenszerűen rendelje hozzá a bejövő adatmintákat a különböző verziókhoz, és elemezze az eredményeket. Ez a módszer lehetővé teszi, hogy ellenőrzött és statisztikailag szignifikáns módon mérje az algoritmusok és modellek módosításainak vagy frissítéseinek hatását.

Visszajelzés elemzőktől és témaszakértőktől: Kérjen visszajelzést az automatizált elemzőrendszerrel szorosan együttműködő elemzőktől és szakértőktől. Szakterületi szakértelmük és gyakorlati tapasztalataik alapján betekintést nyújthatnak. Gyűjtsön visszajelzést az algoritmusok és modellek által generált eredmények pontosságáról, relevanciájáról és használhatóságáról. A rendszer teljesítményének finomítása és javítása érdekében vegye be az ő bemenetüket.

Folyamatos figyelés: Valósítson meg egy rendszert az algoritmusok és modellek folyamatos teljesítményének valós időben történő figyelésére. Ez magában foglalhatja a mérőszámok figyelését, a riasztásokat vagy az anomália-észlelési mechanizmusokat. Kövesse nyomon a kulcsfontosságú teljesítménymutatókat (KPI), és hasonlítsa össze őket előre meghatározott küszöbértékekkel, hogy azonosítsa a teljesítmény romlását vagy anomáliákat, amelyek vizsgálatot igényelhetnek.

Fontosnak tartjuk, hogy algoritmusai és modelljei teljesítményét rendszeresen értékeljük, figyelembe véve az automatizált elemzési folyamatokhoz kapcsolódó konkrét célokat, adatkészleteket és értékelési mutatókat. E módszerek alkalmazásával felmérheti a teljesítményt, azonosíthatja a fejlesztésre szoruló területeket, és megalapozott döntéseket hozhat az automatizált elemzőrendszere hatékonyságának növelése érdekében.

Copyright 2023 Treadstone 71

Az automatizált jelentéskészítési képességek fejlesztése legalább a következő lépéseket tartalmazza.

1. Jelentéskövetelmények meghatározása: Kezdje azzal, hogy meghatározza a létrehozni kívánt jelentések célját és hatókörét. Határozza meg a célközönséget, a szükséges információkat, valamint a kívánt formátumot és prezentációs stílust. Ez segít egyértelmű célokat és irányelveket felállítani az automatikus jelentéskészítési folyamathoz.
2. Identify Data Sources: Determine the data sources that will provide the necessary information for the reports. This can include threat intelligence feeds, security logs, vulnerability assessment results, incident response data, and any other relevant sources. Ensure you have automated mechanisms to collect and process this data.
3. Jelentéssablonok tervezése: Készítsen jelentéssablonokat, amelyek meghatározzák a jelentések szerkezetét, elrendezését és tartalmát. Vegye figyelembe a célközönség speciális igényeit, és ennek megfelelően alakítsa ki a sablonokat. Ez magában foglalhatja a megfelelő vizualizációk, diagramok, grafikonok és szöveges elemek kiválasztását az információ hatékony megjelenítéséhez.
4. Adatösszesítés és -elemzés: Automatizált folyamatok kidolgozása az azonosított forrásokból származó adatok összesítésére és elemzésére. Ez magában foglalhatja az adatfeldolgozó és elemző eszközökkel való integrációt a releváns információk kinyerése, a számítások elvégzése és a betekintések generálása érdekében. Használjon adatszűrési, összesítési és statisztikai elemzési technikákat az értelmes megállapítások levonásához.
5. Jelentésgenerálási logika: Határozza meg a logikát és a szabályokat a jelentések elkészítéséhez az elemzett adatok alapján. Ez magában foglalja a jelentéskészítés gyakoriságának meghatározását, az egyes jelentések által lefedett idő meghatározását, valamint a küszöbértékek vagy kritériumok meghatározását a konkrét információk felvételéhez. Például beállíthatja a szabályokat úgy, hogy csak olyan magas prioritású fenyegetéseket vagy sebezhetőségeket tartalmazzanak, amelyek megfelelnek bizonyos kockázati feltételeknek.
6. Jelentéskészítési munkafolyamat: Tervezze meg a munkafolyamatot a jelentéskészítéshez, amely felvázolja a lépések és folyamatok sorrendjét. Határozza meg az eseményindítókat vagy ütemezést a jelentéskészítés, az adatlekérés és -feldolgozás, az elemzés és a sablonpopuláció kezdeményezéséhez. Győződjön meg arról, hogy a munkafolyamat hatékony, megbízható és jól dokumentált.
7. Automation Implementation: Develop the necessary automation scripts, modules, or applications to implement the report generation process. This may involve scripting languages, programming frameworks, or dedicated reporting tools. Leverage APIs, data connectors, or direct database access to retrieve and manipulate the required data.
8. Jelentés testreszabási beállításai: Testreszabási lehetőségeket biztosít a felhasználók számára, hogy saját igényeikhez igazítsák a jelentéseket. Ez magában foglalhatja az adatszűrők, időtartományok, jelentésformátumok vagy vizualizációk kiválasztására szolgáló paramétereket. A testreszabás megkönnyítése érdekében használjon felhasználóbarát felületet vagy parancssori opciókat.
9. Testing and Validation: Thoroughly evaluate the automated report generation process to ensure its accuracy, reliability, and performance. Validate that the generated reports align with the defined requirements and produce the desired insights. Conduct test runs using various data scenarios to identify and resolve any issues or inconsistencies.
10. Üzembe helyezés és karbantartás: Miután kifejlesztette és érvényesítette az automatizált jelentéskészítési képességeket, telepítse a rendszert az éles környezetbe. Rendszeresen figyelje és tartsa karban a rendszert, hogy kezelje az adatforrásokban, a jelentési követelményekben vagy az alapul szolgáló technológiákban bekövetkezett frissítéseket vagy változásokat. Kérjen visszajelzést a felhasználóktól, és építsen be fejlesztéseket vagy finomításokat az igényeik alapján.

Az alábbi lépések követésével automatizált jelentéskészítési képességeket fejleszthet ki, amelyek leegyszerűsítik az átfogó és végrehajtható jelentések készítésének folyamatát, időt és erőfeszítést takarítva meg a kiberbiztonsági csapatok és az érdekelt felek számára.

Copyright 2023 Treadstone 71 

A kiberintelligencia-elemzés automatizálása technológia és adatvezérelt megközelítések alkalmazását jelenti nagy mennyiségű információ összegyűjtésére, feldolgozására és elemzésére. Bár az elemzési folyamat teljes automatizálása a kiberfenyegetések összetett természete miatt nem biztos, hogy lehetséges, számos lépést megtehet a hatékonyság és eredményesség növelése érdekében. Íme egy magas szintű áttekintés arról, hogyan közelítheti meg a kiberintelligencia-elemzés automatizálását:

1. Adatgyűjtés: Automatizált mechanizmusok fejlesztése különböző forrásokból, például biztonsági naplókból, fenyegetés-intelligencia-hírcsatornákból, közösségi média platformokból, sötét webes forrásokból és belső hálózati telemetriából származó adatok gyűjtésére. Adatgyűjtőként API-kat, webkaparást, adatfeedeket vagy speciális eszközöket használhatunk.
2. Adatok összesítése és normalizálása: egyesítse és normalizálja az összegyűjtött adatokat strukturált formátumba az elemzés megkönnyítése érdekében. Ez a lépés magában foglalja a különböző adatformátumok egységes sémává alakítását, és az adatok megfelelő kontextuális információkkal való gazdagítását.
3. Fenyegetettségi intelligencia gazdagítása: Használja ki a fenyegetésekkel kapcsolatos intelligencia-hírcsatornákat és szolgáltatásokat az összegyűjtött adatok gazdagításához. Ez a gazdagítási folyamat magában foglalhatja az ismert fenyegetésekről, a kompromisszumjelzőkről (IOC), a fenyegetés szereplőiről és a támadási technikákról szóló információk gyűjtését. Ez segít az összegyűjtött adatok hozzárendelésében és kontextusba helyezésében.
4. Gépi tanulás és természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Alkalmazzon gépi tanulási és NLP-technikákat a strukturálatlan adatok, például biztonsági jelentések, cikkek, blogok és fórumbeszélgetések elemzésére. Ezek a technikák segíthetnek megtalálni a mintákat, kinyerni a releváns információkat, és kategorizálni az adatokat az azonosított témák alapján.
5. Fenyegetésészlelés és prioritások meghatározása: Használjon automatizált algoritmusokat és heurisztikákat a potenciális fenyegetések megtalálásához, és súlyosságuk, relevanciájuk és hatásuk alapján rangsorolja őket. Ez magában foglalhatja az összegyűjtött adatok összeegyeztetését a kompromisszum ismert mutatóival, a hálózati forgalom elemzésével és az anomáliák észlelésével.
6. Vizualizálás és jelentéskészítés: Interaktív irányítópultok és vizualizációs eszközök fejlesztése az elemzett információk felhasználóbarát formátumban történő bemutatásához. Ezek a vizualizációk valós idejű betekintést nyújtanak a fenyegetettségi környezetbe, a támadási trendekbe és a lehetséges sebezhetőségekbe, segítve a döntéshozatalt.
7. Incidens-reagálási automatizálás: Integráljon incidensreagáló platformokat és biztonsági koordinációs eszközöket az incidenskezelési folyamatok automatizálásához. Ez magában foglalja az automatikus értesítést, a riasztások előhívását, a javítási munkafolyamatokat és a biztonsági csapatok közötti együttműködést.
8. Folyamatos fejlesztés: Folyamatosan finomítsa és frissítse az automatizált elemző rendszert a biztonsági elemzők visszajelzéseinek beépítésével, a felmerülő fenyegetési trendek figyelésével és a kiberbiztonsági környezet változásaihoz való alkalmazkodással.
9. Fenyegetésvadászat automatizálása: Alkalmazza az automatizált fenyegetésvadászat technikákat, hogy proaktívan keresse a potenciális fenyegetéseket és a kompromittáló jeleket a hálózaton belül. Ez magában foglalja a viselkedéselemzést, az anomália-észlelő algoritmusokat és a gépi tanulást a gyanús tevékenységek azonosítására, amelyek kibertámadásra utalhatnak.
10. Kontextuális elemzés: Olyan algoritmusokat dolgozzon ki, amelyek képesek megérteni a kontextust és a különböző adatpontok közötti kapcsolatokat. Ez magában foglalhatja a történelmi adatok elemzését, a különböző adatforrások mintáinak azonosítását, valamint a látszólag független információk korrelációját a rejtett kapcsolatok feltárása érdekében.
11. Prediktív elemzés: Használjon prediktív elemzéseket és gépi tanulási algoritmusokat a jövőbeli fenyegetések előrejelzésére és a lehetséges támadási vektorok előrejelzésére. A múltbeli adatok és a fenyegetési trendek elemzésével azonosíthatja a kialakuló mintákat, és megjósolhatja bizonyos kiberfenyegetések előfordulásának valószínűségét.
12. Automatizált fenyegetésintelligencia platformok: Speciális fenyegetés-felderítési platformokat fogadjon el, amelyek automatizálják a fenyegetésintelligencia adatok gyűjtését, összesítését és elemzését. Ezek a platformok mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusokat használnak a hatalmas mennyiségű információ feldolgozására, és gyakorlati betekintést nyújtanak a biztonsági csapatok számára.
13. Automatizált sebezhetőség-kezelés: Integrálja a biztonsági rés-ellenőrző eszközöket automatizált elemző rendszerébe, hogy azonosítsa a hálózaton belüli sebezhetőségeket. Ez segít a javítási és helyreállítási erőfeszítések prioritásainak meghatározásában az általuk jelentett lehetséges kockázatok alapján.
14. Chatbot és Natural Language Processing (NLP): olyan chatbot-interfészek fejlesztése, amelyek NLP-technikákat használnak a biztonsággal kapcsolatos kérdések megértéséhez és megválaszolásához. Ezek a chatbotok segíthetik a biztonsági elemzőket azáltal, hogy valós idejű információkat szolgáltatnak, megválaszolják a gyakran feltett kérdéseket, és végigvezetik őket az elemzési folyamaton.
15. Fenyegetési intelligencia megosztása: Vegyen részt a fenyegetési intelligencia megosztó közösségeiben, és használjon automatizált mechanizmusokat a fenyegetettségi intelligencia adatok megbízható partnerekkel való cseréjéhez. Ez segíthet az információk szélesebb köréhez való hozzáférésben és a kialakuló fenyegetésekkel szembeni kollektív védekezésben.
16. Biztonsági automatizálás és összehangolás: Valósítsa meg a biztonsági irányítási, automatizálási és válaszadási (SOAR) platformokat, amelyek egyszerűsítik az incidensre adott válaszok munkafolyamatait és automatizálják az ismétlődő feladatokat. Ezek a platformok integrálhatók különféle biztonsági eszközökkel, és a játékkönyvek segítségével automatizálhatják az incidensek kivizsgálását, elszigetelését és helyreállítási folyamatait.
17. Fenyegetésvadászat automatizálása: Alkalmazza az automatizált fenyegetésvadászat technikákat, hogy proaktívan keresse a potenciális fenyegetéseket és a kompromittáló jeleket a hálózaton belül. Ez magában foglalja a viselkedéselemzést, az anomália-észlelő algoritmusokat és a gépi tanulást a gyanús tevékenységek azonosítására, amelyek kibertámadásra utalhatnak.
18. Kontextuális elemzés: Olyan algoritmusokat dolgozzon ki, amelyek képesek megérteni a kontextust és a különböző adatpontok közötti kapcsolatokat. Ez magában foglalhatja a történelmi adatok elemzését, a különböző adatforrások mintáinak azonosítását, valamint a látszólag független információk korrelációját a rejtett kapcsolatok feltárása érdekében.
19. Prediktív elemzés: Használjon prediktív elemzéseket és gépi tanulási algoritmusokat a jövőbeli fenyegetések előrejelzésére és a lehetséges támadási vektorok előrejelzésére. A múltbeli adatok és a fenyegetési trendek elemzésével azonosíthatja a kialakuló mintákat, és megjósolhatja bizonyos kiberfenyegetések előfordulásának valószínűségét.
20. Automatizált fenyegetésintelligencia platformok: Speciális fenyegetés-felderítési platformokat fogadjon el, amelyek automatizálják a fenyegetésintelligencia adatok gyűjtését, összesítését és elemzését. Ezek a platformok mesterséges intelligencia és gépi tanulási algoritmusokat használnak a hatalmas mennyiségű információ feldolgozására, és gyakorlati betekintést nyújtanak a biztonsági csapatok számára.
21. Automatizált sebezhetőség-kezelés: Integrálja a biztonsági rés-ellenőrző eszközöket automatizált elemző rendszerébe, hogy azonosítsa a hálózaton belüli sebezhetőségeket. Ez segít a javítási és helyreállítási erőfeszítések prioritásainak meghatározásában az általuk jelentett lehetséges kockázatok alapján.
22. Chatbot és Natural Language Processing (NLP): olyan chatbot-interfészek fejlesztése, amelyek NLP-technikákat használnak a biztonsággal kapcsolatos kérdések megértéséhez és megválaszolásához. Ezek a chatbotok segíthetik a biztonsági elemzőket azáltal, hogy valós idejű információkat szolgáltatnak, megválaszolják a gyakran ismételt kérdéseket, és végigvezetik őket az elemzési folyamaton.
23. Fenyegetési intelligencia megosztása: Vegyen részt a fenyegetési intelligencia megosztó közösségeiben, és használjon automatizált mechanizmusokat a fenyegetettségi intelligencia adatok megbízható partnerekkel való cseréjéhez. Ez segíthet az információk szélesebb köréhez való hozzáférésben és a kialakuló fenyegetésekkel szembeni kollektív védekezésben.
24. Biztonsági automatizálás és összehangolás: Valósítsa meg a biztonsági irányítási, automatizálási és válaszadási (SOAR) platformokat, amelyek egyszerűsítik az incidensre adott válaszok munkafolyamatait és automatizálják az ismétlődő feladatokat. Ezek a platformok integrálhatók különféle biztonsági eszközökkel, és a játékkönyvek segítségével automatizálhatják az incidensek kivizsgálását, elszigetelését és helyreállítási folyamatait.

Copyright 2023 Treadstone 71 

A STEMPLES Plus egy olyan keretrendszer, amely egy ország kiberképességének felmérésére szolgál. A STEMPLES Plus a társadalmi, műszaki, gazdasági, katonai, politikai, jogi, oktatási és biztonsági (belső) tényezők rövidítése, a "Plus" pedig olyan további tényezőkre utal, mint a kultúra, az oktatás és a szervezeti struktúrák. A Treadstone 71 a STEMPLES Plus keretrendszer segítségével felméri egy ellenfél ország kiberképességét abból a szempontból, hogy képesek-e különféle kiberműveleteket végrehajtani ellenünk.

Társadalmi tényezők: Értékelje az ország kiberképességeit befolyásoló társadalmi tényezőket. Ez magában foglalja a lakosság tudatosságának és digitális írástudásának szintjét, képzett kiberbiztonsági szakemberek jelenlétét, a kiberbiztonsággal kapcsolatos közfelfogást, valamint a kormány, a magánszektor és a civil társadalom közötti együttműködés szintjét a kiberfenyegetések kezelésében.

Technikai tényezők: Értékelje egy ország kiberképességeinek technikai szempontjait. Ez magában foglalja az ország technológiai infrastruktúrájának kifinomultságát, a fejlett kiberbiztonsági eszközök és technológiák elérhetőségét, a kiberbiztonsággal kapcsolatos kutatási és fejlesztési erőfeszítéseket, valamint az olyan feltörekvő technológiák terén, mint a mesterséges intelligencia, a blokklánc vagy a kvantumszámítástechnika, a szakértelem szintjét.

Gazdasági tényezők: Vizsgálja meg azokat a gazdasági tényezőket, amelyek hozzájárulnak egy ország kiberképességéhez. Értékelje a kiberbiztonsági kutatásba és fejlesztésbe való befektetést, a kiberbiztonsággal kapcsolatos iparágak és vállalkozások jelenlétét, a kritikus szektorok kiberbiztonsági érettségi szintjét, valamint a kiberfenyegetések gazdasági hatását az ország gazdaságára.

Katonai tényezők: Értékelje egy ország kiberképességeinek katonai vonatkozásait. Ez magában foglalja a dedikált katonai kiberegységek jelenlétének és képességeinek felmérését, a kiberképességek integrálását a katonai stratégiákba és doktrínákba, a kibervédelmi és támadóképességekbe történő beruházások szintjét, valamint az ország kiberhadviselési képességeit.

Politikai tényezők: Elemezze azokat a politikai tényezőket, amelyek egy ország kiberképességeit alakítják. Ez magában foglalja a kormány kiberbiztonság iránti elkötelezettségének felmérését, a nemzeti kiberbiztonsági stratégiák és politikák meglétét, a kibertevékenységeket szabályozó jogi keretet, a kiberügyekkel kapcsolatos nemzetközi együttműködést, valamint az ország diplomáciai álláspontját a kiberügyekben.

Jogi tényezők: Vizsgálja meg a kibertevékenységeket szabályozó jogi kereteket az országban. Értékelje a kiberbiztonsággal, adatvédelemmel, magánélettel, szellemi tulajdonnal és számítógépes bűnözéssel kapcsolatos törvények és szabályozások megfelelőségét. Értékelje a kibertevékenységekkel kapcsolatos végrehajtási mechanizmusokat, jogi eljárásokat és nemzetközi jogi kötelezettségeket.

Oktatási tényezők: Vegye figyelembe az ország kiberképességeinek oktatási szempontjait. Ez magában foglalja a kiberbiztonság, a hibrid hadviselés, a kognitív hadviselés, a kiberhírszerzés és a kiberelhárító műveletek befolyásának értékelése, az ország kiberkonferenciákkal kapcsolatos kereskedelmi környezete, az információmegosztás, az egyesületek, az etikus hackercsoportok és a tudatosság értékelése. 

• Biztonsági tényezők: Biztonsági tényezők beépítése az ország általános biztonsági helyzetének felméréséhez, ideértve a kritikus infrastruktúra védelmének robusztusságát, az incidensekre való reagálási képességeket, a kiberbiztonsági oktatási és figyelemfelkeltő programokat, valamint az ország kiberbiztonsági ökoszisztémájának ellenálló képességét.
• Vallás: Mérje fel a vallás hatását a kiberbiztonsági gyakorlatokra, politikákra és attitűdökre az országban. Vizsgálja meg, hogy a vallási meggyőződések és értékek hogyan befolyásolhatják a kiberbiztonság, a magánélet és a technológia használatának megítélését.
• Demográfiai adatok: Elemezze azokat a demográfiai tényezőket, amelyek befolyásolhatják a kiberképességeket, mint például a lakosság mérete és sokfélesége, a digitális írástudás szintje, a képzett kiberbiztonsági szakemberek elérhetősége, valamint a különböző demográfiai csoportok közötti digitális megosztottság.
• Szociálpszichológia: Vegye figyelembe azokat a szociálpszichológiai tényezőket, amelyek befolyásolhatják a kiberbiztonsági gyakorlatokat, beleértve a bizalmat, a társadalmi normákat, a csoportdinamikát és az egyéni viselkedést. Elemezze, hogy a szociálpszichológiai tényezők hogyan alakíthatják a kiberbiztonsággal, az adatvédelemmel és a biztonsági gyakorlatok betartásával kapcsolatos attitűdöket.
• Stratégiai tényezők: Értékelje egy ország kiberképességeinek stratégiai dimenzióit. Ez magában foglalja az ország hosszú távú céljainak, prioritásainak és kiberbiztonsági befektetéseinek elemzését, kibervédelmi helyzetét, támadóképességét és kiberintelligencia képességeit. Értékelje a kiberképességek integrálását a nemzetbiztonsági stratégiákba, valamint a kibercélok összhangját a tágabb geopolitikai érdekekkel.

Ezenkívül a STEMPLES Plus – Kultúra, Oktatás és Szervezeti struktúrák „Plusz” tényezőit használjuk, hogy további betekintést nyújtsunk egy ország kiberképességeibe. Ezek a tényezők segítenek felmérni a kiberbiztonsággal kapcsolatos kulturális attitűdöket, a kiberbiztonsági oktatási és képzési programok állapotát, valamint azokat a szervezeti struktúrákat és együttműködéseket, amelyek a kiberbiztonsági kezdeményezéseket vezérlik az országban.

A STEMPLES Plus tényezők szisztematikus elemzésével átfogóan megértheti egy ország kiberképességeit, erősségeit és gyengeségeit. Ez az értékelés megalapozhatja a politikai döntéseket, a fenyegetésmodellezést, valamint a hatékony kiberbiztonsági stratégiák és ellenintézkedések kidolgozását.

A "vallás, demográfia és szociálpszichológia" beépítésével a STEMPLES Plus keretrendszerbe jobban megértheti egy ország kiberképességeit és az azokat befolyásoló kontextuális tényezőket. Ez a kibővített keret segít megragadni azokat a társadalmi és emberi szempontokat, amelyek szerepet játszanak a kiberbiztonsági gyakorlatokban, politikákban és attitűdökben egy adott országban.

 Copyright 2023 Treadstone 71 LLC

Iráni befolyási műveletek – 2020. július

A Treadstone 71 figyeli az iráni kiber- és befolyásolási műveleteket. 17. július 2020-én kiugrásokat észleltünk az egyes hashtagek körüli Twitter-aktivitásban. Az elsődleges hashtag (مريم_رجوي_گه_خورد) Maryam Rajavi-t célozta meg. Maryam Rajavi például az Iráni Népi Mudzsahedin nevű szervezet vezetője, amely az iráni kormány megdöntésére törekszik, és az Iráni Ellenállás Nemzeti Tanácsának (NCRI) megválasztott elnöke.[1] 17. július 2020-én a #FreeIran2020 globális online csúcstalálkozót jelképezi az NCRI. Az alábbi jelentés a 17. július 2020-i eseményt célzó iráni befolyási műveletről alkotott értékelésünket mutatja be.

Értékelés

A Treadstone 71 nagy magabiztossággal értékeli, hogy az iráni kormány, valószínűleg a Hírszerzési és Biztonsági Minisztérium (MOIS), a Basiji kibercsapat tagjait felhasználva, befolyási műveletet hajtott végre az NCRI és a 17. július 2020-i online konferencia ellen.

 A 111,770 XNUMX tweet szándéka valószínűleg a következőket tartalmazta:[2]

• Az NCRI-vel kapcsolatos rosszindulatú tartalom bemutatásának szükségessége a csúcstalálkozó során.
• Megakadályozza, hogy az országban tartózkodó iráni állampolgárok lássák az NCRI tartalmat.
• Káoszt és zavart kelt az NCRI tagjai és az iráni állampolgárok körében.
• Hangsúlyozza a tartalomnézők közötti megosztottságot.
• Hashtag klónozás a narratíva ellenőrzésére.

A MOIS erőfeszítés látszólag széttagolt, de valójában egy erősen koordinált dezinformációs kampány. A program sok hamis fiókot tartalmaz, amelyek több száz tweetet tesznek közzé egy adott idő alatt. A bejegyzések hashtageket használnak, és közvetlenül politikai szereplőket céloznak meg, hogy maximális figyelmet, és ezt követően még több retweetet vonzanak maguk után.

Az információs hadviselés formáinak és módszereinek azonosítása és osztályozása a modern ukrajnai konfliktusban (az ukrajnai háború kontextusában).

Eljárások és módszerek. A vizsgálat analízis, szintézis, általánosítás és az eredmények értelmezése módszereivel történt.

Eredmények. Azonosítják és minősítik az ukrajnai információs hadviselés formáit és módszereit a háború körülményei között (stratégiai információs műveletek, speciális propaganda, hamisítványok és hadműveleti játékok). elitekkel) kimutatható, hogy a konfliktus résztvevőinek küzdelmében intenzitás szempontjából a fő helyet a speciális propaganda, a hidegháború óta változatlan célok és módszerek foglalják el; stratégiai információs műveletek, amelyek operatív kombinációi a külföldi
Az intelligencia ebben a konfliktusban a jelenlegi szakaszban csak az úgynevezett buchai incidens formájában van jelen.

Tovább a részletekhez

Iráni kapcsolatok elemzése a különböző kiberfenyegetett szereplőkről. Töltse le a szemnyitó jelentést itt.

Sokat írtak Mr.Tekide-ről és az APT34 (OilRig) és mások által használt titkosítóiról. Egyéb

a szervezetek dokumentálták T. Tekide eszközeit a Fortune 500 intézményei, kormányai, oktatási szervezetei és a létfontosságú infrastruktúrával foglalkozó szervezetek elleni „ünnepelt” kibertámadásokban.

Azonosítás

Mr.Tekide, hátterének, helyszíneinek és saját szavainak azonosítása azonban soha nem történt meg nyíltan. Sokan úgy vélik, hogy az egyén követése nem fizet osztalékot. A Treadstone 71 bemutatja Mr.Tekide összehangolását az iráni kormánnyal, több éven át tartó kripták, például iloveyoucrypter, qazacrypter és njRAT segítségével.

Információkérés (RFI) - Cyber ​​Threat Intelligence

Az RFI folyamat magában foglal minden olyan időérzékeny ad hoc követelményt a hírszerzési információk vagy termékek vonatkozásában, amelyek támogatják a folyamatban lévő eseményeket vagy eseményeket, amelyek nem feltétlenül kapcsolódnak állandó követelményekhez vagy ütemezett hírszerzési előállításhoz. Amikor a Cyber ​​Threat Intelligence Center (CTIC) RFI-t küld be a belső csoportoknak, a kért adatok kontextusára és minőségére vonatkozóan számos szabványos követelmény érvényesül.

Képzésünk Sherman Kent Analytic Doctrine-ját kibernetikai szempontból, valamint az OSINT eszközök elérhetőségét és használatát vizsgálja. A hallgatók képesek megérteni a kiberintelligencia életciklusát, a kiberintelligencia szerepét és értékét az online célzáshoz és gyűjtéshez képest a modern szervezetekben, a vállalkozásokban és a kormányokban a tanfolyam befejezésekor, valamint tanácsadói szolgáltatásaink használatát.

Amit a Treadstone 71-től kap, az az ellenfelével kapcsolatos részletes információ és intelligencia, amely messze felülmúlja a technikai területet. Ahol a Treadstone 71 szolgáltatás kiemelkedő képessége az, hogy technikákat, módszereket, képességeket, funkciókat, stratégiákat és programokat tud nyújtani Önnek, hogy ne csak egy teljesen működőképes intelligencia-képességet építsen ki, hanem egy fenntartható programot is, amely közvetlenül összhangban van az érdekelt felek követelményeivel.

Ez a hírszerzési ismertető elmagyarázza a bonyolultságokat, valamint a kannákat és az ágyúkat, figyelembe véve a kiberintelligencia képességeit.

Az érdekelt felek megértése és az, hogy mire van szükségük a döntések meghozatalához, több mint a harc fele. Ez a rövid összefoglalja a régi mondást: „Ismerje meg professzorát, szerezzen A-t”

Az orosz FSB segítségével szankciók szíriai megsértése ballisztikus mellények gyártása érdekében - A Treadstone 71-en kívül más szervezet nem fedezte fel - Nincs érzékelő, nincs több ezer csap összeállítása - Csak kemény orrú nyílt forráskódú gyűjtés és elemzés, valamint érdekes hamis olvasmány személyazonosság, szétszórt vásárlás és csalás.

Közel-keleti kibertartomány - Irán / Szíria / Izrael

Akadémiai áttekintés ezekről a nemzetállamokról és a számítógépes műveletek dominanciájának elérése érdekében végzett munkájukról.

Intelligencia játékok az elektromos hálózaton - kockázatot jelentő orosz kiber- és kinetikai tevékenységek

Szokatlan vásárlási szokások egy tajvani cég PLC-jeit értékesítő orosz cégtől, hatalmas lyukakkal a termékszoftver letöltési webhelyén. Mi romolhat el?

Nyilatkozat a kiberellenőrzésről A Cyber ​​CounterIntel 10 parancsolata

Nem fogsz és nem fogsz. Birtokolja a kiberutcát, miközben hiteleket épít. Kövesse ezeket a szabályokat, és talán túléli a támadást.

A fenyegetés-intelligencia hibái vezetnek a szervezeti biztonsági testhelyzetek hibavonalaihoz

Ez a rövid áttekintés néhány általános taxonómiát, valamint a kiber- és fenyegetettséggel kapcsolatos gyakori hibák áttekintését tartalmazza, valamint azt, hogy miként lehetne beleesni ezekbe a csapdákba, miközben tudja, hogyan kell ásni, ha mégis megteszi.