Аналіз цільової кіберлюдської розвідки (HUMINT) передбачає автоматичний збір, обробку та аналіз інформації, отриманої людиною, щоб отримати уявлення про кіберактивність противника. Автоматизація аналізу HUMINT викликає труднощі через його людиноцентричну природу, але є деякі кроки, які ви можете вжити для підвищення ефективності. Загальний підхід полягає у визначенні відповідних джерел цільового кібер-HUMINT, розробці автоматизованих механізмів для збору інформації з ідентифікованих джерел, застосуванні інтелектуального аналізу тексту та обробки природної мови (NLP) для автоматичної обробки та аналізу зібраних даних, об’єднання зібраних даних з іншими джерелами розвідка, контекстний аналіз, перехресне посилання та перевірка, профілювання суб’єктів загрози, візуалізація та звітність, а також постійний моніторинг і оновлення.

Аналіз цільової кібер-людської розвідки (HUMINT) передбачає автоматичний збір, обробку та аналіз інформації, отриманої людиною, щоб отримати уявлення про кібер-діяльність противника. Хоча автоматизація аналізу HUMINT викликає труднощі через його орієнтацію на людину, є деякі кроки, які ви можете вжити для підвищення ефективності. Ось загальний підхід:

1. Ідентифікація джерела: визначте релевантні джерела цільової кібер-HUMINT, наприклад дослідники кібербезпеки, розвідувальні агентства, постачальники розвідки з відкритим кодом (OSINT), експерти галузі, інсайдери або онлайн-форуми. Підтримуйте підібраний список джерел, які постійно надають надійну та достовірну інформацію про кібер-активність противника.
2. Збір і агрегація даних: розробіть автоматизовані механізми збору інформації з визначених джерел. Це може включати моніторинг блогів, облікових записів у соціальних мережах, форумів і спеціалізованих веб-сайтів для обговорень, звітів або розкриття інформації, пов’язаної з кіберопераціями противника. Використовуйте веб-скрапінг, RSS-канали або API, щоб збирати дані з цих джерел.
3. Інтелектуальний аналіз тексту та обробка природної мови (NLP): застосовуйте методи аналізу тексту та NLP для автоматичної обробки та аналізу зібраних даних HUMINT. Використовуйте такі інструменти, як аналіз настроїв, розпізнавання іменованих об’єктів, моделювання тем і мовний переклад, щоб отримувати релевантну інформацію, настрої, ключові об’єкти та теми, пов’язані з кіберактивністю противника.
4. Об’єднання інформації: об’єднайте зібрані дані HUMINT з іншими джерелами розвідки, такими як технічні дані, канали розвідки про загрози або історичні дані про кібератаки. Це злиття допомагає у перехресних посиланнях і перевірці інформації, забезпечуючи більш повне розуміння кібероперацій супротивника.
5. Контекстний аналіз: розробіть алгоритми, які можуть зрозуміти контекстні зв’язки між різними частинами інформації. Проаналізуйте соціальні, політичні та культурні чинники, які можуть вплинути на кіберактивність ворога. Враховуйте геополітичні події, регіональні конфлікти, санкції чи інші фактори, які можуть вплинути на їхні мотиви та тактику.
6. Перехресні посилання та перевірка: Перехресні посилання на зібрані HUMINT з іншими надійними джерелами, щоб перевірити точність і надійність інформації. Це може включати порівняння інформації з багатьох джерел, перевірку тверджень за допомогою технічних індикаторів або співпрацю з надійними партнерами для отримання додаткової інформації.
7. Профілі учасників загрози: створюйте профілі учасників загрози-супротивника на основі зібраної інформації HUMINT. Це включає ідентифікацію ключових осіб, груп або організацій, залучених до супротивницьких кібероперацій, їхню приналежність, тактику, техніку та цілі. Використовуйте алгоритми машинного навчання, щоб ідентифікувати шаблони та поведінку, пов’язану з конкретними суб’єктами загрози.
8. Візуалізація та звітність: розробіть візуалізацію та механізми звітності для представлення проаналізованих даних HUMINT у зручному форматі. Інтерактивні інформаційні панелі, мережеві діаграми та часові шкали можуть допомогти зрозуміти взаємозв’язки, часові рамки та вплив кіберактивності противника. Створюйте автоматизовані звіти, у яких висвітлюються ключові висновки, нові тенденції чи помітні події.
9. Постійний моніторинг і оновлення: створіть систему для постійного моніторингу та оновлення процесу автоматизованого аналізу. Слідкуйте за новими джерелами HUMINT, за потреби оновлюйте алгоритми та включайте відгуки аналітиків, щоб підвищити точність і релевантність автоматизованого аналізу. 

1. Визначте ключові показники ефективності (KPI): визначте ключові показники та показники, які допоможуть вам оцінити продуктивність і вплив процесів автоматизованого аналізу. Вони можуть включати показники, пов’язані з точністю даних, своєчасністю, помилковими позитивними/негативними результатами, показниками виявлення та продуктивністю аналітиків. Встановіть чіткі цілі та завдання для кожного KPI.
2. Встановіть цикли зворотного зв’язку з даними: розробіть механізми для збору відгуків від аналітиків, користувачів або зацікавлених сторін, які взаємодіють із автоматизованою системою аналізу. Цей зворотній зв’язок може дати цінну інформацію про сильні та слабкі сторони системи та області, які потрібно вдосконалити. Розгляньте можливість впровадження механізмів зворотного зв’язку, таких як опитування, інтерв’ю з користувачами або регулярні зустрічі з командою аналітиків.
3. Регулярна перевірка якості даних: запровадження процедур для забезпечення якості та цілісності даних, які використовуються автоматизованими процесами аналізу. Це включає перевірку точності джерел даних, оцінку надійності зібраної інформації та проведення періодичних перевірок для виявлення будь-яких невідповідностей даних або проблем. Негайно вирішуйте питання щодо якості даних, щоб підтримувати надійність аналізу.
4. Безперервна оцінка алгоритмів: регулярно оцінюйте продуктивність алгоритмів і моделей, що використовуються в процесах автоматизованого аналізу. Контролюйте їх точність, точність, запам’ятовуваність та інші відповідні показники. Використовуйте такі методи, як перехресна перевірка, A/B-тестування або порівняння з наземними даними, щоб оцінити продуктивність і визначити сфери, які потрібно покращити. При необхідності відкоригуйте алгоритми на основі результатів оцінювання.
5. Будьте в курсі ландшафту загроз. Підтримуйте актуальні знання про ландшафт загроз, що розвивається, включно з новими загрозами, тактиками, методами та процедурами (TTP), які застосовуються суб’єктами загроз, включно з іранськими кіберопераціями. Відстежуйте галузеві звіти, дослідницькі статті, канали розвідки про загрози та спільноти обміну інформацією, щоб бути в курсі останніх подій. Оновіть процеси аналізу відповідно до нових загроз і тенденцій.
6. Регулярні оновлення системи: постійно оновлюйте автоматизовану систему аналізу останніми версіями програмного забезпечення, виправленнями безпеки та вдосконаленнями. Регулярно оцінюйте продуктивність, масштабованість і зручність використання системи, щоб визначити області, які потребують покращення. Впроваджуйте оновлення та покращуйте функції, щоб забезпечити ефективність і зручність використання системи з часом.
7. Співпраця та обмін знаннями: сприяйте співпраці та обміну знаннями між аналітиками та спільнотою кібербезпеки. Заохочуйте обмін думками, отриманими уроками та найкращими практиками, пов’язаними з автоматизованим аналізом. Беріть участь у галузевих заходах, конференціях і спільнотах, щоб отримати доступ до нових методів, інструментів і підходів до автоматизованого аналізу.
8. Постійне навчання та розвиток навичок: забезпечте регулярне навчання та можливості для підвищення навичок для аналітиків, залучених до процесів автоматизованого аналізу. Тримайте їх в курсі останніх технік, інструментів і методологій, що стосуються їхньої роботи. Заохочуйте професійний розвиток і переконайтеся, що аналітики мають необхідні навички для ефективного використання та інтерпретації результатів автоматизованої системи.
9. Ітеративне вдосконалення: постійно вдосконалюйте та вдосконалюйте процеси автоматизованого аналізу на основі відгуків, оцінок і отриманих уроків. Запровадити цикл зворотного зв’язку, який дозволяє безперервно вдосконалюватись, із регулярними циклами перегляду для визначення областей, де можна оптимізувати систему. Активно шукайте інформацію від аналітиків і зацікавлених сторін, щоб переконатися, що система розвивається відповідно до їхніх мінливих потреб.

Виконуючи ці кроки, ви можете створити надійну та адаптовану систему, яка постійно відстежуватиме та оновлюватиме ваші автоматизовані процеси аналізу, забезпечуючи їхню ефективність та актуальність у динамічному ландшафті кібербезпеки.

Як відточити свої алгоритми, щоб забезпечити максимальну працездатність?

Авторське право 2023 Treadstone 71