Інформаційна війна в Росії – це не лише блокування сайтів і переслідування журналістів. Система набагато складніша і побудована таким чином, що російські ЗМІ отримують інформацію на тему України, Євросоюзу, НАТО та США лише з попередньо затверджених джерел. А профільні державні органи постійно моніторять, чи з’явилася в медіапросторі альтернативна точка зору. Завантажити бриф тут:

Контроль наративу та цензура в Росії

PSYOPS вимагає глибокого розуміння цільової аудиторії та її контексту, зібраного за допомогою різних джерел розвідки та проаналізованого за допомогою всеосяжних структур, таких як STEMPLES Plus і PMESII. Це розуміння лежить в основі розробки та реалізації кампаній PSYOPS і дозволяє точно оцінити їхню ефективність.

Психологічні операції (PSYOPS) значною мірою покладаються на обширні дослідження, розвідувальні дані та інформацію про потенційну цільову аудиторію. Ця інформація включає розуміння особи цільової аудиторії, місцезнаходження, уразливості, сприйнятливості, сильних і слабких сторін. PSYOPS також потребує всебічних знань про різні контекстуальні фактори, що впливають на ставлення та поведінку аудиторії.

Модель Treadstone 71 STEMPLES Plus забезпечує детальну основу для такого аналізу. Акронім розшифровується як соціальні, технологічні, економічні, військові, політичні, правові, освітні, безпекові, а також релігія, демографічні показники, інфраструктура, здоров’я, психологічний склад і фізичне середовище. Це комплексна структура, розроблена для розуміння факторів, які можуть вплинути на реакцію аудиторії на PSYOPS.

«PMESII» розшифровується як Political, Military, Economic, Social, Infrastructure та Information. PMESII — це ще одна структура, яка узгоджується зі STEMPLES Plus, яку використовують професіонали PSYOPS для розуміння контексту, в якому працює їх цільова аудиторія.

• Політичні: Розуміння політичної динаміки, структур влади та впливових акторів.
• Військові: розуміння військових структур і можливостей, включаючи союзи, суперництво та динаміку влади.
• Економічний: Розуміння економічної ситуації, такої як рівень доходу, рівень зайнятості та основні галузі.
• Соціальний: Оцінка соціальних і культурних характеристик, традицій, вірувань і систем цінностей.
• Інфраструктура: оцінка фізичної інфраструктури, як-от доріг, мостів і будівель, а також цифрової інфраструктури.
• Інформація: Розуміння комунікаційного ландшафту, включаючи доступ і використання медіа та інформаційних технологій.

Збір цієї інформації має здійснюватися з усіх доступних джерел і установ. Процес є частиною ширшого плану управління вимогами до розвідки, що забезпечує цілісне уявлення, яке об’єднує всі відповідні аспекти. Це може включати різноманітні джерела розвідки, зокрема людську розвідку (HUMINT), сигнальну розвідку (SIGINT) і розвідку з відкритим кодом (OSINT).

Інтелект також має вирішальне значення для визначення ефективності діяльності PSYOPS. Порівнюючи дані до і після операції, можна оцінити вплив кампанії PSYOPS. Вимірювання впливу передбачає моніторинг змін у ставленні, поведінці чи сприйнятті аудиторії або помічання змін у більш широких показниках PMESII.

Бажаєте дізнатись більше?

Дипломатичний і політичний тиск Ірану в результаті обміну полоненими - албанська атака на Ашраф-3 демонструє елементи нашого звіту

Цікаве спостереження: іранські канали соціальних медіа та пов’язані з ними облікові записи режиму оголосили про напад раніше будь-яких албанських чи новинних видань.

Колишній президент і прем'єр-міністри Албанії провели прес-конференцію, на якій засудили напад і назвали його безпідставним. Албанський парламент сформував терміновий комітет для розслідування. Комітет викликав міністра внутрішніх справ на термінове слухання. Дізнайтеся більше про іранські психотерапевти та когнітивну війну.

• Ведення переговорів Леввік: Іран тримає іноземних громадян під вартою як розмінну монету в переговорах. Іран обмінює цих осіб на своїх громадян, утримуваних за кордоном, або на інші поступки, як-от скасування санкцій або надання фінансових чи матеріальних ресурсів, або видалення PMOI з їхньої території.
• Внутрішнє схвалення: Іран розглядає свої успішні обміни полоненими як дипломатичні перемоги, які підвищують рейтинг схвалення уряду всередині країни. Обміни показують, що уряд може захистити своїх громадян за кордоном і забезпечити їхнє звільнення, коли вони потрапили в біду.
• Міжнародне зображення: Звільнення іноземних ув’язнених покращує міжнародний імідж Ірану, показуючи його як гуманного, справедливого та готового брати участь у дипломатичних рішеннях. Звільнення іноземних в’язнів сприяє їхнім міжнародним відносинам і зменшує ворожнечу з боку інших націй.
• Пряме дипломатичне спілкування: Обміни полоненими в Ірані створюють можливості для прямої взаємодії із західними країнами. Обміни допомагають у початковому діалозі, коли офіційні дипломатичні канали не існують. Обміни відкривають двері для подальших переговорів з інших питань.

Прочитайте повний звіт 

Психологічні операції, або PSYOP, — це дії, спрямовані на вплив на поведінку, емоції та ставлення окремих осіб або груп. Ми бачимо, що психотерапевти використовуються в маркетингу, зв’язках з громадськістю, політиці, війні та терапевтичних контекстах. Хоча етичні принципи категорично не заохочують маніпуляції, розуміння PSYOP може прояснити, як повідомлення впливають на аудиторію та сприяти розумінню, співчуттю та позитивній зміні поведінки.

У плануванні та виконанні психологічних операцій є важливі етапи:

• Зрозумійте свою аудиторію: Перш ніж намагатися вплинути на цільову аудиторію, важливо її зрозуміти. Розуміння вашої аудиторії може передбачати дослідження її демографічних, психографічних, культурних, ціннісних орієнтацій, вірувань, ставлень, поведінки та інших факторів, які можуть вплинути на її сприйняття та дії.
• Встановіть чіткі цілі: Чого ви сподіваєтеся досягти? Постановка чітких цілей може передбачати зміну поведінки, формування сприйняття або вплив на ставлення. Чим конкретніші ваші цілі, тим легше планувати свою діяльність і оцінювати її успіх.
• Розробіть стратегію: Коли ви зрозумієте свою аудиторію та цілі, ви можете почати розробляти стратегію. Розробка стратегії передбачає вибір правильного повідомлення, засобу та часу для впливу на вашу аудиторію. Ви можете розглянути можливість застосування принципів переконання, соціального впливу та зміни поведінки.
• Створення та поширення вмісту: Виходячи зі своєї стратегії, ви повинні створити контент, який може вплинути на вашу аудиторію. Створення та розповсюдження контенту може включати виступи, публікації в соціальних мережах, рекламу, статті чи будь-які інші форми спілкування. Коли ваш вміст буде готовий, поширюйте його через канали, які охоплять вашу цільову аудиторію.
• Контроль і налаштування: Після початку операції необхідно стежити за її ходом. Моніторинг і коригування вашої роботи передбачає відстеження таких показників, як рівень залучення, зміни ставлення або поведінкові результати. Якщо ваша діяльність не досягає поставлених цілей, вам може знадобитися скоригувати стратегію, контент або методи розповсюдження.

Прочитайте бриф

Від дій у кібер-сірій зоні до вбивств – PMOI у перехресті.

Нижче подано огляд тактики, прийомів і методів іранського режиму проти дисидентів і опозиційних груп. Народна організація моджахедів Ірану (PMOI) щоліта проводить конференцію «Вільний Іран». Щороку іранський режим працює над тим, щоб дискредитувати, зірвати, затримати та знищити будь-які спроби PMOI провести конференцію. Від фізичних погроз до хакерських нападів на іноземні уряди до політичного тиску через обмін полоненими, Іран використовує будь-яку доступну тактику, щоб розширити межі під час кожної дії. Іран продовжує ці дії.

Дії сірої кіберзони стирають межу між прийнятною поведінкою держави та ворожими діями, створюючи проблеми для приписування, реагування та встановлення чітких норм і правил у кіберсфері. Вирішення цих проблем вимагає міжнародної співпраці, надійних заходів кібербезпеки та розробки норм і угод для регулювання поведінки держави в кіберпросторі.

Діяльність сірої кіберзони Ірану стосується зловмисних дій у кіберпросторі, які не відповідають повноцінній кібератаці, але спрямовані на досягнення стратегічних цілей.

• Шпигунство: Іран проводить кампанії кібершпигунства, націлені на іноземні уряди, організації та окремих осіб. Ця діяльність передбачає крадіжку конфіденційної інформації, як-от політичної чи військової розвідки, інтелектуальної власності чи особистих даних.
• Операції з дезінформації та впливу: Іран бере участь у онлайн-кампаніях дезінформації, поширюючи оманливу інформацію або пропаганду, щоб сформувати громадську думку та просувати свій політичний чи ідеологічний план.
• DDoS-атаки: розподілені атаки на відмову в обслуговуванні (DDoS) передбачають перевантаження серверів або мереж цільової мережі потоком трафіку, що робить їх недоступними. Іран проводив DDoS-атаки проти різних цілей, включаючи веб-сайти іноземних урядів, ЗМІ та фінансові установи.
• Хакерство та псування: іранські хакерські групи здійснювали кібервторгнення та псували веб-сайти, щоб підкреслити свої можливості, зробити політичні заяви або помститися можливим супротивникам. Ця діяльність часто спрямована на урядові веб-сайти, новинні видання чи організації, які критикують політику Ірану.
• Кібератаки на критично важливу інфраструктуру: хоча Іран явно не потрапляє в сіру зону, він проводить кібератаки на критично важливу інфраструктуру, таку як енергетичні об’єкти, банки та транспортні системи. Примітними прикладами є напад у 2012 році на Saudi Aramco та напад у 2019 році на індустрію нафтових танкерів.

Діяльність Іранської зубчастої війни

Маніпуляції в соціальних мережах: іранські актори керують фальшивими обліковими записами в соціальних мережах і беруть участь у кампаніях з дезінформації, щоб вплинути на громадську думку, особливо в чутливі періоди, такі як вибори або геополітична напруженість.

Кібершпигунство: Іран проводив різні кампанії кібершпигунства, націлені на уряди, організації та окремих осіб по всьому світу. Ця діяльність передбачає крадіжку конфіденційної інформації для розвідувальних цілей або як метод отримання конкурентної переваги.

Пошкодження веб-сайтів: іранські групи хакерів проводили пошкодження веб-сайтів, замінюючи вміст цільових веб-сайтів власними повідомленнями чи політичними заявами. Іран використовує псування, щоб підкреслити можливості, підвищити обізнаність або просувати політичні ідеології.

Фішинг і фішинг: іранські актори проводять фішингові кампанії, які використовують оманливі електронні листи або повідомлення, щоб обманом змусити людей розкрити конфіденційну інформацію, таку як облікові дані для входу або фінансові дані.

Операції впливу: Іран бере участь у операціях впливу різними засобами, зокрема поширенням пропаганди, маніпулюванням наративами та використанням контрольованих державою ЗМІ для формування громадської думки як усередині країни, так і за кордоном.

Націлювання на дисидентів і активістів: іранські кіберактори атакують дисидентів, активістів і правозахисні організації як в Ірані, так і за кордоном. Ці дії спрямовані на те, щоб перешкодити або змусити замовкнути голоси опозиції.

Розподілені атаки на відмову в обслуговуванні (DDoS): Іран проводить DDoS-атаки, націлені на різні веб-сайти та онлайн-сервіси. Ці атаки перевантажують цільові системи, роблячи їх недоступними для законних користувачів.

Крадіжка даних і інтелектуальної власності: іранські кіберактори викрадають конфіденційні дані, включно з інтелектуальною власністю, в іноземних компаній, університетів і дослідницьких установ.

Атаки програм-вимагачів: хоча це не пов’язано виключно з Іраном, були випадки, коли пов’язані з Іраном групи розгортали програми-вимагачі, щоб вимагати гроші від організацій, шифруючи їхні системи та вимагаючи плату за їх випуск.

ПРОЧИТАЙТЕ ПОВНИЙ ЗВІТ

Автоматизація всіх рівнів моделі оцінки Адміралтейства в оцінці кібердоказів передбачає розробку систематичного процесу, що включає критерії моделі та методологію оцінки. Ми перерахували можливі кроки для автоматизації кожного рівня Admiralty Scoring Model.

1. Збір і попередня обробка кібердоказів. Зберіть відповідні кібердокази, такі як файли журналів, дані мережевого трафіку, системні артефакти або будь-яку іншу цифрову інформацію, пов’язану з інцидентом або розслідуванням. Попередньо обробіть дані, щоб забезпечити узгодженість і сумісність для аналізу, що може включати очищення, нормалізацію та форматування даних.
2. Визначте критерії для кожного рівня: перегляньте модель оцінювання Адміралтейства та визначте критерії для кожного рівня. Модель зазвичай складається з кількох рівнів, таких як Рівень 1 (Ознака), Рівень 2 (Розумне переконання), Рівень 3 (Стійке переконання) і Рівень 4 (Факт). Визначте конкретні критерії та показники для оцінки на кожному рівні на основі вказівок моделі.
3. Розробити алгоритми або правила для оцінки доказів: розробити алгоритми або правила, які можуть автоматично оцінювати докази за визначеними критеріями для кожного рівня. Це може включати застосування методів машинного навчання, обробки природної мови або систем на основі правил для аналізу доказів і оцінювання на основі критеріїв.

1. Витягніть ознаки зі свідчень: визначте відповідні ознаки або атрибути зі свідчень, які можуть сприяти процесу оцінки. Ці функції можуть включати індикатори компромісу, мітки часу, шаблони мережі, характеристики файлів або будь-яку іншу відповідну інформацію, яка відповідає критеріям для кожного рівня.
2. Призначте бали на основі критеріїв: призначте бали або рейтинги доказам на основі критеріїв для кожного рівня моделі оцінки Адміралтейства. Оцінка може бути двійковою (наприклад, склав/не склала), числовою (наприклад, за шкалою від 1 до 10) або будь-якою іншою відповідною шкалою, яка відображає рівень впевненості або віри, пов’язаний із доказами.
3. Інтегруйте процес підрахунку балів в уніфіковану систему: розробіть уніфіковану систему або додаток, що містить автоматизований процес підрахунку балів. Ця система повинна приймати докази як вхідні дані, застосовувати алгоритми або правила для оцінки доказів і генерувати відповідні бали або рейтинги для кожного рівня моделі.
4. Перевірте та вдосконаліть автоматизовану систему підрахунку балів. Перевірте продуктивність автоматизованої системи підрахунку балів, порівнявши її результати з оцінками людини або встановленими тестами. Проаналізуйте точність, точність, запам’ятовуваність або інші відповідні показники системи, щоб переконатися в її надійності. За потреби вдосконаліть систему на основі результатів оцінювання.
5. Постійно оновлюйте та вдосконалюйте систему: будьте в курсі останніх даних про кіберзагрози, методів атак і нових доказових факторів. Регулярно оновлюйте та вдосконалюйте автоматизовану систему підрахунку балів, щоб адаптуватись до нових тенденцій, уточнювати критерії та підвищувати точність оцінок.

Автоматизація моделі підрахунку балів Адміралтейства в оцінці кібердоказів вимагає досвіду в кібербезпеці, аналізі даних і розробці програмного забезпечення. Залучайте експертів із домену, аналітиків із кібербезпеки та фахівців із обробки даних, щоб забезпечити ефективне впровадження та узгодження з конкретними вимогами чи сценарієм використання вашої організації.

Інтеграція тесту CRAAP (Актуальність, Релевантність, Авторитет, Точність, Мета) з моделлю підрахунку балів Адміралтейства НАТО може забезпечити комплексну систему оцінювання достовірності та якості кібердоказів.

1. Визначте критерії: об’єднайте критерії з обох моделей, щоб створити єдиний набір критеріїв оцінювання. Використовуйте повні критерії Адміралтейської оціночної моделі НАТО як основні рівні оцінювання, тоді як тест CRAAP може служити підкритерієм на кожному рівні. Наприклад:
• Рівень 1 (Ознака): Оцініть докази актуальності, релевантності та авторитету.
• Рівень 2 (Розумне переконання): Оцініть докази на предмет точності та мети.
• Рівень 3 (Стійке переконання): Проаналізуйте докази для всіх критеріїв тесту CRAAP.
• Рівень 4 (Факт): Подальша перевірка доказів для всіх критеріїв тесту CRAAP.
2. Призначте ваги або бали: визначте відносну важливість або вагу кожного критерію в рамках уніфікованої системи оцінювання. Ви можете призначити більш високу вагу критеріям з моделі оцінки Адміралтейства НАТО, оскільки вони представляють основні рівні, тоді як критерії тесту CRAAP можуть мати меншу вагу як підкритерії. Крім того, ви можете призначити бали або рейтинги кожному критерію на основі їх відповідності та впливу на загальну оцінку.
3. Розробіть автоматизований процес оцінювання: розробіть алгоритми або правила на основі визначених критеріїв і вагових коефіцієнтів для автоматизації процесу оцінювання. Це може включати методи обробки природної мови, аналіз тексту або інші методи для отримання відповідної інформації та оцінки доказів за критеріями.
4. Витягніть релевантні ознаки доказів: визначте особливості або атрибути доказів, які відповідають критеріям тесту CRAAP і моделі оцінки Адміралтейства НАТО. Наприклад, для авторитету ви можете враховувати такі фактори, як повноваження автора, репутація джерела або статус рецензування. Витягніть ці функції зі свідчень, які використовуються в автоматизованому процесі оцінювання.
5. Застосуйте уніфіковану систему оцінювання: інтегруйте автоматизований процес оцінювання з уніфікованою системою. Введіть докази, застосуйте алгоритми або правила для оцінки доказів за визначеними критеріями та створіть бали або рейтинги для кожного критерію та загального рівня оцінки.
6. Об’єднайте та інтерпретуйте результати: об’єднайте бали або оцінки за кожним критерієм і рівнем, щоб отримати загальну оцінку доказів. Встановіть порогові значення або правила прийняття рішень, щоб визначити остаточну класифікацію доказів на основі комбінованих балів або рейтингів. Інтерпретуйте результати, щоб повідомити зацікавленим сторонам про достовірність і якість доказів.
7. Перевірте та вдосконаліть інтегровану структуру: перевірте ефективність інтегрованої основи, порівнявши її результати з ручними оцінками або встановленими контрольними показниками. Оцініть точність, точність, запам’ятовуваність або інші відповідні показники, щоб переконатися в його ефективності. Постійно вдосконалюйте та вдосконалюйте структуру на основі відгуків і нових ідей.

Інтегрувавши тест CRAAP із моделлю оцінки Адміралтейства НАТО, ви можете покращити процес оцінювання, враховуючи технічні аспекти доказів та їх актуальність, актуальність, авторитетність, точність і мету. Ця інтеграція забезпечує більш повну та всебічну оцінку достовірності та якості доказів.

 в оцінці кібердоказів передбачає розробку систематичного процесу, що включає критерії моделі та методологію оцінки. Ми перерахували можливі кроки для автоматизації кожного рівня Admiralty Scoring Model.

1. Збір і попередня обробка кібердоказів. Зберіть відповідні кібердокази, такі як файли журналів, дані мережевого трафіку, системні артефакти або будь-яку іншу цифрову інформацію, пов’язану з інцидентом або розслідуванням. Попередньо обробіть дані, щоб забезпечити узгодженість і сумісність для аналізу, що може включати очищення, нормалізацію та форматування даних.
2. Визначте критерії для кожного рівня: перегляньте модель оцінювання Адміралтейства та визначте критерії для кожного рівня. Модель зазвичай складається з кількох рівнів, таких як Рівень 1 (Ознака), Рівень 2 (Розумне переконання), Рівень 3 (Стійке переконання) і Рівень 4 (Факт). Визначте конкретні критерії та показники для оцінки на кожному рівні на основі вказівок моделі.
3. Розробити алгоритми або правила для оцінки доказів: розробити алгоритми або правила, які можуть автоматично оцінювати докази за визначеними критеріями для кожного рівня. Це може включати застосування методів машинного навчання, обробки природної мови або систем на основі правил для аналізу доказів і оцінювання на основі критеріїв.
4. Витягніть ознаки зі свідчень: визначте відповідні ознаки або атрибути зі свідчень, які можуть сприяти процесу оцінки. Ці функції можуть включати індикатори компромісу, мітки часу, шаблони мережі, характеристики файлів або будь-яку іншу відповідну інформацію, яка відповідає критеріям для кожного рівня.
5. Призначте бали на основі критеріїв: призначте бали або рейтинги доказам на основі критеріїв для кожного рівня моделі оцінки Адміралтейства. Оцінка може бути двійковою (наприклад, склав/не склала), числовою (наприклад, за шкалою від 1 до 10) або будь-якою іншою відповідною шкалою, яка відображає рівень впевненості або віри, пов’язаний із доказами.
6. Інтегруйте процес підрахунку балів в уніфіковану систему: розробіть уніфіковану систему або додаток, що містить автоматизований процес підрахунку балів. Ця система повинна приймати докази як вхідні дані, застосовувати алгоритми або правила для оцінки доказів і генерувати відповідні бали або рейтинги для кожного рівня моделі.
7. Перевірте та вдосконаліть автоматизовану систему підрахунку балів. Перевірте продуктивність автоматизованої системи підрахунку балів, порівнявши її результати з оцінками людини або встановленими тестами. Проаналізуйте точність, точність, запам’ятовуваність або інші відповідні показники системи, щоб переконатися в її надійності. За потреби вдосконаліть систему на основі результатів оцінювання.
8. Постійно оновлюйте та вдосконалюйте систему: будьте в курсі останніх даних про кіберзагрози, методів атак і нових доказових факторів. Регулярно оновлюйте та вдосконалюйте автоматизовану систему підрахунку балів, щоб адаптуватись до нових тенденцій, уточнювати критерії та підвищувати точність оцінок.

Автоматизація моделі підрахунку балів Адміралтейства в оцінці кібердоказів вимагає досвіду в кібербезпеці, аналізі даних і розробці програмного забезпечення. Залучайте експертів із домену, аналітиків із кібербезпеки та фахівців із обробки даних, щоб забезпечити ефективне впровадження та узгодження з конкретними вимогами чи сценарієм використання вашої організації.

Інтеграція тесту CRAAP (Актуальність, Релевантність, Авторитет, Точність, Мета) з моделлю підрахунку балів Адміралтейства НАТО може забезпечити комплексну систему оцінювання достовірності та якості кібердоказів.

1. Визначте критерії: об’єднайте критерії з обох моделей, щоб створити єдиний набір критеріїв оцінювання. Використовуйте повні критерії Адміралтейської оціночної моделі НАТО як основні рівні оцінювання, тоді як тест CRAAP може служити підкритерієм на кожному рівні. Наприклад:
• Рівень 1 (Ознака): Оцініть докази актуальності, релевантності та авторитету.
• Рівень 2 (Розумне переконання): Оцініть докази на предмет точності та мети.
• Рівень 3 (Стійке переконання): Проаналізуйте докази для всіх критеріїв тесту CRAAP.
• Рівень 4 (Факт): Подальша перевірка доказів для всіх критеріїв тесту CRAAP.
2. Призначте ваги або бали: визначте відносну важливість або вагу кожного критерію в рамках уніфікованої системи оцінювання. Ви можете призначити більш високу вагу критеріям з моделі оцінки Адміралтейства НАТО, оскільки вони представляють основні рівні, тоді як критерії тесту CRAAP можуть мати меншу вагу як підкритерії. Крім того, ви можете призначити бали або рейтинги кожному критерію на основі їх відповідності та впливу на загальну оцінку.
3. Розробіть автоматизований процес оцінювання: розробіть алгоритми або правила на основі визначених критеріїв і вагових коефіцієнтів для автоматизації процесу оцінювання. Це може включати методи обробки природної мови, аналіз тексту або інші методи для отримання відповідної інформації та оцінки доказів за критеріями.
4. Витягніть релевантні ознаки доказів: визначте особливості або атрибути доказів, які відповідають критеріям тесту CRAAP і моделі оцінки Адміралтейства НАТО. Наприклад, для авторитету ви можете враховувати такі фактори, як повноваження автора, репутація джерела або статус рецензування. Витягніть ці функції зі свідчень, які використовуються в автоматизованому процесі оцінювання.
5. Застосуйте уніфіковану систему оцінювання: інтегруйте автоматизований процес оцінювання з уніфікованою системою. Введіть докази, застосуйте алгоритми або правила для оцінки доказів за визначеними критеріями та створіть бали або рейтинги для кожного критерію та загального рівня оцінки.
6. Об’єднайте та інтерпретуйте результати: об’єднайте бали або оцінки за кожним критерієм і рівнем, щоб отримати загальну оцінку доказів. Встановіть порогові значення або правила прийняття рішень, щоб визначити остаточну класифікацію доказів на основі комбінованих балів або рейтингів. Інтерпретуйте результати, щоб повідомити зацікавленим сторонам про достовірність і якість доказів.
7. Перевірте та вдосконаліть інтегровану структуру: перевірте ефективність інтегрованої основи, порівнявши її результати з ручними оцінками або встановленими контрольними показниками. Оцініть точність, точність, запам’ятовуваність або інші відповідні показники, щоб переконатися в його ефективності. Постійно вдосконалюйте та вдосконалюйте структуру на основі відгуків і нових ідей.

Інтегрувавши тест CRAAP із моделлю оцінки Адміралтейства НАТО, ви можете покращити процес оцінювання, враховуючи технічні аспекти доказів та їх актуальність, актуальність, авторитетність, точність і мету. Ця інтеграція забезпечує більш повну та всебічну оцінку достовірності та якості доказів.

Авторське право 2023 Treadstone 71

Перевірка достовірності, надійності та точності джерел розвідувальних даних часто вимагає поєднання ручного аналізу та критичного мислення. Однак ми можемо використовувати алгоритми та методи для підтримки цього процесу:

1. Текстовий аналіз: Алгоритми текстового аналізу можуть допомогти оцінити достовірність і надійність письмових джерел. Застосовуйте методи обробки природної мови (NLP), такі як аналіз настроїв, розпізнавання іменованих об’єктів і моделювання теми, щоб аналізувати мову, настрої, згадані об’єкти та послідовність інформації в тексті. Це може дати розуміння достовірності та надійності джерела.
2. Аналіз соціальних мереж. Використовуйте алгоритми аналізу соціальних мереж, щоб перевірити зв’язки та стосунки між окремими особами чи організаціями, залученими до джерел розвідувальних даних. Створивши карту мережі та проаналізувавши її структуру, показники центральності та шаблони взаємодії, ви можете визначити потенційні упередження, зв’язки чи показники довіри.

1. Об’єднання даних. Алгоритми об’єднання даних об’єднують інформацію з багатьох джерел для виявлення закономірностей, збігів або розбіжностей. Порівнюючи дані з різних джерел і застосовуючи такі алгоритми, як кластеризація, аналіз подібності або виявлення аномалій, ви можете оцінити послідовність і точність інформації, наданої з різних джерел.
2. Аналіз репутації. Алгоритми аналізу репутації оцінюють репутацію та історію джерел на основі історичних даних і відгуків користувачів. Ці алгоритми враховують такі фактори, як достовірність попередніх звітів, досвід чи авторитет джерела та рівень довіри, призначений іншими користувачами чи системами. Аналіз репутації може допомогти оцінити надійність і точність джерел розвідки.
3. Байєсівський аналіз: методи байєсівського аналізу можна використовувати для оновлення ймовірності точності джерела на основі нових доказів або інформації. Алгоритми Байєса використовують попередні ймовірності та оновлюють їх новими даними, щоб оцінити ймовірність того, що джерело є точним або надійним. Ітеративно оновлюючи ймовірності, ви можете уточнювати оцінку джерел з часом.
4. Класифікація на основі машинного навчання: навчіть алгоритми машинного навчання, наприклад контрольовані моделі класифікації, класифікувати джерела на основі їх достовірності чи точності. Надаючи навчальні дані з мітками (наприклад, надійні та ненадійні джерела), ці алгоритми можуть вивчати шаблони та особливості, які відрізняють надійні джерела від менш надійних. Це може допомогти в автоматичній класифікації та оцінці достовірності джерел розвідувальних даних.

Хоча алгоритми можуть підтримувати процес перевірки, людське судження та критичне мислення залишаються вирішальними. Використовуйте алгоритми, щоб доповнити та допомогти аналітикам-людям в оцінці достовірності, надійності та точності джерела. Поєднання автоматизованих методів і людського досвіду є необхідним для забезпечення комплексної та надійної оцінки джерел розвідувальних даних.

Конкретні алгоритми, які ми зазвичай використовуємо в контексті перевірки достовірності, надійності та точності джерел розвідки:

1. Класифікатор Naive Bayes: Naive Bayes — це керований алгоритм машинного навчання, який обчислює ймовірність того, що джерело є надійним або точним на основі ознак, отриманих із вмісту джерела або метаданих. Він припускає незалежність між функціями та використовує теорему Байєса для прогнозування. Тренувати Наївного Байєса на позначених даних, щоб класифікувати джерела як достовірні чи недостовірні.
2. Машини опорних векторів (SVM): SVM — це контрольований алгоритм навчання, який використовується для завдань класифікації. («Коротко пояснено 11 найпоширеніших алгоритмів машинного навчання») Він працює, знаходячи оптимальну гіперплощину, яка розділяє різні класи. («Розкриття потенціалу прибутку: застосування машинного навчання до алгоритмізації...») Навчання SVM на позначених даних, де джерела класифікуються як надійні чи ненадійні. Після навчання він може класифікувати нові джерела на основі їхніх особливостей, таких як мовні шаблони, лінгвістичні ознаки або метадані.
3. Випадковий ліс: Випадковий ліс — це алгоритм навчання ансамблю, який поєднує кілька дерев рішень для прогнозування. (“BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model – GitHub”) Ми можемо навчити випадковий ліс на позначених даних на основі різних ознак, щоб класифікувати джерела як надійні чи ні. Random Forest може керувати складними зв’язками між функціями та давати уявлення про важливість різноманітних факторів для достовірності джерела.
4. Алгоритм PageRank: спочатку розроблений для ранжування веб-сторінок, алгоритм PageRank можна адаптувати для оцінки достовірності та важливості джерел розвідки. PageRank оцінює підключення джерел і структуру посилань, щоб визначити їх репутацію та вплив у мережі. Джерела з високим рейтингом PageRank вважаються надійними та надійними.
5. Алгоритм TrustRank: TrustRank — це алгоритм, який вимірює надійність джерел на основі їхніх зв’язків із надійними вихідними джерелами. Він оцінює якість і надійність посилань, що вказують на джерело, і відповідно поширює показники довіри. Використовуйте TrustRank, щоб визначити надійні джерела та відфільтрувати потенційно ненадійні.
6. Аналіз настроїв: алгоритми аналізу настроїв використовують методи НЛП для аналізу настроїв або думок, висловлених у вихідних текстах. Ці алгоритми можуть визначати упередження, суб’єктивність або потенційні неточності в поданій інформації, оцінюючи передані почуття, ставлення та емоції. Аналіз настроїв може бути корисним для оцінки тону та надійності джерел розвідки.
7. Аналіз мережі: застосовуйте алгоритми аналізу мережі, такі як вимірювання центральності (наприклад, ступінь центральності, центральність між) або алгоритми виявлення спільноти, щоб аналізувати зв’язки та відносини між джерелами. Ці алгоритми допомагають ідентифікувати впливові або центральні джерела в мережі, оцінити надійність джерел на основі їхньої позиції в мережі та виявити потенційні упередження або кліки.

Вибір алгоритмів залежить від конкретного контексту, наявних даних і цілей аналізу. Крім того, навчіть і налаштуйте ці алгоритми, використовуючи відповідні навчальні дані, щоб узгодити їх із вимогами щодо перевірки джерел розвідувальних даних.

Авторське право 2023 Treadstone 71 

Автоматизовані процеси експертної оцінки аналізу розвідувальних даних можуть бути цінними для перевірки звітів розвідувальних даних. З появою штучного інтелекту та обробки природної мови життєздатність не за горами.

1. Створіть структуру автоматизованої експертної перевірки: розробіть структуру, яка включає автоматизовані процеси експертної перевірки у вашу систему аналізу інформації. Визначте конкретні критерії оцінки та вказівки для перевірки, такі як точність, релевантність, ясність, узгодженість та дотримання стандартів розвідувального співтовариства.
2. Визначте кваліфікованих рецензентів: визначте групу кваліфікованих рецензентів у вашій організації чи розвідувальній спільноті, які володіють необхідним досвідом і знаннями з предмета. Враховуйте їхній досвід, знання в галузі та знайомство з процесом аналізу розвідувальних даних.

• Визначте критерії та показники перевірки: встановіть конкретні критерії та показники для оцінки, за якими звітує розвідка. Вони можуть включати такі фактори, як якість і точність джерел, логічне мислення, використання SATs, узгодженість аналізу та дотримання стандартів розвідувального співтовариства. Визначте кількісні або якісні показники для застосування під час процесу перевірки.

• Запровадження автоматизованих інструментів рецензування: використовуйте автоматизовані інструменти рецензування або платформи, які можуть полегшити процес рецензування. Ці інструменти можуть включати алгоритми аналізу тексту, методи обробки природної мови (NLP) і моделі машинного навчання, призначені для оцінки та оцінки якості та характеристик звітів. Такі інструменти можуть допомогти у виявленні потенційних помилок, невідповідностей або прогалин в аналізі.
• Призначення та планування експертної перевірки: розробіть механізм призначення звітів розвідки рецензентам на основі їх досвіду та робочого навантаження. Впровадити систему планування, яка забезпечує своєчасні та ефективні цикли перевірки, враховуючи необхідний час обробки для кожного звіту.
• Відгуки та оцінки рецензентів: дозвольте рецензентам надавати відгуки, коментарі та оцінки звітам, які вони переглядають. Розробіть стандартизований шаблон або форму, яка скеровуватиме рецензентів у записі їхніх зауважень, пропозицій та будь-яких необхідних виправлень. Розгляньте можливість запровадження рейтингової системи, яка кількісно оцінює якість і релевантність звітів.
• Збирайте та аналізуйте відгуки рецензентів: аналізуйте відгуки та оцінки, надані рецензентами, щоб визначити загальні закономірності, області вдосконалення або потенційні проблеми у звітах. Використовуйте методи аналізу даних, щоб отримати розуміння зі зведених відгуків рецензентів, наприклад, виявити повторювані сильні чи слабкі сторони аналізу.
• Ітеративний процес удосконалення: включіть відгуки, отримані від автоматизованого процесу рецензування, у ітеративний цикл удосконалення. Використовуйте інформацію, отриману в результаті перевірки, щоб удосконалити методологію аналізу, усунути виявлені недоліки та підвищити загальну якість звітів розвідки.
• Моніторинг і відстеження ефективності рецензування: Постійно контролюйте та відстежуйте ефективність автоматизованих процесів рецензування. Проаналізуйте такі показники, як час завершення рецензування, рівень згоди між рецензентами та продуктивність рецензентів, щоб визначити можливості для оптимізації процесу та забезпечити ефективність і ефективність системи рецензування.
• Надайте відгуки та вказівки аналітикам: використовуйте відгуки рецензентів, щоб надати вказівки та підтримку аналітикам. Поділіться результатами аналізу з аналітиками, виділяючи області, які потрібно вдосконалити, і надаючи рекомендації щодо вдосконалення їхніх навичок аналізу. Заохочуйте зв’язок між рецензентами та аналітиками, щоб розвивати культуру постійного навчання та вдосконалення.

Інтегрувавши автоматизовані процеси експертної перевірки в робочий процес аналізу розвідувальних даних, ви можете перевіряти та підвищувати якість розвідувальних звітів. Такий підхід сприяє співпраці, об’єктивності та дотриманню стандартів у вашій внутрішній організації та зовнішніх структурах обміну розвідувальною інформацією, зрештою покращуючи точність і надійність аналізу.

Авторське право 2023 Treadstone 71

Treadstone 71 використовує Sats як стандартну частину життєвого циклу розвідки. Інтеграція та автоматизація структурованих аналітичних методів (SAT) передбачає використання технології та обчислювальних інструментів для оптимізації застосування цих методів. У нас є моделі, які роблять саме це, дотримуючись кроків і методів.

1. Стандартизуйте рамки SAT: розробіть стандартизовані рамки для застосування SAT. Це включає в себе визначення різних методів SAT, їх мети та кроків, пов’язаних із кожною технікою. Створіть шаблони або вказівки, яких аналітики зможуть дотримуватися під час використання SAT.
2. Розробка програмних засобів SAT: проектування та розробка програмних засобів, спеціально розроблених для SAT. Ці інструменти можуть забезпечувати автоматизовану підтримку для виконання методів SAT, таких як аналіз взаємозв’язків об’єктів, аналіз зв’язків, аналіз часової шкали та створення гіпотез. Інструменти можуть автоматизувати повторювані завдання, покращити візуалізацію даних і допомогти в розпізнаванні шаблонів.
3. Обробка природної мови (NLP): Використовуйте методи NLP для автоматизації вилучення та аналізу неструктурованих текстових даних. Алгоритми NLP можуть обробляти великі обсяги текстової інформації, визначати ключові сутності, відносини та настрої та перетворювати їх у структуровані дані для подальшого аналізу SAT.

1. Інтеграція та об’єднання даних: об’єднуйте різноманітні джерела даних і застосовуйте методи об’єднання даних для поєднання структурованих і неструктурованих даних. Автоматизована інтеграція даних дозволяє проводити цілісний аналіз за допомогою SAT, надаючи повне уявлення про наявну інформацію.
2. Машинне навчання та штучний інтелект: використовуйте алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту для автоматизації певних аспектів SAT. Наприклад, навчання моделей машинного навчання виявленню шаблонів, аномалій або тенденцій у даних, допомога аналітикам у створенні гіпотез або визначенні цікавих областей. Методи ШІ можуть автоматизувати повторювані завдання та надавати рекомендації на основі історичних закономірностей і тенденцій.
3. Інструменти візуалізації: реалізуйте інструменти візуалізації даних, щоб інтуїтивно представити складні дані візуально. Інтерактивні інформаційні панелі, мережеві графіки та теплові карти можуть допомогти аналітикам дослідити та зрозуміти зв’язки, залежності та закономірності, виявлені за допомогою SAT. Автоматизовані інструменти візуалізації сприяють швидкому та комплексному аналізу.
4. Автоматизація робочого процесу: автоматизуйте робочий процес із застосування тестів SAT, розробляючи системи або платформи, які направлятимуть аналітиків через цей процес. Ці системи можуть надавати покрокові інструкції, автоматизувати завдання попередньої обробки даних і бездоганно інтегрувати різні методи аналізу.
5. Платформи для співпраці та обміну знаннями: впроваджуйте платформи для співпраці, на яких аналітики можуть ділитися та обговорювати застосування тестів SAT. Ці платформи можуть полегшити обмін знаннями, надати доступ до спільних наборів даних і дозволити колективний аналіз, використовуючи досвід багатьох аналітиків.
6. Постійне вдосконалення: постійно оцінюйте та вдосконалюйте автоматизовані процеси SAT. Включайте відгуки аналітиків, відстежуйте ефективність автоматизованих інструментів і вдосконалюйте їхню продуктивність і зручність використання. Будьте в курсі прогресу в технологіях і аналітичних методологіях, щоб автоматизація відповідала постійним потребам процесу аналізу.
7. Навчання та розвиток навичок: забезпечте навчання та підтримку аналітиків щодо ефективного використання автоматизованих інструментів SAT. Запропонуйте вказівки щодо інтерпретації автоматизованих результатів, розуміння обмежень і використання автоматизації для покращення своїх аналітичних можливостей.

Впроваджуючи ці методи, ви можете інтегрувати та автоматизувати SATs, підвищуючи ефективність і результативність процесу аналізу. Поєднання технологій, інтеграції даних, машинного навчання та платформ для спільної роботи дає змогу аналітикам застосовувати тести SAT більш комплексно та послідовно, що зрештою призводить до більш інформованої та цінної інформації. Зазвичай використовувані SAT включають наступне:

1. Аналіз конкуруючих гіпотез (ACH): метод, який систематично оцінює численні гіпотези та їх підтверджуючі та суперечливі докази для визначення найбільш правдоподібного пояснення.
2. Перевірка ключових припущень (KAC): Це включає визначення та оцінку ключових припущень, що лежать в основі аналізу, щоб оцінити їх валідність, надійність і потенційний вплив на висновки.
3. Індикатори та аналіз попереджень (IWA): фокусується на виявленні та моніторингу індикаторів, які вказують на потенційні загрози або значні події, що дозволяє своєчасно попереджати та вживати профілактичних заходів.
4. Аналіз альтернативного майбутнього (AFA): вивчає та аналізує різні ймовірні майбутні сценарії, щоб передбачити різні результати та підготуватися до них.
5. Аналіз червоної групи: передбачає створення окремої команди або групи, яка ставить під сумнів припущення, аналіз і висновки основного аналізу, надаючи альтернативні точки зору та критичний аналіз.
6. Аналіз підтримки прийняття рішень (DSA): надає структуровані методи та прийоми, які допомагають особам, які приймають рішення, оцінювати варіанти, зважувати ризики та переваги та вибирати найбільш прийнятний курс дій.
7. Аналіз зв’язків: аналізує та візуалізує відносини та зв’язки між об’єктами, такими як особи, організації чи події, щоб зрозуміти мережі, моделі та залежності.
8. Аналіз часової шкали: будує хронологічну послідовність подій, щоб визначити закономірності, тенденції чи аномалії в часі та допомогти зрозуміти причинний зв’язок і вплив.
9. SWOT-аналіз: оцінює сильні та слабкі сторони, можливості та загрози, пов’язані з певним об’єктом, наприклад організацією, проектом або політикою, для прийняття стратегічних рішень.
10. Структурований мозковий штурм: сприяє структурованому підходу до генерування ідей, розуміння та потенційних рішень шляхом використання колективного інтелекту групи.
11. Метод Delphi: передбачає збір інформації від групи експертів за допомогою серії анкет або ітеративних опитувань, спрямованих на досягнення консенсусу або виявлення моделей і тенденцій.
12. Пом’якшення когнітивних упереджень: фокусується на розпізнаванні та усуненні когнітивних упереджень, які можуть впливати на аналіз, прийняття рішень і сприйняття інформації.
13. Розробка гіпотез: передбачає формулювання гіпотез, які можна перевірити, на основі наявної інформації, досвіду та логічних міркувань для керівництва аналізом і дослідженням.
14. Діаграми впливу: графічне представлення причинно-наслідкових зв’язків, залежностей і впливів між факторами та змінними для розуміння складних систем та їхніх взаємозалежностей.
15. Структурована аргументація: передбачає побудову логічних аргументів із передумовами, доказами та висновками для підтримки або спростування певної пропозиції чи гіпотези.
16. Аналіз шаблонів: визначає та аналізує повторювані шаблони в даних або подіях, щоб виявити ідеї, зв’язки та тенденції.
17. Байєсівський аналіз: застосовує байєсівську теорію ймовірностей для оновлення й уточнення переконань і гіпотез на основі нових доказів і попередніх ймовірностей.
18. Аналіз впливу: оцінює потенційні наслідки та значення факторів, подій або рішень, щоб зрозуміти їхній потенційний вплив.
19. Порівняльний аналіз: порівнює та порівнює різні об’єкти, варіанти або сценарії, щоб оцінити їх відносні сильні, слабкі сторони, переваги та недоліки.
20. Структуроване аналітичне прийняття рішень (SADM): забезпечує основу для структурованих процесів прийняття рішень, включаючи SATs для покращення аналізу, оцінювання та прийняття рішень.

Ці методи пропонують структуровані рамки та методології для керування процесом аналізу, підвищення об’єктивності та підвищення якості розуміння та прийняття рішень. Залежно від конкретних вимог до аналізу, аналітики можуть вибрати та застосувати найбільш підходящий тест SAT.

Аналіз конкуруючих гіпотез (ACH):

• Розробіть модуль, який дозволить аналітикам вводити гіпотези та підтверджуючі/суперечливі докази.
• Застосуйте алгоритми міркування Байєса, щоб оцінити ймовірність кожної гіпотези на основі наданих доказів.
• Представте результати в зручному для користувача інтерфейсі, ранжуючи гіпотези за ймовірністю їх правдивості.

Перевірка ключових припущень (KAC):

• Забезпечте основу для визначення та документування ключових припущень для аналітиків.
• Запровадити алгоритми для оцінки обґрунтованості та впливу кожного припущення.
• Створюйте візуалізації або звіти, які висвітлюють важливі припущення та їх потенційний вплив на аналіз.

Індикатори та аналіз попереджень (IWA):

• Розробіть конвеєр прийому даних для збору та обробки відповідних показників із різних джерел.
• Застосовуйте алгоритми виявлення аномалій, щоб ідентифікувати потенційні попереджувальні знаки або індикатори нових загроз.
• Впроваджуйте механізми моніторингу та оповіщення в реальному часі, щоб повідомляти аналітиків про значні зміни або потенційні ризики.

Аналіз альтернативних ф'ючерсів (AFA):

• Розробіть модуль генерації сценаріїв, який дозволить аналітикам визначати різні майбутні сценарії.
• Розробити алгоритми для моделювання та оцінки результатів кожного сценарію на основі наявних даних і припущень.
• Представте результати за допомогою візуалізації, підкресливши наслідки та потенційні ризики, пов’язані з кожним майбутнім сценарієм.

Аналіз червоної команди:

• Увімкніть функції співпраці, які полегшують формування червоної команди та інтеграцію з додатком AI.
• Надайте червоній команді інструменти для оскарження припущень, критики аналізу та надання альтернативних точок зору.
• Включіть механізм зворотного зв’язку, який фіксує інформацію червоної команди та включає її в процес аналізу.

Аналіз підтримки прийняття рішень (DSA):

• Розробіть схему прийняття рішень, яка веде аналітиків через структурований процес прийняття рішень.
• Включіть тести SAT, такі як SWOT-аналіз, порівняльний аналіз і методи пом’якшення когнітивних упереджень, у структуру прийняття рішень.
• Надайте рекомендації на основі результатів аналізу для підтримки прийняття обґрунтованих рішень.

Аналіз посилань:

• Впровадити алгоритми для виявлення та аналізу зв’язків між об’єктами.
• Візуалізуйте мережу зв’язків за допомогою методів графічної візуалізації.
• Увімкніть інтерактивне дослідження мережі, дозволяючи аналітикам детально досліджувати конкретні з’єднання та отримувати інформацію.

Аналіз часової шкали:

• Розробіть модуль для побудови часових шкал на основі даних про події.
• Застосовуйте алгоритми для виявлення закономірностей, тенденцій і аномалій у часовій шкалі.
• Увімкніть інтерактивну візуалізацію та дослідження часової шкали, дозволяючи аналітикам досліджувати причинно-наслідкові зв’язки та оцінювати вплив подій.

SWOT аналіз:

• Надайте аналітикам структуру для проведення SWOT-аналізу в додатку ШІ.
• Розробіть алгоритми для автоматичного аналізу сильних і слабких сторін, можливостей і загроз на основі відповідних даних.
• Представте результати SWOT-аналізу в чіткому та структурованому форматі, виділяючи ключові ідеї та рекомендації.

Структурований мозковий штурм:

• Інтегруйте функції співпраці, які дозволяють аналітикам брати участь у структурованих сесіях мозкового штурму.
• Надайте підказки та вказівки, щоб полегшити генерацію ідей та розуміння.
• Зафіксуйте та впорядкуйте результати сеансів мозкового штурму для подальшого аналізу та оцінки. Початок форми

Метод Delphi:

• Розробіть модуль, який полегшує ітераційні опитування або анкети для збору вхідних даних від групи експертів.
• Застосовуйте методи статистичного аналізу для агрегування та синтезу експертних думок.
• Забезпечте візуалізацію консенсусу або шаблонів, що випливають із процесу Delphi.

Пом'якшення когнітивного упередження:

• Впровадити модуль, який підвищує обізнаність про поширені когнітивні упередження та надає вказівки щодо їх пом’якшення.
• Інтегруйте нагадування та підказки в додаток AI, щоб спонукати аналітиків враховувати упередження під час процесу аналізу.
• Запропонуйте контрольні списки або інструменти підтримки прийняття рішень, які допоможуть виявити та усунути упередження в аналізі.

Розробка гіпотези:

• Надайте модуль, який допомагає аналітикам формулювати перевірені гіпотези на основі доступної інформації.
• Запропонуйте вказівки щодо структурування гіпотез та визначення доказів, необхідних для оцінки.
• Увімкніть програму штучного інтелекту для аналізу підтверджуючих доказів і надання відгуків про силу гіпотез.

Діаграми впливу:

• Розробіть інструмент візуалізації, який дозволить аналітикам створювати діаграми впливу.
• Увімкніть програму штучного інтелекту для аналізу зв’язків і залежностей на діаграмі.
• Надати уявлення про потенційний вплив факторів і те, як вони впливають на систему в цілому.

Аналіз шаблону:

• Впроваджуйте алгоритми, які автоматично виявляють і аналізують шаблони в даних.
• Застосовуйте методи машинного навчання, наприклад кластеризацію або виявлення аномалій, щоб виявити важливі закономірності.
• Візуалізуйте та узагальніть виявлені закономірності, щоб допомогти аналітикам отримати інформацію та зробити обґрунтовані висновки.

Байєсівський аналіз:

• Розробіть модуль, який застосовує байєсівську теорію ймовірності для оновлення переконань і гіпотез на основі нових доказів.
• Надайте алгоритми, які обчислюють апостеріорні ймовірності на основі попередніх ймовірностей і спостережених даних.
• Подайте результати таким чином, щоб аналітики могли зрозуміти вплив нових доказів на аналіз.

Аналіз впливу:

• Включайте алгоритми, які оцінюють потенційні наслідки та значення факторів або подій.
• Увімкніть програму штучного інтелекту для моделювання та оцінки впливу різних сценаріїв.
• Надайте візуалізації або звіти, що підкреслюють потенційний вплив на різні об’єкти, системи чи середовища.

Порівняльний аналіз:

• Розробіть інструменти, які дозволять аналітикам порівнювати й оцінювати кілька об’єктів, варіантів або сценаріїв.
• Впроваджуйте алгоритми, які обчислюють і представляють порівняльні показники, такі як бали, рейтинги або рейтинги.
• Надайте візуалізації або звіти, які сприяють комплексному та структурованому порівнянню.

Структуроване аналітичне прийняття рішень (SADM):

• Інтегруйте різні тести SAT у систему підтримки прийняття рішень, яка веде аналітиків у процесі аналізу.
• Надайте покрокові вказівки, підказки та шаблони для структурованого застосування різних тестів SAT.
• Увімкніть програму штучного інтелекту для збору та організації результатів аналізу в рамках SADM для відстеження та узгодженості.

Хоча наведений вище список не є вичерпним, він є хорошою відправною точкою для інтеграції та автоматизації структурованих аналітичних методів.

Включивши ці додаткові тести SAT у додаток AI, аналітики можуть використовувати комплексні методи для підтримки свого аналізу. Ми налаштовуємо кожну техніку в програмі для автоматизації повторюваних завдань, полегшення аналізу даних, забезпечення візуалізації та підтримки прийняття рішень, що призводить до більш ефективних і ефективних процесів аналізу.

Інтеграція структурованих аналітичних методів (SAT):

• Розробіть модуль, який дозволить аналітикам легко інтегрувати та комбінувати кілька тестів SAT.
• Забезпечте гнучку структуру, яка дозволить аналітикам застосовувати комбіновані SAT на основі конкретних вимог до аналізу.
• Переконайтеся, що програма AI підтримує взаємодію та взаємодію різних SAT для покращення процесу аналізу.

Аналіз чутливості:

• Впровадити алгоритми, які оцінюють чутливість результатів аналізу до змін у припущеннях, змінних або параметрах.
• Дозвольте аналітикам досліджувати різні сценарії та оцінювати, наскільки результати аналізу чутливі до різних вхідних даних.
• Надайте візуалізації або звіти, які відображають чутливість аналізу та його потенційний вплив на прийняття рішень.

Злиття та інтеграція даних:

• Розробити механізми для інтеграції та злиття даних із багатьох джерел, форматів і модальностей.
• Застосовуйте методи інтеграції даних для підвищення повноти та точності даних аналізу.
• Впроваджуйте алгоритми для вирішення конфліктів, контролю за відсутніми даними та узгодження різноманітних наборів даних.

Експертні системи та управління знаннями:

• Включайте експертні системи, які збирають і використовують знання та досвід спеціалістів у галузі.
• Розробіть систему управління знаннями, яка дає змогу організовувати та отримувати відповідну інформацію, думки та отримані уроки.
• Використовуйте методи штучного інтелекту, такі як обробка природної мови та графи знань, щоб полегшити відкриття та пошук знань.

Сценарне планування та аналіз:

• Розробіть модуль, який підтримує планування та аналіз сценаріїв.
• Дозволяє аналітикам визначати та досліджувати різні вірогідні сценарії, враховуючи ряд факторів, припущень і невизначеностей.
• Застосовуйте SAT у контексті планування сценаріїв, наприклад розробки гіпотез, аналізу впливу та підтримки прийняття рішень, щоб оцінити та порівняти результати кожного сценарію.

Калібрування та валідація:

• Розробити методи калібрування та перевірки продуктивності моделей ШІ в процесі аналізу.
• Впровадити методи вимірювання точності, надійності та надійності моделей.
• Включайте цикли зворотного зв’язку для постійного вдосконалення та вдосконалення моделей на основі реальних результатів і відгуків користувачів.

Контекстне розуміння:

• Включіть можливості контекстуального розуміння в додаток ШІ, щоб інтерпретувати та аналізувати дані в належному контексті.
• Використовуйте такі методи, як розпізнавання сутностей, семантичний аналіз і контекстне мислення, щоб підвищити точність і релевантність аналізу.

Зворотній зв'язок і повторення:

• Впровадити механізми для надання аналітиками зворотного зв’язку щодо результатів аналізу та продуктивності програми ШІ.
• Включіть ітеративний процес розробки для постійного вдосконалення та вдосконалення програми на основі відгуків користувачів і мінливих вимог.

Конфіденційність і безпека даних:

• Переконайтеся, що програма ШІ відповідає правилам конфіденційності та найкращим практикам безпеки.
• Застосуйте методи анонімізації даних, засоби контролю доступу та методи шифрування, щоб захистити конфіденційну інформацію, яку обробляє програма.

Масштабованість і продуктивність:

• Створіть програму штучного інтелекту для керування великими обсягами даних і задоволення зростаючих аналітичних потреб.
• Розгляньте можливість використання розподілених обчислень, паралельної обробки та хмарної інфраструктури для підвищення масштабованості та продуктивності.

Доменно-спеціальна адаптація:

• Налаштуйте програму ШІ відповідно до конкретних вимог і характеристик домену чи передбачуваної галузі.
• Адаптуйте алгоритми, моделі та інтерфейси відповідно до унікальних завдань і нюансів цільової області.

Людина в петлі:

• Включіть можливості людини в циклі, щоб забезпечити людський нагляд і контроль у процесі аналізу.
• Дозвольте аналітикам переглядати та підтверджувати інформацію, створену ШІ, уточнювати гіпотези та робити остаточні висновки на основі свого досвіду.

Поясніть здатність і прозорість:

• Надайте пояснення та обґрунтування результатів аналізу, згенерованих додатком ШІ.
• Включайте методи інтерпретації моделі та здатності пояснювати для підвищення довіри та прозорості в процесі аналізу.

Постійне навчання:

• Впроваджуйте механізми для безперервного навчання та адаптації програми штучного інтелекту на основі нових даних, нових шаблонів і відгуків користувачів.
• Дозвольте додатку оновлювати свої моделі, алгоритми та базу знань для підвищення точності та продуктивності з часом.
• Щоб ефективно автоматизувати аналіз розвідувальних даних за допомогою різних методів і згаданих міркувань, ви можете виконати такі дії:
  • Визначте свої конкретні вимоги до аналізу: визначте цілі, обсяг і завдання аналізу розвідувальних даних. Зрозумійте типи даних, джерела та методи, які стосуються вашої області аналізу.
  • Спроектуйте архітектуру та інфраструктуру: сплануйте та спроектуйте архітектуру вашої автоматизованої системи аналізу інтелекту. Враховуйте аспекти масштабованості, продуктивності, безпеки та конфіденційності. Визначте, чи відповідає вашим потребам локальна чи хмарна інфраструктура.
  • Збір даних і попередня обробка: налаштуйте механізми збору відповідних даних із різних джерел, у тому числі структурованих і неструктурованих даних. Застосуйте такі методи попередньої обробки, як очищення даних, нормалізація та виділення ознак, щоб підготувати дані для аналізу.
  • Застосуйте алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту. Використовуйте алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту для автоматизації окремих аспектів аналізу інтелекту, таких як класифікація даних, кластеризація, виявлення аномалій, обробка природної мови та прогнозне моделювання. Вибирайте та тренуйте моделі, які відповідають вашим конкретним цілям аналізу.
  • Впроваджуйте SATs і схеми прийняття рішень: інтегруйте структуровані аналітичні методи (SATs) і схеми прийняття рішень у вашу систему автоматизації. Розробити модулі або робочі процеси, які допоможуть аналітикам застосовувати SATs на відповідних етапах процесу аналізу.
  • Розвивайте можливості візуалізації та звітності: створюйте інтерактивні візуалізації, інформаційні панелі та звіти, які представляють результати аналізу в зручній для користувача формі та легкій для інтерпретації. Включіть функції, які дозволяють аналітикам докладати деталі, досліджувати зв’язки та створювати персоналізовані звіти.
  • Інтеграція «людина в циклі»: реалізуйте можливості «людина в циклі», щоб забезпечити нагляд з боку людини, перевірку та вдосконалення автоматизованого аналізу. Дозвольте аналітикам переглядати та підтверджувати автоматизовану інформацію, робити висновки на основі свого досвіду та надавати відгуки для вдосконалення моделі.
  • Постійне навчання та вдосконалення: створіть механізми для постійного навчання та вдосконалення вашої системи автоматизації. Включайте цикли зворотного зв’язку, перенавчання моделі та оновлення бази знань на основі нових даних, моделей, що розвиваються, і відгуків користувачів.
  • Оцініть і перевірте систему: регулярно оцінюйте продуктивність, точність і ефективність автоматизованої системи аналізу інформації. Проводьте вправи з перевірки, щоб порівняти автоматизовані результати з ручним аналізом або фактичними даними. Постійно вдосконалюйте та оптимізуйте систему на основі результатів оцінювання.
  • Ітеративна розробка та співпраця: сприяйте ітераційному та спільному підходу до розробки. Залучайте до всього процесу аналітиків, експертів у відповідній галузі та зацікавлених сторін, щоб система відповідала їхнім потребам і відповідала змінним вимогам аналізу розвідувальних даних.
  • Зауваження щодо відповідності вимогам і безпеки. Забезпечте дотримання відповідних нормативних актів, інструкцій щодо конфіденційності та передових методів безпеки. Впровадити заходи для захисту конфіденційних даних і запобігання несанкціонованому доступу до автоматизованої системи аналізу.
  • Навчання та впровадження: Забезпечте відповідне навчання та підтримку аналітиків, щоб ознайомити їх із автоматизованою системою аналізу розвідувальних даних. Заохочуйте прийняття та використання системи, демонструючи її переваги, підвищення ефективності та цінність, яку вона додає до процесу аналізу.

Виконуючи ці кроки, ви можете інтегрувати та автоматизувати різні техніки, міркування та тести SAT у цілісну систему аналізу інтелекту. Система використовуватиме машинне навчання, алгоритми штучного інтелекту, візуалізацію та можливості «людина в циклі», щоб оптимізувати процес аналізу, підвищити ефективність і отримати цінну інформацію.

Автоматичне генерування звітів

Ми пропонуємо вам розглянути можливість слідувати автоматично створеним аналітичним звітам, коли ви інтегруєте SATs у процес аналізу розвідувальних даних. Робити так:

• Визначення шаблонів звітів: розробка та визначення структури та формату аналітичних звітів. Визначте розділи, підрозділи та ключові компоненти для включення звіту на основі вимог до аналізу та бажаного результату.
• Визначте тригери створення звіту: визначте тригери або умови, які ініціюють процес створення звіту. Це може базуватися на конкретних подіях, інтервалах часу, виконанні завдань аналізу або будь-яких інших відповідних критеріях.
• Отримайте відповідну інформацію: витягніть відповідну інформацію та висновки з результатів аналізу, створених автоматизованою системою аналізу розвідки. Це включає ключові спостереження, закономірності, тенденції, аномалії та важливі взаємозв’язки, виявлені за допомогою застосування SAT.
• Підсумуйте та контекстуалізуйте висновки: узагальніть витягнуті ідеї в стислій та зрозумілій формі. Надайте необхідний контекст і довідкову інформацію, щоб допомогти читачам зрозуміти значення та наслідки висновків.
• Створення візуалізацій: додайте візуалізації, діаграми, графіки та діаграми, які ефективно представляють результати аналізу. Виберіть відповідні методи візуалізації, щоб представити дані та ідеї у візуально привабливий та інформативний спосіб.
• Створення текстових описів: автоматично створюйте текстові описи, які детально описують висновки та ідеї. Використовуйте методи генерування природної мови, щоб перетворити вилучену інформацію на зв’язну та читабельну розповідь.
• Забезпечте узгодженість і послідовність звіту: переконайтеся, що ви логічно організували розділи та підрозділи звіту для безперебійного проходження. Підтримуйте узгодженість мови, стилю та форматування в усьому звіті, щоб покращити читабельність і розуміння.
• Включіть підтверджуючі докази та посилання: Включіть посилання на підтверджуючі докази та джерела даних, використані в аналізі. Надайте посилання, цитати або виноски, які дозволять читачам отримати доступ до основної інформації для подальшого дослідження чи перевірки.
• Переглядайте та редагуйте створені звіти: запровадьте процес перегляду та редагування, щоб покращити автоматично створені звіти. Включіть механізми людського нагляду для забезпечення точності, узгодженості та дотримання стандартів якості.
• Автоматизація створення звіту: розробіть модуль або робочий процес, який автоматизує процес створення звіту на основі визначених шаблонів і тригерів. Налаштуйте систему для створення звітів через визначені проміжки часу або для виконання ініційованих умов.
• Розповсюдження та обмін: Встановіть механізми для розповсюдження та обміну створеними звітами з відповідними зацікавленими сторонами. Це може включати сповіщення електронною поштою, безпечний обмін файлами або інтеграцію з платформами для співпраці для безперебійного доступу та розповсюдження звітів.
• Відстежуйте та вдосконалюйте створення звітів: постійно відстежуйте згенеровані звіти на предмет якості, відповідності та відгуків користувачів. Збирайте відгуки від користувачів і одержувачів, щоб визначити сфери, які потрібно вдосконалити, і повторювати процес створення звіту.

Виконуючи ці кроки, ви можете автоматизувати створення аналітичних звітів на основі інформації та висновків, отриманих із інтегрованих тестів SAT у вашому процесі аналізу розвідувальних даних. Це спрощує робочий процес звітування, забезпечує узгодженість і підвищує ефективність надання оперативної інформації особам, які приймають рішення.

Авторське право 2023 Treadstone 71

Регулярна оцінка продуктивності алгоритмів і моделей, що використовуються в автоматизованих процесах аналізу, має вирішальне значення для забезпечення їх ефективності та пошуку областей для вдосконалення.

Перехресна перевірка: розділіть свій набір даних на навчальні та тестові підмножини та використовуйте такі методи перехресної перевірки, як k-кратна або стратифікована перехресна перевірка. Це дає змогу оцінити продуктивність моделі на кількох підмножинах даних, зменшуючи ризик надмірного чи недостатнього налаштування. Вимірюйте відповідні показники, такі як точність, точність, запам’ятовування, оцінка F1 або площа під кривою (AUC), щоб оцінити ефективність моделі.

Матриця плутанини: побудуйте матрицю плутанини, щоб візуалізувати продуктивність вашої моделі. Матриця плутанини показує істинно позитивні, істинно негативні, хибно позитивні та хибно негативні прогнози, зроблені моделлю. Ви можете обчислити різні показники з матриці плутанини, такі як точність, точність, запам’ятовуваність і F1-оцінка, які надають уявлення про продуктивність моделі для різних класів або міток.

Крива робочих характеристик приймача (ROC): Використовуйте криву ROC для оцінки ефективності моделей двійкової класифікації. Крива ROC відображає істинний позитивний показник проти помилкового позитивного показника при різних порогових значеннях класифікації. Показник AUC, отриманий на основі кривої ROC, є загальновживаним показником для вимірювання здатності моделі розрізняти класи. Вищий показник AUC свідчить про кращу продуктивність.

Крива точності-запам’ятовування: розгляньте можливість використання кривої точності-запам’ятовування для незбалансованих наборів даних або сценаріїв, де фокус зосереджений на позитивних випадках. Ця крива показує точність і запам’ятовування при різних класифікаційних порогах. Крива дає уявлення про компроміс між точністю та запам’ятовуванням і може бути корисною для оцінки ефективності моделі, коли розподіл класів є нерівномірним.

Порівняння з базовими моделями: налаштуйте базові моделі, що представляють прості або наївні підходи до проблеми, яку ви намагаєтеся вирішити. Порівняйте продуктивність ваших алгоритмів і моделей із цими базовими показниками, щоб зрозуміти додаткову цінність, яку вони надають. Це порівняння допомагає оцінити відносне покращення, досягнуте автоматизованими процесами аналізу.

A/B-тестування: якщо можливо, проведіть A/B-тестування, одночасно запустивши кілька версій ваших алгоритмів або моделей і порівнявши їх продуктивність. Випадково призначайте вхідні зразки даних різним версіям і аналізуйте результати. Цей метод дозволяє контрольовано та статистично значущим чином вимірювати вплив змін або оновлень на ваші алгоритми та моделі.

Зворотній зв’язок від аналітиків та експертів із предметних питань: шукайте відгуки від аналітиків та експертів, які тісно співпрацюють із автоматизованою системою аналізу. Вони можуть надати інформацію на основі свого досвіду та практичного досвіду. Збирайте відгуки про точність, релевантність і зручність використання результатів, створених алгоритмами та моделями. Включіть їх внесок, щоб удосконалити та покращити продуктивність системи.

Безперервний моніторинг: запровадьте систему для моніторингу поточної продуктивності ваших алгоритмів і моделей у реальному часі. Це може включати показники моніторингу, сповіщення або механізми виявлення аномалій. Відстежуйте ключові показники продуктивності (KPI) і порівнюйте їх із заздалегідь визначеними пороговими значеннями, щоб виявити будь-яке погіршення продуктивності або аномалії, які можуть потребувати дослідження.

Ми вважаємо, що важливо регулярно оцінювати продуктивність ваших алгоритмів і моделей, враховуючи конкретні цілі, набори даних і показники оцінки, що стосуються ваших автоматизованих процесів аналізу. Використовуючи ці методи, ви можете оцінити продуктивність, визначити сфери, які потрібно вдосконалити, і прийняти обґрунтовані рішення для підвищення ефективності вашої автоматизованої системи аналізу.

Авторське право 2023 Treadstone 71

Розробка можливостей автоматичного створення звітів включає принаймні такі кроки.

1. Визначте вимоги до звітів: почніть із визначення мети та обсягу звітів, які ви хочете створити. Визначте цільову аудиторію, необхідну інформацію, бажаний формат і стиль подання. Це допоможе вам встановити чіткі цілі та вказівки для автоматизованого процесу створення звітів.
2. Визначте джерела даних: визначте джерела даних, які нададуть необхідну інформацію для звітів. Це може включати канали аналізу загроз, журнали безпеки, результати оцінки вразливості, дані реагування на інциденти та будь-які інші відповідні джерела. Переконайтеся, що у вас є автоматизовані механізми збору та обробки цих даних.
3. Шаблони звітів: створюйте шаблони звітів, які визначають структуру, макет і вміст звітів. Враховуйте конкретні вимоги вашої цільової аудиторії та адаптуйте шаблони відповідно до них. Це може включати вибір відповідних візуалізацій, діаграм, графіків і текстових елементів для ефективного представлення інформації.

1. Агрегація та аналіз даних: розробіть автоматизовані процеси для агрегування та аналізу даних із визначених джерел. Це може передбачати інтеграцію з інструментами обробки даних і аналітики для вилучення відповідної інформації, виконання обчислень і формування розуміння. Використовуйте методи фільтрації, агрегації та статистичного аналізу даних, щоб отримати значущі результати.
2. Логіка створення звітів: визначте логіку та правила для створення звітів на основі проаналізованих даних. Це включає визначення частоти створення звіту, визначення часу, охопленого кожним звітом, і встановлення порогових значень або критеріїв для включення конкретної інформації. Наприклад, ви можете налаштувати правила для включення лише високопріоритетних загроз або вразливостей, які відповідають певним критеріям ризику.
3. Робочий процес створення звіту: розробіть робочий процес для створення звіту, який окреслює послідовність кроків і задіяних процесів. Визначте тригери або розклад для ініціювання створення звіту, пошуку та обробки даних, аналізу та заповнення шаблонів. Переконайтеся, що робочий процес є ефективним, надійним і добре задокументованим.
4. Впровадження автоматизації: розробіть необхідні сценарії автоматизації, модулі або додатки для впровадження процесу створення звітів. Це може включати мови сценаріїв, рамки програмування або спеціальні інструменти звітності. Використовуйте API, з’єднувачі даних або прямий доступ до бази даних для отримання та обробки необхідних даних.
5. Параметри налаштування звіту: надайте параметри налаштування, щоб дозволити користувачам адаптувати звіти до своїх конкретних потреб. Це може містити параметри для вибору фільтрів даних, часових діапазонів, форматів звітів або візуалізацій. Застосуйте зручний інтерфейс або параметри командного рядка для полегшення налаштування.
6. Тестування та перевірка: Ретельно оцініть автоматизований процес створення звіту, щоб переконатися в його точності, надійності та продуктивності. Переконайтеся, що створені звіти відповідають визначеним вимогам і дають бажану інформацію. Проводьте тестування з використанням різних сценаріїв даних, щоб виявити та вирішити будь-які проблеми чи невідповідності.
7. Розгортання та обслуговування: коли ви розробите та перевірите можливості автоматичного створення звітів, розгорніть систему у виробничому середовищі. Регулярно відстежуйте та обслуговуйте систему для вирішення будь-яких оновлень або змін у джерелах даних, вимогах до звітів або основних технологіях. Отримайте відгуки від користувачів і внесіть удосконалення чи вдосконалення відповідно до їхніх потреб.

Дотримуючись цих кроків, ви можете розробити можливості автоматичного створення звітів, які оптимізують процес створення вичерпних і дієвих звітів, заощаджуючи час і зусилля ваших команд з кібербезпеки та зацікавлених сторін.

Авторське право 2023 Treadstone 71 

Автоматизація аналізу кіберрозвідки передбачає використання технологій і підходів на основі даних для збору, обробки й аналізу великих обсягів інформації. Хоча повна автоматизація процесу аналізу може бути неможливою через складну природу кіберзагроз, ви можете зробити кілька кроків, щоб підвищити ефективність і результативність. Ось загальний огляд того, як ви можете підійти до автоматизації аналізу кіберрозвідки:

1. Збір даних: розробіть автоматизовані механізми для збору даних із різних джерел, таких як журнали безпеки, канали розвідки про загрози, платформи соціальних мереж, джерел темної мережі та телеметрія внутрішньої мережі. Ми можемо використовувати API, веб-скрапінг, канали даних або спеціалізовані інструменти як збирачі даних.
2. Агрегація та нормалізація даних: об’єднайте та нормалізуйте зібрані дані в структурований формат для полегшення аналізу. Цей крок передбачає перетворення різноманітних форматів даних в уніфіковану схему та збагачення даних відповідною контекстною інформацією.
3. Збагачення аналізу загроз: використовуйте канали аналізу загроз і служби для збагачення зібраних даних. Цей процес збагачення може включати збір інформації про відомі загрози, індикатори компрометації (IOC), профілі учасників загрози та методи атак. Це допомагає в атрибуції та контекстуалізації зібраних даних.
4. Машинне навчання та обробка природної мови (NLP): застосовуйте методи машинного навчання та NLP для аналізу неструктурованих даних, таких як звіти про безпеку, статті, блоги та обговорення на форумі. Ці методи можуть допомогти знайти шаблони, отримати релевантну інформацію та класифікувати дані на основі визначених тем.

1. Виявлення загроз і визначення пріоритетів. Використовуйте автоматизовані алгоритми й евристики, щоб знаходити потенційні загрози та визначати їх пріоритети на основі їх серйозності, актуальності та впливу. Це може включати співвіднесення зібраних даних із відомими показниками зламу, аналіз мережевого трафіку та виявлення аномалій.
2. Візуалізація та звітність: розробіть інтерактивні інформаційні панелі та інструменти візуалізації для представлення проаналізованої інформації в зручному для користувача форматі. Ці візуалізації можуть у режимі реального часу надавати інформацію про ландшафти загроз, тенденції атак і потенційні вразливості, допомагаючи приймати рішення.
3. Автоматизація реагування на інциденти: інтегруйте платформи реагування на інциденти та інструменти оркестровки безпеки для автоматизації процесів обробки інцидентів. Це включає автоматичне сповіщення, сортування попереджень, робочі процеси виправлення та співпрацю між командами безпеки.
4. Постійне вдосконалення: постійно вдосконалюйте й оновлюйте автоматизовану систему аналізу, враховуючи відгуки аналітиків безпеки, відстежуючи нові тенденції загроз і адаптуючись до змін у сфері кібербезпеки.
5. Автоматизація пошуку загроз: запровадьте автоматизовані методи пошуку загроз, щоб проактивно шукати потенційні загрози та ознаки компрометації у вашій мережі. Це передбачає використання поведінкової аналітики, алгоритмів виявлення аномалій і машинного навчання для виявлення підозрілих дій, які можуть свідчити про кібератаку.
6. Контекстний аналіз: розробіть алгоритми, які можуть зрозуміти контекст і зв’язки між різними точками даних. Це може включати аналіз історичних даних, виявлення закономірностей у різних джерелах даних і кореляцію, здавалося б, непов’язаної інформації, щоб виявити приховані зв’язки.
7. Прогнозна аналітика: використовуйте прогнозну аналітику та алгоритми машинного навчання, щоб прогнозувати майбутні загрози та передбачати потенційні вектори атак. Аналізуючи історичні дані та тенденції загроз, ви можете визначити нові моделі та передбачити ймовірність виникнення конкретних кіберзагроз.
8. Автоматизовані платформи аналізу загроз: застосовуйте спеціалізовані платформи аналізу загроз, які автоматизують збір, агрегацію та аналіз даних аналізу загроз. Ці платформи використовують штучний інтелект і алгоритми машинного навчання для обробки величезних обсягів інформації та надання корисної інформації командам безпеки.
9. Автоматизоване керування вразливістю: інтегруйте інструменти сканування вразливостей у свою автоматизовану систему аналізу для виявлення вразливостей у вашій мережі. Це допомагає розставляти пріоритети для виправлення та відновлення на основі потенційного ризику, який вони становлять.
10. Чат-бот і обробка природної мови (NLP): розробляйте інтерфейси чат-ботів, які використовують методи NLP, щоб розуміти та відповідати на запити, пов’язані з безпекою. Ці чат-боти можуть допомогти аналітикам безпеки, надаючи інформацію в реальному часі, відповідаючи на запитання, що часто ставлять, і направляючи їх через процес аналізу.
11. Обмін даними про загрози: беріть участь у спільнотах обміну даними про загрози та використовуйте автоматизовані механізми для обміну даними розвідки про загрози з довіреними партнерами. Це може допомогти в отриманні доступу до ширшого спектру інформації та колективного захисту від нових загроз.
12. Автоматизація та оркестровка безпеки: запровадьте платформи оркестровки безпеки, автоматизації та реагування (SOAR), які оптимізують робочі процеси реагування на інциденти та автоматизують повторювані завдання. Ці платформи можуть інтегруватися з різними інструментами безпеки та використовувати посібники для автоматизації процесів розслідування інцидентів, стримування та усунення.
13. Автоматизація полювання на загрози: запровадьте автоматизовані методи полювання на загрози для проактивного пошуку потенційних загроз і ознак компрометації у вашій мережі. Це передбачає використання поведінкової аналітики, алгоритмів виявлення аномалій і машинного навчання для виявлення підозрілих дій, які можуть свідчити про кібератаку.
14. Контекстний аналіз: розробіть алгоритми, які можуть зрозуміти контекст і зв’язки між різними точками даних. Це може включати аналіз історичних даних, виявлення закономірностей у різних джерелах даних і кореляцію, здавалося б, непов’язаної інформації, щоб виявити приховані зв’язки.
15. Прогнозна аналітика: використовуйте прогнозну аналітику та алгоритми машинного навчання, щоб прогнозувати майбутні загрози та передбачати потенційні вектори атак. Аналізуючи історичні дані та тенденції загроз, ви можете визначити нові моделі та передбачити ймовірність виникнення конкретних кіберзагроз.
16. Автоматизовані платформи аналізу загроз: застосовуйте спеціалізовані платформи аналізу загроз, які автоматизують збір, агрегацію та аналіз даних аналізу загроз. Ці платформи використовують штучний інтелект і алгоритми машинного навчання для обробки величезних обсягів інформації та надання корисної інформації командам безпеки.
17. Автоматизоване керування вразливістю: інтегруйте інструменти сканування вразливостей у свою автоматизовану систему аналізу для виявлення вразливостей у вашій мережі. Це допомагає розставляти пріоритети для виправлення та відновлення на основі потенційного ризику, який вони становлять.
18. Чат-бот і обробка природної мови (NLP): розробляйте інтерфейси чат-ботів, які використовують методи NLP, щоб розуміти та відповідати на запити, пов’язані з безпекою. Ці чат-боти можуть допомогти аналітикам безпеки, надаючи інформацію в реальному часі, відповідаючи на поширені запитання та направляючи їх через процес аналізу.
19. Обмін даними про загрози: беріть участь у спільнотах обміну даними про загрози та використовуйте автоматизовані механізми для обміну даними розвідки про загрози з довіреними партнерами. Це може допомогти в отриманні доступу до ширшого спектру інформації та колективного захисту від нових загроз.
20. Автоматизація та оркестровка безпеки: запровадьте платформи оркестровки безпеки, автоматизації та реагування (SOAR), які оптимізують робочі процеси реагування на інциденти та автоматизують повторювані завдання. Ці платформи можуть інтегруватися з різними інструментами безпеки та використовувати посібники для автоматизації процесів розслідування інцидентів, стримування та усунення.

Авторське право 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus — це система, яка використовується для оцінки кіберспроможності країни. STEMPLES Plus означає соціальні, технічні, економічні, військові, політичні, правові, освітні та безпекові (внутрішні) чинники, а «плюс» стосується додаткових факторів, таких як культура, освіта та організаційні структури. Treadstone 71 використовує фреймворк STEMPLES Plus для оцінки кіберможливостей країни-супротивника з точки зору їх здатності виконувати різні кібероперації проти нас.

Соціальні фактори: Оцініть соціальні фактори, що впливають на кіберспроможність країни. Це включає рівень обізнаності та цифрової грамотності серед населення, наявність кваліфікованих фахівців з кібербезпеки, сприйняття громадськістю кібербезпеки та рівень співпраці між урядом, приватним сектором і громадянським суспільством у боротьбі з кіберзагрозами.

Технічні фактори: Оцініть технічні аспекти кіберспроможності країни. Це передбачає оцінку складності технологічної інфраструктури країни, наявності передових інструментів і технологій кібербезпеки, досліджень і розробок у сфері кібербезпеки, а також рівня досвіду нових технологій, таких як штучний інтелект, блокчейн або квантові обчислення.

Економічні фактори: Вивчіть економічні фактори, що впливають на кіберспроможність країни. Оцініть інвестиції в дослідження та розробки в галузі кібербезпеки, наявність галузей і підприємств, пов’язаних з кібербезпекою, рівень зрілості кібербезпеки в критичних секторах та економічний вплив кіберзагроз на економіку країни.

Військові фактори: Оцініть військові аспекти кіберспроможності країни. Це включає оцінку присутності та спроможності спеціальних військових кіберпідрозділів, інтеграцію кіберспроможностей у військові стратегії та доктрини, рівень інвестицій у спроможності кіберзахисту та нападу, а також спроможності країни вести кібервійну.

Політичні фактори: проаналізуйте політичні чинники, які формують кіберспроможність країни. Це передбачає оцінку прихильності уряду кібербезпеці, наявність національних стратегій і політики кібербезпеки, правову базу, що регулює кібердіяльність, міжнародне співробітництво з питань кібербезпеки та дипломатичну позицію країни в кіберпитаннях.

Юридичні фактори: Вивчіть законодавчу базу, що регулює кібер-діяльність у країні. Оцініть достатність законів і нормативних актів, пов’язаних із кібербезпекою, захистом даних, конфіденційністю, інтелектуальною власністю та кіберзлочинністю. Оцінити механізми примусу, правові процедури та міжнародно-правові зобов’язання, пов’язані з кібердіяльністю.

Освітні фактори: Розгляньте освітні аспекти кіберспроможності країни. Це включає оцінку академічних зобов’язань щодо кібербезпеки, гібридної війни, когнітивної війни, операцій впливу, кіберрозвідки та контррозвідки під час проведення кібероперацій, комерційного середовища країни, пов’язаного з кіберконференціями, обміну інформацією, асоціацій, груп етичних хакерів та обізнаності. 

• Фактори безпеки: включіть фактори безпеки для оцінки загального стану безпеки в країні, включаючи надійність захисту критичної інфраструктури, можливості реагування на інциденти, освітні програми з кібербезпеки та програми підвищення обізнаності, а також стійкість екосистеми кібербезпеки країни.
• Релігія: оцініть вплив релігії на практику, політику та ставлення до кібербезпеки в країні. Вивчіть, як релігійні переконання та цінності можуть впливати на сприйняття кібербезпеки, конфіденційності та використання технологій.
• Демографія: проаналізуйте демографічні чинники, які можуть вплинути на кібер-можливості, наприклад чисельність і різноманіття населення, рівень цифрової грамотності, наявність кваліфікованих фахівців з кібербезпеки та цифровий розрив між різними демографічними групами.
• Соціальна психологія: розглянемо фактори соціальної психології, які можуть впливати на практику кібербезпеки, зокрема довіру, соціальні норми, групову динаміку та індивідуальну поведінку. Проаналізуйте, як соціально-психологічні чинники можуть формувати ставлення до кібербезпеки, конфіденційності даних і дотримання правил безпеки.
• Стратегічні фактори: Оцініть стратегічні виміри кіберспроможності країни. Це передбачає аналіз довгострокових цілей країни, пріоритетів та інвестицій у кібербезпеку, її стан кіберзахисту, наступальні можливості та можливості кіберрозвідки. Оцінити інтеграцію кіберможливостей у стратегії національної безпеки та узгодження кіберцілей із ширшими геополітичними інтересами.

Крім того, ми використовуємо фактори «Плюс» у STEMPLES Plus — культура, освіта та організаційні структури, щоб надати додаткову інформацію про кібер-можливості країни. Ці фактори допомагають оцінити культурне ставлення до кібербезпеки, стан освітніх і навчальних програм з кібербезпеки, а також організаційні структури та співпрацю, які стимулюють ініціативи з кібербезпеки в країні.

Систематично аналізуючи фактори STEMPLES Plus, ви можете всебічно зрозуміти кібер-можливості, сильні та слабкі сторони країни. Ця оцінка може стати основою для прийняття політичних рішень, моделювання загроз і розробки ефективних стратегій кібербезпеки та заходів протидії.

Включивши «Релігію, демографічну та соціальну психологію» в структуру STEMPLES Plus, ви зможете краще зрозуміти кібер-можливості країни та контекстуальні фактори, які на них впливають. Ця розширена структура допомагає охопити суспільні та людські аспекти, які відіграють важливу роль у практиці, політиці та ставленні до кібербезпеки в певній країні.

 Авторське право 2023 Treadstone 71 LLC

Операції впливу Ірану - липень 2020 р

Treadstone 71 стежить за іранськими кіберопераціями та операціями впливу. 17 липня 2020 року ми помітили сплески активності в Twitter навколо певних хештегів. Основний хештег (مريم_رجوي_گه_خورد) націлений на Мар’ям Раджаві. Наприклад, Мар’ям Раджаві є лідером Народних моджахедів Ірану, організації, яка намагається повалити іранський уряд, і обраним президентом Національної ради опору Ірану (NCRI).[1] 17 липня 2020 року представляє Глобальний саміт #FreeIran2020 онлайн для NCRI. У наведеному нижче звіті представлено нашу оцінку операції впливу Ірану, спрямованої на події 17 липня 2020 року.

Оцінка

Treadstone 71 з високою впевненістю оцінює, що уряд Ірану, ймовірно, Міністерство розвідки та безпеки (MOIS), використовуючи членів кібергрупи Basiji, здійснив операцію впливу на NCRI та онлайн-конференцію 17 липня 2020 року.

 Намір 111,770 XNUMX твітів, ймовірно, включав:[2]

• Необхідність представити шкідливий контент про NCRI під час саміту.
• Запобігання перегляду вмісту NCRI громадянами Ірану, які перебувають у країні.
• Спричинення хаосу та плутанини серед членів NCRI та громадян Ірану.
• Підкресліть розбіжності серед глядачів вмісту.
• Клонування хештегів для контролю наративу.

Зусилля MOIS здаються розрізненими, але насправді це добре скоординована кампанія дезінформації. Програма включає в себе безліч підроблених облікових записів, які публікують сотні твітів протягом певного часу. У публікаціях використовуються хештеги та пряме націлювання на політичних діячів, щоб привернути максимальну увагу та, як наслідок, більше ретвітів.

Визначити та класифікувати форми та методи ведення інформаційної війни в умовах сучасного конфлікту в Україні (в контексті війни в Україні).

Процедури та методи. Дослідження проведено з використанням методів аналізу, синтезу, узагальнення та інтерпретації результатів.

Результати. Визначено та класифіковано форми та методи ведення інформаційної війни в Україні в умовах війни (стратегічні інформаційні операції, спецпропаганда, фейки та оперативні ігри). з елітами) показано, що за інтенсивністю основне місце в інформаційній боротьбі учасників конфлікту посідає спеціальна пропаганда, цілі та методи якої не змінилися з часів холодної війни; стратегічні інформаційні операції, які є оперативними комбінаціями зовн
розвідки, в цьому конфлікті на сучасному етапі присутні лише у вигляді так званого інциденту в Бучі.

Продовжити читання

Іранський аналіз посилань різних суб’єктів кіберзагрози. Завантажте звіт про відкриття очей тут.

Про містера Текіде та його шифрувальники, що використовуються APT34 (OilRig) та іншими, написано багато. Інший

організації задокументували інформацію про інструменти містера Текіде у «святкуваних» кібератаках на установи Fortune 500, уряди, освітні організації та критично важливі інфраструктури.

Ідентифікація

Однак виявлення містера Текіде, його походження, місцезнаходження та його власних слів ніколи не було відкрито здійснено. Багато хто вважає, що слідування за людиною не приносить дивідендів. Treadstone 71 демонструє приналежність Містера Текіде до іранського уряду завдяки багаторічній підтримці криптерів, таких як iloveyoucrypter, qazacrypter та njRAT.

Запит на інформацію (RFI) - Інформація про кіберзагрози

Процес RFI включає будь-які специфічні специфічні вимоги до інформації та продуктів розвідки, що вимагають часу, для підтримки поточної події або інциденту, не обов'язково пов'язаних із постійними вимогами або запланованим виробництвом розвідувальних даних. Коли Центр розвідки кіберзагроз (CTIC) подає RFI до внутрішніх груп, існує низка стандартних вимог до контексту та якості запитуваних даних.

Наш тренінг вивчає аналітичну доктрину Шермана Кента з кібер-точки зору, а також наявність та використання інструментів OSINT. Студенти можуть зрозуміти життєвий цикл кіберінтелекту, роль та значення кіберінтелекту щодо онлайн-таргетингу та збору в сучасних організаціях, бізнесі та урядах після закінчення цього курсу та використання наших консультативних послуг.

Що ви отримуєте від Treadstone 71, це детальна інформація та інформація про вашого супротивника, що набагато перевершує технічну сферу. Там, де послуга Treadstone 71 перевершує, полягає у можливості забезпечити вас методами, методами, можливостями, функціями, стратегіями та програмами для не тільки побудови повнофункціональних можливостей розвідки, але і стійкої програми, безпосередньо узгодженої з вимогами зацікавлених сторін.

Цей короткий опис роз'яснює тонкощі, а також балончики та балончики, що відповідає можливостям кіберрозвідки.

Розуміння зацікавлених сторін і того, що їм потрібно для прийняття рішень, - це більше половини справи. Цей короткий виклад висвітлює давню приказку "Знай свого професора, отримай".

Сирійські порушення санкцій за сприяння ФСБ Росії для виробництва балістичних жилетів - Не виявлено жодною організацією, крім Treadstone 71 - Ні датчиків, ні накопичення тисяч кранів - Просто жорсткий збір та аналіз з відкритим кодом, а також цікаве читання брехні особи, розпорошені покупки та обман.

Кібердомен Близького Сходу - Іран / Сирія / Ізраїль

Академічний огляд цих національних держав та їхньої роботи для досягнення домінування в кібер операціях.

Інтелектуальні ігри в електромережі - російські кібернетичні та кінетичні дії викликають ризик

Незвичайні моделі закупівель у російської фірми, що продає PLC у тайванської компанії, що має величезні діри на сайті для завантаження програмного забезпечення. Що може піти не так?

Заява про кіберконтррозвідку 10 заповідей для кіберконтррозвідки

Ти будеш і не будеш. Володіти кібервулицею, будуючи кредити. Дотримуйтесь цих правил, і, можливо, ви переживете натиск.

Помилки розвідувальних даних про загрози призводять до помилок в посадах організаційної безпеки

Цей короткий виклад охоплює деякі загальні таксономії, а також огляд типових помилок, що стосуються кібер-інформації та розвідувальних даних, і як можна не потрапити в ці пастки, знаючи, як викопати, якщо ви це зробите.