ทุก ๆ ครั้งเราสามารถเผยแพร่ผลการวิจัยของเราได้ นี่เป็นเพียงเล็กน้อยและห่างไกลจากลักษณะของสัญญาของเรากับลูกค้า เราเปิดเผยการค้นพบบางอย่างที่มักพบใน The Cyber Shafarat (www.cybershafarat.com) ลิงก์ข้อมูลในหน้านี้แสดงถึงเอกสารเหล่านั้น
การดาวน์โหลดเอกสารข้อมูลและบทสรุปทั้งหมดประกอบด้วยข้อตกลงอัตโนมัติต่อข้อกำหนดของ Treadstone 71 และ EULA https://www.cyberinteltrainingcenter.com/p/terms
ลูกค้าของเราได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ 17 ปีของข่าวกรองไซเบอร์รวมกับการรวบรวมและวิเคราะห์ที่บู๊ทส์ออนเดอะกราวด์เป็นเวลาหลายปี ปรับปรุงโปรแกรมข่าวกรองไซเบอร์และภัยคุกคามของคุณด้วย Treadstone 71
สงครามข้อมูลในรัสเซียไม่ใช่แค่การปิดกั้นเว็บไซต์และการประหัตประหารนักข่าว ระบบมีความซับซ้อนมากขึ้นและสร้างขึ้นในลักษณะที่สื่อรัสเซียได้รับข้อมูลเกี่ยวกับยูเครน สหภาพยุโรป NATO และสหรัฐอเมริกา จากแหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุมัติล่วงหน้าเท่านั้น และหน่วยงานของรัฐที่เชี่ยวชาญคอยติดตามอย่างต่อเนื่องว่ามีมุมมองทางเลือกปรากฏในพื้นที่สื่อหรือไม่ ดาวน์โหลดบทสรุปที่นี่:
PSYOPS ต้องการความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายและบริบทของพวกเขา รวบรวมผ่านแหล่งข้อมูลข่าวกรองต่างๆ และวิเคราะห์โดยใช้เฟรมเวิร์กที่ครอบคลุม เช่น STEMPLES Plus และ PMESII ความเข้าใจนี้สนับสนุนการออกแบบและการดำเนินการของแคมเปญ PSYOPS และช่วยให้สามารถประเมินประสิทธิภาพได้อย่างแม่นยำ
Psychological Operations (PSYOPS) ต้องอาศัยการวิจัยอย่างครอบคลุม ความฉลาด และข้อมูลเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพ ข้อมูลนี้รวมถึงการทำความเข้าใจตัวตนของผู้ชมเป้าหมาย สถานที่ ความเปราะบาง ความอ่อนไหว จุดแข็ง และจุดอ่อน PSYOPS ยังจำเป็นต้องมีความรู้ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับปัจจัยบริบทต่างๆ ที่มีอิทธิพลต่อทัศนคติและพฤติกรรมของผู้ฟัง
โมเดล Treadstone 71 STEMPLES Plus ให้กรอบการทำงานโดยละเอียดสำหรับการวิเคราะห์ประเภทนี้ ตัวย่อหมายถึงสังคม เทคโนโลยี เศรษฐกิจ การทหาร การเมือง กฎหมาย การศึกษา ความมั่นคง ศาสนา ประชากรศาสตร์ โครงสร้างพื้นฐาน สุขภาพ จิตวิทยา และสภาพแวดล้อมทางกายภาพ เป็นกรอบที่ครอบคลุมซึ่งออกแบบมาเพื่อทำความเข้าใจปัจจัยที่อาจส่งผลต่อการตอบสนองของผู้ชมต่อ PSYOPS
"PMESII" ย่อมาจากการเมือง การทหาร เศรษฐกิจ สังคม โครงสร้างพื้นฐาน และข้อมูล PMESII เป็นอีกหนึ่งเฟรมเวิร์กที่สอดคล้องกับ STEMPLES Plus ที่มืออาชีพของ PSYOPS ใช้เพื่อให้เข้าใจบริบทที่กลุ่มเป้าหมายของพวกเขาดำเนินการ
การรวบรวมข้อมูลนี้ควรมาจากแหล่งข้อมูลและหน่วยงานที่มีอยู่ทั้งหมด กระบวนการนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนการจัดการความต้องการด้านข่าวกรองที่กว้างขึ้น ทำให้มั่นใจได้ถึงมุมมองแบบองค์รวมที่รวมแง่มุมที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับแหล่งข้อมูลข่าวกรองต่างๆ รวมถึงข่าวกรองมนุษย์ (HUMINT) ข่าวกรองสัญญาณ (SIGINT) และข่าวกรองโอเพ่นซอร์ส (OSINT)
ความเฉลียวฉลาดมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการกำหนดประสิทธิภาพของกิจกรรม PSYOPS ด้วยการเปรียบเทียบข้อมูลก่อนและหลังการดำเนินการ เราสามารถวัดผลกระทบของแคมเปญ PSYOPS ได้ การวัดผลกระทบเกี่ยวข้องกับการติดตามการเปลี่ยนแปลงในทัศนคติ พฤติกรรม หรือการรับรู้ของผู้ชม หรือการสังเกตการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ PMESII ที่กว้างขึ้น
อดีตประธานาธิบดีและนายกรัฐมนตรีของแอลเบเนียจัดงานแถลงข่าวประณามการโจมตีและเรียกมันว่าไม่มีมูลความจริง รัฐสภาแอลเบเนียได้ตั้งคณะกรรมการสอบสวนอย่างเร่งด่วน รมว.มหาดไทยเรียกประชุมด่วน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไซปส์อิหร่านและสงครามความรู้ความเข้าใจ
ปฏิบัติการทางจิตหรือ PSYOP เป็นกิจกรรมที่ออกแบบมาเพื่อมีอิทธิพลต่อพฤติกรรม อารมณ์ และทัศนคติของบุคคลหรือกลุ่มบุคคล เราเห็น psyops ใช้ในการตลาด การประชาสัมพันธ์ การเมือง สงคราม และบริบทการรักษา แม้ว่าหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมจะกีดกันการบิดเบือนอย่างมาก แต่การทำความเข้าใจ PSYOP สามารถชี้ให้เห็นได้ว่าข้อความมีอิทธิพลต่อผู้ชมอย่างไร และส่งเสริมความเข้าใจ การเอาใจใส่ และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมเชิงบวก
มีขั้นตอนที่สำคัญในการวางแผนและการดำเนินการทางจิตวิทยา:
ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของยุทธวิธี เทคนิค และวิธีการของระบอบการปกครองอิหร่านที่ใช้กับผู้คัดค้านและกลุ่มผู้ต่อต้าน องค์การโมจาฮีดีนของประชาชนแห่งอิหร่าน (PMOI) จัดการประชุมอิหร่านเสรีทุกฤดูร้อน ทุกๆ ปี รัฐบาลอิหร่านทำงานเพื่อทำลายชื่อเสียง ขัดขวาง ชะลอ และทำลายความพยายามของสำนักงานปลัดฯ ในการจัดการประชุม ตั้งแต่การคุกคามทางกายภาพไปจนถึงการแฮ็คข้อมูลของรัฐบาลต่างชาติ ไปจนถึงแรงกดดันทางการเมืองเนื่องจากการแลกเปลี่ยนตัวนักโทษ อิหร่านใช้กลยุทธ์ใด ๆ ที่มีอยู่เพื่อผลักดันซองจดหมายระหว่างการกระทำแต่ละครั้ง อิหร่านยังคงดำเนินการเหล่านี้
การกระทำของโซนสีเทาในโลกไซเบอร์ทำให้เส้นแบ่งระหว่างพฤติกรรมของรัฐที่ยอมรับได้และการกระทำที่เป็นปฏิปักษ์ สร้างความท้าทายในการระบุแหล่งที่มา การตอบสนอง และการกำหนดบรรทัดฐานและกฎที่ชัดเจนในโดเมนไซเบอร์ การจัดการกับความท้าทายเหล่านี้จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างประเทศ มาตรการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่เข้มงวด และการพัฒนาบรรทัดฐานและข้อตกลงเพื่อควบคุมพฤติกรรมของรัฐในไซเบอร์สเปซ
กิจกรรมไซเบอร์เกรย์โซนของอิหร่านหมายถึงการกระทำที่เป็นอันตรายในไซเบอร์สเปซที่ขาดการโจมตีทางไซเบอร์อย่างเต็มรูปแบบ แต่มีเป้าหมายเพื่อบรรลุวัตถุประสงค์เชิงกลยุทธ์
การจัดการโซเชียลมีเดีย: นักแสดงชาวอิหร่านใช้บัญชีโซเชียลมีเดียปลอมและมีส่วนร่วมในการรณรงค์บิดเบือนข้อมูลเพื่อโน้มน้าวความคิดเห็นสาธารณะ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงเวลาที่ละเอียดอ่อน เช่น การเลือกตั้งหรือความตึงเครียดทางการเมือง
การจารกรรมทางไซเบอร์: อิหร่านดำเนินการรณรงค์การจารกรรมทางไซเบอร์หลายครั้งโดยมีเป้าหมายที่รัฐบาล องค์กร และบุคคลทั่วโลก กิจกรรมเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพื่อจุดประสงค์ด้านข่าวกรองหรือเป็นวิธีการเพื่อให้ได้มาซึ่งความได้เปรียบในการแข่งขัน
การทำให้เสียโฉมเว็บไซต์: กลุ่มแฮ็กเกอร์ชาวอิหร่านได้ดำเนินการทำให้เสียโฉมเว็บไซต์ โดยแทนที่เนื้อหาของเว็บไซต์เป้าหมายด้วยข้อความหรือข้อความทางการเมืองของพวกเขาเอง อิหร่านใช้การทำให้เสียโฉมเพื่อเน้นขีดความสามารถ ปลุกจิตสำนึก หรือส่งเสริมอุดมการณ์ทางการเมือง
ฟิชชิ่งและสเปียร์ฟิชชิ่ง: นักแสดงชาวอิหร่านดำเนินแคมเปญฟิชชิงที่ใช้อีเมลหรือข้อความหลอกลวงเพื่อหลอกล่อให้บุคคลเปิดเผยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลรับรองการเข้าสู่ระบบหรือข้อมูลทางการเงิน
ปฏิบัติการสร้างอิทธิพล: อิหร่านมีส่วนร่วมในปฏิบัติการสร้างอิทธิพลด้วยวิธีการต่างๆ รวมถึงการเผยแพร่โฆษณาชวนเชื่อ บิดเบือนเรื่องเล่า และใช้ประโยชน์จากช่องทางสื่อที่ควบคุมโดยรัฐเพื่อกำหนดความคิดเห็นของสาธารณชนทั้งในประเทศและต่างประเทศ
กำหนดเป้าหมายผู้คัดค้านและนักเคลื่อนไหว: นักไซเบอร์ชาวอิหร่านกำหนดเป้าหมายผู้คัดค้าน นักเคลื่อนไหว และองค์กรสิทธิมนุษยชน ทั้งในอิหร่านและต่างประเทศ กิจกรรมเหล่านี้มีเป้าหมายเพื่อขัดขวางหรือปิดปากเสียงคัดค้าน
การโจมตีแบบปฏิเสธการให้บริการ (DDoS) แบบกระจาย: อิหร่านดำเนินการโจมตี DDoS โดยกำหนดเป้าหมายไปที่เว็บไซต์และบริการออนไลน์ต่างๆ การโจมตีเหล่านี้ครอบงำระบบเป้าหมาย ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงผู้ใช้ที่ถูกต้องได้
การโจรกรรมข้อมูลและการโจรกรรมทรัพย์สินทางปัญญา: นักไซเบอร์ชาวอิหร่านขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รวมถึงทรัพย์สินทางปัญญา จากบริษัทต่างประเทศ มหาวิทยาลัย และสถาบันวิจัย
การโจมตีด้วยแรนซัมแวร์: แม้ว่าจะไม่ได้มีสาเหตุมาจากอิหร่านโดยเฉพาะ แต่ก็มีบางกรณีที่กลุ่มที่เชื่อมโยงกับอิหร่านใช้แรนซัมแวร์เพื่อขู่กรรโชกเงินจากองค์กรโดยการเข้ารหัสระบบและเรียกร้องการชำระเงินสำหรับการเปิดตัว
การทำ Admiralty Scoring Model ทุกระดับให้เป็นอัตโนมัติในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์นั้นเกี่ยวข้องกับการพัฒนากระบวนการที่เป็นระบบซึ่งรวมเกณฑ์ของแบบจำลองและวิธีการให้คะแนน เราได้ระบุขั้นตอนที่เป็นไปได้เพื่อทำให้ Admiralty Scoring Model แต่ละระดับเป็นไปโดยอัตโนมัติ
การทำ Admiralty Scoring Model ให้เป็นอัตโนมัติในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์นั้นต้องการความเชี่ยวชาญในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาซอฟต์แวร์ เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน นักวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานที่มีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับข้อกำหนดหรือกรณีการใช้งานเฉพาะขององค์กรของคุณ
การรวมการทดสอบ CRAAP (สกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความแม่นยำ วัตถุประสงค์) กับแบบจำลองการให้คะแนนกองทัพเรือของนาโต้สามารถให้กรอบการประเมินที่ครอบคลุมสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานทางไซเบอร์
โดยการรวมการทดสอบ CRAAP เข้ากับแบบจำลองการให้คะแนนของนาโต้ Admiralty คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการประเมิน โดยพิจารณาจากแง่มุมทางเทคนิคของหลักฐานและสกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความถูกต้อง และวัตถุประสงค์ การบูรณาการนี้ทำให้มีการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานที่ครอบคลุมและรอบด้านมากขึ้น
ในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์เกี่ยวข้องกับการพัฒนากระบวนการที่เป็นระบบซึ่งรวมเกณฑ์ของแบบจำลองและวิธีการให้คะแนน เราได้ระบุขั้นตอนที่เป็นไปได้เพื่อทำให้ Admiralty Scoring Model แต่ละระดับเป็นไปโดยอัตโนมัติ
การทำ Admiralty Scoring Model ให้เป็นอัตโนมัติในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์นั้นต้องการความเชี่ยวชาญในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาซอฟต์แวร์ เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน นักวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานที่มีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับข้อกำหนดหรือกรณีการใช้งานเฉพาะขององค์กรของคุณ
การรวมการทดสอบ CRAAP (สกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความแม่นยำ วัตถุประสงค์) กับแบบจำลองการให้คะแนนกองทัพเรือของนาโต้สามารถให้กรอบการประเมินที่ครอบคลุมสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานทางไซเบอร์
โดยการรวมการทดสอบ CRAAP เข้ากับแบบจำลองการให้คะแนนของนาโต้ Admiralty คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการประเมิน โดยพิจารณาจากแง่มุมทางเทคนิคของหลักฐานและสกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความถูกต้อง และวัตถุประสงค์ การบูรณาการนี้ทำให้มีการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานที่ครอบคลุมและรอบด้านมากขึ้น
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความแม่นยำของแหล่งข่าวกรองมักจะต้องใช้การวิเคราะห์ด้วยตนเองและการคิดเชิงวิพากษ์ร่วมกัน อย่างไรก็ตาม เราสามารถใช้อัลกอริทึมและเทคนิคต่างๆ เพื่อสนับสนุนกระบวนการนี้:
แม้ว่าอัลกอริทึมจะสามารถรองรับกระบวนการตรวจสอบได้ แต่วิจารณญาณของมนุษย์และการคิดเชิงวิพากษ์ยังคงมีความสำคัญ ใช้อัลกอริทึมเพื่อเพิ่มและช่วยเหลือนักวิเคราะห์ในการประเมินความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความแม่นยำของแหล่งข้อมูล การรวมเทคนิคอัตโนมัติและความเชี่ยวชาญของมนุษย์เข้าด้วยกันเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการประเมินแหล่งข้อมูลข่าวกรองที่ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพ
อัลกอริธึมเฉพาะที่เราใช้กันทั่วไปในบริบทของการตรวจสอบความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความถูกต้องของแหล่งข่าวกรอง:
ทางเลือกของอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับบริบทเฉพาะ ข้อมูลที่มีอยู่ และวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ นอกจากนี้ ฝึกฝนและปรับแต่งอัลกอริทึมเหล่านี้อย่างละเอียดโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดสำหรับการตรวจสอบแหล่งข่าวกรอง
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
กระบวนการทบทวนอัตโนมัติของการวิเคราะห์ข่าวกรองสามารถเป็นประโยชน์ในการตรวจสอบรายงานข่าวกรอง ด้วยการกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความมีชีวิตก็อยู่ไม่ไกล
ด้วยการผสานรวมกระบวนการตรวจสอบโดยเพื่อนอัตโนมัติเข้ากับเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข่าวกรองของคุณ คุณจะสามารถตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพของรายงานข่าวกรองได้ แนวทางนี้ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน ความเที่ยงธรรม และการปฏิบัติตามมาตรฐานภายในองค์กรภายในของคุณและโครงสร้างการแบ่งปันข้อมูลข่าวกรองจากภายนอก ซึ่งท้ายที่สุดจะเป็นการปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
Treadstone 71 ใช้ Sats เป็นส่วนมาตรฐานของวงจรชีวิตข่าวกรอง การผสานรวมและการทำงานอัตโนมัติของเทคนิคการวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง (SATs) เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือการคำนวณเพื่อปรับปรุงการประยุกต์ใช้เทคนิคเหล่านี้ เรามีโมเดลที่ทำตามขั้นตอนและวิธีการ
ด้วยการใช้วิธีการเหล่านี้ คุณสามารถรวมและทำให้ SAT เป็นแบบอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของกระบวนการวิเคราะห์ การรวมเทคโนโลยี การรวมข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถใช้ SAT ได้อย่างครอบคลุมและสม่ำเสมอมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้น SAT ที่ใช้กันทั่วไปมีดังต่อไปนี้:
เทคนิคเหล่านี้เสนอกรอบโครงสร้างและวิธีการเพื่อเป็นแนวทางในการวิเคราะห์ ปรับปรุงความเป็นกลาง และเพิ่มคุณภาพของข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจ นักวิเคราะห์สามารถเลือกและใช้ SAT ที่เหมาะสมที่สุดได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดการวิเคราะห์เฉพาะ
การวิเคราะห์สมมติฐานการแข่งขัน (ACH):
การตรวจสอบสมมติฐานหลัก (KAC):
การวิเคราะห์ตัวบ่งชี้และคำเตือน (IWA):
การวิเคราะห์ทางเลือกในอนาคต (AFA):
วิเคราะห์ทีมสีแดง:
การวิเคราะห์สนับสนุนการตัดสินใจ (DSA):
การวิเคราะห์ลิงค์:
การวิเคราะห์ไทม์ไลน์:
การวิเคราะห์ SWOT:
การระดมสมองแบบมีโครงสร้าง:
วิธีเดลฟี:
การลดอคติทางปัญญา:
การพัฒนาสมมติฐาน:
แผนภาพอิทธิพล:
การวิเคราะห์รูปแบบ:
การวิเคราะห์แบบเบย์:
การวิเคราะห์ผลกระทบ:
การวิเคราะห์เปรียบเทียบ:
การตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ที่มีโครงสร้าง (SADM):
แม้ว่าจะไม่ครอบคลุมทั้งหมด แต่รายการข้างต้นเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการผสานรวมและทำให้เทคนิคการวิเคราะห์ที่มีโครงสร้างเป็นแบบอัตโนมัติ
ด้วยการรวม SAT เพิ่มเติมเหล่านี้ไว้ในแอปพลิเคชัน AI นักวิเคราะห์สามารถใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่ครอบคลุมเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ของพวกเขา เราปรับแต่งแต่ละเทคนิคภายในแอปพลิเคชันเพื่อทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูล แสดงภาพข้อมูล และเสนอการสนับสนุนการตัดสินใจ ซึ่งนำไปสู่กระบวนการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น
การบูรณาการเทคนิคการวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง (SATs):
การวิเคราะห์ความไว:
การหลอมรวมและการรวมข้อมูล:
ระบบผู้เชี่ยวชาญและการจัดการความรู้:
การวางแผนและการวิเคราะห์สถานการณ์:
การสอบเทียบและการตรวจสอบความถูกต้อง:
ความเข้าใจตามบริบท:
ข้อเสนอแนะและการทำซ้ำ:
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล:
ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ:
การปรับเฉพาะโดเมน:
มนุษย์ในวง:
อธิบายความสามารถและความโปร่งใส:
การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง:
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณสามารถผสานรวมและทำให้เทคนิค ข้อควรพิจารณา และ SAT ต่างๆ เป็นระบบอัตโนมัติในการวิเคราะห์ข่าวกรองที่เชื่อมโยงกัน ระบบจะใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิง อัลกอริทึม AI การแสดงภาพ และความสามารถของมนุษย์ในวงจรเพื่อปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า
เราขอแนะนำให้คุณพิจารณาติดตามรายงานการวิเคราะห์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ เมื่อคุณรวม SAT เข้ากับกระบวนการวิเคราะห์ข่าวกรองแล้ว ในการทำเช่นนั้น:
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถสร้างรายงานการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติตามข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบที่ได้จาก SAT ที่ผสานรวมในกระบวนการวิเคราะห์ข่าวกรองของคุณ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับเวิร์กโฟลว์การรายงาน ทำให้มั่นใจได้ถึงความสม่ำเสมอ และเพิ่มประสิทธิภาพในการส่งข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปปฏิบัติได้ให้กับผู้มีอำนาจตัดสินใจ
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
การวิเคราะห์ Cyber-Human Intelligence (HUMINT) เป้าหมายเกี่ยวข้องกับการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับจากมนุษย์โดยอัตโนมัติเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกิจกรรมทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม การทำงานอัตโนมัติของการวิเคราะห์ HUMINT นำเสนอความท้าทายเนื่องจากลักษณะของมนุษย์เป็นศูนย์กลาง แต่มีบางขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ วิธีการทั่วไปคือการระบุแหล่งที่มาที่เกี่ยวข้องของเป้าหมายทางไซเบอร์ HUMINT พัฒนากลไกอัตโนมัติเพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่ระบุ ใช้การขุดข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมโดยอัตโนมัติ รวมข้อมูลที่รวบรวมเข้ากับแหล่งข้อมูลอื่นของ ข่าวกรอง การวิเคราะห์ตามบริบท การอ้างอิงโยงและการตรวจสอบ การทำโปรไฟล์ผู้คุกคาม การสร้างภาพและการรายงาน ตลอดจนการตรวจสอบและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง
การวิเคราะห์เป้าหมายทางไซเบอร์–ข่าวกรองมนุษย์ (HUMINT) เกี่ยวข้องกับการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับจากมนุษย์โดยอัตโนมัติเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกิจกรรมทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม แม้ว่าระบบอัตโนมัติของการวิเคราะห์ HUMINT จะนำเสนอความท้าทายเนื่องจากธรรมชาติที่มีมนุษย์เป็นศูนย์กลาง แต่ก็มีบางขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ นี่คือแนวทางทั่วไป:
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถสร้างระบบที่ทนทานและปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งจะตรวจสอบและอัปเดตกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องในแนวความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบไดนามิก
จะฝึกฝนอัลกอริทึมของคุณอย่างไรเพื่อให้มั่นใจในความสามารถในการทำงานสูงสุด?
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
การประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ใช้ในกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติอย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและค้นหาจุดที่ต้องปรับปรุง
การตรวจสอบความถูกต้องข้าม: แยกชุดข้อมูลของคุณออกเป็นส่วนย่อยของการฝึกอบรมและการทดสอบ และใช้เทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องข้ามเช่น k-fold หรือการตรวจสอบความถูกต้องข้ามชั้น สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองบนชุดข้อมูลย่อยหลายชุด ลดความเสี่ยงของการเกินหรือน้อยเกินไป วัดเมตริกที่เกี่ยวข้อง เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน คะแนน F1 หรือพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
เมทริกซ์ความสับสน: สร้างเมทริกซ์ความสับสนเพื่อให้เห็นภาพประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ เมทริกซ์ความสับสนแสดงการคาดคะเนค่าบวกจริง ค่าลบจริง ค่าบวกเท็จ และค่าลบเท็จที่สร้างโดยแบบจำลอง คุณสามารถคำนวณเมตริกต่างๆ จากเมทริกซ์ความสับสน เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน และคะแนน F1 ซึ่งจะให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของโมเดลสำหรับคลาสหรือป้ายกำกับต่างๆ
เส้นโค้งลักษณะการทำงานของเครื่องรับ (ROC): ใช้เส้นโค้ง ROC เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกประเภทไบนารี เส้นโค้ง ROC วางแผนอัตราบวกจริงเทียบกับอัตราบวกปลอมที่เกณฑ์การจำแนกประเภทต่างๆ คะแนน AUC ที่ได้มาจากเส้นโค้ง ROC เป็นเมตริกที่ใช้กันทั่วไปในการวัดความสามารถของแบบจำลองในการแยกความแตกต่างระหว่างคลาสต่างๆ คะแนน AUC ที่สูงขึ้นแสดงถึงประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
เส้นโค้งการเรียกคืนที่แม่นยำ: พิจารณาใช้เส้นโค้งการเรียกคืนที่แม่นยำสำหรับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลหรือสถานการณ์ที่โฟกัสไปที่อินสแตนซ์เชิงบวก เส้นโค้งนี้วางแผนความแม่นยำเทียบกับการเรียกคืนที่เกณฑ์การจำแนกประเภทต่างๆ Curve ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำและการเรียกคืน และสามารถเป็นประโยชน์ในการประเมินประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อการกระจายคลาสไม่สม่ำเสมอ
การเปรียบเทียบกับแบบจำลองพื้นฐาน: ตั้งค่าแบบจำลองพื้นฐานที่แสดงถึงแนวทางที่เรียบง่ายหรือไร้เดียงสากับปัญหาที่คุณกำลังพยายามแก้ไข เปรียบเทียบประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและโมเดลของคุณกับข้อมูลพื้นฐานเหล่านี้เพื่อทำความเข้าใจมูลค่าเพิ่มที่พวกเขามอบให้ การเปรียบเทียบนี้ช่วยประเมินการปรับปรุงสัมพัทธ์ที่ได้รับจากกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณ
การทดสอบ A/B: ถ้าเป็นไปได้ ให้ทำการทดสอบ A/B โดยการรันอัลกอริทึมหรือโมเดลหลายเวอร์ชันพร้อมกันและเปรียบเทียบประสิทธิภาพ สุ่มกำหนดตัวอย่างข้อมูลขาเข้าให้กับเวอร์ชันต่างๆ และวิเคราะห์ผลลัพธ์ วิธีนี้ทำให้คุณสามารถวัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงหรืออัปเดตอัลกอริทึมและโมเดลของคุณในลักษณะที่มีการควบคุมและมีนัยสำคัญทางสถิติ
คำติชมจากนักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง: ขอคำติชมจากนักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานอย่างใกล้ชิดกับระบบการวิเคราะห์อัตโนมัติ พวกเขาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกตามความเชี่ยวชาญด้านโดเมนและประสบการณ์จริง รวบรวมคำติชมเกี่ยวกับความถูกต้อง ความเกี่ยวข้อง และการใช้งานของผลลัพธ์ที่สร้างโดยอัลกอริทึมและแบบจำลอง รวมอินพุตของพวกเขาเพื่อปรับแต่งและปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ
การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: ใช้ระบบเพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องของอัลกอริทึมและแบบจำลองของคุณแบบเรียลไทม์ ซึ่งอาจรวมถึงเมตริกการตรวจสอบ การแจ้งเตือน หรือกลไกการตรวจจับความผิดปกติ ติดตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) และเปรียบเทียบกับเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อระบุการลดลงของประสิทธิภาพหรือความผิดปกติที่อาจต้องมีการตรวจสอบ
เราเชื่อว่าการประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและโมเดลของคุณเป็นประจำเป็นสิ่งสำคัญ โดยพิจารณาจากวัตถุประสงค์เฉพาะ ชุดข้อมูล และเมตริกการประเมินที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณ ด้วยการใช้วิธีการเหล่านี้ คุณสามารถประเมินประสิทธิภาพ ระบุจุดที่ต้องปรับปรุง และตัดสินใจอย่างรอบรู้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณ
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
การพัฒนาความสามารถในการสร้างรายงานอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้เป็นอย่างน้อย
เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถพัฒนาความสามารถในการสร้างรายงานอัตโนมัติที่ปรับปรุงกระบวนการสร้างรายงานที่ครอบคลุมและดำเนินการได้ ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามสำหรับทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณ
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
การวิเคราะห์ข่าวกรองทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีและแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก แม้ว่ากระบวนการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติทั้งหมดอาจไม่สามารถทำได้เนื่องจากลักษณะที่ซับซ้อนของภัยคุกคามทางไซเบอร์ มีหลายขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล ต่อไปนี้เป็นภาพรวมระดับสูงเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการวิเคราะห์ข่าวกรองทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติ:
ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71
STEMPLES Plus เป็นกรอบที่ใช้ในการประเมินความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศ STEMPLES Plus ย่อมาจากปัจจัยทางสังคม เทคนิค เศรษฐกิจ การทหาร การเมือง กฎหมาย การศึกษา และความมั่นคง (ภายใน) โดย "Plus" หมายถึงปัจจัยเพิ่มเติม เช่น วัฒนธรรม การศึกษา และโครงสร้างองค์กร Treadstone 71 ใช้เฟรมเวิร์ก STEMPLES Plus เพื่อประเมินความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศที่เป็นปฏิปักษ์จากมุมมองของความสามารถในการดำเนินการทางไซเบอร์ต่างๆ กับเรา
ปัจจัยทางสังคม: ประเมินปัจจัยทางสังคมที่มีอิทธิพลต่อความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศ ซึ่งรวมถึงระดับการรับรู้และการรู้เท่าทันดิจิทัลของประชากร การมีอยู่ของผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีทักษะ การรับรู้ของสาธารณชนเกี่ยวกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ และระดับความร่วมมือระหว่างภาครัฐ ภาคเอกชน และภาคประชาสังคมในการจัดการกับภัยคุกคามทางไซเบอร์
ปัจจัยทางเทคนิค: ประเมินด้านเทคนิคของความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการประเมินความซับซ้อนของโครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีของประเทศ ความพร้อมใช้งานของเครื่องมือและเทคโนโลยีความปลอดภัยทางไซเบอร์ขั้นสูง ความพยายามในการวิจัยและพัฒนาด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ และระดับความเชี่ยวชาญในเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ บล็อกเชน หรือควอนตัมคอมพิวเตอร์
ปัจจัยทางเศรษฐกิจ: ตรวจสอบปัจจัยทางเศรษฐกิจที่เอื้อต่อความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศ ประเมินการลงทุนในการวิจัยและพัฒนาด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ การมีอยู่ของอุตสาหกรรมและธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ระดับความพร้อมของความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ในภาคที่สำคัญ และผลกระทบทางเศรษฐกิจของภัยคุกคามทางไซเบอร์ที่มีต่อเศรษฐกิจของประเทศ
ปัจจัยทางทหาร: ประเมินความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศในแง่มุมทางทหาร ซึ่งรวมถึงการประเมินการมีอยู่และความสามารถของหน่วยไซเบอร์ทางทหารโดยเฉพาะ การรวมความสามารถทางไซเบอร์เข้ากับกลยุทธ์และหลักคำสอนทางทหาร ระดับการลงทุนในการป้องกันทางไซเบอร์และความสามารถในการโจมตี และความสามารถในการทำสงครามไซเบอร์ของประเทศ
ปัจจัยทางการเมือง: วิเคราะห์ปัจจัยทางการเมืองที่กำหนดความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการประเมินความมุ่งมั่นของรัฐบาลในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การมีอยู่ของกลยุทธ์และนโยบายความปลอดภัยทางไซเบอร์ระดับชาติ กรอบกฎหมายที่ควบคุมกิจกรรมทางไซเบอร์ ความร่วมมือระหว่างประเทศเกี่ยวกับประเด็นทางไซเบอร์ และท่าทีทางการทูตของประเทศในเรื่องทางไซเบอร์
ปัจจัยทางกฎหมาย: ตรวจสอบกรอบกฎหมายที่ควบคุมกิจกรรมทางไซเบอร์ในประเทศ ประเมินความเพียงพอของกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยทางไซเบอร์ การปกป้องข้อมูล ความเป็นส่วนตัว ทรัพย์สินทางปัญญา และอาชญากรรมทางไซเบอร์ ประเมินกลไกการบังคับใช้ กระบวนการทางกฎหมาย และข้อผูกพันทางกฎหมายระหว่างประเทศที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมทางไซเบอร์
ปัจจัยด้านการศึกษา: พิจารณาด้านการศึกษาของความสามารถด้านไซเบอร์ของประเทศ ซึ่งรวมถึงการประเมินความมุ่งมั่นทางวิชาการต่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ สงครามแบบผสมผสาน สงครามความรู้ความเข้าใจ อิทธิพลของปฏิบัติการข่าวกรองทางไซเบอร์และการต่อต้านข่าวกรองในการดำเนินการทางไซเบอร์ สภาพแวดล้อมเชิงพาณิชย์ของประเทศที่เกี่ยวข้องกับการประชุมทางไซเบอร์ การแบ่งปันข้อมูล สมาคม กลุ่มแฮ็คที่มีจริยธรรม และการรับรู้
นอกจากนี้ เราใช้ปัจจัย "บวก" ใน STEMPLES Plus—วัฒนธรรม การศึกษา และโครงสร้างองค์กรเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศ ปัจจัยเหล่านี้ช่วยประเมินทัศนคติทางวัฒนธรรมต่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ สถานะของโปรแกรมการศึกษาและการฝึกอบรมด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ และโครงสร้างองค์กรและความร่วมมือที่ขับเคลื่อนความคิดริเริ่มด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ภายในประเทศ
ด้วยการวิเคราะห์ปัจจัย STEMPLES Plus อย่างเป็นระบบ คุณจะเข้าใจความสามารถ จุดแข็ง และจุดอ่อนด้านไซเบอร์ของประเทศได้อย่างครอบคลุม การประเมินนี้สามารถแจ้งการตัดสินใจด้านนโยบาย การสร้างแบบจำลองภัยคุกคาม และการพัฒนากลยุทธ์และมาตรการตอบโต้การรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีประสิทธิภาพ
ด้วยการรวม "ศาสนา ประชากรศาสตร์ และจิตวิทยาสังคม" เข้ากับกรอบงาน STEMPLES Plus คุณจะสามารถเข้าใจความสามารถทางไซเบอร์ของประเทศและปัจจัยทางบริบทที่มีอิทธิพลต่อความสามารถเหล่านั้นได้ดีขึ้น กรอบการทำงานที่ขยายออกไปนี้ช่วยจับแง่มุมทางสังคมและมนุษย์ที่มีบทบาทในแนวปฏิบัติ นโยบาย และทัศนคติด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ภายในประเทศหนึ่งๆ
ลิขสิทธิ์ 2023 Treadstone 71 LLC
ปฏิบัติการอิทธิพลของอิหร่าน - กรกฎาคม 2020
Treadstone 71 ตรวจสอบไซเบอร์ของอิหร่านและปฏิบัติการที่มีอิทธิพล เมื่อวันที่ 17 กรกฎาคม 2020 เราสังเกตเห็นกิจกรรม Twitter ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วโดยรอบแฮชแท็กเฉพาะ แฮชแท็กหลัก (مريم_رجوي_گه_خورد ) กำหนดเป้าหมายที่ Maryam Rajavi ตัวอย่างเช่น Maryam Rajavi เป็นผู้นำของ People's Mujahedin of Iran องค์กรที่พยายามโค่นล้มรัฐบาลอิหร่านและประธานาธิบดีที่ได้รับเลือกจาก National Council of Resistance of Iran (NCRI)[1] 17 กรกฎาคม 2020 เป็นตัวแทนของ #FreeIran2020 Global Summit ทางออนไลน์สำหรับ NCRI รายงานด้านล่างแสดงถึงการประเมินการดำเนินการอิทธิพลของอิหร่านที่กำหนดเป้าหมายไปที่งานวันที่ 17 กรกฎาคม 2020
Treadstone 71 ประเมินด้วยความมั่นใจอย่างสูงว่ารัฐบาลอิหร่านซึ่งมีแนวโน้มว่ากระทรวงข่าวกรองและความมั่นคง (MOIS) ที่ใช้สมาชิกในทีมไซเบอร์ของ Basiji ได้ดำเนินการปฏิบัติการที่มีอิทธิพลต่อ NCRI และการประชุมออนไลน์ในวันที่ 17 กรกฎาคม 2020
เจตนาของทวีต 111,770 รายการน่าจะรวมถึง:[2]
ความพยายามของ MOIS ดูเหมือนจะไม่ปะติดปะต่อกัน แต่ที่จริงแล้วเป็นการรณรงค์บิดเบือนข้อมูลที่มีการประสานงานกันอย่างสูง โปรแกรมนี้เกี่ยวข้องกับบัญชีปลอมจำนวนมากที่โพสต์ทวีตหลายร้อยรายการในช่วงเวลาที่กำหนด โพสต์ดังกล่าวใช้แฮชแท็กและการกำหนดเป้าหมายโดยตรงของบุคคลทางการเมืองเพื่อให้ได้รับความสนใจสูงสุด และต่อมามีการรีทวีตมากขึ้น
เพื่อระบุและจำแนกรูปแบบและวิธีการของสงครามข้อมูลในความขัดแย้งสมัยใหม่ในยูเครน (ในบริบทของสงครามในยูเครน)
ขั้นตอนและวิธีการ. การศึกษาใช้วิธีการวิเคราะห์ สังเคราะห์ สรุปผล และแปลความหมายของผลการวิจัย
ผลลัพธ์. รูปแบบและวิธีการดำเนินการสงครามข้อมูลในยูเครนภายใต้เงื่อนไขของสงคราม (ปฏิบัติการข้อมูลเชิงกลยุทธ์ โฆษณาชวนเชื่อพิเศษ เกมปลอมและปฏิบัติการ) ถูกระบุและจัดประเภท กับชนชั้นสูง) แสดงให้เห็นว่าในแง่ของความรุนแรง สถานที่หลักในข้อมูลการต่อสู้ของผู้เข้าร่วมในความขัดแย้งนั้นถูกครอบครองโดยการโฆษณาชวนเชื่อพิเศษ เป้าหมายและวิธีการซึ่งไม่ได้เปลี่ยนแปลงตั้งแต่สงครามเย็น การปฏิบัติการสารสนเทศเชิงกลยุทธ์ซึ่งเป็นการผสมผสานการปฏิบัติการของต่างประเทศ
ความเฉลียวฉลาดในความขัดแย้งในระยะนี้มีอยู่เฉพาะในรูปของเหตุการณ์ที่เรียกว่าบุชาเท่านั้น
การวิเคราะห์ลิงก์ของอิหร่านเกี่ยวกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ต่างๆ ดาวน์โหลดรายงานการเปิดตาที่นี่
การทำสิ่งเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่าเป็นความวิกลจริตอย่างแท้จริง
โพสต์ ทำลายกระบวนทัศน์ ปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ The Cyber Shafarat - Treadstone 71.
มีการเขียนเกี่ยวกับ Mr.Tekide และ crypters ของเขาที่ใช้โดย APT34 (OilRig) และอื่น ๆ มากมาย อื่น ๆ
องค์กรต่างๆได้จัดทำเอกสารข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมือของ Mr.Tekide ในการโจมตีทางไซเบอร์ที่ 'โด่งดัง' ต่อสถาบัน Fortune 500 รัฐบาลองค์กรการศึกษาและหน่วยงานโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ
อย่างไรก็ตามการระบุตัวนายเทคิเดะภูมิหลังสถานที่และคำพูดของเขาเองไม่เคยประสบความสำเร็จอย่างเปิดเผย หลายคนเชื่อว่าการติดตามบุคคลจะไม่จ่ายเงินปันผล Treadstone 71 แสดงให้เห็นถึงแนวร่วมของ Mr.Tekide ต่อรัฐบาลอิหร่านตลอดหลายปีของการสนับสนุนโดยใช้ crypters เช่น iloveyoucrypter, qazacrypter และ njRAT
กระบวนการ RFI รวมถึงข้อกำหนดเฉพาะกิจที่คำนึงถึงเวลาโดยเฉพาะสำหรับข้อมูลข่าวกรองหรือผลิตภัณฑ์เพื่อรองรับเหตุการณ์หรือเหตุการณ์ที่กำลังดำเนินอยู่ซึ่งไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดในสถานะหรือการผลิตข่าวกรองตามกำหนด เมื่อ Cyber Threat Intelligence Center (CTIC) ส่ง RFI ไปยังกลุ่มภายในจะมีข้อกำหนดมาตรฐานชุดหนึ่งสำหรับบริบทและคุณภาพของข้อมูลที่ร้องขอ
การฝึกอบรมของเราตรวจสอบหลักคำสอนเชิงวิเคราะห์ของเชอร์แมนเคนท์จากมุมมองของโลกไซเบอร์ตลอดจนความพร้อมและการใช้เครื่องมือ OSINT นักเรียนสามารถเข้าใจวงจรชีวิตของข่าวกรองไซเบอร์บทบาทและคุณค่าของข่าวกรองไซเบอร์ที่สัมพันธ์กับการกำหนดเป้าหมายและการรวบรวมทางออนไลน์ในองค์กรสมัยใหม่ธุรกิจและรัฐบาลเมื่อจบหลักสูตรนี้และใช้บริการที่ปรึกษาของเรา
สิ่งที่คุณได้รับจาก Treadstone 71 คือข้อมูลโดยละเอียดและข่าวกรองเกี่ยวกับฝ่ายตรงข้ามของคุณที่เหนือกว่าขอบเขตทางเทคนิค บริการที่ยอดเยี่ยมของ Treadstone 71 อยู่ที่ความสามารถในการจัดหาเทคนิควิธีการความสามารถฟังก์ชันกลยุทธ์และโปรแกรมเพื่อไม่เพียงสร้างความสามารถด้านข่าวกรองที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ แต่ยังเป็นโปรแกรมที่ยั่งยืนที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียโดยตรง
บทสรุปข่าวกรองนี้จะอธิบายถึงความซับซ้อนเช่นเดียวกับกระป๋องและ cannots โดยอ้างอิงถึงความสามารถของข่าวกรองไซเบอร์
การทำความเข้าใจผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณและสิ่งที่พวกเขาต้องการเพื่อช่วยในการตัดสินใจนั้นมากกว่าครึ่งหนึ่งของการต่อสู้ โดยสังเขปนี้ครอบคลุมสุภาษิตโบราณ "รู้จักศาสตราจารย์รับก."
การละเมิดการคว่ำบาตรของซีเรียด้วยการให้ความช่วยเหลือ FSB ของรัสเซียในการผลิตเสื้อขีปนาวุธ - ไม่พบโดยองค์กรอื่นใดนอกจาก Treadstone 71 - ไม่มีเซ็นเซอร์ไม่มีการรวมก๊อกนับพัน - การรวบรวมและวิเคราะห์โอเพ่นซอร์สที่ยากลำบากและการอ่านเท็จที่น่าสนใจ อัตลักษณ์การจัดซื้อที่กระจัดกระจายและการหลอกลวง
โดเมนไซเบอร์ในตะวันออกกลาง - อิหร่าน / ซีเรีย / อิสราเอล
การทบทวนทางวิชาการเกี่ยวกับรัฐชาติเหล่านี้และงานของพวกเขาเพื่อให้บรรลุการครอบงำการปฏิบัติการทางไซเบอร์
เกมอัจฉริยะใน Power Grid - การกระทำทางไซเบอร์และการเคลื่อนไหวของรัสเซียก่อให้เกิดความเสี่ยง
รูปแบบการจัดซื้อที่ผิดปกติจาก บริษัท รัสเซียที่ขาย PLC จาก บริษัท ไต้หวันซึ่งมีช่องโหว่ขนาดใหญ่ในไซต์ดาวน์โหลดซอฟต์แวร์ผลิตภัณฑ์ เกิดอะไรขึ้น?
คำแถลงของ Cyber Counterintelligence บัญญัติ 10 ประการสำหรับ Cyber CounterIntel
คุณจะและคุณจะไม่ เป็นเจ้าของถนนไซเบอร์ในขณะที่สร้างเครดิต ปฏิบัติตามกฎเหล่านี้และบางทีคุณอาจจะรอดจากการโจมตี
ความผิดพลาดใน Threat Intelligence นำไปสู่ความผิดพลาดในท่าทางการรักษาความปลอดภัยขององค์กร
บทสรุปนี้ครอบคลุมการจัดหมวดหมู่ทั่วไปบางส่วนพร้อมกับการทบทวนข้อผิดพลาดทั่วไปเกี่ยวกับไซเบอร์และข่าวกรองภัยคุกคามและวิธีที่เป็นไปได้ที่จะไม่ตกอยู่ในกับดักเหล่านี้ในขณะที่รู้วิธีขุดเอาเอง