331-999-0071

บทสรุปเชิงวิเคราะห์, งานวิจัยที่ตีพิมพ์, ความคิดเห็น

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

การควบคุมการเล่าเรื่องและการเซ็นเซอร์ในรัสเซีย

สงครามข้อมูลในรัสเซียไม่ใช่แค่การปิดกั้นเว็บไซต์และการประหัตประหารนักข่าว ระบบมีความซับซ้อนมากขึ้นและสร้างขึ้นในลักษณะที่สื่อรัสเซียได้รับข้อมูลเกี่ยวกับยูเครน สหภาพยุโรป NATO และสหรัฐอเมริกา จากแหล่งข้อมูลที่ได้รับอนุมัติล่วงหน้าเท่านั้น และหน่วยงานของรัฐที่เชี่ยวชาญคอยติดตามอย่างต่อเนื่องว่ามีมุมมองทางเลือกปรากฏในพื้นที่สื่อหรือไม่ ดาวน์โหลดบทสรุปที่นี่:

การควบคุมการเล่าเรื่องและการเซ็นเซอร์ในรัสเซีย

NATO PMESII เป็นส่วนย่อยของ STEMPLES Plus อย่างไร

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

  • การเมือง: ทำความเข้าใจพลวัตทางการเมือง โครงสร้างอำนาจ และผู้มีอิทธิพล
  • การทหาร: เข้าใจโครงสร้างและขีดความสามารถทางทหาร รวมถึงพันธมิตร การแข่งขัน และการเปลี่ยนแปลงทางอำนาจ
  • เศรษฐกิจ: เข้าใจสถานการณ์ทางเศรษฐกิจ เช่น ระดับรายได้ อัตราการจ้างงาน และอุตสาหกรรมหลัก
  • สังคม: การประเมินลักษณะทางสังคมและวัฒนธรรม ประเพณี ความเชื่อ และระบบค่านิยม
  • โครงสร้างพื้นฐาน: การประเมินโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ เช่น ถนน สะพาน และอาคาร รวมถึงโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล
  • ข้อมูล: การทำความเข้าใจภูมิทัศน์ของการสื่อสาร รวมถึงการเข้าถึงและการใช้สื่อและเทคโนโลยีสารสนเทศ

การรวบรวมข้อมูลนี้ควรมาจากแหล่งข้อมูลและหน่วยงานที่มีอยู่ทั้งหมด กระบวนการนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนการจัดการความต้องการด้านข่าวกรองที่กว้างขึ้น ทำให้มั่นใจได้ถึงมุมมองแบบองค์รวมที่รวมแง่มุมที่เกี่ยวข้องทั้งหมด ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับแหล่งข้อมูลข่าวกรองต่างๆ รวมถึงข่าวกรองมนุษย์ (HUMINT) ข่าวกรองสัญญาณ (SIGINT) และข่าวกรองโอเพ่นซอร์ส (OSINT)

ความเฉลียวฉลาดมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการกำหนดประสิทธิภาพของกิจกรรม PSYOPS ด้วยการเปรียบเทียบข้อมูลก่อนและหลังการดำเนินการ เราสามารถวัดผลกระทบของแคมเปญ PSYOPS ได้ การวัดผลกระทบเกี่ยวข้องกับการติดตามการเปลี่ยนแปลงในทัศนคติ พฤติกรรม หรือการรับรู้ของผู้ชม หรือการสังเกตการเปลี่ยนแปลงในตัวบ่งชี้ PMESII ที่กว้างขึ้น

ต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมหรือไม่?

 

Albanian Attack on Ashraf-3 สาธิตรายการต่างๆ ในรายงานของเรา - อ่านที่นี่

แรงกดดันทางการทูตและการเมืองของอิหร่านอันเป็นผลมาจากการแลกเปลี่ยนนักโทษ - การโจมตีของชาวแอลเบเนียต่อ Ashraf-3 แสดงให้เห็นรายการต่างๆ ในรายงานของเรา

ข้อสังเกตที่น่าสนใจ: ช่องทางโซเชียลมีเดียของอิหร่านและบัญชีของรัฐบาลที่เกี่ยวข้องประกาศการโจมตีต่อหน้าชาวแอลเบเนียหรือสำนักข่าว

อดีตประธานาธิบดีและนายกรัฐมนตรีของแอลเบเนียจัดงานแถลงข่าวประณามการโจมตีและเรียกมันว่าไม่มีมูลความจริง รัฐสภาแอลเบเนียได้ตั้งคณะกรรมการสอบสวนอย่างเร่งด่วน รมว.มหาดไทยเรียกประชุมด่วน เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับไซปส์อิหร่านและสงครามความรู้ความเข้าใจ

  • กำลังเจรจาเลฟอายุ: อิหร่านถือชาวต่างชาติที่ถูกควบคุมตัวไว้เป็นตัวต่อรองในการเจรจา อิหร่านแลกเปลี่ยนบุคคลเหล่านี้กับพลเมืองของตนที่อาศัยอยู่ในต่างประเทศหรือเพื่อรับสัมปทานอื่นๆ เช่น ยกเลิกการคว่ำบาตรหรือจัดหาทรัพยากรทางการเงินหรือวัตถุ หรือถอด PMOI ออกจากพื้นที่ของพวกเขา
  • การอนุมัติในประเทศ: อิหร่านตีกรอบการแลกเปลี่ยนนักโทษที่ประสบความสำเร็จว่าเป็นชัยชนะทางการทูต ซึ่งเพิ่มคะแนนการอนุมัติของรัฐบาลในประเทศ การแลกเปลี่ยนแสดงให้เห็นว่ารัฐบาลสามารถปกป้องพลเมืองของตนในต่างประเทศและประกันการปล่อยตัวเมื่อพวกเขามีปัญหา
  • ภาพต่างประเทศ: การปล่อยตัวนักโทษต่างชาติทำให้ภาพลักษณ์ระหว่างประเทศของอิหร่านดีขึ้น โดยแสดงให้เห็นว่าอิหร่านมีมนุษยธรรม ยุติธรรม หรือเต็มใจที่จะมีส่วนร่วมในการแก้ไขปัญหาทางการทูต การปล่อยตัวนักโทษต่างชาติช่วยให้ความสัมพันธ์ระหว่างประเทศของพวกเขาดีขึ้นและลดความเป็นปรปักษ์จากประเทศอื่นๆ
  • การสู้รบทางการฑูตโดยตรง: การแลกเปลี่ยนนักโทษชาวอิหร่านสร้างโอกาสในการมีส่วนร่วมโดยตรงกับประเทศตะวันตก การแลกเปลี่ยนช่วยในการโต้ตอบเปิดเมื่อไม่มีช่องทางทางการทูตอย่างเป็นทางการ การแลกเปลี่ยนเป็นการเปิดประตูสำหรับการเจรจาเพิ่มเติมในเรื่องอื่นๆ

อ่านรายงานฉบับเต็ม 

ไซเบอร์ PSYOP

ปฏิบัติการทางจิตหรือ PSYOP เป็นกิจกรรมที่ออกแบบมาเพื่อมีอิทธิพลต่อพฤติกรรม อารมณ์ และทัศนคติของบุคคลหรือกลุ่มบุคคล เราเห็น psyops ใช้ในการตลาด การประชาสัมพันธ์ การเมือง สงคราม และบริบทการรักษา แม้ว่าหลักเกณฑ์ด้านจริยธรรมจะกีดกันการบิดเบือนอย่างมาก แต่การทำความเข้าใจ PSYOP สามารถชี้ให้เห็นได้ว่าข้อความมีอิทธิพลต่อผู้ชมอย่างไร และส่งเสริมความเข้าใจ การเอาใจใส่ และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมเชิงบวก

มีขั้นตอนที่สำคัญในการวางแผนและการดำเนินการทางจิตวิทยา:

  • ทำความเข้าใจผู้ชมของคุณ: ก่อนที่จะพยายามโน้มน้าวใจกลุ่มเป้าหมาย สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจพวกเขา การทำความเข้าใจผู้ชมของคุณอาจเกี่ยวข้องกับการค้นคว้าเกี่ยวกับข้อมูลประชากร จิตวิทยา วัฒนธรรม ค่านิยม ความเชื่อ ทัศนคติ พฤติกรรม และปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อการรับรู้และการกระทำของพวกเขา
  • กำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน: คุณหวังว่าจะบรรลุอะไร การตั้งวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนอาจเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม การสร้างการรับรู้ หรือทัศนคติที่มีอิทธิพล ยิ่งเป้าหมายของคุณเจาะจงมากเท่าไหร่ การวางแผนการดำเนินงานและวัดผลความสำเร็จก็จะยิ่งง่ายขึ้นเท่านั้น
  • พัฒนากลยุทธ์: เมื่อคุณเข้าใจผู้ชมและวัตถุประสงค์ของคุณแล้ว คุณสามารถเริ่มสร้างกลยุทธ์ได้ การพัฒนากลยุทธ์เกี่ยวข้องกับการเลือกข้อความ สื่อกลาง และจังหวะเวลาที่เหมาะสมเพื่อโน้มน้าวผู้ชมของคุณ คุณอาจลองใช้หลักการโน้มน้าวใจ อิทธิพลทางสังคม และการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม
  • สร้างและแจกจ่ายเนื้อหา: ตามกลยุทธ์ของคุณ คุณต้องสร้างเนื้อหาที่สามารถมีอิทธิพลต่อผู้ชมของคุณ การสร้างและแจกจ่ายเนื้อหาอาจรวมถึงการกล่าวสุนทรพจน์ โพสต์บนโซเชียลมีเดีย โฆษณา บทความ หรือรูปแบบอื่นๆ ของการสื่อสาร เมื่อเนื้อหาของคุณพร้อมแล้ว ให้เผยแพร่ผ่านช่องทางที่จะเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายของคุณ
  • ตรวจสอบและปรับ: หลังจากการดำเนินการของคุณเริ่มต้นขึ้น การติดตามความคืบหน้าเป็นสิ่งสำคัญ การตรวจสอบและปรับการดำเนินการของคุณเกี่ยวข้องกับเมตริกการติดตาม เช่น อัตราการมีส่วนร่วม การเปลี่ยนแปลงทัศนคติ หรือผลลัพธ์ทางพฤติกรรม หากการดำเนินการของคุณไม่บรรลุวัตถุประสงค์ คุณอาจต้องปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ เนื้อหา หรือวิธีการจัดจำหน่าย

อ่านบทสรุป

การกระทำทางไซเบอร์และทางกายภาพของอิหร่านต่อฝ่ายค้าน

เสรีภาพของอิหร่าน 1 มีนาคม 2023 ปารีส

ตั้งแต่ปฏิบัติการ Cyber ​​Grey Zone ไปจนถึงการลอบสังหาร – PMOI ในเป้าเล็ง

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

  • การจารกรรม: อิหร่านดำเนินการรณรงค์จารกรรมทางไซเบอร์โดยมีเป้าหมายเป็นรัฐบาล องค์กร และบุคคลต่างประเทศ กิจกรรมเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการขโมยข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข่าวกรองทางการเมืองหรือการทหาร ทรัพย์สินทางปัญญา หรือข้อมูลส่วนบุคคล
  • ปฏิบัติการเผยแพร่ข้อมูลบิดเบือนและชักจูง: อิหร่านมีส่วนร่วมในการรณรงค์เผยแพร่ข้อมูลเท็จทางออนไลน์ เผยแพร่ข้อมูลที่ทำให้เข้าใจผิดหรือโฆษณาชวนเชื่อเพื่อกำหนดความคิดเห็นของสาธารณชนและผลักดันวาระทางการเมืองหรืออุดมการณ์ของตน
  • การโจมตีแบบ DDoS: การโจมตีแบบ Distributed Denial of Service (DDoS) เกี่ยวข้องกับเซิร์ฟเวอร์หรือเครือข่ายของเป้าหมายอย่างท่วมท้นด้วยทราฟฟิกจำนวนมาก ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ อิหร่านทำการโจมตี DDoS กับเป้าหมายต่างๆ รวมถึงเว็บไซต์ของรัฐบาลต่างประเทศ องค์กรสื่อ และสถาบันการเงิน
  • การแฮ็กและการทำให้เสียโฉม: กลุ่มแฮ็คชาวอิหร่านได้ทำการบุกรุกทางไซเบอร์และการทำให้เสียโฉมเว็บไซต์เพื่อเน้นย้ำความสามารถของพวกเขา สร้างแถลงการณ์ทางการเมือง หรือตอบโต้ผู้ที่มองว่าเป็นปฏิปักษ์ กิจกรรมเหล่านี้มักกำหนดเป้าหมายไปที่เว็บไซต์ของรัฐบาล สำนักข่าว หรือองค์กรที่วิพากษ์วิจารณ์นโยบายของอิหร่าน
  • การโจมตีทางไซเบอร์บนโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ: แม้ว่าอิหร่านจะไม่ตกอยู่ในโซนสีเทาอย่างชัดเจน แต่อิหร่านก็ดำเนินการโจมตีทางไซเบอร์บนโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ เช่น สิ่งอำนวยความสะดวกด้านพลังงาน ธนาคาร และระบบขนส่ง ตัวอย่างที่โดดเด่น ได้แก่ การโจมตี Saudi Aramco ในปี 2012 และการโจมตีอุตสาหกรรมเรือบรรทุกน้ำมันในปี 2019

กิจกรรมสงครามฟันเฟืองของอิหร่าน

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

อ่านรายงานฉบับเต็ม

ทำให้หลักฐานเป็นอัตโนมัติโดยใช้แบบจำลองการให้คะแนนของ Admiralty และการผสานรวมการทดสอบ CRAAP

การทำ Admiralty Scoring Model ทุกระดับให้เป็นอัตโนมัติในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์นั้นเกี่ยวข้องกับการพัฒนากระบวนการที่เป็นระบบซึ่งรวมเกณฑ์ของแบบจำลองและวิธีการให้คะแนน เราได้ระบุขั้นตอนที่เป็นไปได้เพื่อทำให้ Admiralty Scoring Model แต่ละระดับเป็นไปโดยอัตโนมัติ

  1. รวบรวมและประมวลผลหลักฐานทางไซเบอร์ล่วงหน้า: รวบรวมหลักฐานทางไซเบอร์ที่เกี่ยวข้อง เช่น ไฟล์บันทึก ข้อมูลการรับส่งข้อมูลเครือข่าย สิ่งประดิษฐ์ของระบบ หรือข้อมูลดิจิทัลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์หรือการสืบสวน ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและเข้ากันได้สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งอาจรวมถึงการล้างข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน และการจัดรูปแบบ
  2. กำหนดเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับ: ทบทวน Admiralty Scoring Model และระบุเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับ โมเดลโดยทั่วไปประกอบด้วยหลายระดับ เช่น ระดับ 1 (บ่งชี้) ระดับ 2 (ความเชื่อที่มีเหตุผล) ระดับ 3 (ความเชื่อที่หนักแน่น) และระดับ 4 (ข้อเท็จจริง) กำหนดเกณฑ์และตัวบ่งชี้เฉพาะสำหรับการประเมินในแต่ละระดับตามแนวทางของแบบจำลอง
  3. พัฒนาอัลกอริทึมหรือกฎสำหรับการประเมินหลักฐาน: ออกแบบอัลกอริทึมหรือกฎที่สามารถประเมินหลักฐานโดยอัตโนมัติกับเกณฑ์ที่กำหนดไว้สำหรับแต่ละระดับ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือระบบตามกฎเพื่อวิเคราะห์หลักฐานและทำการประเมินตามเกณฑ์

  1. แยกคุณลักษณะจากหลักฐาน: ระบุคุณลักษณะหรือคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจากหลักฐานที่สามารถนำไปสู่กระบวนการประเมิน คุณสมบัติเหล่านี้อาจรวมถึงตัวบ่งชี้การประนีประนอม การประทับเวลา รูปแบบเครือข่าย ลักษณะเฉพาะของไฟล์ หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ที่สอดคล้องกับเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับ
  2. กำหนดคะแนนตามเกณฑ์: กำหนดคะแนนหรือคะแนนให้กับหลักฐานตามเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับของรูปแบบการให้คะแนนของ Admiralty การให้คะแนนอาจเป็นเลขฐานสอง (เช่น ผ่าน/ไม่ผ่าน) ตัวเลข (เช่น ในระดับ 1 ถึง 10) หรือมาตราส่วนอื่นๆ ที่เหมาะสมซึ่งสะท้อนถึงระดับความเชื่อมั่นหรือความเชื่อที่เกี่ยวข้องกับหลักฐาน
  3. รวมกระบวนการให้คะแนนเข้ากับระบบที่เป็นหนึ่งเดียว: พัฒนาระบบหรือแอปพลิเคชันที่เป็นหนึ่งเดียวที่รวมเอากระบวนการให้คะแนนอัตโนมัติเข้าไว้ด้วยกัน ระบบนี้ควรใช้หลักฐานเป็นอินพุต ใช้อัลกอริธึมหรือกฎเพื่อประเมินหลักฐาน และสร้างคะแนนหรือการจัดอันดับที่สอดคล้องกันสำหรับแต่ละระดับของแบบจำลอง
  4. ตรวจสอบและปรับแต่งระบบการให้คะแนนอัตโนมัติ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบการให้คะแนนอัตโนมัติโดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการประเมินโดยมนุษย์หรือเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้ วิเคราะห์ความแม่นยำ ความเที่ยงตรง การเรียกคืน หรือเมตริกที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ของระบบเพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือ ปรับปรุงระบบตามความจำเป็นตามผลการประเมิน
  5. อัปเดตและปรับปรุงระบบอย่างต่อเนื่อง: อัปเดตอยู่เสมอด้วยข่าวกรองภัยคุกคามทางไซเบอร์ล่าสุด เทคนิคการโจมตี และปัจจัยหลักฐานใหม่ๆ อัปเดตและปรับปรุงระบบการให้คะแนนอัตโนมัติเป็นประจำเพื่อปรับให้เข้ากับแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ ปรับแต่งเกณฑ์ และเพิ่มความแม่นยำของการประเมิน

การทำ Admiralty Scoring Model ให้เป็นอัตโนมัติในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์นั้นต้องการความเชี่ยวชาญในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาซอฟต์แวร์ เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน นักวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานที่มีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับข้อกำหนดหรือกรณีการใช้งานเฉพาะขององค์กรของคุณ

การรวมการทดสอบ CRAAP (สกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความแม่นยำ วัตถุประสงค์) กับแบบจำลองการให้คะแนนกองทัพเรือของนาโต้สามารถให้กรอบการประเมินที่ครอบคลุมสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานทางไซเบอร์

  1. กำหนดเกณฑ์: รวมเกณฑ์จากทั้งสองรุ่นเพื่อสร้างชุดเกณฑ์การประเมินที่เป็นหนึ่งเดียว ใช้เกณฑ์แบบจำลองการให้คะแนนกองทัพเรือของนาโต้ที่สมบูรณ์เป็นระดับการประเมินหลัก ในขณะที่การทดสอบ CRAAP สามารถใช้เป็นเกณฑ์ย่อยในแต่ละระดับ ตัวอย่างเช่น:
    • ระดับ 1 (ตัวบ่งชี้): ประเมินหลักฐานสำหรับสกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง และอำนาจหน้าที่
    • ระดับ 2 (ความเชื่อที่มีเหตุผล): ประเมินหลักฐานเพื่อความถูกต้องและวัตถุประสงค์
    • ระดับ 3 (ความเชื่อที่แข็งแกร่ง): วิเคราะห์หลักฐานสำหรับเกณฑ์ทั้งหมดของการทดสอบ CRAAP
    • ระดับ 4 (ข้อเท็จจริง): ตรวจสอบหลักฐานเพิ่มเติมสำหรับเกณฑ์ทั้งหมดของการทดสอบ CRAAP
  2. กำหนดน้ำหนักหรือคะแนน: กำหนดความสำคัญสัมพัทธ์หรือน้ำหนักของเกณฑ์แต่ละข้อภายในกรอบการประเมินแบบรวม คุณสามารถกำหนดน้ำหนักที่สูงขึ้นให้กับเกณฑ์จากแบบจำลองการให้คะแนนของนาโต้ Admiralty ได้เนื่องจากเป็นตัวแทนของระดับหลัก ในขณะที่เกณฑ์การทดสอบ CRAAP สามารถมีน้ำหนักต่ำกว่าเป็นเกณฑ์ย่อย หรือคุณสามารถกำหนดคะแนนหรือการให้คะแนนให้กับแต่ละเกณฑ์ตามความเกี่ยวข้องและผลกระทบต่อการประเมินโดยรวม
  3. พัฒนากระบวนการประเมินอัตโนมัติ: ออกแบบอัลกอริทึมหรือกฎตามเกณฑ์และน้ำหนักที่กำหนดเพื่อทำให้กระบวนการประเมินเป็นไปโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ข้อความ หรือวิธีการอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและประเมินหลักฐานเทียบกับเกณฑ์
  4. แยกคุณสมบัติของหลักฐานที่เกี่ยวข้อง: ระบุคุณสมบัติหรือคุณลักษณะของหลักฐานที่สอดคล้องกับเกณฑ์การทดสอบ CRAAP และแบบจำลองการให้คะแนนของกองทัพเรือนาโต้ ตัวอย่างเช่น สำหรับผู้มีอำนาจ คุณอาจพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อมูลประจำตัวของผู้เขียน ชื่อเสียงของแหล่งที่มา หรือสถานะการตรวจทานโดยเพื่อน แยกคุณสมบัติเหล่านี้ออกจากหลักฐานที่ใช้ในกระบวนการประเมินอัตโนมัติ
  5. ใช้เฟรมเวิร์กการประเมินแบบรวม: ผสานรวมกระบวนการประเมินอัตโนมัติเข้ากับเฟรมเวิร์กแบบรวม ป้อนหลักฐาน ใช้อัลกอริทึมหรือกฎเพื่อประเมินหลักฐานเทียบกับเกณฑ์ที่กำหนด และสร้างคะแนนหรือการจัดอันดับสำหรับแต่ละเกณฑ์และระดับการประเมินโดยรวม
  6. รวมและตีความผลลัพธ์: รวมคะแนนหรือการให้คะแนนจากแต่ละเกณฑ์และระดับเพื่อรับการประเมินโดยรวมของหลักฐาน กำหนดเกณฑ์หรือกฎการตัดสินใจเพื่อพิจารณาการจำแนกขั้นสุดท้ายของหลักฐานตามคะแนนรวมหรือการให้คะแนน ตีความผลลัพธ์เพื่อสื่อสารความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
  7. ตรวจสอบและปรับปรุงกรอบการทำงานแบบบูรณาการ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของกรอบการทำงานแบบบูรณาการโดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการประเมินด้วยตนเองหรือเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้ ประเมินความถูกต้อง ความเที่ยงตรง การเรียกคืน หรือมาตรวัดที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เพื่อให้มั่นใจว่ามีประสิทธิภาพ ปรับแต่งและปรับปรุงเฟรมเวิร์กอย่างต่อเนื่องตามคำติชมและข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ

โดยการรวมการทดสอบ CRAAP เข้ากับแบบจำลองการให้คะแนนของนาโต้ Admiralty คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการประเมิน โดยพิจารณาจากแง่มุมทางเทคนิคของหลักฐานและสกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความถูกต้อง และวัตถุประสงค์ การบูรณาการนี้ทำให้มีการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานที่ครอบคลุมและรอบด้านมากขึ้น

 ในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์เกี่ยวข้องกับการพัฒนากระบวนการที่เป็นระบบซึ่งรวมเกณฑ์ของแบบจำลองและวิธีการให้คะแนน เราได้ระบุขั้นตอนที่เป็นไปได้เพื่อทำให้ Admiralty Scoring Model แต่ละระดับเป็นไปโดยอัตโนมัติ

  1. รวบรวมและประมวลผลหลักฐานทางไซเบอร์ล่วงหน้า: รวบรวมหลักฐานทางไซเบอร์ที่เกี่ยวข้อง เช่น ไฟล์บันทึก ข้อมูลการรับส่งข้อมูลเครือข่าย สิ่งประดิษฐ์ของระบบ หรือข้อมูลดิจิทัลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์หรือการสืบสวน ประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเพื่อให้แน่ใจว่ามีความสอดคล้องและเข้ากันได้สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งอาจรวมถึงการล้างข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน และการจัดรูปแบบ
  2. กำหนดเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับ: ทบทวน Admiralty Scoring Model และระบุเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับ โมเดลโดยทั่วไปประกอบด้วยหลายระดับ เช่น ระดับ 1 (บ่งชี้) ระดับ 2 (ความเชื่อที่มีเหตุผล) ระดับ 3 (ความเชื่อที่หนักแน่น) และระดับ 4 (ข้อเท็จจริง) กำหนดเกณฑ์และตัวบ่งชี้เฉพาะสำหรับการประเมินในแต่ละระดับตามแนวทางของแบบจำลอง
  3. พัฒนาอัลกอริทึมหรือกฎสำหรับการประเมินหลักฐาน: ออกแบบอัลกอริทึมหรือกฎที่สามารถประเมินหลักฐานโดยอัตโนมัติกับเกณฑ์ที่กำหนดไว้สำหรับแต่ละระดับ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือระบบตามกฎเพื่อวิเคราะห์หลักฐานและทำการประเมินตามเกณฑ์
  4. แยกคุณลักษณะจากหลักฐาน: ระบุคุณลักษณะหรือคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจากหลักฐานที่สามารถนำไปสู่กระบวนการประเมิน คุณสมบัติเหล่านี้อาจรวมถึงตัวบ่งชี้การประนีประนอม การประทับเวลา รูปแบบเครือข่าย ลักษณะเฉพาะของไฟล์ หรือข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ที่สอดคล้องกับเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับ
  5. กำหนดคะแนนตามเกณฑ์: กำหนดคะแนนหรือคะแนนให้กับหลักฐานตามเกณฑ์สำหรับแต่ละระดับของรูปแบบการให้คะแนนของ Admiralty การให้คะแนนอาจเป็นเลขฐานสอง (เช่น ผ่าน/ไม่ผ่าน) ตัวเลข (เช่น ในระดับ 1 ถึง 10) หรือมาตราส่วนอื่นๆ ที่เหมาะสมซึ่งสะท้อนถึงระดับความเชื่อมั่นหรือความเชื่อที่เกี่ยวข้องกับหลักฐาน
  6. รวมกระบวนการให้คะแนนเข้ากับระบบที่เป็นหนึ่งเดียว: พัฒนาระบบหรือแอปพลิเคชันที่เป็นหนึ่งเดียวที่รวมเอากระบวนการให้คะแนนอัตโนมัติเข้าไว้ด้วยกัน ระบบนี้ควรใช้หลักฐานเป็นอินพุต ใช้อัลกอริธึมหรือกฎเพื่อประเมินหลักฐาน และสร้างคะแนนหรือการจัดอันดับที่สอดคล้องกันสำหรับแต่ละระดับของแบบจำลอง
  7. ตรวจสอบและปรับแต่งระบบการให้คะแนนอัตโนมัติ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของระบบการให้คะแนนอัตโนมัติโดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการประเมินโดยมนุษย์หรือเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้ วิเคราะห์ความแม่นยำ ความเที่ยงตรง การเรียกคืน หรือเมตริกที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ของระบบเพื่อให้มั่นใจถึงความน่าเชื่อถือ ปรับปรุงระบบตามความจำเป็นตามผลการประเมิน
  8. อัปเดตและปรับปรุงระบบอย่างต่อเนื่อง: อัปเดตอยู่เสมอด้วยข่าวกรองภัยคุกคามทางไซเบอร์ล่าสุด เทคนิคการโจมตี และปัจจัยหลักฐานใหม่ๆ อัปเดตและปรับปรุงระบบการให้คะแนนอัตโนมัติเป็นประจำเพื่อปรับให้เข้ากับแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ ปรับแต่งเกณฑ์ และเพิ่มความแม่นยำของการประเมิน

การทำ Admiralty Scoring Model ให้เป็นอัตโนมัติในการประเมินหลักฐานทางไซเบอร์นั้นต้องการความเชี่ยวชาญในการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และการพัฒนาซอฟต์แวร์ เกี่ยวข้องกับผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน นักวิเคราะห์ความปลอดภัยทางไซเบอร์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้งานที่มีประสิทธิภาพและสอดคล้องกับข้อกำหนดหรือกรณีการใช้งานเฉพาะขององค์กรของคุณ

การรวมการทดสอบ CRAAP (สกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความแม่นยำ วัตถุประสงค์) กับแบบจำลองการให้คะแนนกองทัพเรือของนาโต้สามารถให้กรอบการประเมินที่ครอบคลุมสำหรับการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานทางไซเบอร์

  1. กำหนดเกณฑ์: รวมเกณฑ์จากทั้งสองรุ่นเพื่อสร้างชุดเกณฑ์การประเมินที่เป็นหนึ่งเดียว ใช้เกณฑ์แบบจำลองการให้คะแนนกองทัพเรือของนาโต้ที่สมบูรณ์เป็นระดับการประเมินหลัก ในขณะที่การทดสอบ CRAAP สามารถใช้เป็นเกณฑ์ย่อยในแต่ละระดับ ตัวอย่างเช่น:
    • ระดับ 1 (ตัวบ่งชี้): ประเมินหลักฐานสำหรับสกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง และอำนาจหน้าที่
    • ระดับ 2 (ความเชื่อที่มีเหตุผล): ประเมินหลักฐานเพื่อความถูกต้องและวัตถุประสงค์
    • ระดับ 3 (ความเชื่อที่แข็งแกร่ง): วิเคราะห์หลักฐานสำหรับเกณฑ์ทั้งหมดของการทดสอบ CRAAP
    • ระดับ 4 (ข้อเท็จจริง): ตรวจสอบหลักฐานเพิ่มเติมสำหรับเกณฑ์ทั้งหมดของการทดสอบ CRAAP
  2. กำหนดน้ำหนักหรือคะแนน: กำหนดความสำคัญสัมพัทธ์หรือน้ำหนักของเกณฑ์แต่ละข้อภายในกรอบการประเมินแบบรวม คุณสามารถกำหนดน้ำหนักที่สูงขึ้นให้กับเกณฑ์จากแบบจำลองการให้คะแนนของนาโต้ Admiralty ได้เนื่องจากเป็นตัวแทนของระดับหลัก ในขณะที่เกณฑ์การทดสอบ CRAAP สามารถมีน้ำหนักต่ำกว่าเป็นเกณฑ์ย่อย หรือคุณสามารถกำหนดคะแนนหรือการให้คะแนนให้กับแต่ละเกณฑ์ตามความเกี่ยวข้องและผลกระทบต่อการประเมินโดยรวม
  3. พัฒนากระบวนการประเมินอัตโนมัติ: ออกแบบอัลกอริทึมหรือกฎตามเกณฑ์และน้ำหนักที่กำหนดเพื่อทำให้กระบวนการประเมินเป็นไปโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ข้อความ หรือวิธีการอื่นๆ เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องและประเมินหลักฐานเทียบกับเกณฑ์
  4. แยกคุณสมบัติของหลักฐานที่เกี่ยวข้อง: ระบุคุณสมบัติหรือคุณลักษณะของหลักฐานที่สอดคล้องกับเกณฑ์การทดสอบ CRAAP และแบบจำลองการให้คะแนนของกองทัพเรือนาโต้ ตัวอย่างเช่น สำหรับผู้มีอำนาจ คุณอาจพิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ข้อมูลประจำตัวของผู้เขียน ชื่อเสียงของแหล่งที่มา หรือสถานะการตรวจทานโดยเพื่อน แยกคุณสมบัติเหล่านี้ออกจากหลักฐานที่ใช้ในกระบวนการประเมินอัตโนมัติ
  5. ใช้เฟรมเวิร์กการประเมินแบบรวม: ผสานรวมกระบวนการประเมินอัตโนมัติเข้ากับเฟรมเวิร์กแบบรวม ป้อนหลักฐาน ใช้อัลกอริทึมหรือกฎเพื่อประเมินหลักฐานเทียบกับเกณฑ์ที่กำหนด และสร้างคะแนนหรือการจัดอันดับสำหรับแต่ละเกณฑ์และระดับการประเมินโดยรวม
  6. รวมและตีความผลลัพธ์: รวมคะแนนหรือการให้คะแนนจากแต่ละเกณฑ์และระดับเพื่อรับการประเมินโดยรวมของหลักฐาน กำหนดเกณฑ์หรือกฎการตัดสินใจเพื่อพิจารณาการจำแนกขั้นสุดท้ายของหลักฐานตามคะแนนรวมหรือการให้คะแนน ตีความผลลัพธ์เพื่อสื่อสารความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
  7. ตรวจสอบและปรับปรุงกรอบการทำงานแบบบูรณาการ: ตรวจสอบประสิทธิภาพของกรอบการทำงานแบบบูรณาการโดยการเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการประเมินด้วยตนเองหรือเกณฑ์มาตรฐานที่กำหนดไว้ ประเมินความถูกต้อง ความเที่ยงตรง การเรียกคืน หรือมาตรวัดที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เพื่อให้มั่นใจว่ามีประสิทธิภาพ ปรับแต่งและปรับปรุงเฟรมเวิร์กอย่างต่อเนื่องตามคำติชมและข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ

โดยการรวมการทดสอบ CRAAP เข้ากับแบบจำลองการให้คะแนนของนาโต้ Admiralty คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการประเมิน โดยพิจารณาจากแง่มุมทางเทคนิคของหลักฐานและสกุลเงิน ความเกี่ยวข้อง อำนาจ ความถูกต้อง และวัตถุประสงค์ การบูรณาการนี้ทำให้มีการประเมินความน่าเชื่อถือและคุณภาพของหลักฐานที่ครอบคลุมและรอบด้านมากขึ้น

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71

ทำให้ความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความแม่นยำของแหล่งที่มาเป็นแบบอัตโนมัติ

การตรวจสอบความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความแม่นยำของแหล่งข่าวกรองมักจะต้องใช้การวิเคราะห์ด้วยตนเองและการคิดเชิงวิพากษ์ร่วมกัน อย่างไรก็ตาม เราสามารถใช้อัลกอริทึมและเทคนิคต่างๆ เพื่อสนับสนุนกระบวนการนี้:

  1. การวิเคราะห์ข้อความ: อัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อความสามารถช่วยประเมินความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูลที่เป็นลายลักษณ์อักษร ใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำชื่อเอนทิตี และการสร้างแบบจำลองหัวข้อ เพื่อวิเคราะห์ภาษา ความรู้สึก เอนทิตีที่กล่าวถึง และความสอดคล้องของข้อมูลภายในข้อความ สิ่งนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของแหล่งข้อมูล
  2. การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม: ใช้อัลกอริทึมการวิเคราะห์เครือข่ายสังคมเพื่อตรวจสอบความเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลหรือองค์กรที่เกี่ยวข้องกับแหล่งข่าวกรอง ด้วยการแมปเครือข่ายและวิเคราะห์โครงสร้าง มาตรการศูนย์กลาง และรูปแบบของการโต้ตอบ คุณสามารถระบุอคติ ความผูกพัน หรือตัวบ่งชี้ความน่าเชื่อถือที่อาจเกิดขึ้นได้

  1. การหลอมรวมข้อมูล: อัลกอริทึมการหลอมรวมข้อมูลจะรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อระบุรูปแบบ การทับซ้อน หรือความคลาดเคลื่อน ด้วยการเปรียบเทียบข้อมูลจากแหล่งที่มาที่หลากหลายและใช้อัลกอริทึม เช่น การจัดกลุ่ม การวิเคราะห์ความคล้ายคลึงกัน หรือการตรวจจับความผิดปกติ คุณสามารถประเมินความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูลที่ได้รับจากแหล่งต่างๆ ได้
  2. การวิเคราะห์ชื่อเสียง: อัลกอริธึมการวิเคราะห์ชื่อเสียงจะประเมินชื่อเสียงและประวัติของแหล่งที่มาตามข้อมูลในอดีตและความคิดเห็นของผู้ใช้ อัลกอริทึมเหล่านี้พิจารณาปัจจัยต่างๆ เช่น ความน่าเชื่อถือของรายงานก่อนหน้า ความเชี่ยวชาญหรือผู้มีอำนาจของแหล่งข้อมูล และระดับความไว้วางใจที่ผู้ใช้หรือระบบอื่นมอบหมาย การวิเคราะห์ชื่อเสียงสามารถช่วยวัดความน่าเชื่อถือและความแม่นยำของแหล่งข่าวกรอง
  3. การวิเคราะห์แบบเบย์: สามารถใช้เทคนิคการวิเคราะห์แบบเบย์เพื่อปรับปรุงความน่าจะเป็นที่แม่นยำของแหล่งที่มาตามหลักฐานหรือข้อมูลใหม่ อัลกอริทึมแบบเบย์ใช้ความน่าจะเป็นก่อนหน้าและอัปเดตด้วยข้อมูลใหม่เพื่อประเมินความเป็นไปได้ของแหล่งที่มาว่าถูกต้องหรือเชื่อถือได้ ด้วยการอัปเดตความน่าจะเป็นซ้ำๆ คุณสามารถปรับแต่งการประเมินแหล่งที่มาเมื่อเวลาผ่านไป
  4. การจำแนกตามการเรียนรู้ของเครื่อง: ฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น แบบจำลองการจัดหมวดหมู่ภายใต้การดูแล เพื่อจัดหมวดหมู่แหล่งที่มาตามความน่าเชื่อถือหรือความแม่นยำ โดยการจัดเตรียมข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับ (เช่น แหล่งที่มาที่น่าเชื่อถือและไม่น่าเชื่อถือ) อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติที่แยกแหล่งที่มาที่เชื่อถือได้ออกจากแหล่งที่เชื่อถือได้น้อย สิ่งนี้สามารถช่วยในการจัดประเภทและประเมินความน่าเชื่อถือของแหล่งข่าวกรองโดยอัตโนมัติ

แม้ว่าอัลกอริทึมจะสามารถรองรับกระบวนการตรวจสอบได้ แต่วิจารณญาณของมนุษย์และการคิดเชิงวิพากษ์ยังคงมีความสำคัญ ใช้อัลกอริทึมเพื่อเพิ่มและช่วยเหลือนักวิเคราะห์ในการประเมินความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความแม่นยำของแหล่งข้อมูล การรวมเทคนิคอัตโนมัติและความเชี่ยวชาญของมนุษย์เข้าด้วยกันเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการประเมินแหล่งข้อมูลข่าวกรองที่ครอบคลุมและมีประสิทธิภาพ

อัลกอริธึมเฉพาะที่เราใช้กันทั่วไปในบริบทของการตรวจสอบความน่าเชื่อถือ ความน่าเชื่อถือ และความถูกต้องของแหล่งข่าวกรอง:

  1. Naive Bayes Classifier: Naive Bayes เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีการควบคุมดูแล ซึ่งจะคำนวณความน่าจะเป็นของแหล่งที่มาว่าเชื่อถือได้หรือแม่นยำ โดยพิจารณาจากคุณลักษณะที่ดึงมาจากเนื้อหาหรือข้อมูลเมตาของแหล่งที่มา มันถือว่าความเป็นอิสระระหว่างคุณสมบัติต่างๆ และใช้ทฤษฎีบทของ Bayes ในการทำนาย ฝึก Naive Bayes กับข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อจำแนกแหล่งที่มาว่าน่าเชื่อถือหรือไม่น่าเชื่อถือ
  2. Support Vector Machines (SVM): SVM เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ใช้สำหรับงานการจัดประเภท (“11 อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่พบบ่อยที่สุดอธิบายโดยย่อ”) มันทำงานโดยการค้นหาไฮเปอร์เพลนที่เหมาะสมที่สุดซึ่งแยกคลาสต่างๆ (“การปลดล็อกศักยภาพในการทำกำไร: การนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้อัลกอริทึม…”) ฝึก SVM บนข้อมูลที่มีป้ายกำกับ โดยแหล่งที่มาจะถูกจัดประเภทว่าน่าเชื่อถือหรือไม่น่าเชื่อถือ เมื่อผ่านการฝึกอบรมแล้ว จะสามารถจัดประเภทแหล่งข้อมูลใหม่ตามคุณลักษณะ เช่น รูปแบบภาษา ลักษณะทางภาษา หรือข้อมูลเมตา
  3. ป่าสุ่ม: ป่าสุ่มเป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ทั้งมวลที่รวมแผนผังการตัดสินใจหลาย ๆ แบบเพื่อทำการทำนาย (“BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model - GitHub”) เราสามารถฝึก Random Forest บนข้อมูลที่มีป้ายกำกับตามคุณสมบัติต่างๆ เพื่อจำแนกแหล่งที่มาว่าน่าเชื่อถือหรือไม่ Random Forest สามารถจัดการความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างคุณสมบัติและให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับความสำคัญของปัจจัยต่างๆ สำหรับความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มา
  4. อัลกอริทึม PageRank: เดิมพัฒนาขึ้นสำหรับการจัดอันดับหน้าเว็บ อัลกอริทึม PageRank สามารถปรับเปลี่ยนเพื่อประเมินความน่าเชื่อถือและความสำคัญของแหล่งข้อมูลข่าวกรอง PageRank ประเมินการเชื่อมต่อและโครงสร้างลิงก์ของแหล่งที่มาเพื่อกำหนดชื่อเสียงและอิทธิพลภายในเครือข่าย แหล่งที่มาที่มีคะแนน PageRank สูงถือว่าน่าเชื่อถือและน่าเชื่อถือ
  5. อัลกอริทึม TrustRank: TrustRank เป็นอัลกอริทึมที่วัดความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาโดยพิจารณาจากความสัมพันธ์ของพวกเขากับแหล่งที่มาที่เชื่อถือได้ โดยจะประเมินคุณภาพและความน่าเชื่อถือของลิงก์ที่ชี้ไปยังแหล่งที่มาและเผยแพร่คะแนนความน่าเชื่อถือตามนั้น ใช้ TrustRank เพื่อระบุแหล่งที่มาที่น่าเชื่อถือและกรองแหล่งที่มาที่อาจไม่น่าเชื่อถือออก
  6. การวิเคราะห์ความรู้สึก: อัลกอริทึมการวิเคราะห์ความรู้สึกใช้เทคนิค NLP เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกหรือความคิดเห็นที่แสดงในข้อความต้นฉบับ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถระบุอคติ ความเป็นส่วนตัว หรือความไม่ถูกต้องที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูลที่นำเสนอโดยการประเมินความรู้สึก ทัศนคติ และอารมณ์ที่สื่อออกมา การวิเคราะห์ความรู้สึกจะมีประโยชน์ในการประเมินน้ำเสียงและความน่าเชื่อถือของแหล่งข่าวกรอง
  7. การวิเคราะห์เครือข่าย: ใช้อัลกอริทึมการวิเคราะห์เครือข่าย เช่น การวัดศูนย์กลาง (เช่น ระดับศูนย์กลาง ความเป็นศูนย์กลางระหว่างศูนย์กลาง) หรืออัลกอริธึมการตรวจจับชุมชน เพื่อวิเคราะห์การเชื่อมต่อและความสัมพันธ์ระหว่างแหล่งที่มา อัลกอริทึมเหล่านี้ช่วยระบุแหล่งที่มาที่มีอิทธิพลหรือศูนย์กลางภายในเครือข่าย ประเมินความน่าเชื่อถือของแหล่งที่มาตามตำแหน่งเครือข่าย และตรวจจับอคติหรือกลุ่มที่อาจเกิดขึ้น

ทางเลือกของอัลกอริทึมขึ้นอยู่กับบริบทเฉพาะ ข้อมูลที่มีอยู่ และวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ นอกจากนี้ ฝึกฝนและปรับแต่งอัลกอริทึมเหล่านี้อย่างละเอียดโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่เกี่ยวข้องเพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดสำหรับการตรวจสอบแหล่งข่าวกรอง

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71 

เร่งกระบวนการตรวจสอบวิเคราะห์ข้อมูลอัจฉริยะผ่านระบบอัตโนมัติของกระบวนการ

กระบวนการทบทวนอัตโนมัติของการวิเคราะห์ข่าวกรองสามารถเป็นประโยชน์ในการตรวจสอบรายงานข่าวกรอง ด้วยการกำเนิดของปัญญาประดิษฐ์และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ความมีชีวิตก็อยู่ไม่ไกล

  1. ออกแบบเฟรมเวิร์กการทบทวนโดยเพื่อนอัตโนมัติ: พัฒนาเฟรมเวิร์กที่รวมเอากระบวนการทบทวนโดยเพื่อนอัตโนมัติเข้ากับระบบการวิเคราะห์ข่าวกรองของคุณ กำหนดเกณฑ์การประเมินเฉพาะและแนวทางสำหรับการทบทวน เช่น ความถูกต้อง ความเกี่ยวข้อง ความชัดเจน ความสอดคล้องกัน และการปฏิบัติตามมาตรฐานชุมชนข่าวกรอง
  2. ระบุผู้ตรวจสอบที่มีคุณสมบัติเหมาะสม: ระบุกลุ่มผู้ตรวจสอบที่มีคุณสมบัติเหมาะสมภายในองค์กรของคุณหรือชุมชนข่าวกรองที่มีความเชี่ยวชาญและความรู้ที่จำเป็นในหัวข้อนั้นๆ พิจารณาประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน และความคุ้นเคยกับกระบวนการวิเคราะห์ข่าวกรอง

  • กำหนดเกณฑ์และมาตรวัดการทบทวน: สร้างเกณฑ์และมาตรวัดเฉพาะสำหรับการประเมินซึ่งอิงตามรายงานข่าวกรอง ปัจจัยเหล่านี้อาจรวมถึงปัจจัยต่างๆ เช่น คุณภาพและความถูกต้องของแหล่งที่มา เหตุผลเชิงตรรกะ การใช้ SAT การเชื่อมโยงกันของการวิเคราะห์ และการปฏิบัติตามมาตรฐานชุมชนข่าวกรอง กำหนดเมตริกเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพสำหรับแอปพลิเคชันในระหว่างกระบวนการตรวจสอบ
  • ใช้เครื่องมือตรวจสอบอัตโนมัติ: ใช้ประโยชน์จากเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มการตรวจสอบอัตโนมัติที่สามารถอำนวยความสะดวกในกระบวนการตรวจสอบ เครื่องมือเหล่านี้อาจรวมถึงอัลกอริทึมการวิเคราะห์ข้อความ เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ออกแบบมาเพื่อประเมินและประเมินคุณภาพและลักษณะของรายงาน เครื่องมือดังกล่าวสามารถช่วยในการระบุข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น ความไม่สอดคล้องกัน หรือช่องว่างในการวิเคราะห์
  • การมอบหมายงานและกำหนดเวลาการทบทวนโดยเพื่อน: พัฒนากลไกสำหรับการมอบหมายรายงานข่าวกรองให้กับผู้ตรวจทานโดยพิจารณาจากความเชี่ยวชาญและภาระงานของพวกเขา ใช้ระบบการจัดตารางเวลาที่ช่วยให้มั่นใจได้ถึงรอบการตรวจสอบที่ทันเวลาและมีประสิทธิภาพ โดยพิจารณาจากเวลาตอบสนองที่จำเป็นสำหรับแต่ละรายงาน
  • คำติชมและการให้คะแนนของผู้ตรวจสอบ: ช่วยให้ผู้ตรวจสอบสามารถให้ข้อเสนอแนะ ข้อคิดเห็น และการให้คะแนนเกี่ยวกับรายงานที่พวกเขาตรวจสอบ พัฒนาเทมเพลตหรือแบบฟอร์มที่เป็นมาตรฐานซึ่งแนะนำผู้ตรวจสอบในการจับข้อสังเกต คำแนะนำ และการแก้ไขที่จำเป็นใดๆ พิจารณารวมระบบการให้คะแนนที่วัดคุณภาพและความเกี่ยวข้องของรายงาน
  • รวบรวมและวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้วิจารณ์: วิเคราะห์ความคิดเห็นและการให้คะแนนที่ได้รับจากผู้วิจารณ์เพื่อระบุรูปแบบทั่วไป พื้นที่ที่ควรปรับปรุง หรือปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในรายงาน ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากความคิดเห็นรวมของผู้ตรวจสอบ เช่น การระบุจุดแข็งหรือจุดอ่อนที่เกิดซ้ำในการวิเคราะห์
  • กระบวนการปรับปรุงซ้ำ: รวมคำติชมที่ได้รับจากกระบวนการตรวจสอบอัตโนมัติโดยเพื่อนเข้ากับวงจรการปรับปรุงซ้ำ ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากการทบทวนเพื่อปรับแต่งวิธีการวิเคราะห์ แก้ไขจุดอ่อนที่ระบุ และเพิ่มคุณภาพโดยรวมของรายงานข่าวกรอง
  • ตรวจสอบและติดตามประสิทธิภาพการทบทวน: ตรวจสอบและติดตามประสิทธิภาพของกระบวนการตรวจสอบโดยอัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง วิเคราะห์เมตริกต่างๆ เช่น เวลาที่เสร็จสิ้นการตรวจสอบ ระดับข้อตกลงระหว่างผู้ตรวจสอบ และประสิทธิภาพของผู้ตรวจสอบ เพื่อระบุโอกาสในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ และรับประกันประสิทธิภาพและประสิทธิผลของระบบการตรวจสอบ
  • ให้คำติชมและคำแนะนำแก่นักวิเคราะห์: ใช้คำติชมของผู้ตรวจสอบเพื่อให้คำแนะนำและสนับสนุนแก่นักวิเคราะห์ แบ่งปันผลการตรวจสอบกับนักวิเคราะห์ เน้นส่วนที่ต้องปรับปรุงและให้คำแนะนำเพื่อเพิ่มพูนทักษะการวิเคราะห์ของพวกเขา กระตุ้นให้เกิดกระแสตอบรับระหว่างผู้ตรวจสอบและนักวิเคราะห์เพื่อส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งการเรียนรู้และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

ด้วยการผสานรวมกระบวนการตรวจสอบโดยเพื่อนอัตโนมัติเข้ากับเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข่าวกรองของคุณ คุณจะสามารถตรวจสอบและปรับปรุงคุณภาพของรายงานข่าวกรองได้ แนวทางนี้ส่งเสริมการทำงานร่วมกัน ความเที่ยงธรรม และการปฏิบัติตามมาตรฐานภายในองค์กรภายในของคุณและโครงสร้างการแบ่งปันข้อมูลข่าวกรองจากภายนอก ซึ่งท้ายที่สุดจะเป็นการปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71

การผสานรวมและการทำงานอัตโนมัติของเทคนิคการวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง (SATs)

Treadstone 71 ใช้ Sats เป็นส่วนมาตรฐานของวงจรชีวิตข่าวกรอง การผสานรวมและการทำงานอัตโนมัติของเทคนิคการวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง (SATs) เกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีและเครื่องมือการคำนวณเพื่อปรับปรุงการประยุกต์ใช้เทคนิคเหล่านี้ เรามีโมเดลที่ทำตามขั้นตอนและวิธีการ

  1. Standardize SAT Frameworks: พัฒนากรอบมาตรฐานสำหรับการใช้ SAT ซึ่งรวมถึงการกำหนดเทคนิค SAT ต่างๆ วัตถุประสงค์ และขั้นตอนที่เกี่ยวข้องในแต่ละเทคนิค สร้างเทมเพลตหรือแนวทางที่นักวิเคราะห์สามารถปฏิบัติตามได้เมื่อใช้ SAT
  2. พัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์ SAT: ออกแบบและพัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ SAT เครื่องมือเหล่านี้สามารถให้การสนับสนุนอัตโนมัติสำหรับการดำเนินการเทคนิค SAT เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของเอนทิตี การวิเคราะห์ลิงก์ การวิเคราะห์ไทม์ไลน์ และการสร้างสมมติฐาน เครื่องมือสามารถทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ปรับปรุงการแสดงภาพข้อมูล และช่วยในการจดจำรูปแบบ
  3. การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ใช้เทคนิค NLP เพื่อแยกและวิเคราะห์ข้อมูลข้อความที่ไม่มีโครงสร้างโดยอัตโนมัติ อัลกอริทึม NLP สามารถประมวลผลข้อมูลที่เป็นข้อความปริมาณมาก ระบุเอนทิตีหลัก ความสัมพันธ์ และความรู้สึก และแปลงให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์ SAT ต่อไป

  1. การรวมข้อมูลและการรวมข้อมูล: รวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายและใช้เทคนิคการรวมข้อมูลเพื่อรวมข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง การรวมข้อมูลอัตโนมัติช่วยให้สามารถวิเคราะห์แบบองค์รวมโดยใช้ SAT โดยให้มุมมองที่ครอบคลุมของข้อมูลที่มีอยู่
  2. การเรียนรู้ของเครื่องและ AI: ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึม AI เพื่อทำให้ SAT บางแง่มุมเป็นแบบอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อระบุรูปแบบ ความผิดปกติ หรือแนวโน้มของข้อมูล ช่วยนักวิเคราะห์ในการสร้างสมมติฐานหรือระบุประเด็นที่สนใจ เทคนิค AI สามารถทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติและให้คำแนะนำตามรูปแบบและแนวโน้มในอดีต
  3. เครื่องมือสร้างภาพ: ใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลเพื่อนำเสนอข้อมูลที่ซับซ้อนด้วยภาพโดยสัญชาตญาณ แดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ กราฟเครือข่าย และแผนที่ความร้อนสามารถช่วยให้นักวิเคราะห์สำรวจและทำความเข้าใจความสัมพันธ์ การพึ่งพา และรูปแบบที่ระบุผ่าน SAT เครื่องมือสร้างภาพอัตโนมัติช่วยอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วและครอบคลุม
  4. การทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์: ทำให้เวิร์กโฟลว์ของการใช้ SAT เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยการพัฒนาระบบหรือแพลตฟอร์มที่แนะนำนักวิเคราะห์ตลอดกระบวนการ ระบบเหล่านี้สามารถให้คำแนะนำทีละขั้นตอน ทำให้งานประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าเป็นอัตโนมัติ และรวมเทคนิคการวิเคราะห์ต่างๆ เข้าด้วยกันอย่างลงตัว
  5. แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันความรู้: ใช้แพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันที่นักวิเคราะห์สามารถแบ่งปันและหารือเกี่ยวกับการประยุกต์ใช้ SAT แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถอำนวยความสะดวกในการแบ่งปันความรู้ ให้การเข้าถึงชุดข้อมูลที่ใช้ร่วมกัน และอนุญาตให้มีการวิเคราะห์ร่วมกัน โดยใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญของนักวิเคราะห์หลายคน
  6. การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ประเมินและปรับแต่งกระบวนการ SAT อัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง รวมคำติชมจากนักวิเคราะห์ ตรวจสอบประสิทธิภาพของเครื่องมืออัตโนมัติ และทำการปรับปรุงเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความสามารถในการใช้งาน อัพเดทอยู่เสมอด้วยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและวิธีการวิเคราะห์เพื่อให้แน่ใจว่าระบบอัตโนมัตินั้นสอดคล้องกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของกระบวนการวิเคราะห์
  7. การฝึกอบรมและพัฒนาทักษะ: ให้การฝึกอบรมและสนับสนุนนักวิเคราะห์ในการใช้เครื่องมือ SAT อัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพ เสนอคำแนะนำเกี่ยวกับการตีความผลลัพธ์อัตโนมัติ ทำความเข้าใจข้อจำกัด และใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติเพื่อเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์

ด้วยการใช้วิธีการเหล่านี้ คุณสามารถรวมและทำให้ SAT เป็นแบบอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของกระบวนการวิเคราะห์ การรวมเทคโนโลยี การรวมข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง และแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถใช้ SAT ได้อย่างครอบคลุมและสม่ำเสมอมากขึ้น ซึ่งท้ายที่สุดจะนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่มีข้อมูลที่เป็นประโยชน์มากขึ้น SAT ที่ใช้กันทั่วไปมีดังต่อไปนี้:

  1. การวิเคราะห์สมมติฐานที่แข่งขันกัน (ACH): เทคนิคที่ประเมินสมมติฐานหลายข้ออย่างเป็นระบบ รวมถึงหลักฐานที่สนับสนุนและขัดแย้งกันเพื่อกำหนดคำอธิบายที่น่าเชื่อถือที่สุด
  2. การตรวจสอบสมมติฐานหลัก (KAC): สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุและประเมินสมมติฐานหลักที่อยู่ภายใต้การวิเคราะห์เพื่อประเมินความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับข้อสรุป
  3. การวิเคราะห์ตัวบ่งชี้และคำเตือน (IWA): มุ่งเน้นไปที่การระบุและติดตามตัวบ่งชี้ที่บ่งบอกถึงภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นหรือการพัฒนาที่สำคัญ ทำให้สามารถเตือนภัยได้ทันท่วงทีและมีมาตรการเชิงรุก
  4. การวิเคราะห์ทางเลือกในอนาคต (AFA): ตรวจสอบและวิเคราะห์สถานการณ์ต่างๆ ที่เป็นไปได้ในอนาคตเพื่อคาดการณ์และเตรียมพร้อมสำหรับผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน
  5. การวิเคราะห์ทีมสีแดง: เกี่ยวข้องกับการสร้างทีมหรือกลุ่มแยกต่างหากที่ท้าทายสมมติฐาน การวิเคราะห์ และข้อสรุปของการวิเคราะห์หลัก การให้มุมมองทางเลือกและการวิเคราะห์ที่สำคัญ
  6. การวิเคราะห์สนับสนุนการตัดสินใจ (DSA): ให้วิธีการและเทคนิคที่มีโครงสร้างเพื่อช่วยผู้มีอำนาจตัดสินใจในการประเมินทางเลือก ชั่งน้ำหนักความเสี่ยงและผลประโยชน์ และเลือกแนวทางปฏิบัติที่เหมาะสมที่สุด
  7. การวิเคราะห์ลิงก์: วิเคราะห์และแสดงภาพความสัมพันธ์และความเชื่อมโยงระหว่างหน่วยงาน เช่น บุคคล องค์กร หรือเหตุการณ์ เพื่อทำความเข้าใจเครือข่าย รูปแบบ และการพึ่งพา
  8. การวิเคราะห์ลำดับเวลา: สร้างลำดับเหตุการณ์ตามลำดับเวลาเพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม หรือความผิดปกติเมื่อเวลาผ่านไป และช่วยในการทำความเข้าใจสาเหตุและผลกระทบ
  9. การวิเคราะห์ SWOT: ประเมินจุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และภัยคุกคามที่เกี่ยวข้องกับเรื่องใดเรื่องหนึ่ง เช่น องค์กร โครงการ หรือนโยบาย เพื่อช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
  10. การระดมสมองแบบมีโครงสร้าง: อำนวยความสะดวกในแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อสร้างแนวคิด ข้อมูลเชิงลึก และแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้โดยใช้ประโยชน์จากข่าวกรองรวมของกลุ่ม
  11. วิธีเดลฟี: เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจากคณะผู้เชี่ยวชาญผ่านชุดแบบสอบถามหรือแบบสำรวจซ้ำ โดยมีเป้าหมายเพื่อให้ได้ฉันทามติหรือระบุรูปแบบและแนวโน้ม
  12. การลดอคติทางความคิด: มุ่งเน้นไปที่การรับรู้และจัดการกับอคติทางปัญญาที่อาจมีอิทธิพลต่อการวิเคราะห์ การตัดสินใจ และการรับรู้ข้อมูล
  13. การพัฒนาสมมติฐาน: เกี่ยวข้องกับการกำหนดสมมติฐานที่สามารถทดสอบได้โดยอาศัยข้อมูลที่มีอยู่ ความเชี่ยวชาญ และเหตุผลเชิงตรรกะเพื่อเป็นแนวทางในการวิเคราะห์และการสืบสวน
  14. ไดอะแกรมอิทธิพล: การแสดงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ การพึ่งพา และอิทธิพลระหว่างปัจจัยและตัวแปรแบบกราฟิกเพื่อทำความเข้าใจระบบที่ซับซ้อนและการพึ่งพาซึ่งกันและกัน
  15. การโต้แย้งที่มีโครงสร้าง: เกี่ยวข้องกับการสร้างการโต้แย้งเชิงตรรกะโดยมีสถานที่ หลักฐาน และข้อสรุปเพื่อสนับสนุนหรือหักล้างข้อเสนอหรือสมมติฐานเฉพาะ
  16. การวิเคราะห์รูปแบบ: ระบุและวิเคราะห์รูปแบบที่เกิดซ้ำในข้อมูลหรือเหตุการณ์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึก ความสัมพันธ์ และแนวโน้ม
  17. การวิเคราะห์แบบเบย์: ใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์เพื่ออัปเดตและปรับแต่งความเชื่อและสมมติฐานตามหลักฐานใหม่และความน่าจะเป็นก่อนหน้า
  18. การวิเคราะห์ผลกระทบ: ประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นและโดยนัยของปัจจัย เหตุการณ์ หรือการตัดสินใจเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น
  19. การวิเคราะห์เปรียบเทียบ: เปรียบเทียบและเปรียบเทียบหน่วยงาน ตัวเลือก หรือสถานการณ์ต่างๆ เพื่อประเมินจุดแข็ง จุดอ่อน ข้อดี และข้อเสียที่เกี่ยวข้องกัน
  20. การตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ที่มีโครงสร้าง (SADM): ให้กรอบสำหรับกระบวนการตัดสินใจที่มีโครงสร้าง รวมเอา SAT เพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์ การประเมิน และการตัดสินใจ

เทคนิคเหล่านี้เสนอกรอบโครงสร้างและวิธีการเพื่อเป็นแนวทางในการวิเคราะห์ ปรับปรุงความเป็นกลาง และเพิ่มคุณภาพของข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจ นักวิเคราะห์สามารถเลือกและใช้ SAT ที่เหมาะสมที่สุดได้ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดการวิเคราะห์เฉพาะ

การวิเคราะห์สมมติฐานการแข่งขัน (ACH):

  • พัฒนาโมดูลที่ช่วยให้นักวิเคราะห์ป้อนสมมติฐานและหลักฐานสนับสนุน/ขัดแย้ง
  • ใช้อัลกอริธึมการให้เหตุผลแบบเบส์เพื่อประเมินความเป็นไปได้ของแต่ละสมมติฐานตามหลักฐานที่ให้มา
  • นำเสนอผลลัพธ์ในส่วนต่อประสานที่ใช้งานง่าย จัดอันดับสมมติฐานตามความน่าจะเป็นจริง

การตรวจสอบสมมติฐานหลัก (KAC):

  • จัดทำกรอบสำหรับนักวิเคราะห์ในการระบุและจัดทำเอกสารสมมติฐานหลัก
  • ใช้อัลกอริทึมเพื่อประเมินความถูกต้องและผลกระทบของแต่ละสมมติฐาน
  • สร้างภาพหรือรายงานที่เน้นสมมติฐานที่สำคัญและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ตัวบ่งชี้และคำเตือน (IWA):

  • พัฒนาขั้นตอนการนำเข้าข้อมูลเพื่อรวบรวมและประมวลผลตัวบ่งชี้ที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ
  • ใช้อัลกอริทึมการตรวจจับความผิดปกติเพื่อระบุสัญญาณเตือนหรือตัวบ่งชี้ภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น
  • ใช้กลไกการติดตามและแจ้งเตือนตามเวลาจริงเพื่อแจ้งให้นักวิเคราะห์ทราบถึงการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญหรือความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น

การวิเคราะห์ทางเลือกในอนาคต (AFA):

  • ออกแบบโมดูลการสร้างสถานการณ์ที่ช่วยให้นักวิเคราะห์กำหนดสถานการณ์ในอนาคตที่แตกต่างกันได้
  • พัฒนาอัลกอริทึมเพื่อจำลองและประเมินผลลัพธ์ของแต่ละสถานการณ์ตามข้อมูลและสมมติฐานที่มีอยู่
  • นำเสนอผลลัพธ์ผ่านการแสดงภาพ โดยเน้นความหมายและความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากแต่ละสถานการณ์ในอนาคต

วิเคราะห์ทีมสีแดง:

  • เปิดใช้งานคุณสมบัติการทำงานร่วมกันที่อำนวยความสะดวกในการจัดตั้งทีมสีแดงและการรวมเข้ากับแอปพลิเคชัน AI
  • จัดเตรียมเครื่องมือสำหรับทีมสีแดงเพื่อท้าทายสมมติฐาน วิจารณ์การวิเคราะห์ และให้มุมมองทางเลือก
  • รวมกลไกคำติชมที่รวบรวมอินพุตของทีมสีแดงและรวมเข้ากับกระบวนการวิเคราะห์

การวิเคราะห์สนับสนุนการตัดสินใจ (DSA):

  • พัฒนากรอบการตัดสินใจที่แนะนำนักวิเคราะห์ผ่านกระบวนการตัดสินใจที่มีโครงสร้าง
  • รวม SATs เช่นการวิเคราะห์ SWOT การวิเคราะห์เปรียบเทียบ และเทคนิคการลดอคติทางปัญญาไว้ในกรอบการตัดสินใจ
  • ให้คำแนะนำตามผลการวิเคราะห์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

การวิเคราะห์ลิงค์:

  • ใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุและวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี
  • เห็นภาพเครือข่ายความสัมพันธ์โดยใช้เทคนิคการแสดงภาพกราฟ
  • เปิดใช้งานการสำรวจเครือข่ายแบบโต้ตอบ ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถเจาะลึกลงไปในการเชื่อมต่อเฉพาะและดึงข้อมูลเชิงลึก

การวิเคราะห์ไทม์ไลน์:

  • พัฒนาโมดูลเพื่อสร้างไทม์ไลน์ตามข้อมูลเหตุการณ์
  • ใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความผิดปกติภายในไทม์ไลน์
  • เปิดใช้งานการแสดงภาพเชิงโต้ตอบและการสำรวจไทม์ไลน์ ช่วยให้นักวิเคราะห์ตรวจสอบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุและประเมินผลกระทบของเหตุการณ์

การวิเคราะห์ SWOT:

  • จัดทำกรอบสำหรับนักวิเคราะห์เพื่อทำการวิเคราะห์ SWOT ภายในแอปพลิเคชัน AI
  • พัฒนาอัลกอริทึมเพื่อวิเคราะห์จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และภัยคุกคามโดยอัตโนมัติตามข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
  • นำเสนอผลการวิเคราะห์ SWOT ในรูปแบบที่ชัดเจนและมีโครงสร้าง โดยเน้นข้อมูลเชิงลึกและข้อเสนอแนะที่สำคัญ

การระดมสมองแบบมีโครงสร้าง:

  • รวมคุณสมบัติการทำงานร่วมกันที่ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถเข้าร่วมในการประชุมระดมความคิดที่มีโครงสร้าง
  • ให้คำแนะนำและแนวทางเพื่ออำนวยความสะดวกในการสร้างแนวคิดและข้อมูลเชิงลึก
  • รวบรวมและจัดระเบียบผลลัพธ์ของการประชุมระดมสมองเพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลต่อไป Top of Form

วิธีเดลฟี:

  • พัฒนาโมดูลที่อำนวยความสะดวกในการสำรวจซ้ำหรือแบบสอบถามเพื่อรวบรวมข้อมูลจากคณะผู้เชี่ยวชาญ
  • ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อรวบรวมและสังเคราะห์ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ
  • ให้ภาพที่เห็นพ้องต้องกันหรือรูปแบบที่เกิดขึ้นจากกระบวนการ Delphi

การลดอคติทางปัญญา:

  • ใช้โมดูลที่สร้างความตระหนักรู้เกี่ยวกับอคติทางปัญญาทั่วไปและให้คำแนะนำในการบรรเทาอคติเหล่านั้น
  • รวมการเตือนความจำและการแจ้งเตือนภายในแอปพลิเคชัน AI เพื่อให้นักวิเคราะห์พิจารณาอคติในระหว่างกระบวนการวิเคราะห์
  • เสนอรายการตรวจสอบหรือเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจที่ช่วยระบุและจัดการกับอคติในการวิเคราะห์

การพัฒนาสมมติฐาน:

  • จัดเตรียมโมดูลที่ช่วยนักวิเคราะห์ในการกำหนดสมมติฐานที่สามารถทดสอบได้โดยอาศัยข้อมูลที่มีอยู่
  • ให้คำแนะนำเกี่ยวกับโครงสร้างสมมติฐานและระบุหลักฐานที่จำเป็นสำหรับการประเมิน
  • เปิดใช้งานแอปพลิเคชัน AI เพื่อวิเคราะห์หลักฐานสนับสนุนและให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับความแข็งแกร่งของสมมติฐาน

แผนภาพอิทธิพล:

  • พัฒนาเครื่องมือสร้างภาพที่ช่วยให้นักวิเคราะห์สร้างแผนภาพอิทธิพลได้
  • เปิดใช้งานแอปพลิเคชัน AI เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์และการพึ่งพาภายในไดอะแกรม
  • ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากปัจจัยต่างๆ และผลกระทบต่อระบบโดยรวม

การวิเคราะห์รูปแบบ:

  • ใช้อัลกอริทึมที่ตรวจจับและวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลโดยอัตโนมัติ
  • ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การจัดกลุ่มหรือการตรวจจับความผิดปกติเพื่อระบุรูปแบบที่สำคัญ
  • แสดงภาพและสรุปรูปแบบที่ระบุเพื่อช่วยนักวิเคราะห์ในการรับข้อมูลเชิงลึกและทำข้อสรุปที่มีข้อมูล

การวิเคราะห์แบบเบย์:

  • พัฒนาโมดูลที่ใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็นแบบเบย์เพื่อปรับปรุงความเชื่อและสมมติฐานตามหลักฐานใหม่
  • ให้อัลกอริทึมที่คำนวณความน่าจะเป็นหลังตามความน่าจะเป็นก่อนหน้าและข้อมูลที่สังเกตได้
  • นำเสนอผลลัพธ์ในลักษณะที่ช่วยให้นักวิเคราะห์เข้าใจผลกระทบของหลักฐานใหม่ที่มีต่อการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ผลกระทบ:

  • รวมอัลกอริทึมที่ประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นและนัยของปัจจัยหรือเหตุการณ์ต่างๆ
  • เปิดใช้งานแอปพลิเคชัน AI เพื่อจำลองและประเมินผลกระทบของสถานการณ์ต่างๆ
  • ให้การแสดงภาพหรือรายงานที่เน้นผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับเอนทิตี ระบบ หรือสภาพแวดล้อมต่างๆ

การวิเคราะห์เปรียบเทียบ:

  • พัฒนาเครื่องมือที่ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถเปรียบเทียบและประเมินเอนทิตี ตัวเลือก หรือสถานการณ์ต่างๆ ได้
  • ใช้อัลกอริทึมที่คำนวณและนำเสนอเมตริกเปรียบเทียบ เช่น คะแนน อันดับ หรือการให้คะแนน
  • ให้การแสดงภาพหรือรายงานที่อำนวยความสะดวกในการเปรียบเทียบที่ครอบคลุมและมีโครงสร้าง

การตัดสินใจเชิงวิเคราะห์ที่มีโครงสร้าง (SADM):

  • รวม SAT ต่างๆ เข้ากับกรอบสนับสนุนการตัดสินใจที่จะแนะนำนักวิเคราะห์ตลอดกระบวนการวิเคราะห์
  • ให้คำแนะนำทีละขั้นตอน พร้อมท์ และเทมเพลตสำหรับการสมัคร SAT ต่างๆ ในลักษณะที่มีโครงสร้าง
  • เปิดใช้งานแอปพลิเคชัน AI เพื่อบันทึกและจัดระเบียบผลลัพธ์การวิเคราะห์ภายในเฟรมเวิร์ก SADM เพื่อการตรวจสอบย้อนกลับและความสอดคล้อง

แม้ว่าจะไม่ครอบคลุมทั้งหมด แต่รายการข้างต้นเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการผสานรวมและทำให้เทคนิคการวิเคราะห์ที่มีโครงสร้างเป็นแบบอัตโนมัติ

ด้วยการรวม SAT เพิ่มเติมเหล่านี้ไว้ในแอปพลิเคชัน AI นักวิเคราะห์สามารถใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่ครอบคลุมเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์ของพวกเขา เราปรับแต่งแต่ละเทคนิคภายในแอปพลิเคชันเพื่อทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ อำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูล แสดงภาพข้อมูล และเสนอการสนับสนุนการตัดสินใจ ซึ่งนำไปสู่กระบวนการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น

การบูรณาการเทคนิคการวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง (SATs):

  • พัฒนาโมดูลที่ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถรวมและรวม SAT หลาย ๆ ชุดได้อย่างลงตัว
  • จัดเตรียมเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นซึ่งช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถใช้ SAT แบบรวมตามข้อกำหนดการวิเคราะห์เฉพาะ
  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI รองรับการทำงานร่วมกันและการทำงานร่วมกันของ SAT ต่างๆ เพื่อปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์

การวิเคราะห์ความไว:

  • ใช้อัลกอริทึมที่ประเมินความไวของผลการวิเคราะห์ต่อการเปลี่ยนแปลงสมมติฐาน ตัวแปร หรือพารามิเตอร์
  • อนุญาตให้นักวิเคราะห์สำรวจสถานการณ์ต่างๆ และประเมินความละเอียดอ่อนของผลการวิเคราะห์ต่อข้อมูลต่างๆ
  • ให้การแสดงภาพหรือรายงานที่แสดงถึงความไวของการวิเคราะห์และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นกับการตัดสินใจ

การหลอมรวมและการรวมข้อมูล:

  • พัฒนากลไกในการรวมและหลอมรวมข้อมูลจากแหล่งที่มา รูปแบบ และรูปแบบที่หลากหลาย
  • ใช้เทคนิคการรวมข้อมูลเพื่อเพิ่มความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูลการวิเคราะห์
  • ใช้อัลกอริทึมเพื่อแก้ไขความขัดแย้ง ดูแลข้อมูลที่ขาดหายไป และชุดข้อมูลที่หลากหลายให้สอดคล้องกัน

ระบบผู้เชี่ยวชาญและการจัดการความรู้:

  • รวมระบบผู้เชี่ยวชาญที่รวบรวมและใช้ความรู้และความเชี่ยวชาญของผู้เชี่ยวชาญโดเมน
  • พัฒนาระบบการจัดการความรู้ที่ช่วยให้องค์กรและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเชิงลึก และบทเรียนที่ได้รับ
  • ใช้ประโยชน์จากเทคนิค AI เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติและกราฟความรู้ เพื่ออำนวยความสะดวกในการค้นหาและดึงข้อมูลความรู้

การวางแผนและการวิเคราะห์สถานการณ์:

  • ออกแบบโมดูลที่รองรับการวางแผนและการวิเคราะห์สถานการณ์
  • ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถกำหนดและสำรวจสถานการณ์ที่เป็นไปได้ต่างๆ โดยพิจารณาจากปัจจัย สมมติฐาน และความไม่แน่นอนต่างๆ
  • ใช้ SAT ในบริบทของการวางแผนสถานการณ์ เช่น การพัฒนาสมมติฐาน การวิเคราะห์ผลกระทบ และการสนับสนุนการตัดสินใจ เพื่อประเมินและเปรียบเทียบผลลัพธ์ของแต่ละสถานการณ์

การสอบเทียบและการตรวจสอบความถูกต้อง:

  • พัฒนาวิธีการสอบเทียบและตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดล AI ในกระบวนการวิเคราะห์
  • ใช้เทคนิคในการวัดความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และความทนทานของโมเดล
  • รวมวงจรคำติชมเพื่อปรับแต่งและปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องตามผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงและความคิดเห็นของผู้ใช้

ความเข้าใจตามบริบท:

  • รวมความสามารถในการทำความเข้าใจบริบทเข้ากับแอปพลิเคชัน AI เพื่อตีความและวิเคราะห์ข้อมูลภายในบริบทที่เหมาะสม
  • ใช้ประโยชน์จากเทคนิคต่างๆ เช่น การแก้ปัญหาเอนทิตี การวิเคราะห์ความหมาย และการให้เหตุผลตามบริบทเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของการวิเคราะห์

ข้อเสนอแนะและการทำซ้ำ:

  • ใช้กลไกสำหรับนักวิเคราะห์เพื่อให้ข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลการวิเคราะห์และประสิทธิภาพของแอปพลิเคชัน AI
  • รวมกระบวนการพัฒนาซ้ำเพื่อปรับแต่งและปรับปรุงแอปพลิเคชันอย่างต่อเนื่องตามความคิดเห็นของผู้ใช้และข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลง

ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล:

  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI เป็นไปตามข้อบังคับความเป็นส่วนตัวและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัย
  • ใช้เทคนิคการทำให้ข้อมูลเป็นนิรนาม การควบคุมการเข้าถึง และวิธีการเข้ารหัสเพื่อปกป้องข้อมูลสำคัญที่ประมวลผลโดยแอปพลิเคชัน

ความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ:

  • ออกแบบแอปพลิเคชัน AI เพื่อจัดการข้อมูลจำนวนมากและรองรับความต้องการด้านการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้น
  • พิจารณาใช้การประมวลผลแบบกระจาย การประมวลผลแบบขนาน และโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์เพื่อเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพ

การปรับเฉพาะโดเมน:

  • ปรับแต่งแอปพลิเคชัน AI เพื่อตอบสนองความต้องการและคุณลักษณะเฉพาะของโดเมนหรืออุตสาหกรรมเป้าหมาย
  • ปรับอัลกอริทึม แบบจำลอง และอินเทอร์เฟซให้สอดคล้องกับความท้าทายและความแตกต่างเฉพาะของโดเมนเป้าหมาย

มนุษย์ในวง:

  • รวมเอาความสามารถของมนุษย์ไว้ในลูปเพื่อให้แน่ใจว่าการดูแลและการควบคุมโดยมนุษย์ในกระบวนการวิเคราะห์
  • ช่วยให้นักวิเคราะห์ตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดย AI ปรับแต่งสมมติฐาน และทำการตัดสินขั้นสุดท้ายตามความเชี่ยวชาญของพวกเขา

อธิบายความสามารถและความโปร่งใส:

  • ให้คำอธิบายและเหตุผลสำหรับผลการวิเคราะห์ที่เกิดจากแอปพลิเคชัน AI
  • รวมเทคนิคสำหรับการตีความโมเดลและความสามารถในการอธิบายเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสในกระบวนการวิเคราะห์

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง:

  • ใช้กลไกสำหรับแอปพลิเคชัน AI เพื่อเรียนรู้และปรับตัวอย่างต่อเนื่องตามข้อมูลใหม่ รูปแบบที่พัฒนา และความคิดเห็นของผู้ใช้
  • เปิดใช้งานแอปพลิเคชันเพื่ออัปเดตโมเดล อัลกอริทึม และฐานความรู้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป
  • เพื่อให้การวิเคราะห์ข่าวกรองเป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เทคนิคและข้อควรพิจารณาต่างๆ ที่กล่าวถึง คุณสามารถทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
    • ระบุความต้องการในการวิเคราะห์เฉพาะของคุณ: กำหนดเป้าหมาย ขอบเขต และวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข่าวกรองของคุณ ทำความเข้าใจประเภทของข้อมูล แหล่งที่มา และเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับโดเมนการวิเคราะห์ของคุณ
    • ออกแบบสถาปัตยกรรมและโครงสร้างพื้นฐาน: วางแผนและออกแบบสถาปัตยกรรมสำหรับระบบวิเคราะห์ข่าวกรองอัตโนมัติของคุณ พิจารณาด้านความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความเป็นส่วนตัว พิจารณาว่าโครงสร้างพื้นฐานภายในองค์กรหรือบนคลาวด์เหมาะสมกับความต้องการของคุณหรือไม่
    • การรวบรวมและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า: ตั้งค่ากลไกเพื่อรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งต่างๆ รวมถึงข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ใช้เทคนิคการประมวลผลล่วงหน้า เช่น การล้างข้อมูล การทำให้เป็นมาตรฐาน และการดึงคุณลักษณะ เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์
    • ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึม AI: ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึม AI เพื่อทำให้การวิเคราะห์ข่าวกรองในแง่มุมที่แตกต่างกันเป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น การจำแนกข้อมูล การจัดกลุ่ม การตรวจจับความผิดปกติ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย เลือกและฝึกโมเดลที่สอดคล้องกับเป้าหมายการวิเคราะห์เฉพาะของคุณ
    • ใช้ SAT และกรอบการตัดสินใจ: รวมเทคนิคการวิเคราะห์เชิงโครงสร้าง (SAT) และกรอบการตัดสินใจเข้ากับระบบอัตโนมัติของคุณ พัฒนาโมดูลหรือเวิร์กโฟลว์ที่แนะนำนักวิเคราะห์ผ่านการประยุกต์ใช้ SAT ในขั้นตอนที่เหมาะสมของกระบวนการวิเคราะห์
    • พัฒนาความสามารถในการแสดงภาพและการรายงาน: สร้างการแสดงภาพแบบโต้ตอบ แดชบอร์ด และรายงานที่นำเสนอผลการวิเคราะห์ในลักษณะที่ใช้งานง่ายและตีความได้ง่าย รวมคุณสมบัติที่ช่วยให้นักวิเคราะห์เจาะลึกรายละเอียด สำรวจความสัมพันธ์ และสร้างรายงานที่กำหนดเอง
    • การผสานรวมโดยมนุษย์ในวง: ใช้ความสามารถของมนุษย์ในวงเพื่อให้มั่นใจว่าการควบคุมโดยมนุษย์ การตรวจสอบ และการปรับแต่งของการวิเคราะห์อัตโนมัติ อนุญาตให้นักวิเคราะห์ตรวจสอบและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลเชิงลึกอัตโนมัติ ทำการตัดสินตามความเชี่ยวชาญ และให้ข้อเสนอแนะสำหรับการปรับปรุงแบบจำลอง
    • การเรียนรู้และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: สร้างกลไกสำหรับการเรียนรู้และปรับปรุงระบบอัตโนมัติของคุณอย่างต่อเนื่อง รวมลูปข้อเสนอแนะ การฝึกแบบจำลองใหม่ และการอัปเดตฐานความรู้ตามข้อมูลใหม่ รูปแบบที่พัฒนา และคำติชมของผู้ใช้
    • ประเมินและตรวจสอบระบบ: ประเมินประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และประสิทธิผลของระบบวิเคราะห์ข่าวกรองอัตโนมัติอย่างสม่ำเสมอ ทำแบบฝึกหัดการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์อัตโนมัติกับการวิเคราะห์ด้วยตนเองหรือข้อมูลความจริงพื้นฐาน ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพระบบอย่างต่อเนื่องตามผลการประเมิน
    • การพัฒนาและการทำงานร่วมกันซ้ำแล้วซ้ำอีก: ส่งเสริมแนวทางการพัฒนาซ้ำและร่วมมือกัน เกี่ยวข้องกับนักวิเคราะห์ ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะเรื่อง และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียตลอดกระบวนการ เพื่อให้แน่ใจว่าระบบตอบสนองความต้องการของพวกเขาและสอดคล้องกับข้อกำหนดที่พัฒนาขึ้นเรื่อยๆ ของการวิเคราะห์ข่าวกรอง
    • ข้อควรพิจารณาด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการรักษาความปลอดภัย: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง แนวทางความเป็นส่วนตัว และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดด้านความปลอดภัย ใช้มาตรการเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและป้องกันการเข้าถึงระบบวิเคราะห์อัตโนมัติโดยไม่ได้รับอนุญาต
    • การฝึกอบรมและการนำไปใช้: ให้การฝึกอบรมและการสนับสนุนที่เหมาะสมแก่นักวิเคราะห์เพื่อทำความคุ้นเคยกับระบบการวิเคราะห์ข่าวกรองอัตโนมัติ ส่งเสริมการยอมรับและการใช้ประโยชน์จากระบบโดยแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ที่ได้รับ ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และคุณค่าที่เพิ่มเข้าไปในกระบวนการวิเคราะห์

เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณสามารถผสานรวมและทำให้เทคนิค ข้อควรพิจารณา และ SAT ต่างๆ เป็นระบบอัตโนมัติในการวิเคราะห์ข่าวกรองที่เชื่อมโยงกัน ระบบจะใช้ประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิง อัลกอริทึม AI การแสดงภาพ และความสามารถของมนุษย์ในวงจรเพื่อปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และสร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า

การสร้างรายงานอัตโนมัติ

เราขอแนะนำให้คุณพิจารณาติดตามรายงานการวิเคราะห์ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ เมื่อคุณรวม SAT เข้ากับกระบวนการวิเคราะห์ข่าวกรองแล้ว ในการทำเช่นนั้น:

  • กำหนดเทมเพลตรายงาน: ออกแบบและกำหนดโครงสร้างและรูปแบบของรายงานการวิเคราะห์ กำหนดส่วน ส่วนย่อย และองค์ประกอบหลักสำหรับการรวมรายงานตามข้อกำหนดการวิเคราะห์และผลลัพธ์ที่ต้องการ
  • ระบุทริกเกอร์การสร้างรายงาน: ระบุทริกเกอร์หรือเงื่อนไขที่เริ่มต้นกระบวนการสร้างรายงาน ซึ่งอาจขึ้นอยู่กับเหตุการณ์เฉพาะ ช่วงเวลา ความสมบูรณ์ของงานวิเคราะห์ หรือเกณฑ์อื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
  • แยกข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง: แยกข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบที่เกี่ยวข้องจากผลการวิเคราะห์ที่สร้างโดยระบบวิเคราะห์ข่าวกรองอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการสังเกตที่สำคัญ รูปแบบ แนวโน้ม ความผิดปกติ และความสัมพันธ์ที่สำคัญที่ระบุผ่านแอปพลิเคชันของ SAT
  • สรุปและกำหนดบริบทของสิ่งที่ค้นพบ: สรุปข้อมูลเชิงลึกที่ดึงออกมาในลักษณะที่กระชับและเข้าใจได้ ให้บริบทและข้อมูลพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อช่วยให้ผู้อ่านเข้าใจความสำคัญและนัยของผลการวิจัย
  • สร้างการแสดงภาพ: รวมการแสดงภาพ แผนภูมิ กราฟ และไดอะแกรมที่แสดงผลลัพธ์การวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เลือกเทคนิคการแสดงภาพที่เหมาะสมเพื่อนำเสนอข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกในลักษณะที่ดึงดูดสายตาและให้ข้อมูล
  • สร้างคำอธิบายที่เป็นข้อความ: สร้างคำอธิบายที่เป็นข้อความโดยอัตโนมัติซึ่งอธิบายรายละเอียดเกี่ยวกับการค้นพบและข้อมูลเชิงลึกโดยอัตโนมัติ ใช้เทคนิคการสร้างภาษาธรรมชาติเพื่อแปลงข้อมูลที่แยกออกมาเป็นเรื่องเล่าที่สอดคล้องกันและอ่านได้
  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่ารายงานมีความสอดคล้องกันและไหลลื่น: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณจัดระเบียบส่วนรายงานและส่วนย่อยอย่างมีเหตุผลเพื่อให้ไหลลื่น รักษาความสอดคล้องในภาษา สไตล์ และการจัดรูปแบบตลอดทั้งรายงานเพื่อเพิ่มความสามารถในการอ่านและความเข้าใจ
  • รวมหลักฐานสนับสนุนและการอ้างอิง: รวมการอ้างอิงถึงหลักฐานสนับสนุนและแหล่งข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์ ให้ลิงก์ การอ้างอิง หรือเชิงอรรถที่ช่วยให้ผู้อ่านสามารถเข้าถึงข้อมูลพื้นฐานสำหรับการตรวจสอบหรือการตรวจสอบเพิ่มเติม
  • ตรวจสอบและแก้ไขรายงานที่สร้างขึ้น: ใช้กระบวนการตรวจสอบและแก้ไขเพื่อปรับแต่งรายงานที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ รวมกลไกสำหรับการกำกับดูแลของมนุษย์เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง ความสอดคล้องกัน และการปฏิบัติตามมาตรฐานคุณภาพ
  • สร้างรายงานอัตโนมัติ: พัฒนาโมดูลหรือเวิร์กโฟลว์ที่ทำให้กระบวนการสร้างรายงานเป็นไปโดยอัตโนมัติตามเทมเพลตและทริกเกอร์ที่กำหนด กำหนดค่าระบบเพื่อสร้างรายงานตามช่วงเวลาที่กำหนดหรือตรงตามเงื่อนไขที่ทริกเกอร์
  • การแจกจ่ายและการแบ่งปัน: สร้างกลไกสำหรับการแจกจ่ายและแบ่งปันรายงานที่สร้างขึ้นกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่เกี่ยวข้อง ซึ่งอาจรวมถึงการแจ้งเตือนทางอีเมล การแชร์ไฟล์ที่ปลอดภัย หรือการผสานรวมกับแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันเพื่อการเข้าถึงและการเผยแพร่รายงานอย่างราบรื่น
  • ตรวจสอบและปรับปรุงการสร้างรายงาน: ตรวจสอบรายงานที่สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่องสำหรับคุณภาพ ความเกี่ยวข้อง และคำติชมของผู้ใช้ รวบรวมคำติชมจากผู้ใช้และผู้รับเพื่อระบุจุดที่ต้องปรับปรุงและทำซ้ำในกระบวนการสร้างรายงาน

เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถสร้างรายงานการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติตามข้อมูลเชิงลึกและข้อค้นพบที่ได้จาก SAT ที่ผสานรวมในกระบวนการวิเคราะห์ข่าวกรองของคุณ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มความคล่องตัวให้กับเวิร์กโฟลว์การรายงาน ทำให้มั่นใจได้ถึงความสม่ำเสมอ และเพิ่มประสิทธิภาพในการส่งข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปปฏิบัติได้ให้กับผู้มีอำนาจตัดสินใจ

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71

การวิเคราะห์เป้าหมาย Cyber-HUMINT

สรุป

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:

  1. การระบุแหล่งที่มา: ระบุแหล่งที่มาที่เกี่ยวข้องของเป้าหมายทางไซเบอร์ HUMINT เช่น นักวิจัยด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ หน่วยงานข่าวกรอง ผู้ให้บริการข่าวกรองโอเพ่นซอร์ส (OSINT) ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม คนวงใน หรือฟอรัมออนไลน์ รักษารายชื่อแหล่งข้อมูลที่คัดสรรมาอย่างสม่ำเสมอโดยให้ข้อมูลที่เชื่อถือได้และน่าเชื่อถือเกี่ยวกับกิจกรรมทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม
  2. การรวบรวมและการรวมข้อมูล: พัฒนากลไกอัตโนมัติเพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่ระบุ ซึ่งอาจรวมถึงการตรวจสอบบล็อก บัญชีโซเชียลมีเดีย ฟอรัม และเว็บไซต์เฉพาะสำหรับการสนทนา รายงาน หรือการเปิดเผยที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม ใช้การขูดเว็บ ฟีด RSS หรือ API เพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาเหล่านี้
  3. การขุดข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ใช้การขุดข้อความและเทคนิค NLP เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล HUMINT ที่รวบรวมโดยอัตโนมัติ ใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำชื่อเอนทิตี การสร้างแบบจำลองหัวข้อ และการแปลภาษาเพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ความรู้สึก เอนทิตีหลัก และธีมที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม
  4. การหลอมรวมข้อมูล: รวมข้อมูล HUMINT ที่รวบรวมเข้ากับแหล่งข้อมูลข่าวกรองอื่นๆ เช่น ข้อมูลทางเทคนิค ฟีดข่าวกรองภัยคุกคาม หรือข้อมูลประวัติการโจมตีทางไซเบอร์ การผสมผสานนี้ช่วยในการอ้างอิงข้ามและตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ทำให้มีความเข้าใจที่ครอบคลุมมากขึ้นเกี่ยวกับปฏิบัติการทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม
  5. การวิเคราะห์บริบท: พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเข้าใจความสัมพันธ์เชิงบริบทระหว่างข้อมูลต่างๆ วิเคราะห์ปัจจัยทางสังคม การเมือง และวัฒนธรรมที่อาจมีอิทธิพลต่อกิจกรรมทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม พิจารณาพัฒนาการทางภูมิรัฐศาสตร์ ความขัดแย้งในภูมิภาค การคว่ำบาตร หรือปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อแรงจูงใจและยุทธวิธี
  6. การอ้างอิงและการตรวจสอบข้าม: การอ้างอิงข้าม HUMINT ที่รวบรวมกับแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถืออื่นๆ เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของข้อมูล ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเปรียบเทียบข้อมูลในหลายๆ แหล่ง การตรวจสอบการอ้างสิทธิ์ด้วยตัวบ่งชี้ทางเทคนิค หรือการร่วมมือกับพันธมิตรที่เชื่อถือได้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติม
  7. การทำโปรไฟล์ภัยคุกคาม: สร้างโปรไฟล์ของผู้คุกคามที่เป็นศัตรูตามข้อมูล HUMINT ที่รวบรวม ซึ่งรวมถึงการระบุบุคคล กลุ่ม หรือองค์กรหลักที่เกี่ยวข้องกับปฏิบัติการทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม ความเกี่ยวข้อง กลยุทธ์ เทคนิค และวัตถุประสงค์ของพวกเขา ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบและพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับผู้คุกคามที่เฉพาะเจาะจง
  8. การแสดงภาพและการรายงาน: พัฒนาการแสดงภาพและกลไกการรายงานเพื่อนำเสนอข้อมูล HUMINT ที่วิเคราะห์ในรูปแบบที่ย่อยได้ แดชบอร์ดเชิงโต้ตอบ ไดอะแกรมเครือข่าย และไทม์ไลน์สามารถช่วยให้เข้าใจความสัมพันธ์ ไทม์ไลน์ และผลกระทบของกิจกรรมทางไซเบอร์ของฝ่ายตรงข้าม สร้างรายงานอัตโนมัติที่เน้นการค้นพบที่สำคัญ แนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ หรือการพัฒนาที่โดดเด่น
  9. การตรวจสอบและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง: สร้างระบบเพื่อตรวจสอบและอัปเดตกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติอย่างต่อเนื่อง ติดตามแหล่งที่มาใหม่ๆ ของ HUMINT อัปเดตอัลกอริทึมตามความจำเป็น และรวมคำติชมจากนักวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของการวิเคราะห์อัตโนมัติ 
    1. กำหนดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI): ระบุเมตริกและตัวบ่งชี้หลักที่จะช่วยคุณประเมินประสิทธิภาพและผลกระทบของกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณ สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึงเมตริกที่เกี่ยวข้องกับความถูกต้องของข้อมูล ความทันเวลา ผลบวก/ลบที่ผิดพลาด อัตราการตรวจจับ และประสิทธิภาพของนักวิเคราะห์ กำหนดเป้าหมายและเป้าหมายที่ชัดเจนสำหรับแต่ละ KPI
    2. สร้าง Data Feedback Loops: พัฒนากลไกเพื่อรวบรวมคำติชมจากนักวิเคราะห์ ผู้ใช้ หรือผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่โต้ตอบกับระบบการวิเคราะห์อัตโนมัติ คำติชมนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับจุดแข็ง จุดอ่อน และพื้นที่สำหรับการปรับปรุงของระบบ พิจารณาการใช้กลไกข้อเสนอแนะ เช่น การสำรวจ การสัมภาษณ์ผู้ใช้ หรือการประชุมปกติกับทีมนักวิเคราะห์
    3. การประกันคุณภาพข้อมูลปกติ: ใช้ขั้นตอนเพื่อรับประกันคุณภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ใช้โดยกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการตรวจสอบความถูกต้องของแหล่งข้อมูล การประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่รวบรวม และดำเนินการตรวจสอบเป็นระยะเพื่อระบุความไม่สอดคล้องกันของข้อมูลหรือปัญหาใดๆ จัดการกับข้อกังวลด้านคุณภาพข้อมูลโดยทันทีเพื่อรักษาความน่าเชื่อถือของการวิเคราะห์ของคุณ
    4. การประเมินอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง: ประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและแบบจำลองที่ใช้ในกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติอย่างสม่ำเสมอ ตรวจสอบความแม่นยำ ความเที่ยงตรง การเรียกคืน และเมตริกที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การตรวจสอบข้าม การทดสอบ A/B หรือการเปรียบเทียบกับข้อมูลความจริงพื้นฐานเพื่อประเมินประสิทธิภาพและระบุจุดที่ต้องปรับปรุง ปรับอัลกอริทึมตามความจำเป็นตามผลการประเมิน
    5. อยู่ให้ทันแนวภัยคุกคาม: รักษาความรู้ที่ทันสมัยเกี่ยวกับแนวภัยคุกคามที่กำลังพัฒนา รวมถึงภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ กลยุทธ์ เทคนิค และกระบวนการ (TTPs) ที่ใช้โดยผู้คุกคาม รวมถึงปฏิบัติการทางไซเบอร์ของอิหร่าน ตรวจสอบรายงานอุตสาหกรรม เอกสารการวิจัย ฟีดข่าวกรองภัยคุกคาม และชุมชนแบ่งปันข้อมูลเพื่อติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับการพัฒนา อัปเดตกระบวนการวิเคราะห์ของคุณให้สอดคล้องกับภัยคุกคามและแนวโน้มใหม่ๆ
    6. การอัปเดตและอัปเกรดระบบเป็นประจำ: หมั่นอัปเดตระบบวิเคราะห์อัตโนมัติด้วยซอฟต์แวร์เวอร์ชันล่าสุด แพตช์ความปลอดภัย และการปรับปรุงต่างๆ ประเมินประสิทธิภาพ ความสามารถในการปรับขนาด และความสามารถในการใช้งานของระบบอย่างสม่ำเสมอ เพื่อระบุส่วนที่ต้องปรับปรุง ใช้การอัปเดตและการปรับปรุงคุณสมบัติเพื่อให้แน่ใจว่าระบบมีประสิทธิภาพและใช้งานได้เมื่อเวลาผ่านไป
    7. การทำงานร่วมกันและการแบ่งปันความรู้: ส่งเสริมการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันความรู้ระหว่างนักวิเคราะห์และชุมชนความปลอดภัยทางไซเบอร์ สนับสนุนการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก บทเรียนที่ได้รับ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเกี่ยวกับการวิเคราะห์อัตโนมัติ เข้าร่วมในกิจกรรมอุตสาหกรรม การประชุม และชุมชนเพื่อเปิดรับเทคนิค เครื่องมือ และแนวทางใหม่ๆ ในการวิเคราะห์อัตโนมัติ
    8. การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องและการพัฒนาทักษะ: จัดให้มีการฝึกอบรมและโอกาสในการพัฒนาทักษะเป็นประจำสำหรับนักวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติ ให้พวกเขาอัปเดตด้วยเทคนิค เครื่องมือ และวิธีการล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับงานของพวกเขา ส่งเสริมการพัฒนาวิชาชีพและตรวจสอบให้แน่ใจว่านักวิเคราะห์มีทักษะที่จำเป็นในการใช้และตีความผลลัพธ์ของระบบอัตโนมัติอย่างมีประสิทธิภาพ
    9. การปรับปรุงซ้ำ: ปรับแต่งและปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติอย่างต่อเนื่องตามข้อเสนอแนะ การประเมินผล และบทเรียนที่ได้รับ ใช้วงจรป้อนกลับที่ช่วยให้สามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่อง โดยมีรอบการตรวจสอบอย่างสม่ำเสมอเพื่อระบุส่วนที่ระบบสามารถปรับให้เหมาะสมได้ ขอข้อมูลจากนักวิเคราะห์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอย่างแข็งขันเพื่อให้แน่ใจว่าระบบมีวิวัฒนาการเพื่อตอบสนองความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของพวกเขา

เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถสร้างระบบที่ทนทานและปรับเปลี่ยนได้ ซึ่งจะตรวจสอบและอัปเดตกระบวนการวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้องในแนวความปลอดภัยทางไซเบอร์แบบไดนามิก

จะฝึกฝนอัลกอริทึมของคุณอย่างไรเพื่อให้มั่นใจในความสามารถในการทำงานสูงสุด?

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71

ประเมินประสิทธิภาพของอัลกอริทึมอย่างสม่ำเสมอ

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

การพัฒนาความสามารถในการสร้างรายงานอัตโนมัติ

การพัฒนาความสามารถในการสร้างรายงานอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้เป็นอย่างน้อย

  1. กำหนดข้อกำหนดของรายงาน: เริ่มต้นด้วยการตัดสินใจวัตถุประสงค์และขอบเขตของรายงานที่คุณต้องการสร้าง ระบุกลุ่มเป้าหมาย ข้อมูลที่ต้องการ รูปแบบและรูปแบบการนำเสนอที่ต้องการ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณกำหนดเป้าหมายและแนวทางที่ชัดเจนสำหรับกระบวนการสร้างรายงานอัตโนมัติ
  2. ระบุแหล่งข้อมูล: กำหนดแหล่งข้อมูลที่จะให้ข้อมูลที่จำเป็นสำหรับรายงาน ซึ่งอาจรวมถึงฟีดข่าวกรองภัยคุกคาม บันทึกการรักษาความปลอดภัย ผลการประเมินช่องโหว่ ข้อมูลการตอบสนองเหตุการณ์ และแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องอื่นๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีกลไกอัตโนมัติในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลนี้
  3. ออกแบบเทมเพลตรายงาน: สร้างเทมเพลตรายงานที่กำหนดโครงสร้าง เค้าโครง และเนื้อหาของรายงาน พิจารณาความต้องการเฉพาะของกลุ่มเป้าหมายของคุณและปรับแต่งเทมเพลตให้สอดคล้องกัน ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเลือกการแสดงภาพ แผนภูมิ กราฟ และองค์ประกอบข้อความที่เหมาะสมเพื่อนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
  1. การรวมและวิเคราะห์ข้อมูล: พัฒนากระบวนการอัตโนมัติเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งที่ระบุ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการผสานรวมกับการประมวลผลข้อมูลและเครื่องมือวิเคราะห์เพื่อดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทำการคำนวณ และสร้างข้อมูลเชิงลึก ใช้เทคนิคการกรองข้อมูล การรวม และการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมาย
  2. ตรรกะการสร้างรายงาน: กำหนดตรรกะและกฎสำหรับการสร้างรายงานตามข้อมูลที่วิเคราะห์ ซึ่งรวมถึงการระบุความถี่ในการสร้างรายงาน ตัดสินใจเลือกเวลาที่ครอบคลุมในแต่ละรายงาน และกำหนดเกณฑ์หรือเกณฑ์สำหรับการรวมข้อมูลเฉพาะ ตัวอย่างเช่น คุณอาจกำหนดค่ากฎให้รวมเฉพาะภัยคุกคามหรือช่องโหว่ที่มีลำดับความสำคัญสูงซึ่งตรงกับเกณฑ์ความเสี่ยงบางอย่าง
  3. เวิร์กโฟลว์การสร้างรายงาน: ออกแบบเวิร์กโฟลว์สำหรับการสร้างรายงาน ซึ่งสรุปลำดับของขั้นตอนและกระบวนการที่เกี่ยวข้อง กำหนดทริกเกอร์หรือกำหนดเวลาสำหรับการเริ่มต้นสร้างรายงาน การดึงข้อมูลและการประมวลผล การวิเคราะห์ และการเติมข้อมูลเทมเพลต ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเวิร์กโฟลว์มีประสิทธิภาพ เชื่อถือได้ และมีเอกสารครบถ้วน
  4. การปรับใช้การทำงานอัตโนมัติ: พัฒนาสคริปต์ โมดูล หรือแอปพลิเคชันการทำงานอัตโนมัติที่จำเป็นเพื่อนำกระบวนการสร้างรายงานไปใช้ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับภาษาสคริปต์ กรอบการเขียนโปรแกรม หรือเครื่องมือการรายงานโดยเฉพาะ ใช้ประโยชน์จาก API ตัวเชื่อมต่อข้อมูล หรือการเข้าถึงฐานข้อมูลโดยตรงเพื่อดึงและจัดการข้อมูลที่จำเป็น
  5. ตัวเลือกการปรับแต่งรายงาน: ให้ตัวเลือกการปรับแต่งเพื่อให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งรายงานตามความต้องการเฉพาะของพวกเขา ซึ่งอาจรวมถึงพารามิเตอร์สำหรับการเลือกตัวกรองข้อมูล ช่วงเวลา รูปแบบรายงาน หรือการแสดงภาพ ใช้อินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายหรือตัวเลือกบรรทัดคำสั่งเพื่ออำนวยความสะดวกในการปรับแต่ง
  6. การทดสอบและการตรวจสอบความถูกต้อง: ประเมินกระบวนการสร้างรายงานอัตโนมัติอย่างละเอียดเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพ ตรวจสอบว่ารายงานที่สร้างขึ้นสอดคล้องกับข้อกำหนดที่กำหนดไว้และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการ ดำเนินการทดสอบโดยใช้สถานการณ์ข้อมูลต่างๆ เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาหรือความไม่สอดคล้องกัน
  7. การปรับใช้และการบำรุงรักษา: เมื่อคุณพัฒนาและตรวจสอบความสามารถในการสร้างรายงานอัตโนมัติแล้ว ให้ปรับใช้ระบบกับสภาพแวดล้อมการผลิต ตรวจสอบและบำรุงรักษาระบบเป็นประจำเพื่อจัดการกับการอัปเดตหรือการเปลี่ยนแปลงในแหล่งข้อมูล ข้อกำหนดของรายงาน หรือเทคโนโลยีพื้นฐาน ขอคำติชมจากผู้ใช้และรวมการปรับปรุงหรือการปรับแต่งตามความต้องการของพวกเขา

เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะสามารถพัฒนาความสามารถในการสร้างรายงานอัตโนมัติที่ปรับปรุงกระบวนการสร้างรายงานที่ครอบคลุมและดำเนินการได้ ช่วยประหยัดเวลาและความพยายามสำหรับทีมรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณ

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71 

การวิเคราะห์ข่าวกรองทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติ

การวิเคราะห์ข่าวกรองทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีและแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก แม้ว่ากระบวนการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติทั้งหมดอาจไม่สามารถทำได้เนื่องจากลักษณะที่ซับซ้อนของภัยคุกคามทางไซเบอร์ มีหลายขั้นตอนที่คุณสามารถทำได้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผล ต่อไปนี้เป็นภาพรวมระดับสูงเกี่ยวกับวิธีการดำเนินการวิเคราะห์ข่าวกรองทางไซเบอร์โดยอัตโนมัติ:

  1. การรวบรวมข้อมูล: พัฒนากลไกอัตโนมัติเพื่อรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น บันทึกความปลอดภัย ฟีดข่าวกรองภัยคุกคาม แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย แหล่งที่มาของเว็บมืด และการวัดและส่งข้อมูลทางไกลของเครือข่ายภายใน เราอาจใช้ API การสแครปเว็บ ฟีดข้อมูล หรือเครื่องมือพิเศษเป็นตัวรวบรวมข้อมูล
  2. การรวมข้อมูลและการทำให้เป็นมาตรฐาน: รวมและปรับข้อมูลที่รวบรวมให้เป็นมาตรฐานในรูปแบบที่มีโครงสร้างเพื่อช่วยในการวิเคราะห์ ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับการแปลงรูปแบบข้อมูลที่หลากหลายเป็นสคีมาที่รวมเป็นหนึ่ง และเพิ่มคุณค่าข้อมูลด้วยข้อมูลเชิงบริบทที่เกี่ยวข้อง
  3. การเพิ่มคุณค่าข่าวกรองภัยคุกคาม: ใช้ประโยชน์จากฟีดข่าวกรองภัยคุกคามและบริการเพื่อเพิ่มข้อมูลที่รวบรวม กระบวนการเพิ่มคุณค่านี้สามารถรวมถึงการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับภัยคุกคามที่รู้จัก ตัวบ่งชี้การประนีประนอม (IOC) โปรไฟล์ผู้คุกคาม และเทคนิคการโจมตี สิ่งนี้ช่วยในการระบุแหล่งที่มาและปรับบริบทของข้อมูลที่รวบรวม
  4. การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): ใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิค NLP เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รายงานความปลอดภัย บทความ บล็อก และการอภิปรายในฟอรัม เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยค้นหารูปแบบ ดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง และจัดหมวดหมู่ข้อมูลตามหัวข้อที่ระบุ
  1. การตรวจจับภัยคุกคามและจัดลำดับความสำคัญ: ใช้อัลกอริธึมอัตโนมัติและการวิเคราะห์พฤติกรรมเพื่อค้นหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นและจัดลำดับความสำคัญตามความรุนแรง ความเกี่ยวข้อง และผลกระทบ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเชื่อมโยงข้อมูลที่เก็บรวบรวมกับตัวบ่งชี้การบุกรุกที่ทราบ การวิเคราะห์การรับส่งข้อมูลเครือข่าย และการตรวจจับความผิดปกติ
  2. การสร้างภาพและการรายงาน: พัฒนาแดชบอร์ดแบบโต้ตอบและเครื่องมือสร้างภาพเพื่อนำเสนอข้อมูลที่วิเคราะห์ในรูปแบบที่ใช้งานง่าย การแสดงภาพข้อมูลเหล่านี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกตามเวลาจริงเกี่ยวกับภาพรวมของภัยคุกคาม แนวโน้มการโจมตี และช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งช่วยในการตัดสินใจ
  3. ระบบอัตโนมัติในการตอบสนองต่อเหตุการณ์: ผสานรวมแพลตฟอร์มการตอบสนองเหตุการณ์และเครื่องมือการจัดการความปลอดภัยเพื่อทำให้กระบวนการจัดการเหตุการณ์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการแจ้งเตือนอัตโนมัติ การคัดแยกการแจ้งเตือน เวิร์กโฟลว์การแก้ไข และการทำงานร่วมกันระหว่างทีมรักษาความปลอดภัย
  4. การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ปรับแต่งและอัปเดตระบบการวิเคราะห์อัตโนมัติอย่างต่อเนื่องโดยรวบรวมข้อเสนอแนะจากนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัย เฝ้าติดตามแนวโน้มภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ และปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของภูมิทัศน์ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์
  5. ระบบอัตโนมัติในการตามล่าภัยคุกคาม: ใช้เทคนิคการตามล่าภัยคุกคามแบบอัตโนมัติเพื่อค้นหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในเชิงรุกและบ่งชี้ถึงการประนีประนอมภายในเครือข่ายของคุณ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้การวิเคราะห์พฤติกรรม อัลกอริทึมการตรวจจับความผิดปกติ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยซึ่งอาจบ่งบอกถึงการโจมตีทางไซเบอร์
  6. การวิเคราะห์บริบท: พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ ซึ่งอาจรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ระบุรูปแบบในแหล่งข้อมูลต่างๆ และเชื่อมโยงข้อมูลที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเพื่อเปิดเผยการเชื่อมต่อที่ซ่อนอยู่
  7. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ภัยคุกคามในอนาคตและคาดการณ์เวกเตอร์การโจมตีที่อาจเกิดขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและแนวโน้มของภัยคุกคาม คุณจะสามารถระบุรูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่และคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดภัยคุกคามทางไซเบอร์เฉพาะได้
  8. แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามอัตโนมัติ: ใช้แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามเฉพาะที่ทำให้การรวบรวม การรวม และการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามเป็นไปโดยอัตโนมัติ แพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้ AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงแก่ทีมรักษาความปลอดภัย
  9. การจัดการช่องโหว่อัตโนมัติ: รวมเครื่องมือสแกนช่องโหว่เข้ากับระบบวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณเพื่อระบุช่องโหว่ภายในเครือข่ายของคุณ ซึ่งจะช่วยจัดลำดับความสำคัญของการแพตช์และการแก้ไขตามความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
  10. แชทบอทและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): พัฒนาอินเทอร์เฟซแชทบอทที่ใช้เทคนิค NLP เพื่อทำความเข้าใจและตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย แชทบอทเหล่านี้สามารถช่วยเหลือนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยโดยการให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ตอบคำถามที่พบบ่อย และแนะนำพวกเขาตลอดกระบวนการวิเคราะห์
  11. การแบ่งปันข่าวกรองภัยคุกคาม: มีส่วนร่วมในชุมชนการแบ่งปันข่าวกรองภัยคุกคามและใช้กลไกอัตโนมัติเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามกับพันธมิตรที่เชื่อถือได้ สิ่งนี้สามารถช่วยในการเข้าถึงข้อมูลในวงกว้างและการป้องกันร่วมกันจากภัยคุกคามที่พัฒนา
  12. Security Automation and Orchestration: ใช้แพลตฟอร์ม Security Orchestration, Automation และ Response (SOAR) ที่ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การตอบสนองต่อเหตุการณ์และทำให้งานซ้ำ ๆ เป็นแบบอัตโนมัติ แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถรวมเข้ากับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยต่างๆ และใช้ประโยชน์จาก playbooks เพื่อทำให้กระบวนการตรวจสอบเหตุการณ์ การกักกัน และการแก้ไขเป็นไปอย่างอัตโนมัติ
  13. ระบบอัตโนมัติในการตามล่าภัยคุกคาม: ใช้เทคนิคการตามล่าภัยคุกคามแบบอัตโนมัติเพื่อค้นหาภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นในเชิงรุกและบ่งชี้ถึงการประนีประนอมภายในเครือข่ายของคุณ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้การวิเคราะห์พฤติกรรม อัลกอริทึมการตรวจจับความผิดปกติ และการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุกิจกรรมที่น่าสงสัยซึ่งอาจบ่งบอกถึงการโจมตีทางไซเบอร์
  14. การวิเคราะห์บริบท: พัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเข้าใจบริบทและความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ ซึ่งอาจรวมถึงการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ระบุรูปแบบในแหล่งข้อมูลต่างๆ และเชื่อมโยงข้อมูลที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเพื่อเปิดเผยการเชื่อมต่อที่ซ่อนอยู่
  15. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์: ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อคาดการณ์ภัยคุกคามในอนาคตและคาดการณ์เวกเตอร์การโจมตีที่อาจเกิดขึ้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและแนวโน้มของภัยคุกคาม คุณจะสามารถระบุรูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่และคาดการณ์แนวโน้มที่จะเกิดภัยคุกคามทางไซเบอร์เฉพาะได้
  16. แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามอัตโนมัติ: ใช้แพลตฟอร์มข่าวกรองภัยคุกคามเฉพาะที่ทำให้การรวบรวม การรวม และการวิเคราะห์ข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามเป็นไปโดยอัตโนมัติ แพลตฟอร์มเหล่านี้ใช้ AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงแก่ทีมรักษาความปลอดภัย
  17. การจัดการช่องโหว่อัตโนมัติ: รวมเครื่องมือสแกนช่องโหว่เข้ากับระบบวิเคราะห์อัตโนมัติของคุณเพื่อระบุช่องโหว่ภายในเครือข่ายของคุณ ซึ่งจะช่วยจัดลำดับความสำคัญของการแพตช์และการแก้ไขตามความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
  18. แชทบอทและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP): พัฒนาอินเทอร์เฟซแชทบอทที่ใช้เทคนิค NLP เพื่อทำความเข้าใจและตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย แชทบอทเหล่านี้สามารถช่วยเหลือนักวิเคราะห์ด้านความปลอดภัยโดยการให้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ตอบคำถามที่พบบ่อย และแนะนำพวกเขาตลอดกระบวนการวิเคราะห์
  19. การแบ่งปันข่าวกรองภัยคุกคาม: มีส่วนร่วมในชุมชนการแบ่งปันข่าวกรองภัยคุกคามและใช้กลไกอัตโนมัติเพื่อแลกเปลี่ยนข้อมูลข่าวกรองภัยคุกคามกับพันธมิตรที่เชื่อถือได้ สิ่งนี้สามารถช่วยในการเข้าถึงข้อมูลในวงกว้างและการป้องกันร่วมกันจากภัยคุกคามที่พัฒนา
  20. Security Automation and Orchestration: ใช้แพลตฟอร์ม Security Orchestration, Automation และ Response (SOAR) ที่ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์การตอบสนองต่อเหตุการณ์และทำให้งานซ้ำ ๆ เป็นแบบอัตโนมัติ แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถรวมเข้ากับเครื่องมือรักษาความปลอดภัยต่างๆ และใช้ประโยชน์จาก playbooks เพื่อทำให้กระบวนการตรวจสอบเหตุการณ์ การกักกัน และการแก้ไขเป็นไปอย่างอัตโนมัติ

ลิขสิทธิ์ 2023 เทรดสโตน 71 

STEMPLES Plus เป็นกรอบการประเมินความสามารถทางไซเบอร์

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 

  • ปัจจัยด้านความปลอดภัย: รวมปัจจัยด้านความปลอดภัยเพื่อประเมินสถานะการรักษาความปลอดภัยโดยรวมของประเทศ รวมถึงความแข็งแกร่งของการป้องกันโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ ความสามารถในการตอบสนองต่อเหตุการณ์ โปรแกรมการศึกษาและการรับรู้ด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ และความยืดหยุ่นของระบบนิเวศความปลอดภัยทางไซเบอร์ของประเทศ
  • ศาสนา: ประเมินอิทธิพลของศาสนาต่อแนวปฏิบัติ นโยบาย และทัศนคติด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ภายในประเทศ ตรวจสอบว่าความเชื่อและค่านิยมทางศาสนาอาจส่งผลต่อการรับรู้ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ความเป็นส่วนตัว และการใช้เทคโนโลยีอย่างไร
  • ข้อมูลประชากร: วิเคราะห์ปัจจัยทางประชากรที่อาจส่งผลต่อความสามารถทางไซเบอร์ เช่น ขนาดและความหลากหลายของประชากร ระดับความรู้ทางดิจิทัล ความพร้อมของผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่มีทักษะ และการแบ่งทางดิจิทัลระหว่างกลุ่มประชากรต่างๆ
  • จิตวิทยาสังคม: พิจารณาปัจจัยทางจิตวิทยาสังคมที่สามารถมีอิทธิพลต่อแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ รวมถึงความไว้วางใจ บรรทัดฐานทางสังคม พลวัตของกลุ่ม และพฤติกรรมส่วนบุคคล วิเคราะห์ว่าปัจจัยทางจิตวิทยาทางสังคมอาจกำหนดทัศนคติต่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติด้านความปลอดภัยได้อย่างไร
  • ปัจจัยเชิงกลยุทธ์: ประเมินมิติเชิงกลยุทธ์ของความสามารถด้านไซเบอร์ของประเทศ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์เป้าหมายระยะยาว ลำดับความสำคัญ และการลงทุนในด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์ ท่าทางการป้องกันทางไซเบอร์ ความสามารถในการโจมตี และความสามารถด้านข่าวกรองทางไซเบอร์ของประเทศ ประเมินการรวมความสามารถทางไซเบอร์เข้ากับกลยุทธ์ด้านความมั่นคงแห่งชาติ และการจัดตำแหน่งของวัตถุประสงค์ทางไซเบอร์ให้สอดคล้องกับผลประโยชน์ทางภูมิรัฐศาสตร์ที่กว้างขึ้น

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

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

การประเมินผล

Treadstone 71 ประเมินด้วยความมั่นใจอย่างสูงว่ารัฐบาลอิหร่านซึ่งมีแนวโน้มว่ากระทรวงข่าวกรองและความมั่นคง (MOIS) ที่ใช้สมาชิกในทีมไซเบอร์ของ Basiji ได้ดำเนินการปฏิบัติการที่มีอิทธิพลต่อ NCRI และการประชุมออนไลน์ในวันที่ 17 กรกฎาคม 2020

 เจตนาของทวีต 111,770 รายการน่าจะรวมถึง:[2]

  • ความจำเป็นในการนำเสนอเนื้อหาที่เป็นอันตรายเกี่ยวกับ NCRI ระหว่างการประชุมสุดยอด
  • ป้องกันไม่ให้พลเมืองอิหร่านในประเทศเห็นเนื้อหา NCRI
  • ทำให้เกิดความโกลาหลและความสับสนในหมู่สมาชิก NCRI และพลเมืองอิหร่าน
  • เน้นการแบ่งแยกระหว่างผู้ดูเนื้อหา
  • การโคลนแฮชแท็กเพื่อควบคุมการเล่าเรื่อง

ความพยายามของ MOIS ดูเหมือนจะไม่ปะติดปะต่อกัน แต่ที่จริงแล้วเป็นการรณรงค์บิดเบือนข้อมูลที่มีการประสานงานกันอย่างสูง โปรแกรมนี้เกี่ยวข้องกับบัญชีปลอมจำนวนมากที่โพสต์ทวีตหลายร้อยรายการในช่วงเวลาที่กำหนด โพสต์ดังกล่าวใช้แฮชแท็กและการกำหนดเป้าหมายโดยตรงของบุคคลทางการเมืองเพื่อให้ได้รับความสนใจสูงสุด และต่อมามีการรีทวีตมากขึ้น

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

การบิดเบือนข้อมูลในความขัดแย้งในยูเครน

เพื่อระบุและจำแนกรูปแบบและวิธีการของสงครามข้อมูลในความขัดแย้งสมัยใหม่ในยูเครน (ในบริบทของสงครามในยูเครน)

ขั้นตอนและวิธีการ. การศึกษาใช้วิธีการวิเคราะห์ สังเคราะห์ สรุปผล และแปลความหมายของผลการวิจัย

ผลลัพธ์. รูปแบบและวิธีการดำเนินการสงครามข้อมูลในยูเครนภายใต้เงื่อนไขของสงคราม (ปฏิบัติการข้อมูลเชิงกลยุทธ์ โฆษณาชวนเชื่อพิเศษ เกมปลอมและปฏิบัติการ) ถูกระบุและจัดประเภท กับชนชั้นสูง) แสดงให้เห็นว่าในแง่ของความรุนแรง สถานที่หลักในข้อมูลการต่อสู้ของผู้เข้าร่วมในความขัดแย้งนั้นถูกครอบครองโดยการโฆษณาชวนเชื่อพิเศษ เป้าหมายและวิธีการซึ่งไม่ได้เปลี่ยนแปลงตั้งแต่สงครามเย็น การปฏิบัติการสารสนเทศเชิงกลยุทธ์ซึ่งเป็นการผสมผสานการปฏิบัติการของต่างประเทศ
ความเฉลียวฉลาดในความขัดแย้งในระยะนี้มีอยู่เฉพาะในรูปของเหตุการณ์ที่เรียกว่าบุชาเท่านั้น

อ่านต่อไป

การวิเคราะห์ลิงก์ของอิหร่าน - ผู้กระทำการคุกคามทั่วทั้งสเปกตรัม

การวิเคราะห์ลิงก์ของอิหร่านเกี่ยวกับภัยคุกคามทางไซเบอร์ต่างๆ ดาวน์โหลดรายงานการเปิดตาที่นี่

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

การ์ดเบสบอล Mr.Tekide

มีการเขียนเกี่ยวกับ Mr.Tekide และ crypters ของเขาที่ใช้โดย APT34 (OilRig) และอื่น ๆ มากมาย อื่น ๆ

องค์กรต่างๆได้จัดทำเอกสารข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมือของ Mr.Tekide ในการโจมตีทางไซเบอร์ที่ 'โด่งดัง' ต่อสถาบัน Fortune 500 รัฐบาลองค์กรการศึกษาและหน่วยงานโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

ประจำตัว

อย่างไรก็ตามการระบุตัวนายเทคิเดะภูมิหลังสถานที่และคำพูดของเขาเองไม่เคยประสบความสำเร็จอย่างเปิดเผย หลายคนเชื่อว่าการติดตามบุคคลจะไม่จ่ายเงินปันผล Treadstone 71 แสดงให้เห็นถึงแนวร่วมของ Mr.Tekide ต่อรัฐบาลอิหร่านตลอดหลายปีของการสนับสนุนโดยใช้ crypters เช่น iloveyoucrypter, qazacrypter และ njRAT

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

คำขอข้อมูลทางไซเบอร์ (RFI)

การร้องขอข้อมูล (RFI) - Cyber ​​Threat Intelligence

กระบวนการ RFI รวมถึงข้อกำหนดเฉพาะกิจที่คำนึงถึงเวลาโดยเฉพาะสำหรับข้อมูลข่าวกรองหรือผลิตภัณฑ์เพื่อรองรับเหตุการณ์หรือเหตุการณ์ที่กำลังดำเนินอยู่ซึ่งไม่จำเป็นต้องเกี่ยวข้องกับข้อกำหนดในสถานะหรือการผลิตข่าวกรองตามกำหนด เมื่อ Cyber ​​Threat Intelligence Center (CTIC) ส่ง RFI ไปยังกลุ่มภายในจะมีข้อกำหนดมาตรฐานชุดหนึ่งสำหรับบริบทและคุณภาพของข้อมูลที่ร้องขอ

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

ประโยชน์ระดับสูงของบริการสร้างโปรแกรม Cyber ​​and Threat Intelligence

การฝึกอบรมของเราตรวจสอบหลักคำสอนเชิงวิเคราะห์ของเชอร์แมนเคนท์จากมุมมองของโลกไซเบอร์ตลอดจนความพร้อมและการใช้เครื่องมือ OSINT นักเรียนสามารถเข้าใจวงจรชีวิตของข่าวกรองไซเบอร์บทบาทและคุณค่าของข่าวกรองไซเบอร์ที่สัมพันธ์กับการกำหนดเป้าหมายและการรวบรวมทางออนไลน์ในองค์กรสมัยใหม่ธุรกิจและรัฐบาลเมื่อจบหลักสูตรนี้และใช้บริการที่ปรึกษาของเรา

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

ความแตกต่างของ Treadstone 71

สิ่งที่คุณได้รับจาก Treadstone 71 คือข้อมูลโดยละเอียดและข่าวกรองเกี่ยวกับฝ่ายตรงข้ามของคุณที่เหนือกว่าขอบเขตทางเทคนิค บริการที่ยอดเยี่ยมของ Treadstone 71 อยู่ที่ความสามารถในการจัดหาเทคนิควิธีการความสามารถฟังก์ชันกลยุทธ์และโปรแกรมเพื่อไม่เพียงสร้างความสามารถด้านข่าวกรองที่ทำงานได้อย่างสมบูรณ์ แต่ยังเป็นโปรแกรมที่ยั่งยืนที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียโดยตรง

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

ความฉลาดสามารถและทำอะไรไม่ได้

บทสรุปข่าวกรองนี้จะอธิบายถึงความซับซ้อนเช่นเดียวกับกระป๋องและ cannots โดยอ้างอิงถึงความสามารถของข่าวกรองไซเบอร์

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

การวิเคราะห์ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

การทำความเข้าใจผู้มีส่วนได้ส่วนเสียของคุณและสิ่งที่พวกเขาต้องการเพื่อช่วยในการตัดสินใจนั้นมากกว่าครึ่งหนึ่งของการต่อสู้ โดยสังเขปนี้ครอบคลุมสุภาษิตโบราณ "รู้จักศาสตราจารย์รับก."

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×
النسخةالعربية

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

เสื้อเกราะกันกระสุน - ทำเอง

การละเมิดการคว่ำบาตรของซีเรียด้วยการให้ความช่วยเหลือ FSB ของรัสเซียในการผลิตเสื้อขีปนาวุธ - ไม่พบโดยองค์กรอื่นใดนอกจาก Treadstone 71 - ไม่มีเซ็นเซอร์ไม่มีการรวมก๊อกนับพัน - การรวบรวมและวิเคราะห์โอเพ่นซอร์สที่ยากลำบากและการอ่านเท็จที่น่าสนใจ อัตลักษณ์การจัดซื้อที่กระจัดกระจายและการหลอกลวง

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

โดเมนไซเบอร์ตะวันออกกลาง

โดเมนไซเบอร์ในตะวันออกกลาง - อิหร่าน / ซีเรีย / อิสราเอล

การทบทวนทางวิชาการเกี่ยวกับรัฐชาติเหล่านี้และงานของพวกเขาเพื่อให้บรรลุการครอบงำการปฏิบัติการทางไซเบอร์

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×
النسخةالعربية

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

เกมอัจฉริยะใน Power Grid

เกมอัจฉริยะใน Power Grid - การกระทำทางไซเบอร์และการเคลื่อนไหวของรัสเซียก่อให้เกิดความเสี่ยง

รูปแบบการจัดซื้อที่ผิดปกติจาก บริษัท รัสเซียที่ขาย PLC จาก บริษัท ไต้หวันซึ่งมีช่องโหว่ขนาดใหญ่ในไซต์ดาวน์โหลดซอฟต์แวร์ผลิตภัณฑ์ เกิดอะไรขึ้น?

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

คำแถลงของ Cyber ​​Counterintelligence

คำแถลงของ Cyber ​​Counterintelligence บัญญัติ 10 ประการสำหรับ Cyber ​​CounterIntel

คุณจะและคุณจะไม่ เป็นเจ้าของถนนไซเบอร์ในขณะที่สร้างเครดิต ปฏิบัติตามกฎเหล่านี้และบางทีคุณอาจจะรอดจากการโจมตี

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

ความผิดพลาดใน Threat Intelligence

ความผิดพลาดใน Threat Intelligence นำไปสู่ความผิดพลาดในท่าทางการรักษาความปลอดภัยขององค์กร

บทสรุปนี้ครอบคลุมการจัดหมวดหมู่ทั่วไปบางส่วนพร้อมกับการทบทวนข้อผิดพลาดทั่วไปเกี่ยวกับไซเบอร์และข่าวกรองภัยคุกคามและวิธีที่เป็นไปได้ที่จะไม่ตกอยู่ในกับดักเหล่านี้ในขณะที่รู้วิธีขุดเอาเอง

ดาวน์โหลดบทสรุป

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×
النسخةالعربية

โปรดระบุที่อยู่อีเมลที่ถูกต้องเพื่อเข้าถึงการดาวน์โหลดของคุณ

ดำเนินการต่อ ... ×

ติดต่อทรีสโตน 71

ติดต่อ Treadstone 71 วันนี้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ศัตรูเป้าหมาย การฝึกอบรมด้านความรู้ความเข้าใจ และข้อเสนอ Tradecraft

ติดต่อเราวันนี้!