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