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