Informační válka v Rusku není jen blokování webových stránek a pronásledování novinářů. Systém je mnohem komplikovanější a postavený tak, že ruská média získávají informace na téma Ukrajina, Evropská unie, NATO a Spojené státy pouze z předem schválených zdrojů. A specializované vládní agentury neustále sledují, zda se v mediálním prostoru neobjevil alternativní úhel pohledu. Stáhněte si brief zde:

Narativní kontrola a cenzura v Rusku

PSYOPS vyžaduje důkladné pochopení cílové skupiny a jejího kontextu, shromážděné prostřednictvím různých zpravodajských zdrojů a analyzované pomocí komplexních rámců, jako jsou STEMPLES Plus a PMESII. Toto porozumění je základem návrhu a implementace kampaní PSYOPS a umožňuje přesné posouzení jejich účinnosti.

Psychologické operace (PSYOPS) do značné míry spoléhají na rozsáhlý výzkum, inteligenci a informace o potenciálních cílových skupinách. Tyto informace zahrnují pochopení identity cílového publika, jeho umístění, zranitelnosti, náchylnosti, silných a slabých stránek. PSYOPS také vyžaduje komplexní znalosti o různých kontextových faktorech ovlivňujících postoje a chování publika.

Model Treadstone 71 STEMPLES Plus poskytuje podrobný rámec pro tento druh analýzy. Zkratka znamená sociální, technologický, ekonomický, vojenský, politický, právní, vzdělávací, bezpečnostní, plus náboženství, demografie, infrastruktura, zdraví, psychologický make-up a fyzické prostředí. Jedná se o komplexní rámec navržený k pochopení faktorů, které mohou ovlivnit reakce publika na PSYOPS.

"PMESII' znamená Political, Military, Economic, Social, Infrastructure and Information. PMESII je další rámec, který je v souladu se STEMPLES Plus používaným profesionály PSYOPS k pochopení kontextu, ve kterém působí jejich cílové publikum.

• Politický: Pochopení politické dynamiky, mocenských struktur a vlivných aktérů.
• Armáda: Uchopení vojenských struktur a schopností, včetně aliancí, rivality a dynamiky moci.
• Ekonomický: Pochopení ekonomické situace, jako je úroveň příjmů, míra zaměstnanosti a primární odvětví.
• Sociální: Hodnocení sociálních a kulturních charakteristik, tradic, přesvědčení a hodnotových systémů.
• Infrastruktura: Hodnocení fyzické infrastruktury, jako jsou silnice, mosty a budovy, a také digitální infrastruktury.
• Informace: Pochopení komunikačního prostředí, včetně přístupu k médiím a informačním technologiím a jejich používání.

Shromažďování těchto informací by mělo pocházet ze všech dostupných zdrojů a agentur. Tento proces je součástí širšího plánu řízení požadavků na zpravodajství, který zajišťuje holistický pohled, který integruje všechny relevantní aspekty. To by mohlo zahrnovat různé zpravodajské zdroje, včetně lidské inteligence (HUMINT), signálové inteligence (SIGINT) a open-source inteligence (OSINT).

Inteligence je také kritická pro určení účinnosti aktivit PSYOPS. Porovnáním údajů před a po operaci lze změřit dopad kampaně PSYOPS. Hodnocení dopadu zahrnuje sledování změn v postojích, chování nebo vnímání publika nebo zaznamenávání posunů v širších indikátorech PMESII.

Chcete se dozvědět více?

Íránský diplomatický a politický tlak jako výsledek výměn zajatců – Albánský útok na Ashraf-3 ukazuje položky v naší zprávě

Zajímavý postřeh: íránské kanály sociálních médií a související účty režimu oznámily útok před jakýmkoli albánským nebo zpravodajským kanálem.

Bývalý prezident a premiéři Albánie uspořádali tiskovou konferenci, kde útok odsoudili a označili jej za nepodložený. Albánský parlament vytvořil naléhavý výbor k vyšetřování. Ministr vnitra si výbor předvolal k naléhavému slyšení. Zjistěte více o íránských psyopech a kognitivní válce.

• Vyjednávání Leverage: Írán drží cizí státní příslušníky ve vazbě jako vyjednávací čip při vyjednávání. Írán tyto osoby vyměňuje za jejich občany držené v zámoří nebo za jiné ústupky, jako je zrušení sankcí nebo poskytnutí finančních či materiálních zdrojů nebo odstranění PMOI z jejich půdy.
• Domácí schválení: Írán své úspěšné výměny zajatců označuje za diplomatická vítězství, která posílí schvalovací hodnocení vlády doma. Swapy ukazují, že vláda dokáže ochránit své občany v zahraničí a zajistit jejich propuštění, když se dostanou do potíží.
• Mezinárodní obrázek: Propuštění zahraničních vězňů zlepšuje mezinárodní image Íránu a ukazuje jej jako humánní, spravedlivý nebo ochotný zapojit se do diplomatických řešení. Propuštění zahraničních vězňů napomáhá jejich mezinárodním vztahům a snižuje nepřátelství ze strany jiných národů.
• Přímé diplomatické angažmá: Výměny íránských zajatců vytvářejí příležitosti pro přímou spolupráci se západními zeměmi. Swapy pomáhají v úvodním dialogu, když neexistují formální diplomatické kanály. Výměna otevírá dveře pro další jednání o jiných záležitostech.

Přečtěte si celý přehled 

Psychologické operace, neboli PSYOP, jsou činnosti určené k ovlivnění chování, emocí a postojů jednotlivců nebo skupin. Vidíme psyops používané v marketingu, public relations, politice, válčení a terapeutických kontextech. Zatímco etické pokyny silně odrazují od manipulace, porozumění PSYOP může objasnit, jak sdělení ovlivňují publikum a podporovat porozumění, empatii a pozitivní změnu chování.

Při plánování a provádění psychologických operací jsou důležité kroky:

• Pochopte své publikum: Než se pokusíte ovlivnit cílové publikum, je důležité mu porozumět. Porozumění vašemu publiku může zahrnovat průzkum jejich demografických, psychografických, kulturních, hodnotových, přesvědčení, postojů, chování a dalších faktorů, které by mohly ovlivnit jejich vnímání a jednání.
• Stanovte si jasné cíle: Čeho chcete dosáhnout? Stanovení jasných cílů může zahrnovat změnu chování, formování vnímání nebo ovlivňování postojů. Čím konkrétnější jsou vaše cíle, tím snazší je plánovat vaše operace a měřit jejich úspěšnost.
• Vypracujte strategii: Jakmile pochopíte své publikum a cíle, můžete začít vytvářet strategii. Vypracování strategie zahrnuje výběr správného sdělení, média a načasování, abyste ovlivnili své publikum. Můžete zvážit použití principů přesvědčování, sociálního vlivu a změny chování.
• Vytvářejte a distribuujte obsah: Na základě vaší strategie musíte vytvořit obsah, který může ovlivnit vaše publikum. Vytváření a distribuce obsahu může zahrnovat projevy, příspěvky na sociálních sítích, reklamy, články nebo jakoukoli jinou formu komunikace. Jakmile je váš obsah připraven, distribuujte jej prostřednictvím kanálů, které osloví vaše cílové publikum.
• Monitorujte a upravujte: Po zahájení operace je nezbytné sledovat její průběh. Monitorování a úprava vašeho provozu zahrnuje sledování metrik, jako je míra zapojení, změny postoje nebo výsledky chování. Pokud vaše operace nedosahuje svých cílů, možná budete muset upravit strategii, obsah nebo distribuční metody.

Přečtěte si stručný přehled

Od akcí kybernetické šedé zóny k atentátům – PMOI v zaměřovači.

Následuje přehled taktiky, technik a metod íránského režimu používaných proti disidentům a opozičním skupinám. Organizace People's Mojahedin Organization of Iran (PMOI) pořádá každé léto konferenci Free Iran. Každý rok se íránský režim snaží zdiskreditovat, narušit, oddálit a zničit jakékoli pokusy PMOI o uspořádání konference. Od fyzických výhrůžek přes hackování cizích vlád až po politický nátlak kvůli výměně vězňů, Írán používá jakoukoli dostupnou taktiku, aby při každé akci tlačil na obálku. Írán v těchto akcích pokračuje.

Akce v kybernetické šedé zóně stírají hranice mezi přijatelným chováním státu a nepřátelskými činy, což vytváří výzvy pro připisování, reakci a stanovení jasných norem a pravidel v kybernetické doméně. Řešení těchto výzev vyžaduje mezinárodní spolupráci, robustní opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti a rozvoj norem a dohod k regulaci chování státu v kyberprostoru.

Aktivity íránské kybernetické šedé zóny odkazují na škodlivé akce v kyberprostoru, které nedosahují plnohodnotného kybernetického útoku, ale mají za cíl dosáhnout strategických cílů.

• Špionáž: Írán vede kybernetické špionážní kampaně zaměřené na zahraniční vlády, organizace a jednotlivce. Tyto činnosti zahrnují krádež citlivých informací, jako je politické nebo vojenské zpravodajství, duševní vlastnictví nebo osobní údaje.
• Dezinformační a vlivové operace: Írán se zapojuje do online dezinformačních kampaní, šíří zavádějící informace nebo propagandu s cílem utvářet veřejné mínění a prosazovat svou politickou nebo ideologickou agendu.
• Útoky DDoS: Útoky DDoS (Distributed Denial of Service) zahrnují zahlcení serverů nebo sítí cíle záplavou provozu, čímž se stanou nepřístupnými. Írán provedl DDoS útoky proti různým cílům, včetně webových stránek zahraničních vlád, mediálních organizací a finančních institucí.
• Hacking a znehodnocení: Íránské hackerské skupiny provedly kybernetické vniknutí a znehodnocení webových stránek, aby zdůraznily své schopnosti, učinily politická prohlášení nebo provedly odvetu proti vnímaným protivníkům. Tyto aktivity se často zaměřují na vládní webové stránky, zpravodajské kanály nebo organizace kritické k íránské politice.
• Kybernetické útoky na kritickou infrastrukturu: I když Írán výslovně nespadá do šedé zóny, provádí kybernetické útoky na kritickou infrastrukturu, jako jsou energetická zařízení, banky a dopravní systémy. Mezi pozoruhodné příklady patří útok na Saudi Aramco v roce 2012 a útok na průmysl ropných tankerů v roce 2019.

Aktivity íránské ozubené války

Manipulace na sociálních sítích: Íránští aktéři provozují falešné účty na sociálních sítích a zapojují se do dezinformačních kampaní s cílem ovlivnit veřejné mínění, zejména v citlivých obdobích, jako jsou volby nebo geopolitické napětí.

Kybernetická špionáž: Írán prováděl různé kybernetické špionážní kampaně zaměřené na vlády, organizace a jednotlivce po celém světě. Tyto činnosti zahrnují krádež citlivých informací pro zpravodajské účely nebo jako způsob získání konkurenční výhody.

Poškozování webových stránek: Íránské hackerské skupiny provedly znehodnocení webových stránek a nahradily obsah cílených webových stránek svými vlastními zprávami nebo politickými prohlášeními. Írán znehodnocuje své schopnosti, zvyšuje povědomí nebo podporuje politické ideologie.

Phishing a Spear-Phishing: Íránští aktéři provádějí phishingové kampaně, které využívají podvodné e-maily nebo zprávy, aby přiměli jednotlivce k odhalení citlivých informací, jako jsou přihlašovací údaje nebo finanční údaje.

Operace vlivu: Írán se zapojuje do operací vlivu různými prostředky, včetně šíření propagandy, manipulace s narativy a využívání státem kontrolovaných médií k utváření veřejného mínění, a to jak doma, tak v zahraničí.

Cílení na disidenty a aktivisty: Íránští kybernetičtí aktéři se zaměřují na disidenty, aktivisty a organizace pro lidská práva v Íránu i v zahraničí. Tyto aktivity mají za cíl narušit nebo umlčet opoziční hlasy.

Útoky DDoS (Distributed Denial of Service): Írán provádí útoky DDoS zaměřené na různé webové stránky a online služby. Tyto útoky zahlcují cílené systémy a činí je nepřístupnými pro legitimní uživatele.

Krádeže dat a krádeže duševního vlastnictví: Íránští kybernetičtí aktéři kradou citlivá data, včetně duševního vlastnictví, od zahraničních společností, univerzit a výzkumných institucí.

Útoky ransomwaru: I když nejsou připisovány výlučně Íránu, vyskytly se případy, kdy skupiny napojené na Írán nasadily ransomware, aby z organizací vylákaly peníze šifrováním jejich systémů a požadováním platby za jejich vydání.

PŘEČTĚTE SI CELOU ZPRÁVU

Automatizace všech úrovní modelu hodnocení admirality při hodnocení kybernetických důkazů zahrnuje vytvoření systematického procesu zahrnujícího kritéria modelu a metodologii hodnocení. Uvedli jsme možné kroky k automatizaci každé úrovně modelu hodnocení admirality.

1. Shromážděte a předzpracujte kybernetické důkazy: Shromážděte relevantní kybernetické důkazy, jako jsou soubory protokolů, data o síťovém provozu, systémové artefakty nebo jakékoli jiné digitální informace související s incidentem nebo vyšetřováním. Předzpracujte data, abyste zajistili konzistenci a kompatibilitu pro analýzu, která může zahrnovat čištění dat, normalizaci a formátování.
2. Definujte kritéria pro každou úroveň: Projděte si model hodnocení admirality a určete kritéria pro každou úroveň. Model se obvykle skládá z několika úrovní, jako je úroveň 1 (indikace), úroveň 2 (rozumná víra), úroveň 3 (silná víra) a úroveň 4 (skutečnost). Definujte konkrétní kritéria a ukazatele pro hodnocení na každé úrovni na základě pokynů modelu.
3. Vyvinout algoritmy nebo pravidla pro hodnocení důkazů: Navrhněte algoritmy nebo pravidla, která mohou automaticky vyhodnocovat důkazy podle definovaných kritérií pro každou úroveň. To může zahrnovat použití technik strojového učení, zpracování přirozeného jazyka nebo systémů založených na pravidlech k analýze důkazů a provádění hodnocení na základě kritérií.

1. Vyjmutí prvků z důkazů: Identifikujte relevantní znaky nebo atributy z důkazů, které mohou přispět k procesu hodnocení. Tyto funkce mohou zahrnovat indikátory kompromisu, časová razítka, síťové vzory, charakteristiky souborů nebo jakékoli jiné relevantní informace, které odpovídají kritériím pro každou úroveň.
2. Přiřaďte skóre na základě kritérií: Přiřaďte skóre nebo hodnocení důkazům na základě kritérií pro každou úroveň modelu hodnocení admirality. Bodování může být binární (např. vyhovuje/nevyhovuje), numerické (např. na stupnici od 1 do 10) nebo jakákoli jiná vhodná stupnice, která odráží úroveň důvěry nebo přesvědčení související s důkazy.
3. Integrujte proces hodnocení do jednotného systému: Vyviňte jednotný systém nebo aplikaci zahrnující automatizovaný proces hodnocení. Tento systém by měl brát důkazy jako vstup, používat algoritmy nebo pravidla pro hodnocení důkazů a generovat odpovídající skóre nebo hodnocení pro každou úroveň modelu.
4. Ověření a zdokonalení automatizovaného skórovacího systému: Ověření výkonu automatizovaného skórovacího systému porovnáním jeho výsledků s lidskými hodnoceními nebo zavedenými benchmarky. Analyzujte přesnost, preciznost, stažení nebo jiné relevantní metriky systému, abyste zajistili jeho spolehlivost. Upřesněte systém podle potřeby na základě výsledků hodnocení.
5. Průběžně aktualizujte a vylepšujte systém: Zůstaňte informováni o nejnovějších informacích o kybernetických hrozbách, útočných technikách a nových důkazních faktorech. Pravidelně aktualizujte a vylepšujte automatizovaný bodovací systém, aby se přizpůsobil novým trendům, zpřesnil kritéria a zvýšil přesnost hodnocení.

Automatizace modelu hodnocení admirality při hodnocení kybernetických důkazů vyžaduje odborné znalosti v oblasti kybernetické bezpečnosti, analýzy dat a vývoje softwaru. Zapojte odborníky na domény, analytiky kybernetické bezpečnosti a datové vědce, abyste zajistili efektivní implementaci a sladění se specifickými požadavky vaší organizace nebo případem použití.

Integrace testu CRAAP (Currency, Relevance, Authority, Accuracy, Purpose) s modelem hodnocení admirality NATO může poskytnout komplexní hodnotící rámec pro hodnocení důvěryhodnosti a kvality kybernetických důkazů.

1. Definujte kritéria: Kombinujte kritéria z obou modelů a vytvořte jednotnou sadu hodnotících kritérií. Jako hlavní úrovně hodnocení použijte kompletní kritéria modelu hodnocení admirality NATO, zatímco test CRAAP může sloužit jako dílčí kritéria v rámci každé úrovně. Například:
• Úroveň 1 (indikace): Posuďte důkazy o měně, relevanci a pravomoci.
• Úroveň 2 (Rozumná víra): Vyhodnoťte důkazy z hlediska přesnosti a účelu.
• Úroveň 3 (Strong Belief): Analyzujte důkazy pro všechna kritéria testu CRAAP.
• Úroveň 4 (Fakt): Dále ověřte důkazy pro všechna kritéria testu CRAAP.
2. Přiřaďte váhy nebo skóre: Určete relativní důležitost nebo váhu každého kritéria v rámci jednotného hodnotícího rámce. Kritériím z Modelu hodnocení admirality NATO můžete přiřadit vyšší váhu, protože představují hlavní úrovně, zatímco kritéria testu CRAAP mohou mít nižší váhu jako dílčí kritéria. Případně můžete každému kritériu přiřadit skóre nebo hodnocení na základě jejich relevance a dopadu na celkové hodnocení.
3. Vyviňte automatizovaný proces hodnocení: Navrhněte algoritmy nebo pravidla na základě definovaných kritérií a vah pro automatizaci procesu hodnocení. To může zahrnovat techniky zpracování přirozeného jazyka, analýzu textu nebo jiné metody k extrakci relevantních informací a vyhodnocení důkazů podle kritérií.
4. Extrahujte relevantní důkazní prvky: Identifikujte vlastnosti nebo atributy důkazů, které jsou v souladu s testovacími kritérii CRAAP a modelem hodnocení admirality NATO. Například pro autoritu můžete vzít v úvahu faktory, jako jsou pověření autora, reputace zdroje nebo stav vzájemné recenze. Extrahujte tyto vlastnosti z důkazů používaných v procesu automatizovaného hodnocení.
5. Aplikujte jednotný rámec hodnocení: Integrujte proces automatizovaného hodnocení s jednotným rámcem. Vložte důkazy, aplikujte algoritmy nebo pravidla pro hodnocení důkazů podle definovaných kritérií a generujte skóre nebo hodnocení pro každé kritérium a celkovou úroveň hodnocení.
6. Agregace a interpretace výsledků: Agregujte skóre nebo hodnocení z každého kritéria a úrovně, abyste získali celkové hodnocení důkazů. Stanovte prahové hodnoty nebo pravidla rozhodování pro určení konečné klasifikace důkazů na základě kombinovaného skóre nebo hodnocení. Interpretujte výsledky, abyste zainteresovaným stranám sdělili důvěryhodnost a kvalitu důkazů.
7. Ověření a zdokonalení integrovaného rámce: Ověření výkonu integrovaného rámce porovnáním jeho výsledků s manuálními hodnoceními nebo stanovenými měřítky. Posuďte přesnost, přesnost, stažení nebo jiné relevantní metriky, abyste zajistili její účinnost. Neustále zdokonalujte a vylepšujte rámec na základě zpětné vazby a nových poznatků.

Integrací testu CRAAP s modelem hodnocení admirality NATO můžete zlepšit proces hodnocení s ohledem na technické aspekty důkazů a jejich aktuálnost, relevanci, autoritu, přesnost a účel. Tato integrace poskytuje komplexnější a ucelenější hodnocení důvěryhodnosti a kvality důkazů.

 při hodnocení kybernetických důkazů je třeba vyvinout systematický proces zahrnující kritéria modelu a metodologii bodování. Uvedli jsme možné kroky k automatizaci každé úrovně modelu hodnocení admirality.

1. Shromážděte a předzpracujte kybernetické důkazy: Shromážděte relevantní kybernetické důkazy, jako jsou soubory protokolů, data o síťovém provozu, systémové artefakty nebo jakékoli jiné digitální informace související s incidentem nebo vyšetřováním. Předzpracujte data, abyste zajistili konzistenci a kompatibilitu pro analýzu, která může zahrnovat čištění dat, normalizaci a formátování.
2. Definujte kritéria pro každou úroveň: Projděte si model hodnocení admirality a určete kritéria pro každou úroveň. Model se obvykle skládá z několika úrovní, jako je úroveň 1 (indikace), úroveň 2 (rozumná víra), úroveň 3 (silná víra) a úroveň 4 (skutečnost). Definujte konkrétní kritéria a ukazatele pro hodnocení na každé úrovni na základě pokynů modelu.
3. Vyvinout algoritmy nebo pravidla pro hodnocení důkazů: Navrhněte algoritmy nebo pravidla, která mohou automaticky vyhodnocovat důkazy podle definovaných kritérií pro každou úroveň. To může zahrnovat použití technik strojového učení, zpracování přirozeného jazyka nebo systémů založených na pravidlech k analýze důkazů a provádění hodnocení na základě kritérií.
4. Vyjmutí prvků z důkazů: Identifikujte relevantní znaky nebo atributy z důkazů, které mohou přispět k procesu hodnocení. Tyto funkce mohou zahrnovat indikátory kompromisu, časová razítka, síťové vzory, charakteristiky souborů nebo jakékoli jiné relevantní informace, které odpovídají kritériím pro každou úroveň.
5. Přiřaďte skóre na základě kritérií: Přiřaďte skóre nebo hodnocení důkazům na základě kritérií pro každou úroveň modelu hodnocení admirality. Bodování může být binární (např. vyhovuje/nevyhovuje), numerické (např. na stupnici od 1 do 10) nebo jakákoli jiná vhodná stupnice, která odráží úroveň důvěry nebo přesvědčení související s důkazy.
6. Integrujte proces hodnocení do jednotného systému: Vyviňte jednotný systém nebo aplikaci zahrnující automatizovaný proces hodnocení. Tento systém by měl brát důkazy jako vstup, používat algoritmy nebo pravidla pro hodnocení důkazů a generovat odpovídající skóre nebo hodnocení pro každou úroveň modelu.
7. Ověření a zdokonalení automatizovaného skórovacího systému: Ověření výkonu automatizovaného skórovacího systému porovnáním jeho výsledků s lidskými hodnoceními nebo zavedenými benchmarky. Analyzujte přesnost, preciznost, stažení nebo jiné relevantní metriky systému, abyste zajistili jeho spolehlivost. Upřesněte systém podle potřeby na základě výsledků hodnocení.
8. Průběžně aktualizujte a vylepšujte systém: Zůstaňte informováni o nejnovějších informacích o kybernetických hrozbách, útočných technikách a nových důkazních faktorech. Pravidelně aktualizujte a vylepšujte automatizovaný bodovací systém, aby se přizpůsobil novým trendům, zpřesnil kritéria a zvýšil přesnost hodnocení.

Automatizace modelu hodnocení admirality při hodnocení kybernetických důkazů vyžaduje odborné znalosti v oblasti kybernetické bezpečnosti, analýzy dat a vývoje softwaru. Zapojte odborníky na domény, analytiky kybernetické bezpečnosti a datové vědce, abyste zajistili efektivní implementaci a sladění se specifickými požadavky vaší organizace nebo případem použití.

Integrace testu CRAAP (Currency, Relevance, Authority, Accuracy, Purpose) s modelem hodnocení admirality NATO může poskytnout komplexní hodnotící rámec pro hodnocení důvěryhodnosti a kvality kybernetických důkazů.

1. Definujte kritéria: Kombinujte kritéria z obou modelů a vytvořte jednotnou sadu hodnotících kritérií. Jako hlavní úrovně hodnocení použijte kompletní kritéria modelu hodnocení admirality NATO, zatímco test CRAAP může sloužit jako dílčí kritéria v rámci každé úrovně. Například:
• Úroveň 1 (indikace): Posuďte důkazy o měně, relevanci a pravomoci.
• Úroveň 2 (Rozumná víra): Vyhodnoťte důkazy z hlediska přesnosti a účelu.
• Úroveň 3 (Strong Belief): Analyzujte důkazy pro všechna kritéria testu CRAAP.
• Úroveň 4 (Fakt): Dále ověřte důkazy pro všechna kritéria testu CRAAP.
2. Přiřaďte váhy nebo skóre: Určete relativní důležitost nebo váhu každého kritéria v rámci jednotného hodnotícího rámce. Kritériím z Modelu hodnocení admirality NATO můžete přiřadit vyšší váhu, protože představují hlavní úrovně, zatímco kritéria testu CRAAP mohou mít nižší váhu jako dílčí kritéria. Případně můžete každému kritériu přiřadit skóre nebo hodnocení na základě jejich relevance a dopadu na celkové hodnocení.
3. Vyviňte automatizovaný proces hodnocení: Navrhněte algoritmy nebo pravidla na základě definovaných kritérií a vah pro automatizaci procesu hodnocení. To může zahrnovat techniky zpracování přirozeného jazyka, analýzu textu nebo jiné metody k extrakci relevantních informací a vyhodnocení důkazů podle kritérií.
4. Extrahujte relevantní důkazní prvky: Identifikujte vlastnosti nebo atributy důkazů, které jsou v souladu s testovacími kritérii CRAAP a modelem hodnocení admirality NATO. Například pro autoritu můžete vzít v úvahu faktory, jako jsou pověření autora, reputace zdroje nebo stav vzájemné recenze. Extrahujte tyto vlastnosti z důkazů používaných v procesu automatizovaného hodnocení.
5. Aplikujte jednotný rámec hodnocení: Integrujte proces automatizovaného hodnocení s jednotným rámcem. Vložte důkazy, aplikujte algoritmy nebo pravidla pro hodnocení důkazů podle definovaných kritérií a generujte skóre nebo hodnocení pro každé kritérium a celkovou úroveň hodnocení.
6. Agregace a interpretace výsledků: Agregujte skóre nebo hodnocení z každého kritéria a úrovně, abyste získali celkové hodnocení důkazů. Stanovte prahové hodnoty nebo pravidla rozhodování pro určení konečné klasifikace důkazů na základě kombinovaného skóre nebo hodnocení. Interpretujte výsledky, abyste zainteresovaným stranám sdělili důvěryhodnost a kvalitu důkazů.
7. Ověření a zdokonalení integrovaného rámce: Ověření výkonu integrovaného rámce porovnáním jeho výsledků s manuálními hodnoceními nebo stanovenými měřítky. Posuďte přesnost, přesnost, stažení nebo jiné relevantní metriky, abyste zajistili její účinnost. Neustále zdokonalujte a vylepšujte rámec na základě zpětné vazby a nových poznatků.

Integrací testu CRAAP s modelem hodnocení admirality NATO můžete zlepšit proces hodnocení s ohledem na technické aspekty důkazů a jejich aktuálnost, relevanci, autoritu, přesnost a účel. Tato integrace poskytuje komplexnější a ucelenější hodnocení důvěryhodnosti a kvality důkazů.

Copyright 2023 Treadstone 71

Ověřování důvěryhodnosti, spolehlivosti a přesnosti zpravodajských zdrojů často vyžaduje kombinaci manuální analýzy a kritického myšlení. K podpoře tohoto procesu však můžeme použít algoritmy a techniky:

1. Textová analýza: Algoritmy textové analýzy mohou pomoci posoudit věrohodnost a spolehlivost písemných zdrojů. Použijte techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP), jako je analýza sentimentu, rozpoznávání pojmenovaných entit a modelování témat, abyste analyzovali jazyk, sentiment, uvedené entity a konzistenci informací v textu. To může poskytnout pohled na důvěryhodnost a spolehlivost zdroje.
2. Analýza sociálních sítí: Pomocí algoritmů analýzy sociálních sítí prozkoumejte propojení a vztahy mezi jednotlivci nebo organizacemi zapojenými do zpravodajských zdrojů. Mapováním sítě a analýzou její struktury, míry centrality a vzorců interakcí můžete identifikovat potenciální předsudky, přidružení nebo indikátory důvěryhodnosti.

1. Data Fusion: Algoritmy datové fúze kombinují informace z více zdrojů k identifikaci vzorců, překrývání nebo nesrovnalostí. Porovnáním dat z různých zdrojů a použitím algoritmů, jako je shlukování, analýza podobnosti nebo detekce anomálií, můžete posoudit konzistenci a přesnost informací poskytovaných různými zdroji.
2. Analýza reputace: Algoritmy analýzy reputace hodnotí pověst a historii zdrojů na základě historických dat a zpětné vazby od uživatelů. Tyto algoritmy berou v úvahu faktory, jako je důvěryhodnost předchozích zpráv, odbornost nebo autorita zdroje a úroveň důvěry přiřazené jinými uživateli nebo systémy. Analýza reputace může pomoci změřit spolehlivost a přesnost zpravodajských zdrojů.
3. Bayesovská analýza: Techniky Bayesovské analýzy lze použít k aktualizaci pravděpodobnosti přesnosti zdroje na základě nových důkazů nebo informací. Bayesovské algoritmy používají předchozí pravděpodobnosti a aktualizují je novými daty, aby odhadly pravděpodobnost, že zdroj bude přesný nebo spolehlivý. Opakovanou aktualizací pravděpodobností můžete zpřesnit hodnocení zdrojů v průběhu času.
4. Klasifikace založená na strojovém učení: Trénujte algoritmy strojového učení, jako jsou modely klasifikace pod dohledem, za účelem kategorizace zdrojů na základě jejich důvěryhodnosti nebo přesnosti. Poskytnutím označených trénovacích dat (např. důvěryhodné vs. nedůvěryhodné zdroje) se tyto algoritmy mohou naučit vzorce a funkce, které odlišují spolehlivé zdroje od méně spolehlivých. To může pomoci při automatické klasifikaci a hodnocení důvěryhodnosti zpravodajských zdrojů.

Zatímco algoritmy mohou podporovat proces ověřování, lidský úsudek a kritické myšlení zůstávají klíčové. Použijte algoritmy k rozšíření a pomoci lidským analytikům při posuzování důvěryhodnosti, spolehlivosti a přesnosti zdroje. Kombinace automatizovaných technik a lidských odborných znalostí je nezbytná pro zajištění komplexního a robustního hodnocení zpravodajských zdrojů.

Specifické algoritmy běžně používáme v souvislosti s ověřováním důvěryhodnosti, spolehlivosti a přesnosti zpravodajských zdrojů:

1. Naive Bayes Classifier: Naive Bayes je kontrolovaný algoritmus strojového učení, který vypočítává pravděpodobnost zdroje jako spolehlivého nebo přesného na základě funkcí extrahovaných z obsahu nebo metadat zdroje. Předpokládá nezávislost mezi rysy a používá Bayesovu větu k předpovědím. Trénujte Naive Bayes na označených datech, abyste klasifikovali zdroje jako důvěryhodné nebo nedůvěryhodné.
2. Support Vector Machines (SVM): SVM je algoritmus učení pod dohledem používaný pro klasifikační úlohy. („11 nejběžnějších algoritmů strojového učení vysvětlených v kostce“) Funguje tak, že najde optimální nadrovinu, která odděluje různé třídy. („Uvolnění potenciálu zisku: Aplikace strojového učení na algoritmus...“) Trénujte SVM na označených datech, kde jsou zdroje klasifikovány jako spolehlivé nebo nespolehlivé. Po proškolení může klasifikovat nové zdroje na základě jejich vlastností, jako jsou jazykové vzorce, jazykové podněty nebo metadata.
3. Random Forest: Random Forest je souborový učební algoritmus, který kombinuje více rozhodovacích stromů k vytváření předpovědí. („BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model – GitHub“) Můžeme trénovat Random Forest na označených datech na základě různých funkcí, abychom klasifikovali zdroje jako důvěryhodné nebo ne. Random Forest dokáže spravovat složité vztahy mezi funkcemi a poskytnout pohled na důležitost různých faktorů pro důvěryhodnost zdroje.
4. Algoritmus PageRank: Algoritmus PageRank, který byl původně vyvinutý pro hodnocení webových stránek, lze upravit k posouzení důvěryhodnosti a důležitosti zpravodajských zdrojů. PageRank vyhodnocuje konektivitu zdrojů a strukturu odkazů, aby určil jejich reputaci a vliv v rámci sítě. Zdroje s vysokým skóre PageRank jsou považovány za spolehlivé a důvěryhodné.
5. TrustRank Algorithm: TrustRank je algoritmus, který měří důvěryhodnost zdrojů na základě jejich vztahů s důvěryhodnými zdroji. Posuzuje kvalitu a spolehlivost odkazů směřujících ke zdroji a podle toho šíří skóre důvěry. Použijte TrustRank k identifikaci důvěryhodných zdrojů a odfiltrování potenciálně nespolehlivých.
6. Analýza sentimentu: Algoritmy analýzy sentimentu používají techniky NLP k analýze sentimentu nebo názoru vyjádřeného ve zdrojových textech. Tyto algoritmy mohou identifikovat předsudky, subjektivitu nebo potenciální nepřesnosti v prezentovaných informacích tím, že vyhodnotí zprostředkované sentimenty, postoje a emoce. Analýza sentimentu může být užitečná při hodnocení tónu a spolehlivosti zpravodajských zdrojů.
7. Síťová analýza: Aplikujte algoritmy síťové analýzy, jako jsou míry centrality (např. míra centrality, centralita mezilehlosti) nebo algoritmy detekce komunity k analýze spojení a vztahů mezi zdroji. Tyto algoritmy pomáhají identifikovat vlivné nebo centrální zdroje v rámci sítě, vyhodnotit spolehlivost zdrojů na základě jejich polohy v síti a odhalit potenciální zkreslení nebo kliky.

Výběr algoritmů závisí na konkrétním kontextu, dostupných datech a cílech analýzy. Tyto algoritmy navíc trénujte a dolaďujte pomocí příslušných trénovacích dat, aby byly v souladu s požadavky na ověřování zpravodajských zdrojů.

Copyright 2023 Treadstone 71 

Procesy automatizované analýzy zpravodajství mohou být cenné při ověřování zpravodajských zpráv. S příchodem umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka není životaschopnost daleko.

1. Navrhněte automatizovaný rámec vzájemného hodnocení: Vytvořte rámec zahrnující automatizované procesy vzájemného hodnocení do vašeho systému analýzy zpravodajství. Definujte specifická hodnotící kritéria a pokyny pro přezkoumání, jako je přesnost, relevance, jasnost, soudržnost a dodržování standardů zpravodajské komunity.
2. Identifikujte kvalifikované recenzenty: Identifikujte skupinu kvalifikovaných recenzentů ve vaší organizaci nebo zpravodajské komunitě, kteří mají potřebné odborné znalosti a znalosti v daném předmětu. Zvažte jejich zkušenosti, odbornost a znalost procesu analýzy zpravodajských informací.

• Definujte kontrolní kritéria a metriky: Stanovte specifická kritéria a metriky pro hodnocení, podle kterých zpravodajství podává zprávy. Ty mohou zahrnovat faktory, jako je kvalita a přesnost zdrojů, logické uvažování, použití SAT, soudržnost analýzy a dodržování standardů zpravodajské komunity. Definujte kvantitativní nebo kvalitativní metriky pro aplikaci během procesu kontroly.

• Implementujte nástroje pro automatizovanou kontrolu: Využijte automatizované nástroje nebo platformy pro kontrolu, které mohou usnadnit proces kontroly. Tyto nástroje mohou zahrnovat algoritmy analýzy textu, techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP) a modely strojového učení určené k posouzení a vyhodnocení kvality a charakteristik zpráv. Takové nástroje mohou pomoci při identifikaci potenciálních chyb, nesrovnalostí nebo mezer v analýze.
• Přidělování a plánování vzájemného hodnocení: Vytvořte mechanismus pro přidělování zpravodajských zpráv kolegům recenzentům na základě jejich odbornosti a pracovního vytížení. Implementujte plánovací systém, který zajistí včasné a efektivní cykly přezkoumání s ohledem na požadovanou dobu zpracování pro každou zprávu.
• Zpětná vazba a hodnocení recenzentů: Umožněte recenzentům poskytovat zpětnou vazbu, komentáře a hodnocení ke zprávám, které recenzují. Vypracujte standardizovanou šablonu nebo formulář, který povede recenzenty k zachycení jejich postřehů, návrhů a veškerých nezbytných oprav. Zvažte začlenění systému hodnocení, který kvantifikuje kvalitu a relevanci zpráv.
• Agregovat a analyzovat zpětnou vazbu recenzentů: Analyzujte zpětnou vazbu a hodnocení poskytnuté recenzenty, abyste identifikovali běžné vzorce, oblasti zlepšení nebo potenciální problémy ve zprávách. Využijte techniky analýzy dat k získání přehledů ze souhrnné zpětné vazby recenzentů, jako je identifikace opakujících se silných a slabých stránek v analýze.
• Iterativní proces zlepšování: Zahrňte zpětnou vazbu získanou z automatizovaného procesu vzájemného hodnocení do iterativního cyklu zlepšování. Použijte poznatky získané z přezkoumání k vylepšení analytických metodologií, řešení zjištěných slabin a ke zvýšení celkové kvality zpravodajských zpráv.
• Monitorujte a sledujte výkonnost hodnocení: Průběžně sledujte a sledujte výkon automatizovaných procesů vzájemného hodnocení. Analyzujte metriky, jako je čas dokončení revize, úrovně smluv mezi recenzenty a výkon recenzentů, abyste identifikovali příležitosti pro optimalizaci procesů a zajistili efektivitu a efektivitu systému revize.
• Poskytování zpětné vazby a pokynů analytikům: Použijte zpětnou vazbu recenzenta k poskytování pokynů a podpory analytikům. Sdílejte výsledky kontroly s analytiky, zdůrazněte oblasti pro zlepšení a poskytněte doporučení pro zlepšení jejich analytických dovedností. Podporujte zpětnou vazbu mezi recenzenty a analytiky, abyste podpořili kulturu neustálého učení a zlepšování.

Integrací automatizovaných procesů vzájemného hodnocení do pracovního postupu analýzy zpravodajství můžete ověřovat a zvyšovat kvalitu zpravodajských zpráv. Tento přístup podporuje spolupráci, objektivitu a dodržování standardů v rámci vaší interní organizace a externích struktur pro sdílení zpravodajských informací, což v konečném důsledku zlepšuje přesnost a spolehlivost analýzy.

Copyright 2023 Treadstone 71

Treadstone 71 používá Sats jako standardní součást životního cyklu zpravodajských služeb. Integrace a automatizace strukturovaných analytických technik (SAT) zahrnuje použití technologie a výpočetních nástrojů k zefektivnění aplikace těchto technik. Máme modely, které to dělají podle kroků a metod.

1. Standardizace rámců SAT: Vytvořte standardizované rámce pro použití SAT. To zahrnuje definování různých technik SAT, jejich účelu a kroků zahrnutých v každé technice. Vytvářejte šablony nebo pokyny, kterými se mohou analytici řídit při používání SAT.
2. Vyvíjejte softwarové nástroje SAT: Navrhujte a vyvíjejte softwarové nástroje speciálně přizpůsobené pro SAT. Tyto nástroje mohou poskytovat automatizovanou podporu pro provádění technik SAT, jako je analýza vztahů entit, analýza odkazů, analýza časové osy a generování hypotéz. Nástroje mohou automatizovat opakující se úkoly, zlepšit vizualizaci dat a pomoci při rozpoznávání vzorů.
3. Zpracování přirozeného jazyka (NLP): Využijte techniky NLP k automatizaci extrakce a analýzy nestrukturovaných textových dat. Algoritmy NLP mohou zpracovat velké objemy textových informací, identifikovat klíčové entity, vztahy a pocity a převést je na strukturovaná data pro další analýzu SAT.

1. Integrace a fúze dat: Integrujte různé zdroje dat a aplikujte techniky fúze dat pro kombinaci strukturovaných a nestrukturovaných dat. Automatizovaná integrace dat umožňuje komplexní analýzu pomocí SAT tím, že poskytuje komplexní pohled na dostupné informace.
2. Strojové učení a AI: Využijte strojové učení a algoritmy AI k automatizaci určitých aspektů SAT. Například trénování modelů strojového učení k identifikaci vzorců, anomálií nebo trendů v datech, pomoc analytikům při generování hypotéz nebo identifikaci oblastí zájmu. Techniky umělé inteligence mohou automatizovat opakující se úkoly a poskytovat doporučení na základě historických vzorů a trendů.
3. Vizualizační nástroje: Implementujte nástroje pro vizualizaci dat a prezentujte složitá data vizuálně intuitivně. Interaktivní řídicí panely, síťové grafy a tepelné mapy mohou analytikům pomoci prozkoumat a pochopit vztahy, závislosti a vzorce identifikované prostřednictvím SAT. Automatické vizualizační nástroje usnadňují rychlou a komplexní analýzu.
4. Automatizace pracovního toku: Automatizujte pracovní tok aplikace SAT vývojem systémů nebo platforem, které provedou analytiky celým procesem. Tyto systémy mohou poskytovat pokyny krok za krokem, automatizovat úlohy předběžného zpracování dat a bezproblémově integrovat různé analytické techniky.
5. Platformy pro spolupráci a sdílení znalostí: Implementujte platformy pro spolupráci, kde mohou analytici sdílet a diskutovat o aplikaci SAT. Tyto platformy mohou usnadnit sdílení znalostí, poskytnout přístup ke sdíleným datovým sadám a umožnit kolektivní analýzu s využitím odborných znalostí více analytiků.
6. Neustálé zlepšování: Průběžně vyhodnocujte a zdokonalujte automatizované procesy SAT. Zahrňte zpětnou vazbu od analytiků, sledujte efektivitu automatizovaných nástrojů a provádějte vylepšení pro zlepšení jejich výkonu a použitelnosti. Zůstaňte informováni o pokrokech v technologii a analytických metodologiích, abyste zajistili, že automatizace bude v souladu s vyvíjejícími se potřebami procesu analýzy.
7. Školení a rozvoj dovedností: Poskytněte školení a podporu analytikům v efektivním používání automatizovaných nástrojů SAT. Nabídněte pokyny k interpretaci automatizovaných výsledků, pochopení omezení a využití automatizace ke zlepšení jejich analytických schopností.

Implementací těchto metod můžete integrovat a automatizovat SAT a zvýšit efektivitu a efektivitu procesu analýzy. Kombinace technologie, integrace dat, strojového učení a platforem pro spolupráci umožňuje analytikům používat SAT komplexněji a konzistentněji, což v konečném důsledku vede k informovanějším a cennějším poznatkům. Mezi běžně používané SAT patří následující:

1. Analýza konkurenčních hypotéz (ACH): Technika, která systematicky vyhodnocuje více hypotéz a jejich podpůrné a protichůdné důkazy s cílem určit nejvěrohodnější vysvětlení.
2. Kontrola klíčových předpokladů (KAC): Zahrnuje identifikaci a vyhodnocení klíčových předpokladů tvořících základ analýzy s cílem posoudit jejich platnost, spolehlivost a potenciální dopad na závěry.
3. Analýza indikátorů a varování (IWA): Zaměřuje se na identifikaci a monitorování indikátorů, které naznačují potenciální hrozby nebo významný vývoj, což umožňuje včasné varování a proaktivní opatření.
4. Alternativní Futures Analysis (AFA): Zkoumá a analyzuje různé pravděpodobné budoucí scénáře s cílem předvídat a připravit se na různé výsledky.
5. Red Team Analysis: Zahrnuje vytvoření samostatného týmu nebo skupiny, která zpochybňuje předpoklady, analýzy a závěry hlavní analýzy a poskytuje alternativní perspektivy a kritickou analýzu.
6. Analýza podpory rozhodování (DSA): Poskytuje strukturované metody a techniky, které pomáhají osobám s rozhodovací pravomocí při hodnocení možností, zvažování rizik a přínosů a výběru nejvhodnějšího postupu.
7. Analýza propojení: Analyzuje a vizualizuje vztahy a spojení mezi entitami, jako jsou jednotlivci, organizace nebo události, aby porozuměla sítím, vzorcům a závislostem.
8. Analýza časové osy: Sestavuje chronologickou sekvenci událostí k identifikaci vzorců, trendů nebo anomálií v průběhu času a pomáhá pochopit kauzalitu a dopad.
9. SWOT analýza: Vyhodnocuje silné a slabé stránky, příležitosti a hrozby spojené s určitým předmětem, jako je organizace, projekt nebo politika, za účelem informování o strategickém rozhodování.
10. Strukturovaný brainstorming: Usnadňuje strukturovaný přístup ke generování nápadů, postřehů a potenciálních řešení využitím kolektivní inteligence skupiny.
11. Metoda Delphi: Zahrnuje shromažďování vstupů od panelu odborníků prostřednictvím série dotazníků nebo opakovaných průzkumů s cílem dosáhnout konsensu nebo identifikovat vzorce a trendy.
12. Zmírnění kognitivních předsudků: Zaměřuje se na rozpoznání a řešení kognitivních předsudků, které mohou ovlivnit analýzu, rozhodování a vnímání informací.
13. Vývoj hypotéz: Zahrnuje formulování testovatelných hypotéz založených na dostupných informacích, odborných znalostech a logickém uvažování jako vodítko pro analýzu a vyšetřování.
14. Diagramy vlivů: Grafické znázornění kauzálních vztahů, závislostí a vlivů mezi faktory a proměnnými pro pochopení složitých systémů a jejich vzájemných závislostí.
15. Strukturovaná argumentace: Zahrnuje vytváření logických argumentů s premisami, důkazy a závěry k podpoře nebo vyvrácení konkrétního tvrzení nebo hypotézy.
16. Analýza vzorů: Identifikuje a analyzuje opakující se vzorce v datech nebo událostech, aby odhalila poznatky, vztahy a trendy.
17. Bayesovská analýza: Aplikuje bayesovskou teorii pravděpodobnosti k aktualizaci a zpřesnění přesvědčení a hypotéz na základě nových důkazů a předchozích pravděpodobností.
18. Analýza dopadů: Posuzuje potenciální důsledky a důsledky faktorů, událostí nebo rozhodnutí, aby porozuměl jejich potenciálním účinkům.
19. Srovnávací analýza: Porovnává a kontrastuje různé entity, možnosti nebo scénáře za účelem vyhodnocení jejich relativních silných a slabých stránek, výhod a nevýhod.
20. Structured Analytic Decision Making (SADM): Poskytuje rámec pro strukturované rozhodovací procesy, zahrnující SATs pro zlepšení analýzy, hodnocení a rozhodování.

Tyto techniky nabízejí strukturované rámce a metodologie, které vedou proces analýzy, zlepšují objektivitu a zvyšují kvalitu náhledů a rozhodování. V závislosti na konkrétních požadavcích analýzy mohou analytici vybrat a použít nejvhodnější SAT.

Analýza konkurenčních hypotéz (ACH):

• Vytvořte modul, který umožní analytikům zadávat hypotézy a podpůrné/rozporné důkazy.
• Použijte Bayesovské uvažovací algoritmy k vyhodnocení pravděpodobnosti každé hypotézy na základě poskytnutých důkazů.
• Prezentujte výsledky v uživatelsky přívětivém rozhraní a seřaďte hypotézy podle pravděpodobnosti, že jsou pravdivé.

Kontrola klíčových předpokladů (KAC):

• Poskytněte analytikům rámec pro identifikaci a dokumentaci klíčových předpokladů.
• Implementujte algoritmy pro vyhodnocení platnosti a dopadu každého předpokladu.
• Vytvářejte vizualizace nebo zprávy, které zdůrazňují kritické předpoklady a jejich potenciální dopady na analýzu.

Analýza indikátorů a varování (IWA):

• Vytvořte kanál pro příjem dat pro sběr a zpracování relevantních ukazatelů z různých zdrojů.
• Použijte algoritmy detekce anomálií k identifikaci potenciálních varovných příznaků nebo indikátorů vznikajících hrozeb.
• Implementujte monitorovací a výstražné mechanismy v reálném čase, abyste upozornili analytiky na významné změny nebo potenciální rizika.

Analýza alternativních futures (AFA):

• Navrhněte modul pro generování scénářů, který umožní analytikům definovat různé budoucí scénáře.
• Vyvíjejte algoritmy pro simulaci a hodnocení výsledků každého scénáře na základě dostupných dat a předpokladů.
• Prezentujte výsledky prostřednictvím vizualizací a zdůrazněte důsledky a potenciální rizika spojená s každým budoucím scénářem.

Analýza červeného týmu:

• Povolte funkce pro spolupráci, které usnadňují vytvoření červeného týmu a integraci s aplikací AI.
• Poskytněte červenému týmu nástroje ke zpochybňování předpokladů, kritizaci analýzy a poskytování alternativních perspektiv.
• Začlenit mechanismus zpětné vazby, který zachytí vstupy červeného týmu a začlení je do procesu analýzy.

Analýza podpory rozhodování (DSA):

• Vytvořte rozhodovací rámec, který provede analytiky strukturovaným rozhodovacím procesem.
• Zahrňte do rozhodovacího rámce SAT, jako je SWOT analýza, srovnávací analýza a kognitivní techniky zmírnění zkreslení.
• Poskytněte doporučení na základě výsledků analýzy, která podpoří informované rozhodování.

Analýza odkazů:

• Implementujte algoritmy pro identifikaci a analýzu vztahů mezi entitami.
• Vizualizujte síť vztahů pomocí technik grafové vizualizace.
• Povolte interaktivní průzkum sítě, což analytikům umožní proniknout do konkrétních spojení a získat poznatky.

Analýza časové osy:

• Vyviňte modul pro vytváření časových os na základě dat událostí.
• Použijte algoritmy k identifikaci vzorců, trendů a anomálií v rámci časové osy.
• Povolte interaktivní vizualizaci a průzkum časové osy, což analytikům umožní prozkoumat kauzální vztahy a posoudit dopad událostí.

SWOT analýza:

• Poskytněte analytikům rámec pro provádění SWOT analýzy v rámci aplikace AI.
• Vyvíjejte algoritmy pro automatickou analýzu silných a slabých stránek, příležitostí a hrozeb na základě relevantních dat.
• Prezentujte výsledky SWOT analýzy v jasném a strukturovaném formátu a zdůrazněte klíčové poznatky a doporučení.

Strukturovaný brainstorming:

• Integrujte funkce pro spolupráci, které analytikům umožňují účastnit se strukturovaných brainstormingů.
• Poskytněte pokyny a pokyny, které usnadní vytváření nápadů a postřehů.
• Zachyťte a uspořádejte výsledky brainstormingových sezení pro další analýzu a vyhodnocení. Horní část formuláře

Delphi metoda:

• Vytvořte modul, který usnadní opakující se průzkumy nebo dotazníky ke shromažďování vstupů od panelu odborníků.
• Aplikujte techniky statistické analýzy k agregaci a syntéze odborných názorů.
• Poskytněte vizualizaci konsenzu nebo vzorců vycházejících z procesu Delphi.

Zmírnění kognitivního zkreslení:

• Implementujte modul, který zvyšuje povědomí o běžných kognitivních předsudcích a poskytuje návod, jak je zmírnit.
• Integrujte připomenutí a výzvy do aplikace AI, abyste analytiky vyzvali, aby zvážili zkreslení během procesu analýzy.
• Nabídněte kontrolní seznamy nebo nástroje pro podporu rozhodování, které pomáhají identifikovat a řešit předsudky v analýze.

Vývoj hypotézy:

• Poskytněte modul, který pomůže analytikům formulovat testovatelné hypotézy na základě dostupných informací.
• Nabídněte pokyny pro strukturování hypotéz a identifikaci důkazů potřebných pro hodnocení.
• Umožněte aplikaci AI analyzovat podpůrné důkazy a poskytnout zpětnou vazbu o síle hypotéz.

Diagramy vlivu:

• Vyvinout vizualizační nástroj, který umožní analytikům vytvářet diagramy vlivu.
• Umožněte aplikaci AI analyzovat vztahy a závislosti v diagramu.
• Poskytněte přehled o potenciálních dopadech faktorů a o tom, jak ovlivňují celkový systém.

Analýza vzorů:

• Implementujte algoritmy, které automaticky detekují a analyzují vzory v datech.
• Použijte techniky strojového učení, jako je shlukování nebo detekce anomálií, abyste identifikovali významné vzory.
• Vizualizujte a shrňte identifikované vzorce, abyste pomohli analytikům odvodit poznatky a učinit informované závěry.

Bayesovská analýza:

• Vyvinout modul, který aplikuje Bayesovu teorii pravděpodobnosti k aktualizaci přesvědčení a hypotéz na základě nových důkazů.
• Poskytněte algoritmy, které vypočítávají zadní pravděpodobnosti na základě předchozích pravděpodobností a pozorovaných dat.
• Prezentujte výsledky způsobem, který analytikům umožní pochopit dopad nových důkazů na analýzu.

Analýza dopadů:

• Zahrnout algoritmy, které posuzují potenciální důsledky a implikace faktorů nebo událostí.
• Umožněte aplikaci AI simulovat a vyhodnocovat dopady různých scénářů.
• Poskytujte vizualizace nebo zprávy zdůrazňující potenciální účinky na různé entity, systémy nebo prostředí.

Srovnávací analýza:

• Vyvíjejte nástroje, které umožní analytikům porovnávat a vyhodnocovat více entit, možností nebo scénářů.
• Implementujte algoritmy, které počítají a prezentují srovnávací metriky, jako jsou skóre, hodnocení nebo hodnocení.
• Poskytujte vizualizace nebo zprávy, které usnadňují komplexní a strukturované srovnání.

Strukturované analytické rozhodování (SADM):

• Integrujte různé SAT do rámce pro podporu rozhodování, který provede analytiky procesem analýzy.
• Poskytněte podrobné pokyny, výzvy a šablony pro použití různých SAT strukturovaným způsobem.
• Umožněte aplikaci AI zachytit a uspořádat výstupy analýzy v rámci SADM pro sledovatelnost a konzistenci.

Ačkoli to není vše, výše uvedený seznam je dobrým výchozím bodem pro integraci a automatizaci strukturovaných analytických technik.

Zahrnutím těchto dalších SAT do aplikace AI mohou analytici využít komplexní techniky k podpoře jejich analýzy. Každou techniku ​​v rámci aplikace přizpůsobujeme tak, abychom automatizovali opakující se úkoly, usnadňovali analýzu dat, poskytovali vizualizace a nabídli podporu rozhodování, což vede k efektivnějšímu a efektivnějšímu analytickému procesu.

Integrace strukturovaných analytických technik (SAT):

• Vyviňte modul, který umožní analytikům bezproblémově integrovat a kombinovat více SAT.
• Poskytněte flexibilní rámec, který analytikům umožňuje používat kombinované SAT na základě specifických požadavků analýzy.
• Zajistěte, aby aplikace AI podporovala interoperabilitu a souhru různých SAT, abyste zlepšili proces analýzy.

Analýza citlivosti:

• Implementujte algoritmy, které posuzují citlivost výsledků analýzy na změny předpokladů, proměnných nebo parametrů.
• Umožněte analytikům prozkoumat různé scénáře a vyhodnotit, jak citlivé jsou výsledky analýzy na různé vstupy.
• Poskytujte vizualizace nebo zprávy, které zobrazují citlivost analýzy a její potenciální dopad na rozhodování.

Fúze a integrace dat:

• Vyvíjejte mechanismy pro integraci a slučování dat z různých zdrojů, formátů a modalit.
• Použijte techniky integrace dat ke zvýšení úplnosti a přesnosti dat analýzy.
• Implementujte algoritmy pro řešení konfliktů, dohled nad chybějícími daty a harmonizaci různých datových sad.

Expertní systémy a management znalostí:

• Začlenit expertní systémy, které zachycují a využívají znalosti a odborné znalosti doménových specialistů.
• Vyvinout systém řízení znalostí, který umožní organizaci a získávání relevantních informací, postřehů a získaných zkušeností.
• Využijte techniky umělé inteligence, jako je zpracování přirozeného jazyka a znalostní grafy, k usnadnění objevování a získávání znalostí.

Plánování a analýza scénáře:

• Navrhněte modul, který podporuje plánování a analýzu scénářů.
• Umožněte analytikům definovat a prozkoumat různé možné scénáře s ohledem na řadu faktorů, předpokladů a nejistot.
• Aplikujte SAT v kontextu plánování scénářů, jako je vývoj hypotéz, analýza dopadů a podpora rozhodování, abyste mohli vyhodnotit a porovnat výsledky každého scénáře.

Kalibrace a ověření:

• Vyvíjet metody pro kalibraci a ověřování výkonu modelů AI v procesu analýzy.
• Implementujte techniky měření přesnosti, spolehlivosti a robustnosti modelů.
• Zahrňte zpětnovazební smyčky k neustálému zdokonalování a zlepšování modelů na základě reálných výsledků a zpětné vazby od uživatelů.

Kontextové porozumění:

• Zahrňte do aplikace AI schopnosti kontextového porozumění pro interpretaci a analýzu dat v jejich správném kontextu.
• Využijte techniky, jako je rozlišení entit, sémantická analýza a kontextové uvažování, ke zvýšení přesnosti a relevance analýzy.

Zpětná vazba a opakování:

• Implementujte mechanismy pro analytiky k poskytování zpětné vazby o výsledcích analýzy a výkonu aplikace AI.
• Zahrňte iterativní proces vývoje k neustálému zdokonalování a zlepšování aplikace na základě zpětné vazby od uživatelů a měnících se požadavků.

Ochrana osobních údajů a zabezpečení:

• Zajistěte, aby aplikace AI dodržovala předpisy o ochraně soukromí a osvědčené bezpečnostní postupy.
• Implementujte techniky anonymizace dat, řízení přístupu a metody šifrování k ochraně citlivých informací zpracovávaných aplikací.

Škálovatelnost a výkon:

• Navrhněte aplikaci AI pro správu velkých objemů dat a přizpůsobte se rostoucím analytickým potřebám.
• Zvažte použití distribuovaných výpočtů, paralelního zpracování a cloudové infrastruktury ke zvýšení škálovatelnosti a výkonu.

Přizpůsobení specifické pro doménu:

• Přizpůsobte aplikaci AI tak, aby odpovídala specifickým požadavkům a charakteristikám domény nebo zamýšleného odvětví.
• Přizpůsobte algoritmy, modely a rozhraní tak, aby odpovídaly jedinečným výzvám a nuancím cílové domény.

Human-in-the-Loop:

• Zahrnout schopnosti člověka ve smyčce pro zajištění lidského dohledu a kontroly v procesu analýzy.
• Umožněte analytikům kontrolovat a ověřovat poznatky generované umělou inteligencí, upřesňovat hypotézy a činit konečné úsudky na základě svých odborných znalostí.

Vysvětlete schopnost a transparentnost:

• Poskytněte vysvětlení a zdůvodnění výsledků analýzy generovaných aplikací AI.
• Zahrňte techniky pro interpretovatelnost modelu a schopnost vysvětlovat, abyste zvýšili důvěru a transparentnost v procesu analýzy.

Průběžné učení:

• Implementujte mechanismy pro aplikaci AI, aby se neustále učila a přizpůsobovala na základě nových dat, vyvíjejících se vzorců a zpětné vazby od uživatelů.
• Umožněte aplikaci aktualizovat své modely, algoritmy a znalostní bázi, aby se časem zlepšila přesnost a výkon.
• Chcete-li efektivně automatizovat analýzu zpravodajství pomocí různých zmíněných technik a úvah, můžete postupovat takto:
  • Identifikujte své specifické požadavky na analýzu: Určete cíle, rozsah a cíle své analýzy zpravodajství. Pochopte typy dat, zdrojů a technik, které jsou relevantní pro vaši doménu analýzy.
  • Navrhněte architekturu a infrastrukturu: Naplánujte a navrhněte architekturu vašeho automatizovaného systému pro analýzu zpravodajství. Zvažte aspekty škálovatelnosti, výkonu, zabezpečení a ochrany osobních údajů. Zjistěte, zda vašim potřebám vyhovuje místní nebo cloudová infrastruktura.
  • Sběr a předběžné zpracování dat: Nastavte mechanismy pro sběr relevantních dat z různých zdrojů, včetně strukturovaných a nestrukturovaných dat. Implementujte techniky předběžného zpracování, jako je čištění dat, normalizace a extrakce funkcí, abyste připravili data pro analýzu.
  • Aplikujte strojové učení a algoritmy AI: Využijte strojové učení a algoritmy AI k automatizaci různých aspektů analýzy inteligence, jako je klasifikace dat, shlukování, detekce anomálií, zpracování přirozeného jazyka a prediktivní modelování. Vyberte a trénujte modely, které odpovídají vašim konkrétním cílům analýzy.
  • Implementujte SAT a rozhodovací rámce: Integrujte strukturované analytické techniky (SAT) a rozhodovací rámce do svého automatizačního systému. Vyvíjejte moduly nebo pracovní postupy, které vedou analytiky aplikací SAT ve vhodných fázích procesu analýzy.
  • Vyvíjejte možnosti vizualizace a vytváření sestav: Vytvářejte interaktivní vizualizace, řídicí panely a sestavy, které prezentují výsledky analýzy uživatelsky přívětivým a snadno interpretovatelným způsobem. Zahrňte funkce, které analytikům umožní proniknout do podrobností, prozkoumat vztahy a generovat přizpůsobené zprávy.
  • Integrace člověka ve smyčce: Implementujte schopnosti člověka ve smyčce, abyste zajistili lidský dohled, ověření a zdokonalení automatizované analýzy. Umožněte analytikům kontrolovat a ověřovat automatizované poznatky, činit úsudky na základě svých odborných znalostí a poskytovat zpětnou vazbu pro zlepšení modelu.
  • Neustálé učení a zlepšování: Vytvořte mechanismy pro neustálé učení a zlepšování vašeho automatizačního systému. Zahrňte zpětnovazební smyčky, rekvalifikaci modelů a aktualizace znalostní báze na základě nových dat, vyvíjejících se vzorců a zpětné vazby od uživatelů.
  • Vyhodnoťte a ověřte systém: Pravidelně vyhodnocujte výkon, přesnost a efektivitu systému automatizované analýzy zpravodajství. Provádějte ověřovací cvičení pro porovnání automatizovaných výsledků s manuální analýzou nebo daty základní pravdy. Průběžně vylepšovat a optimalizovat systém na základě výsledků hodnocení.
  • Iterativní vývoj a spolupráce: Podporujte iterativní a kolaborativní přístup k vývoji. Zapojte analytiky, odborníky na předmět a zainteresované strany do celého procesu, abyste zajistili, že systém splňuje jejich potřeby a je v souladu s vyvíjejícími se požadavky na analýzu zpravodajství.
  • Aspekty shody a zabezpečení: Zajistěte soulad s příslušnými předpisy, směrnicemi o ochraně osobních údajů a osvědčenými bezpečnostními postupy. Implementujte opatření na ochranu citlivých dat a zabraňte neoprávněnému přístupu do systému automatizované analýzy.
  • Školení a přijetí: Poskytněte analytikům vhodné školení a podporu, abyste je seznámili s automatizovaným systémem analýzy zpravodajství. Podpořte přijetí a využití systému tím, že budete demonstrovat jeho výhody, zvýšení efektivity a hodnotu, kterou přidává do procesu analýzy.

Pomocí těchto kroků můžete integrovat a automatizovat různé techniky, úvahy a SAT do systému soudržné analýzy inteligence. Systém bude využívat strojové učení, algoritmy umělé inteligence, vizualizaci a schopnosti člověka ve smyčce ke zefektivnění procesu analýzy, zvýšení efektivity a vytváření cenných informací.

Automatické generování zpráv

Jakmile integrujete SAT do procesu analýzy zpravodajství, doporučujeme vám zvážit sledování automaticky generovaných analytických zpráv. Udělat to tak:

• Definujte šablony zpráv: Navrhněte a definujte strukturu a formát analytických zpráv. Určete oddíly, pododdíly a klíčové komponenty pro zahrnutí do sestavy na základě požadavků analýzy a požadovaného výstupu.
• Identifikujte spouštěče generování sestav: Určete spouštěče nebo podmínky, které spouštějí proces generování sestav. To by mohlo být založeno na konkrétních událostech, časových intervalech, dokončení analytických úkolů nebo jakýchkoli jiných relevantních kritériích.
• Extrahujte relevantní poznatky: Extrahujte relevantní poznatky a zjištění z výsledků analýzy generovaných systémem automatizované analýzy zpravodajství. To zahrnuje klíčová pozorování, vzorce, trendy, anomálie a významné vztahy identifikované prostřednictvím aplikace SAT.
• Shrňte a uveďte do kontextu zjištění: Shrňte získané poznatky stručným a srozumitelným způsobem. Poskytněte nezbytný kontext a základní informace, které čtenářům pomohou pochopit význam a důsledky zjištění.
• Generování vizualizací: Začleňte vizualizace, tabulky, grafy a diagramy, které efektivně reprezentují výsledky analýzy. Zvolte vhodné vizualizační techniky, abyste prezentovali data a poznatky vizuálně přitažlivým a informativním způsobem.
• Generování textových popisů: Automaticky generujte textové popisy, které rozpracovávají zjištění a poznatky. Využijte techniky generování přirozeného jazyka k transformaci extrahovaných informací do koherentních a čitelných příběhů.
• Zajistěte soudržnost a tok sestav: Zajistěte logické uspořádání částí a podsekcí sestav tak, aby plynuly plynule. Udržujte konzistentnost v jazyce, stylu a formátování v celé zprávě, abyste zlepšili čitelnost a porozumění.
• Zahrnout podpůrné důkazy a odkazy: Zahrnout odkazy na podpůrné důkazy a zdroje dat použité v analýze. Poskytněte odkazy, citace nebo poznámky pod čarou, které čtenářům umožní přístup k základním informacím pro další zkoumání nebo ověření.
• Kontrola a úprava vygenerovaných sestav: Implementujte proces kontroly a úprav pro upřesnění automaticky generovaných sestav. Začlenit mechanismy pro lidský dohled k zajištění přesnosti, soudržnosti a dodržování standardů kvality.
• Automatizace generování sestav: Vytvořte modul nebo pracovní postup, který automatizuje proces generování sestav na základě definovaných šablon a spouštěčů. Nakonfigurujte systém tak, aby generoval zprávy v určených intervalech nebo aby splňoval spouštěné podmínky.
• Distribuce a sdílení: Vytvořte mechanismy pro distribuci a sdílení vygenerovaných zpráv s příslušnými zainteresovanými stranami. To může zahrnovat e-mailová upozornění, bezpečné sdílení souborů nebo integraci s platformami pro spolupráci pro bezproblémový přístup a šíření zpráv.
• Monitorujte a vylepšujte generování zpráv: Průběžně sledujte kvalitu, relevanci a zpětnou vazbu od uživatelů generovaných zpráv. Shromažďujte zpětnou vazbu od uživatelů a příjemců, abyste identifikovali oblasti pro zlepšení a opakujte proces generování zpráv.

Dodržením těchto kroků můžete automatizovat generování analytických sestav na základě poznatků a zjištění odvozených z integrovaných SAT ve vašem procesu analýzy zpravodajství. To zjednodušuje pracovní tok reportingu, zajišťuje konzistenci a zvyšuje efektivitu poskytování užitečných informací osobám s rozhodovací pravomocí.

Copyright 2023 Treadstone 71

Pravidelné hodnocení výkonu algoritmů a modelů používaných v procesech automatizované analýzy je zásadní pro zajištění jejich účinnosti a nalezení oblastí pro zlepšení.

Křížová validace: Rozdělte svou datovou sadu na tréninkové a testovací podmnožiny a použijte techniky křížové validace, jako je k-násobek nebo stratifikovaná křížová validace. To vám umožní posoudit výkon modelu na více podskupinách dat, čímž se sníží riziko nadměrného nebo nedostatečného přizpůsobení. Změřte relevantní metriky, jako je přesnost, preciznost, vyvolání, skóre F1 nebo plocha pod křivkou (AUC), abyste vyhodnotili výkon modelu.

Matice zmatku: Sestavte matici zmatku pro vizualizaci výkonu vašeho modelu. Matice zmatku ukazuje pravdivě pozitivní, pravdivě negativní, falešně pozitivní a falešně negativní předpovědi provedené modelem. Z matné matice můžete vypočítat různé metriky, jako je přesnost, preciznost, zapamatovatelnost a skóre F1, které poskytují přehled o výkonu modelu pro různé třídy nebo štítky.

Křivka provozní charakteristiky přijímače (ROC): K vyhodnocení výkonu binárních klasifikačních modelů použijte křivku ROC. Křivka ROC vykresluje skutečnou míru pozitivních výsledků oproti míře falešných pozitivních výsledků při různých prahových hodnotách klasifikace. Skóre AUC odvozené z křivky ROC je běžně používanou metrikou pro měření schopnosti modelu rozlišovat mezi třídami. Vyšší skóre AUC ukazuje lepší výkon.

Křivka přesného vyvolání: Zvažte použití křivky přesného vyvolání pro nevyvážené datové sady nebo scénáře, kde je důraz kladen na pozitivní případy. Tato křivka vykresluje přesnost proti vybavování při různých prahových hodnotách klasifikace. Křivka poskytuje náhled na kompromis mezi přesností a vyvoláním a může být užitečná při hodnocení výkonnosti modelu, když je rozdělení tříd nerovnoměrné.

Porovnání se základními modely: Nastavte základní modely představující jednoduché nebo naivní přístupy k problému, který se snažíte vyřešit. Porovnejte výkon svých algoritmů a modelů s těmito základními hodnotami, abyste pochopili přidanou hodnotu, kterou poskytují. Toto srovnání pomáhá posoudit relativní zlepšení dosažené vašimi automatizovanými analytickými procesy.

Testování A/B: Pokud je to možné, provádějte testování A/B spuštěním více verzí svých algoritmů nebo modelů současně a porovnáváním jejich výkonu. Náhodně přiřaďte vzorky příchozích dat různým verzím a analyzujte výsledky. Tato metoda vám umožňuje měřit dopad změn nebo aktualizací vašich algoritmů a modelů kontrolovaným a statisticky významným způsobem.

Zpětná vazba od analytiků a odborníků na předmět: Hledejte zpětnou vazbu od analytiků a odborníků, kteří úzce spolupracují s automatizovaným analytickým systémem. Mohou poskytnout poznatky založené na jejich odborných znalostech a praktických zkušenostech. Shromažďujte zpětnou vazbu o přesnosti, relevanci a použitelnosti výsledků generovaných algoritmy a modely. Zahrňte jejich vstupy k vylepšení a zlepšení výkonu systému.

Nepřetržité monitorování: Implementujte systém pro sledování průběžného výkonu vašich algoritmů a modelů v reálném čase. To může zahrnovat sledování metrik, výstrah nebo mechanismů detekce anomálií. Sledujte klíčové ukazatele výkonu (KPI) a porovnejte je s předem definovanými prahovými hodnotami, abyste identifikovali jakékoli snížení výkonu nebo anomálie, které mohou vyžadovat prošetření.

Věříme, že je důležité pravidelně vyhodnocovat výkon vašich algoritmů a modelů s ohledem na konkrétní cíle, datové sady a metriky hodnocení relevantní pro vaše procesy automatizované analýzy. Využitím těchto metod můžete hodnotit výkon, identifikovat oblasti pro zlepšení a činit informovaná rozhodnutí ke zvýšení efektivity vašeho automatizovaného analytického systému.

Copyright 2023 Treadstone 71

Vývoj možností automatického generování sestav zahrnuje alespoň následující kroky.

1. Definujte požadavky na zprávy: Začněte tím, že se rozhodnete pro účel a rozsah zpráv, které chcete generovat. Identifikujte cílové publikum, informace, které potřebují, a požadovaný formát a styl prezentace. To vám pomůže nastavit jasné cíle a pokyny pro proces automatizovaného generování zpráv.
2. Identifikujte zdroje dat: Určete zdroje dat, které budou poskytovat potřebné informace pro sestavy. To může zahrnovat informační kanály o hrozbách, bezpečnostní protokoly, výsledky hodnocení zranitelnosti, data odezvy na incidenty a jakékoli další relevantní zdroje. Ujistěte se, že máte automatizované mechanismy pro shromažďování a zpracování těchto údajů.
3. Návrh šablon zpráv: Vytvořte šablony zpráv, které definují strukturu, rozvržení a obsah zpráv. Zvažte specifické požadavky vaší cílové skupiny a přizpůsobte jim šablony. To může zahrnovat výběr vhodných vizualizací, tabulek, grafů a textových prvků pro efektivní prezentaci informací.

1. Agregace a analýza dat: Vyvíjejte automatizované procesy pro agregaci a analýzu dat z identifikovaných zdrojů. To může zahrnovat integraci s nástroji pro zpracování dat a analytické nástroje pro získávání relevantních informací, provádění výpočtů a vytváření přehledů. Použijte techniky filtrování dat, agregace a statistické analýzy k odvození smysluplných zjištění.
2. Logika generování zpráv: Definujte logiku a pravidla pro generování zpráv na základě analyzovaných dat. To zahrnuje specifikaci frekvence generování zpráv, rozhodnutí o době, kterou každá zpráva pokrývá, a nastavení prahových hodnot nebo kritérií pro zahrnutí konkrétních informací. Můžete například nakonfigurovat pravidla tak, aby zahrnovala pouze hrozby nebo zranitelnosti s vysokou prioritou, které splňují určitá kritéria rizik.
3. Pracovní postup generování sestav: Navrhněte pracovní postup pro generování sestav, který nastiňuje posloupnost příslušných kroků a procesů. Určete spouštěče nebo plán pro zahájení generování sestav, načítání a zpracování dat, analýzu a soubor šablon. Zajistěte, aby byl pracovní postup efektivní, spolehlivý a dobře zdokumentovaný.
4. Implementace automatizace: Vyviňte potřebné automatizační skripty, moduly nebo aplikace pro implementaci procesu generování sestav. To může zahrnovat skriptovací jazyky, programovací rámce nebo vyhrazené nástroje pro vytváření sestav. Využijte rozhraní API, datové konektory nebo přímý přístup k databázi k načtení a manipulaci s požadovanými daty.
5. Možnosti přizpůsobení sestav: Poskytněte možnosti přizpůsobení, které uživatelům umožní přizpůsobit sestavy jejich specifickým potřebám. To může zahrnovat parametry pro výběr datových filtrů, časových rozsahů, formátů sestav nebo vizualizací. Implementujte uživatelsky přívětivé rozhraní nebo možnosti příkazového řádku pro usnadnění přizpůsobení.
6. Testování a ověřování: Důkladně vyhodnoťte proces automatizovaného generování sestav, abyste zajistili jeho přesnost, spolehlivost a výkon. Ověřte, zda jsou vygenerované sestavy v souladu s definovanými požadavky a poskytují požadované informace. Proveďte testovací běhy pomocí různých datových scénářů, abyste identifikovali a vyřešili jakékoli problémy nebo nesrovnalosti.
7. Nasazení a údržba: Jakmile vyvinete a ověříte možnosti automatického generování sestav, nasaďte systém do produkčního prostředí. Pravidelně monitorujte a udržujte systém, abyste řešili jakékoli aktualizace nebo změny ve zdrojích dat, požadavcích na sestavy nebo základních technologiích. Vyžádejte si zpětnou vazbu od uživatelů a začleňte do nich vylepšení nebo vylepšení podle jejich potřeb.

Dodržením těchto kroků můžete vyvinout funkce automatického generování zpráv, které zjednoduší proces vytváření komplexních a použitelných zpráv a ušetří čas a úsilí vašim týmům pro kybernetickou bezpečnost a zúčastněným stranám.

Copyright 2023 Treadstone 71 

Automatizace analýzy kybernetické inteligence zahrnuje použití technologií a přístupů založených na datech ke shromažďování, zpracování a analýze velkých objemů informací. Přestože úplná automatizace procesu analýzy nemusí být možná kvůli složité povaze kybernetických hrozeb, existuje několik kroků, které můžete podniknout ke zvýšení účinnosti a efektivity. Zde je přehled na vysoké úrovni, jak byste mohli přistupovat k automatizaci analýzy kybernetické inteligence:

1. Sběr dat: Vyvíjejte automatizované mechanismy pro shromažďování dat z různých zdrojů, jako jsou bezpečnostní protokoly, informační kanály o hrozbách, platformy sociálních médií, zdroje temného webu a interní síťová telemetrie. Jako sběrače dat můžeme používat rozhraní API, web scraping, datové kanály nebo specializované nástroje.
2. Agregace a normalizace dat: kombinujte a normalizujte shromážděná data do strukturovaného formátu pro usnadnění analýzy. Tento krok zahrnuje převod různých datových formátů do jednotného schématu a obohacení dat o relevantní kontextové informace.
3. Obohacení informací o hrozbách: Využijte informační kanály a služby o hrozbách k obohacení shromážděných dat. Tento proces obohacení může zahrnovat shromažďování informací o známých hrozbách, indikátorech ohrožení (IOC), profilech aktérů hrozeb a technikách útoku. To pomáhá při přiřazování a kontextualizaci shromážděných dat.
4. Strojové učení a zpracování přirozeného jazyka (NLP): Aplikujte strojové učení a techniky NLP k analýze nestrukturovaných dat, jako jsou bezpečnostní zprávy, články, blogy a diskuze na fórech. Tyto techniky mohou pomoci najít vzory, extrahovat relevantní informace a kategorizovat data na základě identifikovaných témat.

1. Detekce hrozeb a stanovení priorit: Pomocí automatických algoritmů a heuristiky vyhledejte potenciální hrozby a upřednostněte je na základě jejich závažnosti, relevance a dopadu. To by mohlo zahrnovat korelaci shromážděných dat se známými indikátory kompromitace, analýzu síťového provozu a detekci anomálií.
2. Vizualizace a vytváření sestav: Vyvíjejte interaktivní řídicí panely a vizualizační nástroje pro prezentaci analyzovaných informací v uživatelsky přívětivém formátu. Tyto vizualizace mohou v reálném čase poskytovat pohledy na oblasti hrozeb, trendy útoků a potenciální zranitelnosti, což pomáhá při rozhodování.
3. Automatizace odezvy na incidenty: Integrujte platformy odezvy na incidenty a nástroje pro orchestraci zabezpečení pro automatizaci procesů zpracování incidentů. To zahrnuje automatické oznamování, třídění výstrah, pracovní postupy nápravy a spolupráci mezi bezpečnostními týmy.
4. Neustálé zlepšování: Průběžně zdokonalujte a aktualizujte systém automatizované analýzy začleněním zpětné vazby od bezpečnostních analytiků, sledováním nových trendů hrozeb a přizpůsobováním se změnám v prostředí kybernetické bezpečnosti.
5. Threat Hunting Automation: Implementujte automatizované techniky vyhledávání hrozeb k proaktivnímu vyhledávání potenciálních hrozeb a indikátorů kompromitace ve vaší síti. To zahrnuje použití behaviorální analýzy, algoritmů detekce anomálií a strojového učení k identifikaci podezřelých aktivit, které mohou naznačovat kybernetický útok.
6. Kontextová analýza: Vyvíjejte algoritmy, které dokážou porozumět kontextu a vztahům mezi různými datovými body. To by mohlo zahrnovat analýzu historických dat, identifikaci vzorců napříč různými datovými zdroji a korelaci zdánlivě nesouvisejících informací k odhalení skrytých souvislostí.
7. Prediktivní analýza: Použijte prediktivní analýzu a algoritmy strojového učení k předpovídání budoucích hrozeb a předvídání potenciálních vektorů útoků. Analýzou historických dat a trendů hrozeb můžete identifikovat vznikající vzorce a předvídat pravděpodobnost výskytu konkrétních kybernetických hrozeb.
8. Automatizované platformy Threat Intelligence: Přijměte specializované platformy pro informace o hrozbách, které automatizují shromažďování, agregaci a analýzu dat z informací o hrozbách. Tyto platformy využívají AI a algoritmy strojového učení ke zpracování velkého množství informací a poskytují bezpečnostním týmům užitečné informace.
9. Automatizovaná správa zranitelnosti: Integrujte nástroje pro skenování zranitelnosti s vaším systémem automatizované analýzy a identifikujte zranitelná místa ve vaší síti. To pomáhá upřednostňovat opravy a nápravu na základě potenciálního rizika, které představují.
10. Chatbot a zpracování přirozeného jazyka (NLP): Vyvíjejte rozhraní chatbotů, která využívají techniky NLP k pochopení a reakci na dotazy související s bezpečností. Tito chatboti mohou pomáhat bezpečnostním analytikům tím, že poskytují informace v reálném čase, odpovídají na často kladené otázky a provádějí je procesem analýzy.
11. Sdílení informací o hrozbách: Zúčastněte se komunit pro sdílení informací o hrozbách a používejte automatizované mechanismy k výměně dat zpravodajských informací o hrozbách s důvěryhodnými partnery. To může pomoci získat přístup k širšímu spektru informací a kolektivní obraně proti vyvíjejícím se hrozbám.
12. Security Automation and Orchestration: Implementujte platformy pro orchestraci zabezpečení, automatizaci a odezvu (SOAR), které zjednodušují pracovní postupy odezvy na incidenty a automatizují opakující se úlohy. Tyto platformy lze integrovat s různými bezpečnostními nástroji a využívat příručky k automatizaci procesů vyšetřování incidentů, zadržování a nápravy.
13. Automatizace vyhledávání hrozeb: Implementujte techniky automatizovaného vyhledávání hrozeb pro aktivní vyhledávání potenciálních hrozeb a indikátorů ohrožení ve vaší síti. To zahrnuje použití behaviorální analýzy, algoritmů detekce anomálií a strojového učení k identifikaci podezřelých aktivit, které mohou naznačovat kybernetický útok.
14. Kontextová analýza: Vyvíjejte algoritmy, které dokážou porozumět kontextu a vztahům mezi různými datovými body. To by mohlo zahrnovat analýzu historických dat, identifikaci vzorců napříč různými datovými zdroji a korelaci zdánlivě nesouvisejících informací k odhalení skrytých souvislostí.
15. Prediktivní analýza: Použijte prediktivní analýzu a algoritmy strojového učení k předpovídání budoucích hrozeb a předvídání potenciálních vektorů útoků. Analýzou historických dat a trendů hrozeb můžete identifikovat vznikající vzorce a předvídat pravděpodobnost výskytu konkrétních kybernetických hrozeb.
16. Automatizované platformy Threat Intelligence: Přijměte specializované platformy pro informace o hrozbách, které automatizují shromažďování, agregaci a analýzu dat z informací o hrozbách. Tyto platformy využívají AI a algoritmy strojového učení ke zpracování velkého množství informací a poskytují bezpečnostním týmům užitečné informace.
17. Automatizovaná správa zranitelnosti: Integrujte nástroje pro skenování zranitelnosti s vaším systémem automatizované analýzy a identifikujte zranitelná místa ve vaší síti. To pomáhá upřednostňovat opravy a nápravu na základě potenciálního rizika, které představují.
18. Chatbot a zpracování přirozeného jazyka (NLP): Vyvíjejte rozhraní chatbotů, která využívají techniky NLP k pochopení a reakci na dotazy související s bezpečností. Tito chatboti mohou pomáhat bezpečnostním analytikům tím, že poskytují informace v reálném čase, odpovídají na často kladené otázky a provádějí je procesem analýzy.
19. Sdílení informací o hrozbách: Zúčastněte se komunit pro sdílení informací o hrozbách a používejte automatizované mechanismy k výměně dat zpravodajských informací o hrozbách s důvěryhodnými partnery. To může pomoci získat přístup k širšímu spektru informací a kolektivní obraně proti vyvíjejícím se hrozbám.
20. Security Automation and Orchestration: Implementujte platformy pro orchestraci zabezpečení, automatizaci a odezvu (SOAR), které zjednodušují pracovní postupy odezvy na incidenty a automatizují opakující se úlohy. Tyto platformy lze integrovat s různými bezpečnostními nástroji a využívat příručky k automatizaci procesů vyšetřování incidentů, zadržování a nápravy.

Copyright 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus je rámec používaný k hodnocení kybernetických schopností země. STEMPLES Plus znamená sociální, technické, ekonomické, vojenské, politické, právní, vzdělávací a bezpečnostní (interní) faktory, přičemž „Plus“ odkazuje na další faktory, jako je kultura, vzdělávání a organizační struktury. Treadstone 71 využívá rámec STEMPLES Plus k posouzení kybernetických schopností nepřátelské země z hlediska jejich schopnosti provádět různé kybernetické operace proti nám.

Sociální faktory: Vyhodnoťte sociální faktory ovlivňující kybernetické schopnosti země. To zahrnuje úroveň informovanosti a digitální gramotnosti mezi obyvatelstvem, přítomnost kvalifikovaných odborníků na kybernetickou bezpečnost, vnímání kybernetické bezpečnosti veřejností a úroveň spolupráce mezi vládou, soukromým sektorem a občanskou společností při řešení kybernetických hrozeb.

Technické faktory: Posuďte technické aspekty kybernetických schopností země. To zahrnuje vyhodnocení propracovanosti technologické infrastruktury země, dostupnost pokročilých nástrojů a technologií kybernetické bezpečnosti, výzkumné a vývojové úsilí v oblasti kybernetické bezpečnosti a úroveň odbornosti ve vznikajících technologiích, jako je umělá inteligence, blockchain nebo kvantové výpočty.

Ekonomické faktory: Prozkoumejte ekonomické faktory, které přispívají k kybernetickým schopnostem země. Vyhodnoťte investice do výzkumu a vývoje v oblasti kybernetické bezpečnosti, přítomnost odvětví a podniků souvisejících s kybernetickou bezpečností, úroveň vyspělosti kybernetické bezpečnosti v kritických odvětvích a ekonomický dopad kybernetických hrozeb na ekonomiku země.

Vojenské faktory: Vyhodnoťte vojenské aspekty kybernetických schopností země. To zahrnuje posouzení přítomnosti a schopností vyhrazených vojenských kybernetických jednotek, integraci kybernetických schopností do vojenských strategií a doktrín, úroveň investic do kybernetických obranných a útočných schopností a schopnosti země vést kybernetický boj.

Politické faktory: Analyzujte politické faktory, které utvářejí kybernetické schopnosti země. To zahrnuje posouzení závazku vlády v oblasti kybernetické bezpečnosti, existence národních strategií a politik kybernetické bezpečnosti, právní rámec upravující kybernetické aktivity, mezinárodní spolupráci v kybernetických otázkách a diplomatický postoj země v kybernetických záležitostech.

Právní faktory: Prozkoumejte právní rámec upravující kybernetické aktivity v zemi. Vyhodnoťte přiměřenost zákonů a předpisů týkajících se kybernetické bezpečnosti, ochrany dat, soukromí, duševního vlastnictví a kybernetické kriminality. Posoudit donucovací mechanismy, právní postupy a mezinárodní právní závazky související s kybernetickými aktivitami.

Vzdělávací faktory: Zvažte vzdělávací aspekty kybernetických schopností země. To zahrnuje posouzení akademických závazků v oblasti kybernetické bezpečnosti, hybridní války, kognitivní války, ovlivnění operací kybernetické inteligence a kontrarozvědky při provádění kybernetických operací, komerčního prostředí země souvisejícího s kybernetickými konferencemi, sdílení informací, sdružení, etických hackerských skupin a povědomí. 

• Bezpečnostní faktory: Zahrňte bezpečnostní faktory k posouzení celkového bezpečnostního postavení země, včetně robustnosti ochrany kritické infrastruktury, schopností reagovat na incidenty, vzdělávacích programů a programů pro zvyšování povědomí o kybernetické bezpečnosti a odolnosti ekosystému kybernetické bezpečnosti v zemi.
• Náboženství: Posuďte vliv náboženství na praktiky, politiky a postoje v oblasti kybernetické bezpečnosti v zemi. Prozkoumejte, jak mohou náboženské přesvědčení a hodnoty ovlivnit vnímání kybernetické bezpečnosti, soukromí a používání technologií.
• Demografie: Analyzujte demografické faktory, které mohou ovlivnit kybernetické schopnosti, jako je velikost a rozmanitost populace, úroveň digitální gramotnosti, dostupnost kvalifikovaných odborníků v oblasti kybernetické bezpečnosti a digitální propast mezi různými demografickými skupinami.
• Sociální psychologie: Zvažte faktory sociální psychologie, které mohou ovlivnit praktiky kybernetické bezpečnosti, včetně důvěry, sociálních norem, skupinové dynamiky a individuálního chování. Analyzujte, jak sociálně psychologické faktory mohou utvářet postoje ke kybernetické bezpečnosti, soukromí dat a dodržování bezpečnostních postupů.
• Strategické faktory: Vyhodnoťte strategické dimenze kybernetických schopností země. To zahrnuje analýzu dlouhodobých cílů, priorit a investic země do kybernetické bezpečnosti, jejího postavení v oblasti kybernetické obrany, útočných schopností a kybernetických zpravodajských schopností. Posoudit integraci kybernetických schopností do národních bezpečnostních strategií a sladění kybernetických cílů s širšími geopolitickými zájmy.

Kromě toho používáme faktory „Plus“ ve STEMPLES Plus – kultura, vzdělávání a organizační struktury, abychom poskytli další pohled na kybernetické schopnosti země. Tyto faktory pomáhají zhodnotit kulturní postoje ke kybernetické bezpečnosti, stav vzdělávacích a školicích programů v oblasti kybernetické bezpečnosti a organizační struktury a spolupráci, které řídí iniciativy v oblasti kybernetické bezpečnosti v zemi.

Systematickou analýzou faktorů STEMPLES Plus můžete komplexně porozumět kybernetickým schopnostem, silným a slabým stránkám země. Toto hodnocení může poskytnout informace o politických rozhodnutích, modelování hrozeb a vývoji účinných strategií a protiopatření v oblasti kybernetické bezpečnosti.

Začleněním „Náboženství, demografie a sociální psychologie“ do rámce STEMPLES Plus můžete lépe porozumět kybernetickým schopnostem země a kontextovým faktorům, které je ovlivňují. Tento rozšířený rámec pomáhá zachytit společenské a lidské aspekty, které hrají roli v postupech, politikách a postojích kybernetické bezpečnosti v dané zemi.

 Copyright 2023 Treadstone 71 LLC

Operace íránského vlivu – červenec 2020

Treadstone 71 monitoruje íránské kybernetické a vlivové operace. 17. července 2020 jsme zaznamenali prudký nárůst aktivity na Twitteru kolem konkrétních hashtagů. Primární hashtag (مريم_رجوي_گه_خورد) se zaměřil na Maryam Rajavi. Například Maryam Rajavi je vůdkyní Lidových mudžahedínů Íránu, organizace snažící se svrhnout íránskou vládu, a zvolenou předsedkyní její Národní rady odporu Íránu (NCRI).[1] 17. července 2020 představuje globální summit #FreeIran2020 online pro NCRI. Níže uvedená zpráva představuje naše hodnocení operace íránského vlivu zaměřené na událost ze 17. července 2020.

Posouzení

Treadstone 71 s velkou jistotou hodnotí, že íránská vláda, pravděpodobně ministerstvo pro zpravodajství a bezpečnost (MOIS), s využitím členů kybernetického týmu Basiji, provedla operaci vlivu zaměřenou na NCRI a online konferenci 17. července 2020.

 Záměr 111,770 XNUMX tweetů pravděpodobně zahrnoval:[2]

• Potřeba prezentovat škodlivý obsah o NCRI během summitu.
• Brání íránským občanům v zemi vidět obsah NCRI.
• Způsobuje chaos a zmatek mezi členy NCRI a íránskými občany.
• Zdůrazněte rozdělení mezi diváky obsahu.
• Klonování hashtagů pro ovládání vyprávění.

Úsilí MOIS je zdánlivě nesourodé, ale ve skutečnosti jde o vysoce koordinovanou dezinformační kampaň. Program zahrnuje mnoho falešných účtů, které v určitou dobu zveřejňují stovky tweetů. Příspěvky využívají hashtagy a přímé cílení na politické osobnosti, aby získaly maximální pozornost a následně více retweetů.

Identifikovat a klasifikovat formy a metody informační války v moderním konfliktu na Ukrajině (v kontextu války na Ukrajině).

Postupy a metody. Studie byla provedena pomocí metod analýzy, syntézy, zobecnění a interpretace výsledků.

Výsledek. Jsou identifikovány a klasifikovány formy a metody vedení informační války na Ukrajině v podmínkách války (strategické informační operace, speciální propaganda, padělky a operační hry). s elitami) ukazuje se, že z hlediska intenzity zaujímá hlavní místo v boji účastníků konfliktu zvláštní propaganda, cíle a metody, které se od studené války nezměnily; strategické informační operace, které jsou operačními kombinacemi zahr
inteligence jsou v tomto konfliktu v současné fázi přítomny pouze ve formě takzvaného incidentu v Buchu.

Pokračovat ve čtení

Íránská analýza odkazů různých aktérů kybernetických hrozeb. Stáhněte si zprávu o otevření očí zde.

Hodně bylo napsáno o Mr.Tekide a jeho kryptách používaných APT34 (OilRig) a dalšími. jiný

organizace zdokumentovaly informace o nástrojích Mr.Tekide v „oslavovaných“ kybernetických útocích proti institucím Fortune 500, vládám, vzdělávacím organizacím a entitám kritické infrastruktury.

Identifikace

Identifikace Mr.Tekideho, jeho pozadí, umístění a jeho vlastních slov však nikdy nebyla otevřeně provedena. Mnoho lidí věří, že sledování jednotlivce nevyplácí dividendy. Treadstone 71 demonstruje soulad pana Tekide s íránskou vládou prostřednictvím let podpory pomocí krypt, jako je iloveyoucrypter, qazacrypter a njRAT.

Žádost o informace (RFI) - Cyber ​​Threat Intelligence

Proces RFI zahrnuje jakýkoli konkrétní časově citlivý ad hoc požadavek na zpravodajské informace nebo produkty na podporu probíhající události nebo incidentu, který nemusí nutně souviset se stálými požadavky nebo plánovanou produkcí zpravodajských informací. Když Cyber ​​Threat Intelligence Center (CTIC) předloží RFI interním skupinám, existuje řada standardních požadavků na kontext a kvalitu požadovaných údajů.

Naše školení zkoumá analytickou doktrínu Shermana Kenta z kybernetické perspektivy a také dostupnost a použití nástrojů OSINT. Studenti jsou schopni porozumět životnímu cyklu kybernetické inteligence, úloze a hodnotě kybernetické inteligence ve vztahu k online cílení a sběru, v moderních organizacích, podnicích a vládách po dokončení tohoto kurzu a využití našich poradenských služeb.

To, co od Treadstone 71 dostáváte, jsou podrobné informace a inteligence o vašem protivníkovi, které daleko přesahují technickou oblast. Služba Treadstone 71 vyniká ve schopnosti poskytnout vám techniky, metody, schopnosti, funkce, strategie a programy nejen pro vybudování plně funkční inteligence, ale také pro udržitelný program přímo v souladu s požadavky zúčastněných stran.

Tento zpravodajský zpravodaj vysvětluje složitosti i plechovky a plechovky s ohledem na schopnosti kybernetické inteligence.

Pochopení vašich zúčastněných stran a toho, co potřebují k rozhodování, je více než polovina úspěchu. Tento brief zahrnuje staré rčení „Poznej svého profesora, získej A.“

Syrské porušování sankcí s pomocí ruské FSB na výrobu balistických vest - Nezjistilo to žádné jiné organizace než Treadstone 71 - Žádné senzory, žádná agregace tisíců klepnutí - Jen těžkopádný open-source sběr a analýza a zajímavé čtení falešných identity, rozptýlený nákup a podvod.

Kybernetická doména na Středním východě - Írán / Sýrie / Izrael

Akademický přehled těchto národních států a jejich práce na dosažení dominance kybernetických operací.

Zpravodajské hry v energetické síti - ruské kybernetické a kinetické akce způsobující riziko

Neobvyklé nákupní vzorce od ruské firmy prodávající PLC od tchajwanské společnosti s masivními dírami na webu pro stahování produktového softwaru. Co se může pokazit?

Prohlášení o kybernetické kontrarozvědce 10 přikázání pro Cyber ​​CounterIntel

Budeš a nebudeš. Vlastníte kybernetickou ulici a budujte kredity. Dodržujte tato pravidla a možná útok přežijete.

Klamné informace o zpravodajství o ohrožení vedou k chybným řádkům v postojích organizačního zabezpečení

Tento brief zahrnuje obecnou taxonomii spolu s přehledem běžných chyb týkajících se kybernetických informací a informací o hrozbách a o tom, jak je možné do těchto pasti nepadnout a zároveň vědět, jak je vyhrabat, pokud ano.