Mengautomasikan semua peringkat Model Pemarkahan Admiralty dalam menilai bukti siber melibatkan pembangunan proses sistematik yang menggabungkan kriteria model dan metodologi pemarkahan. Kami menyenaraikan langkah yang mungkin untuk mengautomasikan setiap peringkat Model Pemarkahan Admiralty.

1. Kumpul dan praproses bukti siber: Kumpulkan bukti siber yang berkaitan, seperti fail log, data trafik rangkaian, artifak sistem atau sebarang maklumat digital lain yang berkaitan dengan kejadian atau penyiasatan. Praproses data untuk memastikan ketekalan dan keserasian untuk analisis, yang mungkin termasuk pembersihan data, normalisasi dan pemformatan.
2. Tentukan kriteria untuk setiap peringkat: Semak Model Pemarkahan Admiralty dan kenal pasti kriteria untuk setiap peringkat. Model biasanya terdiri daripada beberapa peringkat, seperti Tahap 1 (Petunjuk), Tahap 2 (Kepercayaan Munasabah), Tahap 3 (Kepercayaan Teguh), dan Tahap 4 (Fakta). Tentukan kriteria dan petunjuk khusus untuk penilaian pada setiap peringkat berdasarkan panduan model.
3. Membangunkan algoritma atau peraturan untuk penilaian bukti: Reka bentuk algoritma atau peraturan yang boleh menilai bukti secara automatik terhadap kriteria yang ditetapkan untuk setiap peringkat. Ini boleh melibatkan penggunaan teknik pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi atau sistem berasaskan peraturan untuk menganalisis bukti dan membuat penilaian berdasarkan kriteria.
4. Ekstrak ciri daripada bukti: Kenal pasti ciri atau sifat yang berkaitan daripada bukti yang boleh menyumbang kepada proses penilaian. Ciri ini mungkin termasuk penunjuk kompromi, cap masa, corak rangkaian, ciri fail atau sebarang maklumat lain yang berkaitan yang sejajar dengan kriteria untuk setiap peringkat.
5. Berikan skor berdasarkan kriteria: Berikan skor atau penilaian kepada bukti berdasarkan kriteria untuk setiap peringkat Model Pemarkahan Admiralty. Pemarkahan boleh dalam bentuk binari (cth, lulus/gagal), berangka (cth, pada skala 1 hingga 10), atau mana-mana skala lain yang sesuai yang menggambarkan tahap keyakinan atau kepercayaan yang berkaitan dengan bukti.
6. Mengintegrasikan proses pemarkahan ke dalam sistem bersatu: Membangunkan sistem atau aplikasi bersatu yang menggabungkan proses pemarkahan automatik. Sistem ini harus mengambil bukti sebagai input, menggunakan algoritma atau peraturan untuk menilai bukti, dan menjana skor atau penilaian yang sepadan untuk setiap tahap model.
7. Mengesahkan dan memperhalusi sistem pemarkahan automatik: Mengesahkan prestasi sistem pemarkahan automatik dengan membandingkan keputusannya dengan penilaian manusia atau penanda aras yang ditetapkan. Menganalisis ketepatan sistem, ketepatan, ingat semula atau metrik lain yang berkaitan untuk memastikan kebolehpercayaannya. Perhalusi sistem mengikut keperluan berdasarkan hasil penilaian.
8. Kemas kini dan perbaiki sistem secara berterusan: Kekal dikemas kini dengan risikan ancaman siber terkini, teknik serangan dan faktor bukti baharu. Kemas kini dan perbaiki sistem pemarkahan automatik secara kerap untuk menyesuaikan diri dengan arah aliran yang muncul, memperhalusi kriteria dan meningkatkan ketepatan penilaian.

Mengautomasikan Model Pemarkahan Admiralty dalam menilai bukti siber memerlukan kepakaran dalam keselamatan siber, analisis data dan pembangunan perisian. Libatkan pakar domain, penganalisis keselamatan siber dan saintis data untuk memastikan pelaksanaan dan penjajaran yang berkesan dengan keperluan khusus atau kes penggunaan organisasi anda.

Mengintegrasikan ujian CRAAP (Mata Wang, Perkaitan, Kuasa, Ketepatan, Tujuan) dengan Model Pemarkahan Admiralty NATO boleh menyediakan rangka kerja penilaian yang komprehensif untuk menilai kredibiliti dan kualiti bukti siber.

1. Tentukan kriteria: Gabungkan kriteria daripada kedua-dua model untuk mencipta satu set kriteria penilaian yang bersatu. Gunakan kriteria Model Pemarkahan Admiralty NATO yang lengkap sebagai tahap penilaian utama, manakala ujian CRAAP boleh berfungsi sebagai sub-kriteria dalam setiap peringkat. Sebagai contoh:
• Tahap 1 (Petunjuk): Menilai bukti untuk Mata Wang, Perkaitan dan Kuasa.
• Tahap 2 (Kepercayaan Munasabah): Menilai bukti untuk Ketepatan dan Tujuan.
• Tahap 3 (Kepercayaan Kuat): Menganalisis bukti untuk semua kriteria ujian CRAAP.
• Tahap 4 (Fakta): Sahkan lagi bukti untuk semua kriteria ujian CRAAP.
2. Berikan pemberat atau markah: Tentukan kepentingan relatif atau berat setiap kriteria dalam rangka kerja penilaian bersatu. Anda boleh menetapkan wajaran yang lebih tinggi kepada kriteria daripada Model Pemarkahan Admiralty NATO kerana ia mewakili tahap utama, manakala kriteria ujian CRAAP boleh mempunyai wajaran yang lebih rendah sebagai subkriteria. Sebagai alternatif, anda boleh menetapkan markah atau penilaian kepada setiap kriteria berdasarkan kaitan dan kesannya pada penilaian keseluruhan.
3. Membangunkan proses penilaian automatik: Mereka bentuk algoritma atau peraturan berdasarkan kriteria dan pemberat yang ditentukan untuk mengautomasikan proses penilaian. Ini boleh melibatkan teknik pemprosesan bahasa semula jadi, analisis teks atau kaedah lain untuk mengekstrak maklumat yang berkaitan dan menilai bukti berdasarkan kriteria.
4. Ekstrak ciri bukti yang berkaitan: Kenal pasti ciri atau sifat bukti yang sejajar dengan kriteria ujian CRAAP dan Model Pemarkahan Admiralty NATO. Contohnya, untuk Pihak Berkuasa, anda boleh mempertimbangkan faktor seperti kelayakan pengarang, reputasi sumber atau status semakan rakan sebaya. Ekstrak ciri ini daripada bukti yang digunakan dalam proses penilaian automatik.
5. Gunakan rangka kerja penilaian bersatu: Mengintegrasikan proses penilaian automatik dengan rangka kerja bersatu. Masukkan bukti, gunakan algoritma atau peraturan untuk menilai bukti berdasarkan kriteria yang ditentukan, dan jana skor atau penilaian untuk setiap kriteria dan tahap penilaian keseluruhan.
6. Agregat dan tafsirkan keputusan: Agregat markah atau penilaian daripada setiap kriteria dan tahap untuk mendapatkan penilaian keseluruhan bukti. Tetapkan ambang atau peraturan keputusan untuk menentukan klasifikasi akhir bukti berdasarkan gabungan skor atau penilaian. Mentafsir keputusan untuk menyampaikan kredibiliti dan kualiti bukti kepada pihak berkepentingan.
7. Mengesahkan dan memperhalusi rangka kerja bersepadu: Mengesahkan prestasi rangka kerja bersepadu dengan membandingkan keputusannya dengan penilaian manual atau penanda aras yang ditetapkan. Menilai ketepatan, ketepatan, ingat semula atau metrik lain yang berkaitan untuk memastikan keberkesanannya. Perhalusi dan perbaiki rangka kerja secara berterusan berdasarkan maklum balas dan cerapan baharu.

Dengan menyepadukan ujian CRAAP dengan Model Pemarkahan Admiralty NATO, anda boleh meningkatkan proses penilaian, dengan mengambil kira aspek teknikal bukti dan mata wang, kaitan, kuasa, ketepatan dan tujuannya. Penyepaduan ini memberikan penilaian yang lebih komprehensif dan menyeluruh terhadap kredibiliti dan kualiti bukti.

 dalam menilai bukti siber melibatkan pembangunan proses sistematik yang menggabungkan kriteria model dan metodologi pemarkahan. Kami menyenaraikan langkah yang mungkin untuk mengautomasikan setiap peringkat Model Pemarkahan Admiralty.

1. Kumpul dan praproses bukti siber: Kumpulkan bukti siber yang berkaitan, seperti fail log, data trafik rangkaian, artifak sistem atau sebarang maklumat digital lain yang berkaitan dengan kejadian atau penyiasatan. Praproses data untuk memastikan ketekalan dan keserasian untuk analisis, yang mungkin termasuk pembersihan data, normalisasi dan pemformatan.
2. Tentukan kriteria untuk setiap peringkat: Semak Model Pemarkahan Admiralty dan kenal pasti kriteria untuk setiap peringkat. Model biasanya terdiri daripada beberapa peringkat, seperti Tahap 1 (Petunjuk), Tahap 2 (Kepercayaan Munasabah), Tahap 3 (Kepercayaan Teguh), dan Tahap 4 (Fakta). Tentukan kriteria dan petunjuk khusus untuk penilaian pada setiap peringkat berdasarkan panduan model.
3. Membangunkan algoritma atau peraturan untuk penilaian bukti: Reka bentuk algoritma atau peraturan yang boleh menilai bukti secara automatik terhadap kriteria yang ditetapkan untuk setiap peringkat. Ini boleh melibatkan penggunaan teknik pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi atau sistem berasaskan peraturan untuk menganalisis bukti dan membuat penilaian berdasarkan kriteria.
4. Ekstrak ciri daripada bukti: Kenal pasti ciri atau sifat yang berkaitan daripada bukti yang boleh menyumbang kepada proses penilaian. Ciri ini mungkin termasuk penunjuk kompromi, cap masa, corak rangkaian, ciri fail atau sebarang maklumat lain yang berkaitan yang sejajar dengan kriteria untuk setiap peringkat.
5. Berikan skor berdasarkan kriteria: Berikan skor atau penilaian kepada bukti berdasarkan kriteria untuk setiap peringkat Model Pemarkahan Admiralty. Pemarkahan boleh dalam bentuk binari (cth, lulus/gagal), berangka (cth, pada skala 1 hingga 10), atau mana-mana skala lain yang sesuai yang menggambarkan tahap keyakinan atau kepercayaan yang berkaitan dengan bukti.
6. Mengintegrasikan proses pemarkahan ke dalam sistem bersatu: Membangunkan sistem atau aplikasi bersatu yang menggabungkan proses pemarkahan automatik. Sistem ini harus mengambil bukti sebagai input, menggunakan algoritma atau peraturan untuk menilai bukti, dan menjana skor atau penilaian yang sepadan untuk setiap tahap model.
7. Mengesahkan dan memperhalusi sistem pemarkahan automatik: Mengesahkan prestasi sistem pemarkahan automatik dengan membandingkan keputusannya dengan penilaian manusia atau penanda aras yang ditetapkan. Menganalisis ketepatan sistem, ketepatan, ingat semula atau metrik lain yang berkaitan untuk memastikan kebolehpercayaannya. Perhalusi sistem mengikut keperluan berdasarkan hasil penilaian.
8. Kemas kini dan perbaiki sistem secara berterusan: Kekal dikemas kini dengan risikan ancaman siber terkini, teknik serangan dan faktor bukti baharu. Kemas kini dan perbaiki sistem pemarkahan automatik secara kerap untuk menyesuaikan diri dengan arah aliran yang muncul, memperhalusi kriteria dan meningkatkan ketepatan penilaian.

Mengautomasikan Model Pemarkahan Admiralty dalam menilai bukti siber memerlukan kepakaran dalam keselamatan siber, analisis data dan pembangunan perisian. Libatkan pakar domain, penganalisis keselamatan siber dan saintis data untuk memastikan pelaksanaan dan penjajaran yang berkesan dengan keperluan khusus atau kes penggunaan organisasi anda.

Mengintegrasikan ujian CRAAP (Mata Wang, Perkaitan, Kuasa, Ketepatan, Tujuan) dengan Model Pemarkahan Admiralty NATO boleh menyediakan rangka kerja penilaian yang komprehensif untuk menilai kredibiliti dan kualiti bukti siber.

1. Tentukan kriteria: Gabungkan kriteria daripada kedua-dua model untuk mencipta satu set kriteria penilaian yang bersatu. Gunakan kriteria Model Pemarkahan Admiralty NATO yang lengkap sebagai tahap penilaian utama, manakala ujian CRAAP boleh berfungsi sebagai sub-kriteria dalam setiap peringkat. Sebagai contoh:
• Tahap 1 (Petunjuk): Menilai bukti untuk Mata Wang, Perkaitan dan Kuasa.
• Tahap 2 (Kepercayaan Munasabah): Menilai bukti untuk Ketepatan dan Tujuan.
• Tahap 3 (Kepercayaan Kuat): Menganalisis bukti untuk semua kriteria ujian CRAAP.
• Tahap 4 (Fakta): Sahkan lagi bukti untuk semua kriteria ujian CRAAP.
2. Berikan pemberat atau markah: Tentukan kepentingan relatif atau berat setiap kriteria dalam rangka kerja penilaian bersatu. Anda boleh menetapkan wajaran yang lebih tinggi kepada kriteria daripada Model Pemarkahan Admiralty NATO kerana ia mewakili tahap utama, manakala kriteria ujian CRAAP boleh mempunyai wajaran yang lebih rendah sebagai subkriteria. Sebagai alternatif, anda boleh menetapkan markah atau penilaian kepada setiap kriteria berdasarkan kaitan dan kesannya pada penilaian keseluruhan.
3. Membangunkan proses penilaian automatik: Mereka bentuk algoritma atau peraturan berdasarkan kriteria dan pemberat yang ditentukan untuk mengautomasikan proses penilaian. Ini boleh melibatkan teknik pemprosesan bahasa semula jadi, analisis teks atau kaedah lain untuk mengekstrak maklumat yang berkaitan dan menilai bukti berdasarkan kriteria.
4. Ekstrak ciri bukti yang berkaitan: Kenal pasti ciri atau sifat bukti yang sejajar dengan kriteria ujian CRAAP dan Model Pemarkahan Admiralty NATO. Contohnya, untuk Pihak Berkuasa, anda boleh mempertimbangkan faktor seperti kelayakan pengarang, reputasi sumber atau status semakan rakan sebaya. Ekstrak ciri ini daripada bukti yang digunakan dalam proses penilaian automatik.
5. Gunakan rangka kerja penilaian bersatu: Mengintegrasikan proses penilaian automatik dengan rangka kerja bersatu. Masukkan bukti, gunakan algoritma atau peraturan untuk menilai bukti berdasarkan kriteria yang ditentukan, dan jana skor atau penilaian untuk setiap kriteria dan tahap penilaian keseluruhan.
6. Agregat dan tafsirkan keputusan: Agregat markah atau penilaian daripada setiap kriteria dan tahap untuk mendapatkan penilaian keseluruhan bukti. Tetapkan ambang atau peraturan keputusan untuk menentukan klasifikasi akhir bukti berdasarkan gabungan skor atau penilaian. Mentafsir keputusan untuk menyampaikan kredibiliti dan kualiti bukti kepada pihak berkepentingan.
7. Mengesahkan dan memperhalusi rangka kerja bersepadu: Mengesahkan prestasi rangka kerja bersepadu dengan membandingkan keputusannya dengan penilaian manual atau penanda aras yang ditetapkan. Menilai ketepatan, ketepatan, ingat semula atau metrik lain yang berkaitan untuk memastikan keberkesanannya. Perhalusi dan perbaiki rangka kerja secara berterusan berdasarkan maklum balas dan cerapan baharu.

Dengan menyepadukan ujian CRAAP dengan Model Pemarkahan Admiralty NATO, anda boleh meningkatkan proses penilaian, dengan mengambil kira aspek teknikal bukti dan mata wang, kaitan, kuasa, ketepatan dan tujuannya. Penyepaduan ini memberikan penilaian yang lebih komprehensif dan menyeluruh terhadap kredibiliti dan kualiti bukti.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71

Mengesahkan kredibiliti, kebolehpercayaan dan ketepatan sumber perisikan selalunya memerlukan gabungan analisis manual dan pemikiran kritis. Walau bagaimanapun, kami boleh menggunakan algoritma dan teknik untuk menyokong proses ini:

1. Analisis Teks: Algoritma analisis teks boleh membantu menilai kredibiliti dan kebolehpercayaan sumber bertulis. Gunakan teknik Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP), seperti analisis sentimen, pengecaman entiti bernama, dan pemodelan topik, untuk menganalisis bahasa, sentimen, entiti yang disebut dan ketekalan maklumat dalam teks. Ini boleh memberikan pandangan tentang kredibiliti dan kebolehpercayaan sumber.
2. Analisis Rangkaian Sosial: Gunakan algoritma analisis rangkaian sosial untuk mengkaji hubungan dan perhubungan di kalangan individu atau organisasi yang terlibat dalam sumber risikan. Dengan memetakan rangkaian dan menganalisis struktur, ukuran kepusatan dan corak interaksinya, anda boleh mengenal pasti bias, gabungan atau penunjuk kredibiliti yang berpotensi.
3. Gabungan Data: Algoritma gabungan data menggabungkan maklumat daripada pelbagai sumber untuk mengenal pasti corak, pertindihan atau percanggahan. Dengan membandingkan data daripada pelbagai sumber dan menggunakan algoritma seperti pengelompokan, analisis persamaan atau pengesanan anomali, anda boleh menilai ketekalan dan ketepatan maklumat yang disediakan oleh pelbagai sumber.
4. Analisis Reputasi: Algoritma analisis reputasi menilai reputasi dan sejarah sumber berdasarkan data sejarah dan maklum balas pengguna. Algoritma ini mempertimbangkan faktor seperti kredibiliti laporan terdahulu, kepakaran atau kuasa sumber dan tahap kepercayaan yang diberikan oleh pengguna atau sistem lain. Analisis reputasi boleh membantu mengukur kebolehpercayaan dan ketepatan sumber perisikan.
5. Analisis Bayesian: Teknik analisis Bayesian boleh digunakan untuk mengemas kini kebarangkalian ketepatan sumber berdasarkan bukti atau maklumat baharu. Algoritma Bayesian menggunakan kebarangkalian terdahulu dan mengemas kininya dengan data baharu untuk menganggarkan kemungkinan sumber itu tepat atau boleh dipercayai. Dengan mengemas kini kebarangkalian secara berulang, anda boleh memperhalusi penilaian sumber dari semasa ke semasa.
6. Klasifikasi berasaskan Pembelajaran Mesin: Latih algoritma pembelajaran mesin, seperti model klasifikasi yang diselia, untuk mengkategorikan sumber berdasarkan kredibiliti atau ketepatannya. Dengan menyediakan data latihan berlabel (cth, sumber yang boleh dipercayai berbanding sumber yang tidak boleh dipercayai), algoritma ini boleh mempelajari corak dan ciri yang membezakan sumber yang boleh dipercayai daripada yang kurang dipercayai. Ini boleh membantu dalam mengklasifikasikan dan menilai kredibiliti sumber risikan secara automatik.

Walaupun algoritma boleh menyokong proses pengesahan, pertimbangan manusia dan pemikiran kritis tetap penting. Gunakan algoritma untuk menambah dan membantu penganalisis manusia dalam menilai kredibiliti, kebolehpercayaan dan ketepatan sumber. Menggabungkan teknik automatik dan kepakaran manusia adalah perlu untuk memastikan penilaian sumber perisikan yang komprehensif dan mantap.

Algoritma khusus yang biasa kita gunakan dalam konteks mengesahkan kredibiliti, kebolehpercayaan dan ketepatan sumber perisikan:

1. Pengelas Naive Bayes: Naive Bayes ialah algoritma pembelajaran mesin diselia yang mengira kebarangkalian sumber sebagai boleh dipercayai atau tepat berdasarkan ciri yang diekstrak daripada kandungan atau metadata sumber. Ia menganggap kebebasan antara ciri dan menggunakan teorem Bayes untuk membuat ramalan. Latih Naive Bayes pada data berlabel untuk mengklasifikasikan sumber sebagai boleh dipercayai atau tidak boleh dipercayai.
2. Mesin Vektor Sokongan (SVM): SVM ialah algoritma pembelajaran diselia yang digunakan untuk tugasan pengelasan. (“11 Algoritma Pembelajaran Mesin Paling Biasa Diterangkan Secara Ringkas”) Ia berfungsi dengan mencari satah hiper optimum yang memisahkan kelas yang berbeza. (“Membuka Kunci Potensi Keuntungan: Menggunakan Pembelajaran Mesin kepada Algoritma ...”) Latih SVM pada data berlabel, di mana sumber diklasifikasikan sebagai boleh dipercayai atau tidak boleh dipercayai. Setelah dilatih, ia boleh mengklasifikasikan sumber baharu berdasarkan cirinya, seperti corak bahasa, isyarat linguistik atau metadata.
3. Hutan Rawak: Hutan Rawak ialah algoritma pembelajaran ensemble yang menggabungkan berbilang pepohon keputusan untuk membuat ramalan. (“BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model - GitHub”) Kami boleh melatih Random Forest pada data berlabel berdasarkan pelbagai ciri untuk mengklasifikasikan sumber sebagai boleh dipercayai atau tidak. Random Forest boleh mengurus perhubungan yang kompleks antara ciri dan memberikan pandangan tentang kepentingan pelbagai faktor untuk kredibiliti sumber.
4. Algoritma PageRank: Pada asalnya dibangunkan untuk kedudukan halaman web, algoritma PageRank boleh disesuaikan untuk menilai kredibiliti dan kepentingan sumber perisikan. PageRank menilai ketersambungan sumber dan struktur pautan untuk menentukan reputasi dan pengaruhnya dalam rangkaian. Sumber dengan markah PageRank yang tinggi dianggap boleh dipercayai dan boleh dipercayai.
5. Algoritma TrustRank: TrustRank ialah algoritma yang mengukur kebolehpercayaan sumber berdasarkan hubungannya dengan sumber benih yang dipercayai. Ia menilai kualiti dan kebolehpercayaan pautan yang menunjuk kepada sumber dan menyebarkan skor kepercayaan sewajarnya. Gunakan TrustRank untuk mengenal pasti sumber yang boleh dipercayai dan menapis sumber yang mungkin tidak boleh dipercayai.
6. Analisis Sentimen: Algoritma analisis sentimen menggunakan teknik NLP untuk menganalisis sentimen atau pendapat yang dinyatakan dalam teks sumber. Algoritma ini boleh mengenal pasti bias, subjektiviti, atau potensi ketidaktepatan dalam maklumat yang disampaikan dengan menilai sentimen, sikap dan emosi yang disampaikan. Analisis sentimen boleh berguna dalam menilai nada dan kebolehpercayaan sumber kecerdasan.
7. Analisis Rangkaian: Gunakan algoritma analisis rangkaian, seperti ukuran kepusatan (cth, kepusatan darjah, kepusatan antara) atau algoritma pengesanan komuniti, untuk menganalisis sambungan dan hubungan antara sumber. Algoritma ini membantu mengenal pasti sumber berpengaruh atau pusat dalam rangkaian, menilai kebolehpercayaan sumber berdasarkan kedudukan rangkaian mereka dan mengesan potensi bias atau klik.

Pilihan algoritma bergantung pada konteks khusus, data yang tersedia, dan objektif analisis. Selain itu, latih dan perhalusi algoritma ini menggunakan data latihan yang berkaitan untuk menyelaraskan dengan keperluan untuk mengesahkan sumber risikan.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71 

Analisis perisikan proses semakan rakan sebaya automatik boleh menjadi berharga dalam mengesahkan laporan risikan. Dengan kemunculan kecerdasan buatan dan pemprosesan bahasa semula jadi, daya maju tidak jauh.

1. Reka rangka kerja semakan rakan sebaya automatik: Bangunkan rangka kerja yang menggabungkan proses semakan rakan sebaya automatik ke dalam sistem analisis kecerdasan anda. Tentukan kriteria dan garis panduan penilaian khusus untuk semakan, seperti ketepatan, perkaitan, kejelasan, keselarasan dan pematuhan kepada piawaian komuniti perisikan.
2. Kenal pasti penyemak yang berkelayakan: Kenal pasti kumpulan penyemak yang berkelayakan dalam organisasi atau komuniti perisikan anda yang memiliki kepakaran dan pengetahuan yang diperlukan dalam perkara itu. Pertimbangkan pengalaman mereka, kepakaran domain dan kebiasaan dengan proses analisis kecerdasan.
3. Tentukan kriteria dan metrik semakan: Wujudkan kriteria dan metrik khusus untuk penilaian yang mana risikan melaporkan. Ini boleh termasuk faktor seperti kualiti dan ketepatan sumber, penaakulan logik, penggunaan SAT, keselarasan analisis, dan pematuhan kepada piawaian komuniti perisikan. Tentukan metrik kuantitatif atau kualitatif untuk aplikasi semasa proses semakan.
4. Laksanakan alat semakan automatik: Manfaatkan alat atau platform semakan automatik yang boleh memudahkan proses semakan. Alat ini boleh termasuk algoritma analisis teks, teknik pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan model pembelajaran mesin yang direka bentuk untuk menilai dan menilai kualiti dan ciri laporan. Alat sedemikian boleh membantu dalam mengenal pasti kemungkinan ralat, ketidakkonsistenan atau jurang dalam analisis.
5. Tugasan dan penjadualan semakan rakan sebaya: Membangunkan mekanisme untuk memberikan laporan risikan kepada penyemak rakan sebaya berdasarkan kepakaran dan beban kerja mereka. Laksanakan sistem penjadualan yang memastikan kitaran semakan yang tepat pada masanya dan cekap, dengan mengambil kira masa pemulihan yang diperlukan untuk setiap laporan.
6. Maklum balas dan penilaian pengulas: Membolehkan pengulas memberikan maklum balas, ulasan dan penilaian pada laporan yang mereka semak. Bangunkan templat atau borang piawai yang membimbing penyemak dalam menangkap pemerhatian, cadangan dan sebarang pembetulan yang diperlukan. Pertimbangkan untuk menggabungkan sistem penarafan yang mengukur kualiti dan kaitan laporan.
7. Agregat dan analisis maklum balas pengulas: Analisis maklum balas dan penilaian yang diberikan oleh penyemak untuk mengenal pasti corak biasa, bidang penambahbaikan atau isu yang berpotensi dalam laporan. Gunakan teknik analisis data untuk mendapatkan cerapan daripada maklum balas pengulas terkumpul, seperti mengenal pasti kekuatan atau kelemahan berulang dalam analisis.
8. Proses penambahbaikan berulang: Menggabungkan maklum balas yang diterima daripada proses semakan rakan sebaya automatik ke dalam kitaran peningkatan berulang. Gunakan cerapan yang diperoleh daripada semakan untuk memperhalusi metodologi analisis, menangani kelemahan yang dikenal pasti dan meningkatkan kualiti keseluruhan laporan risikan.
9. Pantau dan jejak prestasi semakan: Pantau dan jejak prestasi proses semakan rakan sebaya secara berterusan. Analisis metrik seperti masa penyiapan semakan, tahap persetujuan dalam kalangan penyemak, dan prestasi penyemak untuk mengenal pasti peluang untuk pengoptimuman proses dan memastikan keberkesanan dan kecekapan sistem semakan.
10. Berikan maklum balas dan panduan kepada penganalisis: Gunakan maklum balas pengulas untuk memberikan panduan dan sokongan kepada penganalisis. Kongsi hasil semakan dengan penganalisis, menyerlahkan bidang untuk penambahbaikan dan memberikan cadangan untuk meningkatkan kemahiran analisis mereka. Galakkan gelung maklum balas antara penyemak dan penganalisis untuk memupuk budaya pembelajaran dan penambahbaikan berterusan.

Dengan menyepadukan proses semakan rakan sebaya automatik ke dalam aliran kerja analisis kecerdasan anda, anda boleh mengesahkan dan meningkatkan kualiti laporan risikan. Pendekatan ini menggalakkan kerjasama, objektiviti dan pematuhan kepada piawaian dalam organisasi dalaman anda dan struktur perkongsian kecerdasan luaran, akhirnya meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan analisis.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71

Treadstone 71 menggunakan Sats sebagai bahagian standard kitaran hayat kecerdasan. Mengintegrasikan dan mengautomasikan Teknik Analitik Berstruktur (SAT) melibatkan penggunaan teknologi dan alat pengiraan untuk menyelaraskan penggunaan teknik ini. Kami mempunyai model yang melakukan perkara itu mengikut langkah dan kaedah.

1. Seragamkan Rangka Kerja SAT: Membangunkan rangka kerja piawai untuk menggunakan SAT. Ini termasuk mentakrifkan pelbagai teknik SAT, tujuannya, dan langkah-langkah yang terlibat dalam setiap teknik. Cipta templat atau garis panduan yang boleh diikuti oleh penganalisis apabila menggunakan SAT.
2. Membangunkan Alat Perisian SAT: Mereka bentuk dan membangunkan alat perisian yang disesuaikan khusus untuk SAT. Alat ini boleh menyediakan sokongan automatik untuk melaksanakan teknik SAT, seperti analisis perhubungan entiti, analisis pautan, analisis garis masa dan penjanaan hipotesis. Alat ini boleh mengautomasikan tugasan berulang, meningkatkan visualisasi data dan membantu dalam pengecaman corak.
3. Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Gunakan teknik NLP untuk mengautomasikan pengekstrakan dan analisis data teks tidak berstruktur. Algoritma NLP boleh memproses sejumlah besar maklumat teks, mengenal pasti entiti utama, perhubungan dan sentimen, dan menukarnya kepada data berstruktur untuk analisis SAT selanjutnya.
4. Penyepaduan dan Gabungan Data: Mengintegrasikan sumber data yang pelbagai dan menggunakan teknik gabungan data untuk menggabungkan data berstruktur dan tidak berstruktur. Penyepaduan data automatik membolehkan analisis holistik menggunakan SAT dengan memberikan pandangan menyeluruh tentang maklumat yang tersedia.
5. Pembelajaran Mesin dan AI: Manfaatkan pembelajaran mesin dan algoritma AI untuk mengautomasikan aspek tertentu SAT. Contohnya, melatih model pembelajaran mesin untuk mengenal pasti corak, anomali atau aliran dalam data, membantu penganalisis dalam menjana hipotesis atau mengenal pasti bidang yang diminati. Teknik AI boleh mengautomasikan tugasan berulang dan memberikan cadangan berdasarkan corak dan arah aliran sejarah.
6. Alat Visualisasi: Laksanakan alat visualisasi data untuk mempersembahkan data kompleks secara visual secara intuitif. Papan pemuka interaktif, graf rangkaian dan peta haba boleh membantu penganalisis meneroka dan memahami perhubungan, kebergantungan dan corak yang dikenal pasti melalui SAT. Alat visualisasi automatik memudahkan analisis yang cepat dan komprehensif.
7. Automasi Aliran Kerja: Automasi aliran kerja menggunakan SAT dengan membangunkan sistem atau platform yang membimbing penganalisis melalui proses tersebut. Sistem ini boleh menyediakan arahan langkah demi langkah, mengautomasikan tugas prapemprosesan data dan menyepadukan pelbagai teknik analisis dengan lancar.
8. Platform Kerjasama dan Perkongsian Pengetahuan: Laksanakan platform kerjasama di mana penganalisis boleh berkongsi dan membincangkan penggunaan SAT. Platform ini boleh memudahkan perkongsian pengetahuan, menyediakan akses kepada set data yang dikongsi dan membolehkan analisis kolektif, memanfaatkan kepakaran berbilang penganalisis.
9. Penambahbaikan Berterusan: Menilai dan memperhalusi proses SAT automatik secara berterusan. Menggabungkan maklum balas daripada penganalisis, memantau keberkesanan alat automatik dan membuat penambahbaikan untuk meningkatkan prestasi dan kebolehgunaan mereka. Kekal dikemas kini dengan kemajuan dalam teknologi dan metodologi analitik untuk memastikan automasi sejajar dengan keperluan proses analisis yang berkembang.
10. Latihan dan Pembangunan Kemahiran: Menyediakan latihan dan sokongan kepada penganalisis dalam menggunakan alat SAT automatik dengan berkesan. Menawarkan panduan tentang mentafsir keputusan automatik, memahami batasan dan memanfaatkan automasi untuk meningkatkan keupayaan analitik mereka.

Dengan melaksanakan kaedah ini, anda boleh mengintegrasikan dan mengautomasikan SAT, meningkatkan kecekapan dan keberkesanan proses analisis. Menggabungkan teknologi, penyepaduan data, pembelajaran mesin dan platform kolaboratif memperkasakan penganalisis untuk menggunakan SAT secara lebih komprehensif dan konsisten, akhirnya membawa kepada cerapan yang lebih termaklum dan berharga. SAT yang biasa digunakan termasuk yang berikut:

1. Analisis Hipotesis Bersaing (ACH): Teknik yang menilai secara sistematik pelbagai hipotesis dan bukti sokongan dan bercanggahnya untuk menentukan penjelasan yang paling munasabah.
2. Semakan Andaian Utama (KAC): Ini melibatkan mengenal pasti dan menilai andaian utama yang mendasari analisis untuk menilai kesahihan, kebolehpercayaan dan potensi kesannya ke atas kesimpulan.
3. Analisis Petunjuk dan Amaran (IWA): Memfokuskan pada mengenal pasti dan memantau penunjuk yang mencadangkan potensi ancaman atau perkembangan penting, membolehkan amaran tepat pada masanya dan langkah proaktif.
4. Analisis Niaga Hadapan Alternatif (AFA): Memeriksa dan menganalisis pelbagai kemungkinan senario masa depan untuk menjangka dan bersedia untuk hasil yang berbeza.
5. Analisis Pasukan Merah: Melibatkan penciptaan pasukan atau kumpulan berasingan yang mencabar andaian, analisis dan kesimpulan analisis utama, memberikan perspektif alternatif dan analisis kritikal.
6. Analisis Sokongan Keputusan (DSA): Menyediakan kaedah dan teknik berstruktur untuk membantu pembuat keputusan dalam menilai pilihan, menimbang risiko dan faedah, dan memilih tindakan yang paling sesuai.
7. Analisis Pautan: Menganalisis dan menggambarkan perhubungan dan perkaitan antara entiti, seperti individu, organisasi atau acara, untuk memahami rangkaian, corak dan kebergantungan.
8. Analisis Garis Masa: Membina urutan kronologi peristiwa untuk mengenal pasti corak, arah aliran atau anomali dari semasa ke semasa dan membantu dalam memahami sebab dan kesan.
9. Analisis SWOT: Menilai kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman yang berkaitan dengan subjek tertentu, seperti organisasi, projek atau dasar, untuk memaklumkan pembuatan keputusan strategik.
10. Sumbangsaran Berstruktur: Memudahkan pendekatan berstruktur untuk menjana idea, pandangan dan penyelesaian yang berpotensi dengan memanfaatkan kecerdasan kolektif kumpulan.
11. Kaedah Delphi: Melibatkan pengumpulan input daripada panel pakar melalui satu siri soal selidik atau tinjauan berulang, bertujuan untuk mencapai konsensus atau mengenal pasti corak dan trend.
12. Pengurangan Bias Kognitif: Memberi tumpuan kepada mengenali dan menangani berat sebelah kognitif yang boleh mempengaruhi analisis, membuat keputusan dan persepsi maklumat.
13. Pembangunan Hipotesis: Melibatkan pembentukan hipotesis yang boleh diuji berdasarkan maklumat, kepakaran, dan penaakulan logik yang ada untuk membimbing analisis dan penyiasatan.
14. Gambarajah Pengaruh: Perwakilan grafik hubungan sebab akibat, kebergantungan dan pengaruh antara faktor dan pembolehubah untuk memahami sistem kompleks dan saling bergantungan mereka.
15. Argumentasi Berstruktur: Melibatkan membina hujah logik dengan premis, bukti dan kesimpulan untuk menyokong atau menyangkal proposisi atau hipotesis tertentu.
16. Analisis Corak: Mengenal pasti dan menganalisis corak berulang dalam data atau peristiwa untuk mendedahkan cerapan, perhubungan dan aliran.
17. Analisis Bayesian: Menggunakan teori kebarangkalian Bayesian untuk mengemas kini dan memperhalusi kepercayaan dan hipotesis berdasarkan bukti baharu dan kebarangkalian terdahulu.
18. Analisis Impak: Menilai kemungkinan akibat dan implikasi faktor, peristiwa, atau keputusan untuk memahami potensi kesannya.
19. Analisis Perbandingan: Membandingkan dan membezakan entiti, pilihan atau senario yang berbeza untuk menilai kekuatan, kelemahan, kelebihan dan keburukan relatif mereka.
20. Pembuatan Keputusan Analitik Berstruktur (SADM): Menyediakan rangka kerja untuk proses membuat keputusan berstruktur, menggabungkan SAT untuk meningkatkan analisis, penilaian dan membuat keputusan.

Teknik ini menawarkan rangka kerja dan metodologi berstruktur untuk membimbing proses analisis, meningkatkan objektiviti dan meningkatkan kualiti cerapan dan membuat keputusan. Bergantung pada keperluan analisis khusus, penganalisis boleh memilih dan menggunakan SAT yang paling sesuai.

Analisis Hipotesis Bersaing (ACH):

• Membangunkan modul yang membolehkan penganalisis memasukkan hipotesis dan bukti sokongan/bercanggah.
• Gunakan algoritma penaakulan Bayesian untuk menilai kemungkinan setiap hipotesis berdasarkan bukti yang diberikan.
• Bentangkan keputusan dalam antara muka mesra pengguna, rankingkan hipotesis mengikut kebarangkalian mereka benar.

Semakan Andaian Utama (KAC):

• Menyediakan rangka kerja untuk penganalisis mengenal pasti dan mendokumenkan andaian utama.
• Laksanakan algoritma untuk menilai kesahihan dan kesan setiap andaian.
• Hasilkan visualisasi atau laporan yang menyerlahkan andaian kritikal dan potensi kesannya terhadap analisis.

Analisis Petunjuk dan Amaran (IWA):

• Membangunkan saluran paip pengingesan data untuk mengumpul dan memproses penunjuk yang berkaitan daripada pelbagai sumber.
• Gunakan algoritma pengesanan anomali untuk mengenal pasti tanda amaran yang berpotensi atau penunjuk ancaman yang muncul.
• Laksanakan mekanisme pemantauan dan amaran masa nyata untuk memberitahu penganalisis tentang perubahan ketara atau potensi risiko.

Analisis Hadapan Alternatif (AFA):

• Reka modul penjanaan senario yang membolehkan penganalisis mentakrifkan senario masa hadapan yang berbeza.
• Membangunkan algoritma untuk mensimulasikan dan menilai hasil setiap senario berdasarkan data dan andaian yang tersedia.
• Bentangkan keputusan melalui visualisasi, menonjolkan implikasi dan potensi risiko yang berkaitan dengan setiap senario masa depan.

Analisis Pasukan Merah:

• Dayakan ciri kerjasama yang memudahkan pembentukan pasukan merah dan penyepaduan dengan aplikasi AI.
• Sediakan alat untuk pasukan merah untuk mencabar andaian, mengkritik analisis dan menyediakan perspektif alternatif.
• Menggabungkan mekanisme maklum balas yang menangkap input pasukan merah dan memasukkannya ke dalam proses analisis.

Analisis Sokongan Keputusan (DSA):

• Membangunkan rangka kerja keputusan yang membimbing penganalisis melalui proses membuat keputusan berstruktur.
• Menggabungkan SAT seperti analisis SWOT, analisis perbandingan, dan teknik pengurangan bias kognitif dalam rangka kerja keputusan.
• Sediakan cadangan berdasarkan keputusan analisis untuk menyokong pembuatan keputusan termaklum.

Analisis Pautan:

• Laksanakan algoritma untuk mengenal pasti dan menganalisis hubungan antara entiti.
• Visualisasikan rangkaian perhubungan menggunakan teknik visualisasi graf.
• Dayakan penerokaan interaktif rangkaian, membolehkan penganalisis menelusuri sambungan tertentu dan mengeluarkan cerapan.

Analisis Garis Masa:

• Membangunkan modul untuk membina garis masa berdasarkan data peristiwa.
• Gunakan algoritma untuk mengenal pasti corak, arah aliran dan anomali dalam garis masa.
• Dayakan visualisasi interaktif dan penerokaan garis masa, membolehkan penganalisis menyiasat hubungan sebab akibat dan menilai kesan peristiwa.

Analisis SWOT:

• Menyediakan rangka kerja untuk penganalisis menjalankan analisis SWOT dalam aplikasi AI.
• Membangunkan algoritma untuk menganalisis kekuatan, kelemahan, peluang dan ancaman secara automatik berdasarkan data yang berkaitan.
• Bentangkan hasil analisis SWOT dalam format yang jelas dan berstruktur, menyerlahkan pandangan dan cadangan utama.

Sumbangsaran Berstruktur:

• Sepadukan ciri kolaboratif yang membolehkan penganalisis mengambil bahagian dalam sesi sumbangsaran berstruktur.
• Menyediakan gesaan dan garis panduan untuk memudahkan penjanaan idea dan pandangan.
• Tangkap dan susun keputusan sesi sumbangsaran untuk analisis dan penilaian selanjutnya.Borang Atas

Kaedah Delphi:

• Membangunkan modul yang memudahkan tinjauan berulang atau soal selidik untuk mengumpul input daripada panel pakar.
• Gunakan teknik analisis statistik untuk mengagregat dan mensintesis pendapat pakar.
• Sediakan visualisasi konsensus atau corak yang muncul daripada proses Delphi.

Pengurangan Bias Kognitif:

• Laksanakan modul yang meningkatkan kesedaran tentang bias kognitif biasa dan menyediakan panduan untuk mengurangkannya.
• Sepadukan peringatan dan gesaan dalam aplikasi AI untuk menggesa penganalisis mempertimbangkan berat sebelah semasa proses analisis.
• Tawarkan senarai semak atau alat sokongan keputusan yang membantu mengenal pasti dan menangani berat sebelah dalam analisis.

Perkembangan Hipotesis:

• Menyediakan modul yang membantu penganalisis dalam merumuskan hipotesis yang boleh diuji berdasarkan maklumat yang ada.
• Tawarkan panduan untuk menstrukturkan hipotesis dan mengenal pasti bukti yang diperlukan untuk penilaian.
• Dayakan aplikasi AI untuk menganalisis bukti sokongan dan memberikan maklum balas tentang kekuatan hipotesis.

Gambarajah Pengaruh:

• Bangunkan alat visualisasi yang membolehkan penganalisis membuat gambar rajah pengaruh.
• Dayakan aplikasi AI untuk menganalisis perhubungan dan kebergantungan dalam rajah.
• Berikan pandangan tentang potensi kesan faktor dan cara ia mempengaruhi keseluruhan sistem.

Analisis Corak:

• Laksanakan algoritma yang secara automatik mengesan dan menganalisis corak dalam data.
• Gunakan teknik pembelajaran mesin seperti pengelompokan atau pengesanan anomali untuk mengenal pasti corak yang ketara.
• Visualisasikan dan rumuskan corak yang dikenal pasti untuk membantu penganalisis dalam memperoleh pandangan dan membuat kesimpulan yang bermaklumat.

Analisis Bayesian:

• Membangunkan modul yang menggunakan teori kebarangkalian Bayesian untuk mengemas kini kepercayaan dan hipotesis berdasarkan bukti baharu.
• Sediakan algoritma yang mengira kebarangkalian posterior berdasarkan kebarangkalian terdahulu dan data yang diperhatikan.
• Bentangkan keputusan dalam cara yang membolehkan penganalisis memahami kesan bukti baharu ke atas analisis.

Analisis Kesan:

• Menggabungkan algoritma yang menilai kemungkinan akibat dan implikasi faktor atau peristiwa.
• Dayakan aplikasi AI untuk mensimulasikan dan menilai kesan pelbagai senario.
• Sediakan visualisasi atau laporan yang menyerlahkan potensi kesan pada entiti, sistem atau persekitaran yang berbeza.

Analisis perbandingan:

• Membangunkan alat yang membolehkan penganalisis membandingkan dan menilai berbilang entiti, pilihan atau senario.
• Laksanakan algoritma yang mengira dan mempersembahkan metrik perbandingan, seperti markah, kedudukan atau penilaian.
• Menyediakan visualisasi atau laporan yang memudahkan perbandingan yang komprehensif dan berstruktur.

Pembuatan Keputusan Analitik Berstruktur (SADM):

• Mengintegrasikan pelbagai SAT ke dalam rangka kerja sokongan keputusan yang membimbing penganalisis melalui proses analisis.
• Menyediakan panduan langkah demi langkah, gesaan dan templat untuk menggunakan SAT yang berbeza secara berstruktur.
• Dayakan aplikasi AI untuk menangkap dan mengatur output analisis dalam rangka kerja SADM untuk kebolehkesanan dan konsistensi.

Walaupun tidak merangkumi semua, senarai di atas adalah titik permulaan yang baik untuk menyepadukan dan mengautomasikan teknik analisis berstruktur.

Dengan memasukkan SAT tambahan ini dalam aplikasi AI, penganalisis boleh memanfaatkan teknik komprehensif untuk menyokong analisis mereka. Kami menyesuaikan setiap teknik dalam aplikasi untuk mengautomasikan tugasan berulang, memudahkan analisis data, menyediakan visualisasi dan menawarkan sokongan keputusan, yang membawa kepada proses analisis yang lebih cekap dan berkesan.

Integrasi Teknik Analitik Berstruktur (SAT):

• Membangunkan modul yang membolehkan penganalisis untuk menyepadukan dan menggabungkan berbilang SAT dengan lancar.
• Sediakan rangka kerja fleksibel yang membolehkan penganalisis menggunakan gabungan SAT berdasarkan keperluan analisis khusus.
• Pastikan aplikasi AI menyokong kesalingoperasian dan interaksi SAT yang berbeza untuk meningkatkan proses analisis.

Analisis Sensitiviti:

• Laksanakan algoritma yang menilai sensitiviti keputusan analisis kepada perubahan dalam andaian, pembolehubah atau parameter.
• Benarkan penganalisis meneroka senario yang berbeza dan menilai sejauh mana kepekaan hasil analisis terhadap pelbagai input.
• Sediakan visualisasi atau laporan yang menggambarkan sensitiviti analisis dan potensi kesannya terhadap pembuatan keputusan.

Gabungan dan Penyepaduan Data:

• Membangunkan mekanisme untuk menyepadukan dan menggabungkan data daripada pelbagai sumber, format dan modaliti.
• Gunakan teknik penyepaduan data untuk meningkatkan kesempurnaan dan ketepatan data analisis.
• Laksanakan algoritma untuk menyelesaikan konflik, mengawasi data yang hilang dan menyelaraskan set data yang pelbagai.

Sistem Pakar dan Pengurusan Pengetahuan:

• Menggabungkan sistem pakar yang menangkap dan menggunakan pengetahuan dan kepakaran pakar domain.
• Membangunkan sistem pengurusan pengetahuan yang membolehkan organisasi dan mendapatkan semula maklumat, pandangan dan pengajaran yang berkaitan.
• Manfaatkan teknik AI, seperti pemprosesan bahasa semula jadi dan graf pengetahuan, untuk memudahkan penemuan dan perolehan pengetahuan.

Perancangan dan Analisis Senario:

• Reka satu modul yang menyokong perancangan dan analisis senario.
• Membolehkan penganalisis untuk mentakrif dan meneroka senario yang berbeza yang munasabah, dengan mengambil kira pelbagai faktor, andaian dan ketidakpastian.
• Gunakan SAT dalam konteks perancangan senario, seperti pembangunan hipotesis, analisis impak dan sokongan keputusan, untuk menilai dan membandingkan hasil setiap senario.

Penentukuran dan Pengesahan:

• Membangunkan kaedah untuk menentukur dan mengesahkan prestasi model AI dalam proses analisis.
• Laksanakan teknik untuk mengukur ketepatan, kebolehpercayaan dan keteguhan model.
• Menggabungkan gelung maklum balas untuk terus memperbaiki dan menambah baik model berdasarkan hasil dunia sebenar dan maklum balas pengguna.

Pemahaman Kontekstual:

• Menggabungkan keupayaan pemahaman kontekstual ke dalam aplikasi AI untuk mentafsir dan menganalisis data dalam konteks yang betul.
• Manfaatkan teknik seperti resolusi entiti, analisis semantik dan penaakulan kontekstual untuk meningkatkan ketepatan dan kaitan analisis.

Maklum Balas dan Lelaran:

• Laksanakan mekanisme untuk penganalisis memberikan maklum balas tentang keputusan analisis dan prestasi aplikasi AI.
• Menggabungkan proses pembangunan berulang untuk terus memperbaiki dan menambah baik aplikasi berdasarkan maklum balas pengguna dan perubahan keperluan.

Privasi dan Keselamatan Data:

• Pastikan aplikasi AI mematuhi peraturan privasi dan amalan terbaik keselamatan.
• Laksanakan teknik anonimasi data, kawalan akses dan kaedah penyulitan untuk melindungi maklumat sensitif yang diproses oleh aplikasi.

Kebolehskalaan dan Prestasi:

• Reka bentuk aplikasi AI untuk mengurus volum data yang besar dan menampung keperluan analisis yang semakin meningkat.
• Pertimbangkan untuk menggunakan pengkomputeran teragih, pemprosesan selari dan infrastruktur berasaskan awan untuk meningkatkan kebolehskalaan dan prestasi.

Penyesuaian Khusus Domain:

• Sesuaikan aplikasi AI untuk menangani keperluan dan ciri khusus domain atau industri yang dimaksudkan.
• Sesuaikan algoritma, model dan antara muka agar sejajar dengan cabaran dan nuansa unik domain yang disasarkan.

Manusia-dalam-Gelung:

• Menggabungkan keupayaan manusia-dalam-gelung untuk memastikan pengawasan dan kawalan manusia dalam proses analisis.
• Membolehkan penganalisis menyemak dan mengesahkan cerapan yang dijana AI, memperhalusi hipotesis dan membuat pertimbangan muktamad berdasarkan kepakaran mereka.

Terangkan keupayaan dan Ketelusan:

• Berikan penjelasan dan justifikasi untuk hasil analisis yang dihasilkan oleh aplikasi AI.
• Menggabungkan teknik untuk kebolehtafsiran model dan keupayaan untuk menerangkan untuk meningkatkan kepercayaan dan ketelusan dalam proses analisis.

Pembelajaran Berterusan:

• Laksanakan mekanisme untuk aplikasi AI untuk terus belajar dan menyesuaikan diri berdasarkan data baharu, corak yang berkembang dan maklum balas pengguna.
• Dayakan aplikasi mengemas kini model, algoritma dan pangkalan pengetahuannya untuk meningkatkan ketepatan dan prestasi dari semasa ke semasa.
• Untuk mengautomasikan analisis kecerdasan dengan berkesan menggunakan pelbagai teknik dan pertimbangan yang dinyatakan, anda boleh mengikuti langkah berikut:
  • Kenal pasti keperluan analisis khusus anda: Tentukan matlamat, skop dan objektif analisis kecerdasan anda. Fahami jenis data, sumber dan teknik yang berkaitan dengan domain analisis anda.
  • Reka bentuk seni bina dan infrastruktur: Rancang dan reka bentuk seni bina untuk sistem analisis kecerdasan automatik anda. Pertimbangkan aspek kebolehskalaan, prestasi, keselamatan dan privasi. Tentukan sama ada infrastruktur di premis atau berasaskan awan sesuai dengan keperluan anda.
  • Pengumpulan dan prapemprosesan data: Sediakan mekanisme untuk mengumpul data yang berkaitan daripada pelbagai sumber, termasuk data berstruktur dan tidak berstruktur. Laksanakan teknik prapemprosesan seperti pembersihan data, penormalan dan pengekstrakan ciri untuk menyediakan data untuk analisis.
  • Gunakan pembelajaran mesin dan algoritma AI: Gunakan pembelajaran mesin dan algoritma AI untuk mengautomasikan aspek analisis kecerdasan yang berbeza, seperti klasifikasi data, pengelompokan, pengesanan anomali, pemprosesan bahasa semula jadi dan pemodelan ramalan. Pilih dan latih model yang sejajar dengan matlamat analisis khusus anda.
  • Laksanakan SAT dan rangka kerja keputusan: Integrasikan teknik analisis berstruktur (SAT) dan rangka kerja keputusan ke dalam sistem automasi anda. Membangunkan modul atau aliran kerja yang membimbing penganalisis melalui aplikasi SAT pada peringkat proses analisis yang sesuai.
  • Kembangkan keupayaan visualisasi dan pelaporan: Buat visualisasi interaktif, papan pemuka dan laporan yang membentangkan hasil analisis dengan cara yang mesra pengguna dan mudah ditafsir. Menggabungkan ciri yang membolehkan penganalisis menelusuri butiran, meneroka perhubungan dan menjana laporan tersuai.
  • Penyepaduan manusia-dalam-gelung: Laksanakan keupayaan manusia-dalam-gelung untuk memastikan pengawasan, pengesahan dan penghalusan manusia terhadap analisis automatik. Benarkan penganalisis menyemak dan mengesahkan cerapan automatik, membuat pertimbangan berdasarkan kepakaran mereka dan memberikan maklum balas untuk penambahbaikan model.
  • Pembelajaran dan penambahbaikan berterusan: Wujudkan mekanisme untuk pembelajaran berterusan dan penambahbaikan sistem automasi anda. Menggabungkan gelung maklum balas, latihan semula model dan kemas kini pangkalan pengetahuan berdasarkan data baharu, corak yang berkembang dan maklum balas pengguna.
  • Menilai dan mengesahkan sistem: Menilai prestasi, ketepatan dan keberkesanan sistem analisis kecerdasan automatik secara kerap. Jalankan latihan pengesahan untuk membandingkan keputusan automatik dengan analisis manual atau data kebenaran asas. Memperhalusi dan mengoptimumkan sistem secara berterusan berdasarkan hasil penilaian.
  • Pembangunan dan kerjasama berulang: Memupuk pendekatan berulang dan kolaboratif untuk pembangunan. Libatkan penganalisis, pakar perkara dan pihak berkepentingan sepanjang proses untuk memastikan sistem memenuhi keperluan mereka dan sejajar dengan keperluan analisis perisikan yang berkembang.
  • Pematuhan dan pertimbangan keselamatan: Pastikan pematuhan dengan peraturan yang berkaitan, garis panduan privasi dan amalan terbaik keselamatan. Laksanakan langkah untuk melindungi data sensitif dan menghalang capaian yang tidak dibenarkan kepada sistem analisis automatik.
  • Latihan dan penerimaan: Menyediakan latihan dan sokongan yang sesuai kepada penganalisis untuk membiasakan mereka dengan sistem analisis kecerdasan automatik. Galakkan penggunaan dan penggunaan sistem dengan menunjukkan faedahnya, keuntungan kecekapan, dan nilai yang ditambah kepada proses analisis.

Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh mengintegrasikan dan mengautomasikan pelbagai teknik, pertimbangan dan SAT ke dalam sistem analisis kecerdasan yang padu. Sistem ini akan memanfaatkan pembelajaran mesin, algoritma AI, visualisasi dan keupayaan manusia dalam gelung untuk menyelaraskan proses analisis, meningkatkan kecekapan dan menjana cerapan berharga.

Penjanaan Laporan Automatik

Kami mencadangkan anda mempertimbangkan untuk mengikuti laporan analitik yang dijana secara automatik setelah anda menyepadukan SAT ke dalam proses analisis kecerdasan. Untuk berbuat demikian:

• Tentukan templat laporan: Reka bentuk dan tentukan struktur serta format laporan analitik. Tentukan bahagian, subseksyen dan komponen utama untuk kemasukan laporan berdasarkan keperluan analisis dan output yang dikehendaki.
• Kenal pasti pencetus penjanaan laporan: Tentukan pencetus atau keadaan yang memulakan proses penjanaan laporan. Ini boleh berdasarkan peristiwa tertentu, selang masa, penyiapan tugasan analisis atau mana-mana kriteria lain yang berkaitan.
• Ekstrak cerapan yang berkaitan: Ekstrak cerapan dan penemuan yang berkaitan daripada hasil analisis yang dijana oleh sistem analisis kecerdasan automatik. Ini termasuk pemerhatian utama, corak, trend, anomali, dan hubungan penting yang dikenal pasti melalui aplikasi SAT.
• Ringkaskan dan kontekstualisasikan penemuan: Ringkaskan pandangan yang diekstrak dengan cara yang ringkas dan boleh difahami. Sediakan konteks dan maklumat latar belakang yang diperlukan untuk membantu pembaca memahami kepentingan dan implikasi penemuan.
• Hasilkan visualisasi: Gabungkan visualisasi, carta, graf dan rajah yang mewakili hasil analisis dengan berkesan. Pilih teknik visualisasi yang sesuai untuk mempersembahkan data dan pandangan dalam cara yang menarik dan bermaklumat secara visual.
• Hasilkan penerangan teks: Menjana penerangan teks secara automatik yang menghuraikan penemuan dan pandangan. Gunakan teknik penjanaan bahasa semula jadi untuk mengubah maklumat yang diekstrak menjadi naratif yang koheren dan boleh dibaca.
• Pastikan koheren dan aliran laporan: Pastikan anda menyusun bahagian dan subseksyen laporan secara logik untuk mengalir dengan lancar. Kekalkan konsistensi dalam bahasa, gaya dan pemformatan sepanjang laporan untuk meningkatkan kebolehbacaan dan kefahaman.
• Sertakan bukti sokongan dan rujukan: Sertakan rujukan kepada bukti sokongan dan sumber data yang digunakan dalam analisis. Sediakan pautan, petikan atau nota kaki yang membolehkan pembaca mengakses maklumat asas untuk penyiasatan atau pengesahan lanjut.
• Semak dan edit laporan yang dijana: Laksanakan proses semakan dan penyuntingan untuk memperhalusi laporan yang dijana secara automatik. Menggabungkan mekanisme untuk pengawasan manusia untuk memastikan ketepatan, keselarasan dan pematuhan kepada piawaian kualiti.
• Automatikkan penjanaan laporan: Bangunkan modul atau aliran kerja yang mengautomasikan proses penjanaan laporan berdasarkan templat dan pencetus yang ditentukan. Konfigurasikan sistem untuk menjana laporan pada selang waktu tertentu atau untuk memenuhi syarat yang dicetuskan.
• Pengedaran dan perkongsian: Wujudkan mekanisme untuk mengedar dan berkongsi laporan yang dihasilkan dengan pihak berkepentingan yang berkaitan. Ini boleh melibatkan pemberitahuan e-mel, perkongsian fail selamat atau penyepaduan dengan platform kerjasama untuk akses lancar dan penyebaran laporan.
• Pantau dan tingkatkan penjanaan laporan: Pantau secara berterusan laporan yang dijana untuk kualiti, perkaitan dan maklum balas pengguna. Kumpul maklum balas daripada pengguna dan penerima untuk mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan dan mengulangi proses penjanaan laporan.

Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh mengautomasikan penjanaan laporan analitik berdasarkan cerapan dan penemuan yang diperoleh daripada SAT bersepadu dalam proses analisis kecerdasan anda. Ini menyelaraskan aliran kerja pelaporan, memastikan konsistensi dan meningkatkan kecekapan menyampaikan risikan yang boleh diambil tindakan kepada pembuat keputusan.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71

Menilai secara kerap prestasi algoritma dan model yang digunakan dalam proses analisis automatik adalah penting untuk memastikan keberkesanannya dan mencari bidang untuk penambahbaikan.

Pengesahan Silang: Pisahkan set data anda kepada subset latihan dan ujian dan gunakan teknik pengesahan silang seperti lipatan k atau pengesahan silang berstrata. Ini membolehkan anda menilai prestasi model pada berbilang subset data, mengurangkan risiko overfitting atau underfitting. Ukur metrik yang berkaitan seperti ketepatan, ketepatan, ingat semula, skor F1 atau kawasan di bawah lengkung (AUC) untuk menilai prestasi model.

Matriks Kekeliruan: Bina matriks kekeliruan untuk menggambarkan prestasi model anda. Matriks kekeliruan menunjukkan ramalan positif, negatif benar, positif palsu dan negatif palsu yang dibuat oleh model. Anda boleh mengira pelbagai metrik daripada matriks kekeliruan seperti ketepatan, ketepatan, ingatan semula dan skor F1, yang membekalkan cerapan tentang prestasi model untuk kelas atau label yang berbeza.

Keluk Ciri Operasi Penerima (ROC): Gunakan keluk ROC untuk menilai prestasi model klasifikasi binari. Keluk ROC memplotkan kadar positif sebenar terhadap kadar positif palsu pada pelbagai ambang klasifikasi. Skor AUC yang diperoleh daripada lengkung ROC ialah metrik yang biasa digunakan untuk mengukur keupayaan model untuk membezakan antara kelas. Skor AUC yang lebih tinggi menunjukkan prestasi yang lebih baik.

Keluk Ingatan Ketepatan: Pertimbangkan untuk menggunakan keluk ingatan kembali ketepatan untuk set data atau senario yang tidak seimbang yang memfokuskan pada kejadian positif. Lengkung ini memplot ketepatan terhadap penarikan balik pada pelbagai ambang pengelasan. The Curve memberikan pandangan tentang pertukaran antara ketepatan dan ingat semula dan boleh membantu dalam menilai prestasi model apabila pengedaran kelas tidak sekata.

Perbandingan dengan Model Garis Dasar: Sediakan model garis dasar yang mewakili pendekatan mudah atau naif kepada masalah yang anda cuba selesaikan. Bandingkan prestasi algoritma dan model anda dengan garis dasar ini untuk memahami nilai tambah yang mereka sediakan. Perbandingan ini membantu menilai peningkatan relatif yang dicapai oleh proses analisis automatik anda.

Ujian A/B: Jika boleh, jalankan ujian A/B dengan menjalankan berbilang versi algoritma atau model anda secara serentak dan membandingkan prestasinya. Tetapkan sampel data masuk secara rawak kepada versi yang berbeza dan analisis hasilnya. Kaedah ini membolehkan anda mengukur kesan perubahan atau kemas kini pada algoritma dan model anda dengan cara terkawal dan ketara secara statistik.

Maklum balas daripada Penganalisis dan Pakar Perkara: Dapatkan maklum balas daripada penganalisis dan pakar yang bekerja rapat dengan sistem analisis automatik. Mereka boleh memberikan cerapan berdasarkan kepakaran domain dan pengalaman praktikal mereka. Kumpul maklum balas tentang ketepatan, kaitan dan kebolehgunaan hasil yang dihasilkan oleh algoritma dan model. Menggabungkan input mereka untuk memperbaiki dan meningkatkan prestasi sistem.

Pemantauan Berterusan: Laksanakan sistem untuk memantau prestasi berterusan algoritma dan model anda dalam masa nyata. Ini boleh termasuk metrik pemantauan, makluman atau mekanisme pengesanan anomali. Jejaki petunjuk prestasi utama (KPI) dan bandingkannya dengan ambang yang telah ditetapkan untuk mengenal pasti sebarang kemerosotan dalam prestasi atau anomali yang mungkin memerlukan penyiasatan.

Kami percaya adalah penting untuk menilai prestasi algoritma dan model anda secara tetap, dengan mengambil kira objektif khusus, set data dan metrik penilaian yang berkaitan dengan proses analisis automatik anda. Dengan menggunakan kaedah ini, anda boleh menilai prestasi, mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan dan membuat keputusan termaklum untuk meningkatkan keberkesanan sistem analisis automatik anda.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71

Membangunkan keupayaan penjanaan laporan automatik melibatkan sekurang-kurangnya langkah berikut.

1. Tentukan Keperluan Laporan: Mulakan dengan memutuskan tujuan dan skop laporan yang ingin anda hasilkan. Kenal pasti khalayak sasaran, maklumat yang mereka perlukan, dan format dan gaya persembahan yang dikehendaki. Ini akan membantu anda menetapkan matlamat dan garis panduan yang jelas untuk proses penjanaan laporan automatik.
2. Kenalpasti Sumber Data: Tentukan sumber data yang akan memberikan maklumat yang diperlukan untuk laporan. Ini boleh termasuk suapan perisikan ancaman, log keselamatan, keputusan penilaian kerentanan, data tindak balas insiden dan mana-mana sumber lain yang berkaitan. Pastikan anda mempunyai mekanisme automatik untuk mengumpul dan memproses data ini.
3. Templat Laporan Reka Bentuk: Buat templat laporan yang mentakrifkan struktur, reka letak dan kandungan laporan. Pertimbangkan keperluan khusus khalayak sasaran anda dan sesuaikan templat dengan sewajarnya. Ini mungkin melibatkan pemilihan visualisasi, carta, graf dan elemen teks yang sesuai untuk menyampaikan maklumat dengan berkesan.
4. Pengagregatan dan Analisis Data: Membangunkan proses automatik untuk mengagregat dan menganalisis data daripada sumber yang dikenal pasti. Ini mungkin melibatkan penyepaduan dengan pemprosesan data dan alatan analitik untuk mengekstrak maklumat yang berkaitan, melakukan pengiraan dan menjana cerapan. Gunakan penapisan data, pengagregatan dan teknik analisis statistik untuk memperoleh penemuan yang bermakna.
5. Logik Penjanaan Laporan: Tentukan logik dan peraturan untuk menjana laporan berdasarkan data yang dianalisis. Ini termasuk menentukan kekerapan penjanaan laporan, menentukan masa yang diliputi oleh setiap laporan dan menetapkan ambang atau kriteria untuk memasukkan maklumat khusus. Sebagai contoh, anda boleh mengkonfigurasi peraturan untuk memasukkan hanya ancaman keutamaan tinggi atau kelemahan yang memenuhi kriteria risiko tertentu.
6. Aliran Kerja Penjanaan Laporan: Reka aliran kerja untuk penjanaan laporan, yang menggariskan urutan langkah dan proses yang terlibat. Tentukan pencetus atau jadual untuk memulakan penjanaan laporan, pengambilan dan pemprosesan data, analisis dan populasi templat. Pastikan aliran kerja adalah cekap, boleh dipercayai dan didokumenkan dengan baik.
7. Pelaksanaan Automasi: Membangunkan skrip automasi, modul atau aplikasi yang diperlukan untuk melaksanakan proses penjanaan laporan. Ini mungkin melibatkan bahasa skrip, rangka kerja pengaturcaraan atau alat pelaporan khusus. Manfaatkan API, penyambung data atau akses pangkalan data langsung untuk mendapatkan dan memanipulasi data yang diperlukan.
8. Pilihan Penyesuaian Laporan: Sediakan pilihan penyesuaian untuk membolehkan pengguna menyesuaikan laporan mengikut keperluan khusus mereka. Ini boleh termasuk parameter untuk memilih penapis data, julat masa, format laporan atau visualisasi. Laksanakan antara muka mesra pengguna atau pilihan baris perintah untuk memudahkan penyesuaian.
9. Pengujian dan Pengesahan: Menilai secara menyeluruh proses penjanaan laporan automatik untuk memastikan ketepatan, kebolehpercayaan dan prestasinya. Sahkan bahawa laporan yang dihasilkan sejajar dengan keperluan yang ditetapkan dan hasilkan cerapan yang diingini. Menjalankan larian ujian menggunakan pelbagai senario data untuk mengenal pasti dan menyelesaikan sebarang isu atau ketidakkonsistenan.
10. Penggunaan dan Penyelenggaraan: Setelah anda membangunkan dan mengesahkan keupayaan penjanaan laporan automatik, gunakan sistem ke persekitaran pengeluaran. Pantau dan selenggara sistem secara kerap untuk menangani sebarang kemas kini atau perubahan dalam sumber data, keperluan laporan atau teknologi asas. Dapatkan maklum balas daripada pengguna dan masukkan penambahbaikan atau penambahbaikan berdasarkan keperluan mereka.

Dengan mengikuti langkah ini, anda boleh membangunkan keupayaan penjanaan laporan automatik yang menyelaraskan proses menghasilkan laporan yang komprehensif dan boleh diambil tindakan, menjimatkan masa dan usaha untuk pasukan keselamatan siber dan pihak berkepentingan anda.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71 

Mengautomasikan analisis kecerdasan siber melibatkan penggunaan teknologi dan pendekatan dipacu data untuk mengumpulkan, memproses dan menganalisis jumlah maklumat yang besar. Walaupun automasi lengkap proses analisis mungkin tidak dapat dilakukan kerana sifat ancaman siber yang kompleks, terdapat beberapa langkah yang boleh anda ambil untuk meningkatkan kecekapan dan keberkesanan. Berikut ialah gambaran keseluruhan peringkat tinggi tentang cara anda boleh mendekati mengautomasikan analisis kecerdasan siber:

1. Pengumpulan Data: Bangunkan mekanisme automatik untuk mengumpul data daripada pelbagai sumber, seperti log keselamatan, suapan risikan ancaman, platform media sosial, sumber web gelap dan telemetri rangkaian dalaman. Kami mungkin menggunakan API, mengikis web, suapan data atau alatan khusus sebagai pengumpul data.
2. Pengagregatan dan Penormalan Data: menggabungkan dan menormalkan data yang dikumpul ke dalam format berstruktur untuk membantu analisis. Langkah ini melibatkan menukar format data yang pelbagai kepada skema bersatu dan memperkayakan data dengan maklumat kontekstual yang berkaitan.
3. Pengayaan Perisikan Ancaman: Manfaatkan suapan dan perkhidmatan perisikan ancaman untuk memperkayakan data yang dikumpul. Proses pengayaan ini boleh termasuk pengumpulan maklumat tentang ancaman yang diketahui, penunjuk kompromi (IOC), profil pelaku ancaman dan teknik serangan. Ini membantu dalam mengaitkan dan mengkontekstualisasikan data yang dikumpul.
4. Pembelajaran Mesin dan Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP): Gunakan pembelajaran mesin dan teknik NLP untuk menganalisis data tidak berstruktur, seperti laporan keselamatan, artikel, blog dan perbincangan forum. Teknik ini boleh membantu mencari corak, mengekstrak maklumat yang berkaitan dan mengkategorikan data berdasarkan tema yang dikenal pasti.
5. Pengesanan Ancaman dan Pengutamaan: Gunakan algoritma dan heuristik automatik untuk mencari ancaman yang berpotensi dan utamakan berdasarkan keterukan, kaitan dan kesannya. Ini boleh melibatkan mengaitkan data yang dikumpul dengan penunjuk kompromi yang diketahui, analisis trafik rangkaian dan pengesanan anomali.
6. Visualisasi dan Pelaporan: Bangunkan papan pemuka interaktif dan alat visualisasi untuk mempersembahkan maklumat yang dianalisis dalam format yang mesra pengguna. Visualisasi ini boleh memberikan cerapan masa nyata tentang landskap ancaman, aliran serangan dan potensi kelemahan, membantu membuat keputusan.
7. Automasi Tindak Balas Insiden: Mengintegrasikan platform tindak balas insiden dan alat orkestrasi keselamatan untuk mengautomasikan proses pengendalian insiden. Ini termasuk pemberitahuan automatik, percubaan makluman, aliran kerja pemulihan dan kerjasama antara pasukan keselamatan.
8. Penambahbaikan Berterusan: Perhalusi dan kemas kini sistem analisis automatik secara berterusan dengan memasukkan maklum balas daripada penganalisis keselamatan, memantau aliran ancaman yang muncul dan menyesuaikan diri dengan perubahan dalam landskap keselamatan siber.
9. Automasi Memburu Ancaman: Laksanakan teknik pemburuan ancaman automatik untuk mencari secara proaktif potensi ancaman dan penunjuk kompromi dalam rangkaian anda. Ini melibatkan penggunaan analisis tingkah laku, algoritma pengesanan anomali dan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti aktiviti mencurigakan yang mungkin menunjukkan serangan siber.
10. Analisis Kontekstual: Membangunkan algoritma yang boleh memahami konteks dan hubungan antara titik data yang berbeza. Ini boleh termasuk menganalisis data sejarah, mengenal pasti corak merentas pelbagai sumber data dan mengaitkan maklumat yang kelihatan tidak berkaitan untuk mendedahkan sambungan tersembunyi.
11. Analitis Ramalan: Gunakan analisis ramalan dan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan ancaman masa depan dan menjangkakan potensi vektor serangan. Dengan menganalisis data sejarah dan aliran ancaman, anda boleh mengenal pasti corak yang muncul dan meramalkan kemungkinan ancaman siber tertentu berlaku.
12. Platform Perisikan Ancaman Automatik: Gunakan platform perisikan ancaman khusus yang mengautomasikan pengumpulan, pengagregatan dan analisis data perisikan ancaman. Platform ini menggunakan AI dan algoritma pembelajaran mesin untuk memproses sejumlah besar maklumat dan memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan kepada pasukan keselamatan.
13. Pengurusan Kerentanan Automatik: Sepadukan alat pengimbasan kerentanan dengan sistem analisis automatik anda untuk mengenal pasti kelemahan dalam rangkaian anda. Ini membantu mengutamakan usaha penampalan dan pemulihan berdasarkan potensi risiko yang mereka timbulkan.
14. Chatbot dan Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Membangunkan antara muka chatbot yang menggunakan teknik NLP untuk memahami dan menjawab pertanyaan berkaitan keselamatan. Chatbots ini boleh membantu penganalisis keselamatan dengan menyediakan maklumat masa nyata, menjawab soalan yang sering ditanya dan membimbing mereka melalui proses analisis.
15. Perkongsian Perisikan Ancaman: Ambil bahagian dalam komuniti perkongsian perisikan ancaman dan gunakan mekanisme automatik untuk bertukar-tukar data perisikan ancaman dengan rakan kongsi yang dipercayai. Ini boleh membantu dalam mendapatkan akses kepada rangkaian maklumat yang lebih luas dan pertahanan kolektif terhadap ancaman yang berkembang.
16. Automasi dan Orkestrasi Keselamatan: Laksanakan platform orkestrasi, automasi dan tindak balas (SOAR) keselamatan yang menyelaraskan aliran kerja tindak balas insiden dan mengautomasikan tugasan yang berulang. Platform ini boleh disepadukan dengan pelbagai alatan keselamatan dan memanfaatkan buku permainan untuk mengautomasikan proses penyiasatan, pembendungan dan pemulihan insiden.
17. Automasi Memburu Ancaman: Laksanakan teknik pemburuan ancaman automatik untuk mencari secara proaktif potensi ancaman dan penunjuk kompromi dalam rangkaian anda. Ini melibatkan penggunaan analisis tingkah laku, algoritma pengesanan anomali dan pembelajaran mesin untuk mengenal pasti aktiviti mencurigakan yang mungkin menunjukkan serangan siber.
18. Analisis Kontekstual: Membangunkan algoritma yang boleh memahami konteks dan hubungan antara titik data yang berbeza. Ini boleh termasuk menganalisis data sejarah, mengenal pasti corak merentas pelbagai sumber data dan mengaitkan maklumat yang kelihatan tidak berkaitan untuk mendedahkan sambungan tersembunyi.
19. Analitis Ramalan: Gunakan analisis ramalan dan algoritma pembelajaran mesin untuk meramalkan ancaman masa depan dan menjangkakan potensi vektor serangan. Dengan menganalisis data sejarah dan aliran ancaman, anda boleh mengenal pasti corak yang muncul dan meramalkan kemungkinan ancaman siber tertentu berlaku.
20. Platform Perisikan Ancaman Automatik: Gunakan platform perisikan ancaman khusus yang mengautomasikan pengumpulan, pengagregatan dan analisis data perisikan ancaman. Platform ini menggunakan AI dan algoritma pembelajaran mesin untuk memproses sejumlah besar maklumat dan memberikan cerapan yang boleh diambil tindakan kepada pasukan keselamatan.
21. Pengurusan Kerentanan Automatik: Sepadukan alat pengimbasan kerentanan dengan sistem analisis automatik anda untuk mengenal pasti kelemahan dalam rangkaian anda. Ini membantu mengutamakan usaha penampalan dan pemulihan berdasarkan potensi risiko yang mereka timbulkan.
22. Chatbot dan Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Membangunkan antara muka chatbot yang menggunakan teknik NLP untuk memahami dan menjawab pertanyaan berkaitan keselamatan. Chatbots ini boleh membantu penganalisis keselamatan dengan menyediakan maklumat masa nyata, menjawab soalan lazim dan membimbing mereka melalui proses analisis.
23. Perkongsian Perisikan Ancaman: Ambil bahagian dalam komuniti perkongsian perisikan ancaman dan gunakan mekanisme automatik untuk bertukar-tukar data perisikan ancaman dengan rakan kongsi yang dipercayai. Ini boleh membantu dalam mendapatkan akses kepada rangkaian maklumat yang lebih luas dan pertahanan kolektif terhadap ancaman yang berkembang.
24. Automasi dan Orkestrasi Keselamatan: Laksanakan platform orkestrasi, automasi dan tindak balas (SOAR) keselamatan yang menyelaraskan aliran kerja tindak balas insiden dan mengautomasikan tugasan yang berulang. Platform ini boleh disepadukan dengan pelbagai alatan keselamatan dan memanfaatkan buku permainan untuk mengautomasikan proses penyiasatan, pembendungan dan pemulihan insiden.

Hak Cipta 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus ialah rangka kerja yang digunakan untuk menilai keupayaan siber sesebuah negara. STEMPLES Plus bermaksud faktor Sosial, Teknikal, Ekonomi, Ketenteraan, Politik, Perundangan, Pendidikan dan Keselamatan (dalaman), dengan "Plus" merujuk kepada faktor tambahan seperti Budaya, Pendidikan dan struktur Organisasi. Treadstone 71 menggunakan rangka kerja STEMPLES Plus untuk menilai keupayaan siber negara lawan dari sudut keupayaan mereka untuk melaksanakan pelbagai operasi siber terhadap kami.

Faktor Sosial: Nilaikan faktor sosial yang mempengaruhi keupayaan siber sesebuah negara. Ini termasuk tahap kesedaran dan celik digital dalam kalangan penduduk, kehadiran profesional keselamatan siber yang mahir, persepsi awam terhadap keselamatan siber, dan tahap kerjasama antara kerajaan, sektor swasta dan masyarakat sivil dalam menangani ancaman siber.

Faktor Teknikal: Menilai aspek teknikal keupayaan siber sesebuah negara. Ini melibatkan penilaian kecanggihan infrastruktur teknologi negara, ketersediaan alatan dan teknologi keselamatan siber termaju, usaha penyelidikan dan pembangunan dalam keselamatan siber, dan tahap kepakaran dalam teknologi baru muncul seperti kecerdasan buatan, rantaian blok atau pengkomputeran kuantum.

Faktor Ekonomi: Kaji faktor ekonomi yang menyumbang kepada keupayaan siber sesebuah negara. Menilai pelaburan dalam penyelidikan dan pembangunan keselamatan siber, kehadiran industri dan perniagaan berkaitan keselamatan siber, tahap kematangan keselamatan siber dalam sektor kritikal, dan kesan ekonomi ancaman siber terhadap ekonomi negara.

Faktor Ketenteraan: Menilai aspek ketenteraan keupayaan siber sesebuah negara. Ini termasuk menilai kehadiran dan keupayaan unit siber tentera yang berdedikasi, penyepaduan keupayaan siber ke dalam strategi dan doktrin ketenteraan, tahap pelaburan dalam pertahanan siber dan keupayaan serangan, dan keupayaan perang siber negara.

Faktor Politik: Menganalisis faktor politik yang membentuk keupayaan siber sesebuah negara. Ini melibatkan penilaian komitmen kerajaan terhadap keselamatan siber, kewujudan strategi dan dasar keselamatan siber negara, rangka kerja perundangan yang mengawal aktiviti siber, kerjasama antarabangsa dalam isu siber, dan sikap diplomatik negara dalam hal siber.

Faktor Perundangan: Teliti rangka kerja perundangan yang mengawal aktiviti siber di negara ini. Nilaikan kecukupan undang-undang dan peraturan yang berkaitan dengan keselamatan siber, perlindungan data, privasi, harta intelek dan jenayah siber. Menilai mekanisme penguatkuasaan, prosedur undang-undang, dan kewajipan undang-undang antarabangsa yang berkaitan dengan aktiviti siber.

Faktor Pendidikan: Pertimbangkan aspek pendidikan keupayaan siber sesebuah negara. Ini termasuk menilai komitmen akademik terhadap keselamatan siber, peperangan hibrid, peperangan kognitif, mempengaruhi operasi risikan siber dan perisikan balas dalam menjalankan operasi siber, persekitaran komersial negara yang berkaitan dengan persidangan siber, perkongsian maklumat, persatuan, kumpulan penggodaman beretika dan kesedaran. 

• Faktor Keselamatan: Menggabungkan faktor keselamatan untuk menilai postur keselamatan keseluruhan negara, termasuk keteguhan perlindungan infrastruktur kritikal, keupayaan tindak balas insiden, program pendidikan dan kesedaran keselamatan siber, dan daya tahan ekosistem keselamatan siber negara.
• Agama: Menilai pengaruh agama terhadap amalan keselamatan siber, dasar dan sikap dalam negara. Periksa bagaimana kepercayaan dan nilai agama boleh memberi kesan kepada persepsi keselamatan siber, privasi dan penggunaan teknologi.
• Demografi: Analisis faktor demografi yang boleh menjejaskan keupayaan siber, seperti saiz dan kepelbagaian populasi, tahap celik digital, ketersediaan profesional keselamatan siber mahir dan jurang digital antara kumpulan demografi yang berbeza.
• Psikologi Sosial: Pertimbangkan faktor psikologi sosial yang boleh mempengaruhi amalan keselamatan siber, termasuk kepercayaan, norma sosial, dinamik kumpulan dan tingkah laku individu. Analisis bagaimana faktor psikologi sosial boleh membentuk sikap terhadap keselamatan siber, privasi data dan pematuhan kepada amalan keselamatan.
• Faktor Strategik: Menilai dimensi strategik keupayaan siber sesebuah negara. Ini melibatkan menganalisis matlamat jangka panjang, keutamaan dan pelaburan negara dalam keselamatan siber, postur pertahanan sibernya, keupayaan serangan dan keupayaan risikan siber. Menilai integrasi keupayaan siber ke dalam strategi keselamatan negara dan penjajaran objektif siber dengan kepentingan geopolitik yang lebih luas.

Selain itu, kami menggunakan faktor "Plus" dalam struktur STEMPLES Plus—Budaya, Pendidikan dan Organisasi untuk memberikan cerapan tambahan tentang keupayaan siber negara. Faktor ini membantu menilai sikap budaya terhadap keselamatan siber, keadaan program pendidikan dan latihan keselamatan siber, dan struktur organisasi serta kerjasama yang memacu inisiatif keselamatan siber dalam negara.

Dengan menganalisis faktor STEMPLES Plus secara sistematik, anda boleh memahami secara menyeluruh keupayaan, kekuatan dan kelemahan siber negara. Penilaian ini boleh memaklumkan keputusan dasar, pemodelan ancaman dan pembangunan strategi dan langkah balas keselamatan siber yang berkesan.

Dengan memasukkan "Agama, Demografi dan Psikologi Sosial" ke dalam rangka kerja STEMPLES Plus, anda boleh memahami dengan lebih baik keupayaan siber sesebuah negara dan faktor kontekstual yang mempengaruhinya. Rangka kerja yang diperluas ini membantu menangkap aspek masyarakat dan manusia yang memainkan peranan dalam amalan keselamatan siber, dasar dan sikap dalam negara tertentu.

 Hak Cipta 2023 Treadstone 71 LLC

Operasi Pengaruh Iran - Julai 2020

Treadstone 71 memantau siber Iran dan mempengaruhi operasi. Pada 17 Julai 2020, kami mendapati peningkatan dalam aktiviti Twitter yang mengelilingi hashtag tertentu. Hashtag utama (مريم_رجوي_گه_خورد ) menyasarkan Maryam Rajavi. Sebagai contoh, Maryam Rajavi ialah ketua Mujahedin Rakyat Iran, sebuah pertubuhan yang cuba menggulingkan kerajaan Iran, dan Presiden yang dipilih untuk Majlis Penentangan Kebangsaan Iran (NCRI).[1] 17 Julai 2020, mewakili Sidang Kemuncak Global #FreeIran2020 dalam talian untuk NCRI. Laporan di bawah mewakili penilaian kami terhadap operasi pengaruh Iran yang menyasarkan acara 17 Julai 2020.

Penilaian

Treadstone 71 menilai dengan keyakinan tinggi bahawa kerajaan Iran, kemungkinan Kementerian Perisikan dan Keselamatan (MOIS) menggunakan ahli pasukan siber Basiji, melaksanakan operasi pengaruh yang menyasarkan NCRI dan persidangan dalam talian 17 Julai 2020.

 Niat 111,770 tweet mungkin termasuk:[2]

• Keperluan untuk membentangkan kandungan berniat jahat tentang NCRI semasa sidang kemuncak itu.
• Menghalang warga Iran dalam negara daripada melihat kandungan NCRI.
• Menimbulkan huru-hara dan kekeliruan di kalangan ahli NCRI dan warga Iran.
• Tekankan pembahagian dalam kalangan penonton kandungan.
• Pengklonan hashtag untuk mengawal naratif.

Usaha MOIS nampaknya terputus-putus tetapi, sebenarnya, adalah kempen salah maklumat yang sangat diselaraskan. Program ini melibatkan banyak akaun palsu yang menyiarkan ratusan tweet pada masa tertentu. Siaran menggunakan hashtags dan penyasaran langsung tokoh politik untuk mendapatkan perhatian maksimum dan, seterusnya, lebih banyak tweet semula.

Untuk mengenal pasti dan mengklasifikasikan bentuk dan kaedah peperangan maklumat dalam konflik moden di Ukraine (dalam konteks perang di Ukraine).

Prosedur dan kaedah. Kajian ini dijalankan menggunakan kaedah analisis, sintesis, generalisasi dan tafsiran keputusan.

Keputusan. Bentuk dan kaedah menjalankan peperangan maklumat di Ukraine di bawah syarat perang (operasi maklumat strategik, propaganda khas, palsu dan permainan operasi) dikenal pasti dan diklasifikasikan. dengan elit) ditunjukkan bahawa dari segi intensiti tempat utama dalam maklumat perjuangan para peserta konflik diduduki oleh propaganda, matlamat dan kaedah khas yang tidak berubah sejak Perang Dingin; operasi maklumat strategik, yang merupakan gabungan operasi asing
kecerdasan, dalam konflik ini pada peringkat sekarang, hadir hanya dalam bentuk kejadian yang dipanggil di Bucha.

Continue Reading

Analisis Pautan Iran terhadap pelbagai pelaku ancaman siber. Muat turun laporan pembukaan mata di sini.

Banyak yang telah ditulis mengenai Mr.Tekide dan cryptersnya yang digunakan oleh APT34 (OilRig) dan lain-lain. Yang lain

organisasi telah mendokumentasikan maklumat mengenai alat Mr.Tekide dalam serangan siber 'terkenal' terhadap institusi Fortune 500, kerajaan, organisasi pendidikan, dan entiti infrastruktur kritikal.

Pengenalan

Namun, mengenal pasti Mr.Tekide, latar belakang, lokasi, dan kata-katanya sendiri tidak pernah dapat dicapai secara terbuka. Ramai yang percaya bahawa mengikuti seseorang tidak membayar dividen. Treadstone 71 menunjukkan penyelarasan Mr. Berpihak kepada pemerintah Iran melalui sokongan bertahun-tahun menggunakan crypters seperti iloveyoucrypter, qazacrypter, dan njRAT.

Permintaan Maklumat (RFI) - Kecerdasan Ancaman Siber

Proses RFI merangkumi apa-apa keperluan khusus ad-hoc sensitif masa untuk maklumat atau produk perisikan untuk menyokong peristiwa atau kejadian yang sedang berlangsung yang tidak semestinya berkaitan dengan keperluan tetap atau pengeluaran risikan berjadual. Apabila Pusat Perisikan Ancaman Siber (CTIC) mengirimkan RFI kepada kumpulan dalaman, ada serangkaian syarat standard untuk konteks dan kualiti data yang diminta.

Latihan kami mengkaji Doktrin Analitik Sherman Kent dari perspektif siber serta ketersediaan dan penggunaan alat OSINT. Pelajar dapat memahami kitaran hidup kecerdasan siber, peranan dan nilai kecerdasan siber yang berkaitan dengan penyasaran dan pengumpulan dalam talian, dalam organisasi moden, perniagaan, dan kerajaan setelah menyelesaikan kursus ini dan, penggunaan khidmat nasihat kami.

Apa yang anda terima dari Treadstone 71 adalah maklumat terperinci dan kecerdasan mengenai musuh anda yang jauh melebihi bidang teknikal. Di mana perkhidmatan Treadstone 71 unggul adalah kemampuan untuk menyediakan Anda teknik, kaedah, kemampuan, fungsi, strategi, dan program untuk tidak hanya membangun kemampuan kecerdasan yang berfungsi sepenuhnya, tetapi program yang berkelanjutan yang secara langsung sesuai dengan keperluan pihak berkepentingan.

Ringkasan kecerdasan ini menerangkan selok-belok serta kaleng dan kanot dengan memperhatikan kemampuan kecerdasan siber.

Memahami pihak berkepentingan anda dan apa yang mereka perlukan untuk membantu membuat keputusan adalah lebih daripada separuh pertempuran. Ringkasan ini merangkumi pepatah lama "Ketahui profesor anda, dapatkan A."

Pelanggaran sekatan Syria dengan bantuan FSB Rusia untuk membuat rompi balistik - Tidak ditemui oleh organisasi lain selain Treadstone 71 - Tidak ada sensor, tidak ada agregat ribuan ketukan - Pengumpulan dan analisis sumber terbuka yang sukar, dan bacaan palsu yang menarik identiti, pembelian tersebar, dan tipu daya.

Domain Siber Timur Tengah - Iran / Syria / Israel

Kajian akademik negara-negara ini dan kerja mereka untuk mencapai dominasi operasi siber.

Permainan Perisikan dalam Power Grid - Tindakan Siber dan Kinetik Rusia Menyebabkan Risiko

Corak pembelian yang tidak biasa dari firma Rusia yang menjual PLC dari syarikat Taiwan dengan lubang besar di laman web muat turun perisian produknya. Apa yang boleh berlaku?

Pernyataan Cyber ​​Counterintelligence 10 Perintah untuk Cyber ​​CounterIntel

Anda akan dan anda tidak akan. Memiliki jalan siber sambil membina kepercayaan. Ikuti peraturan ini dan mungkin anda akan bertahan dalam serangan itu.

Kekeliruan dalam Kecerdasan Ancaman membawa kepada Talian Kesalahan dalam Postur Keselamatan Organisasi

Ringkasan ini merangkumi beberapa taksonomi umum bersama dengan tinjauan tentang kesalahan umum mengenai kecerdasan siber dan ancaman dan bagaimana mungkin untuk tidak terjebak dalam perangkap ini sambil mengetahui cara menggali jika anda melakukannya.