331-999-0071

صناعة الذكاء والحرب المعرفية

تحليل الإنسان السيبراني المستهدف

نبذة عامة

يتضمن تحليل الذكاء السيبراني البشري المستهدف (HUMINT) جمع المعلومات المستمدة من الإنسان ومعالجتها وتحليلها تلقائيًا لاكتساب نظرة ثاقبة للأنشطة السيبرانية المعادية. تمثل أتمتة تحليل HUMINT تحديات نظرًا لطبيعتها المتمحورة حول الإنسان ، ولكن هناك بعض الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتعزيز الكفاءة. يتمثل النهج العام في تحديد المصادر ذات الصلة لـ HUMINT السيبراني المستهدف ، وتطوير آليات آلية لجمع المعلومات من المصادر المحددة ، وتطبيق التنقيب عن النصوص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمعالجة وتحليل البيانات المجمعة تلقائيًا ، ودمج البيانات المجمعة مع مصادر أخرى لـ الاستخبارات ، والتحليل السياقي ، والمراجع التبادلية والتحقق ، وتحديد سمات الجهات الفاعلة في التهديد ، والتصور وإعداد التقارير ، والمراقبة المستمرة والتحديث.

يتضمن تحليل الذكاء السيبراني البشري المستهدف (HUMINT) جمع المعلومات المستمدة من الإنسان ومعالجتها وتحليلها تلقائيًا لاكتساب نظرة ثاقبة للأنشطة السيبرانية المعادية. في حين أن أتمتة تحليل HUMINT يمثل تحديات نظرًا لطبيعته المتمحورة حول الإنسان ، هناك بعض الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتعزيز الكفاءة. هنا نهج عام:

  1. تحديد المصدر: تحديد المصادر ذات الصلة لـ HUMINT السيبراني المستهدف ، مثل باحثي الأمن السيبراني ، ووكالات الاستخبارات ، ومقدمي الاستخبارات مفتوحة المصدر (OSINT) ، وخبراء الصناعة ، والمطلعين ، أو المنتديات عبر الإنترنت. الاحتفاظ بقائمة منسقة من المصادر التي تقدم باستمرار معلومات موثوقة وذات مصداقية عن الأنشطة السيبرانية المعادية.
  2. جمع البيانات وتجميعها: تطوير آليات آلية لجمع المعلومات من المصادر المحددة. قد يشمل ذلك مراقبة المدونات وحسابات وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات والمواقع الإلكترونية المتخصصة للمناقشات أو التقارير أو الإفصاحات المتعلقة بعمليات العدو السيبرانية. استخدم كشط الويب أو موجز ويب لـ RSS أو واجهات برمجة التطبيقات لجمع البيانات من هذه المصادر.
  3. تعدين النص ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP): تطبيق تقنيات التنقيب عن النص ومعالجة اللغات الطبيعية لمعالجة وتحليل بيانات HUMINT المجمعة تلقائيًا. استخدم أدوات مثل تحليل المشاعر ، والتعرف على الكيانات المسماة ، ونمذجة الموضوع ، وترجمة اللغة لاستخراج المعلومات ذات الصلة ، والمشاعر ، والكيانات الرئيسية ، والموضوعات المتعلقة بالأنشطة السيبرانية للخصم.
  4. دمج المعلومات: ادمج بيانات HUMINT التي تم جمعها مع مصادر أخرى للذكاء ، مثل البيانات التقنية أو موجزات معلومات التهديد أو البيانات التاريخية للهجوم السيبراني. يساعد هذا الاندماج في الإحالة المرجعية والتحقق من صحة المعلومات ، مما يوفر فهمًا أكثر شمولاً للعمليات السيبرانية للخصم.
  5. تحليل السياق: تطوير خوارزميات يمكنها فهم العلاقات السياقية بين أجزاء مختلفة من المعلومات. تحليل العوامل الاجتماعية والسياسية والثقافية التي قد تؤثر على الأنشطة السيبرانية المعادية. ضع في اعتبارك التطورات الجيوسياسية ، والصراعات الإقليمية ، والعقوبات ، أو العوامل الأخرى التي يمكن أن تؤثر على دوافعهم وتكتيكاتهم.
  6. الإسناد الترافقي والتحقق: قم بمراجعة HUMINT التي تم جمعها مع مصادر أخرى موثوقة للتحقق من دقة وموثوقية المعلومات. قد يتضمن ذلك مقارنة المعلومات عبر مصادر متعددة ، أو التحقق من صحة المطالبات باستخدام المؤشرات الفنية ، أو التعاون مع شركاء موثوق بهم للحصول على رؤى إضافية.
  7. ملف تعريف ممثل التهديد: قم بإنشاء ملفات تعريف الجهات الفاعلة في التهديد الخصم بناءً على معلومات HUMINT التي تم جمعها. يتضمن ذلك تحديد الأفراد أو المجموعات أو المنظمات الرئيسية المشاركة في العمليات السيبرانية للعدو وانتماءاتهم وتكتيكاتهم وتقنياتهم وأهدافهم. استخدم خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط والسلوكيات المرتبطة بممثلي التهديد المحددين.
  8. التمثيل المرئي وإعداد التقارير: تطوير آليات التصور وإعداد التقارير لتقديم بيانات HUMINT التي تم تحليلها بتنسيق سهل الهضم. يمكن أن تساعد لوحات المعلومات التفاعلية والرسومات التخطيطية للشبكة والجداول الزمنية في فهم العلاقات والجداول الزمنية وتأثير الأنشطة السيبرانية المعادية. قم بإنشاء تقارير آلية تسلط الضوء على النتائج الرئيسية أو الاتجاهات الناشئة أو التطورات البارزة.
  9. المراقبة والتحديث المستمران: إنشاء نظام لمراقبة وتحديث عملية التحليل الآلي بشكل مستمر. تتبع المصادر الجديدة لـ HUMINT ، وتحديث الخوارزميات حسب الحاجة ، ودمج التعليقات من المحللين لتحسين دقة وأهمية التحليل الآلي. 
    1. تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): تحديد المقاييس والمؤشرات الرئيسية التي ستساعدك على تقييم أداء وتأثير عمليات التحليل الآلي الخاصة بك. يمكن أن تشمل هذه المقاييس المتعلقة بدقة البيانات ، وحسن التوقيت ، والإيجابيات / السلبيات الكاذبة ، ومعدلات الكشف ، وإنتاجية المحلل. ضع أهدافًا وغايات واضحة لكل مؤشر أداء رئيسي.
    2. إنشاء حلقات ملاحظات البيانات: وضع آليات لجمع التعليقات من المحللين أو المستخدمين أو أصحاب المصلحة الذين يتفاعلون مع نظام التحليل الآلي. يمكن أن توفر هذه التعليقات رؤى قيمة حول نقاط القوة والضعف في النظام ومجالات التحسين. ضع في اعتبارك تنفيذ آليات التغذية الراجعة مثل الاستطلاعات أو مقابلات المستخدم أو الاجتماعات المنتظمة مع فريق المحلل.
    3. ضمان جودة البيانات المنتظم: تنفيذ الإجراءات لضمان جودة وسلامة البيانات المستخدمة في عمليات التحليل الآلي. يتضمن ذلك التحقق من دقة مصادر البيانات ، وتقييم موثوقية المعلومات التي تم جمعها ، وإجراء فحوصات دورية لتحديد أي تناقضات أو مشكلات في البيانات. عالج مخاوف جودة البيانات على الفور للحفاظ على موثوقية تحليلك.
    4. تقييم الخوارزمية المستمر: تقييم أداء الخوارزميات والنماذج المستخدمة في عمليات التحليل الآلي بانتظام. راقب دقتها ودقتها واسترجاعها والمقاييس الأخرى ذات الصلة. استخدم تقنيات مثل التحقق المتبادل أو اختبار A / B أو المقارنة مع بيانات الحقيقة الأساسية لتقييم الأداء وتحديد مجالات التحسين. اضبط الخوارزميات حسب الضرورة بناءً على نتائج التقييم.
    5. ابق على اطلاع على مشهد التهديد: حافظ على المعرفة المحدثة بمشهد التهديد المتطور ، بما في ذلك التهديدات الناشئة والتكتيكات والتقنيات والإجراءات (TTPs) التي تستخدمها الجهات الفاعلة في التهديد ، بما في ذلك العمليات السيبرانية الإيرانية. راقب تقارير الصناعة والأوراق البحثية وموجزات معلومات التهديدات ومجتمعات مشاركة المعلومات للبقاء على اطلاع بأحدث التطورات. قم بتحديث عمليات التحليل الخاصة بك وفقًا لذلك لتعكس التهديدات والاتجاهات الجديدة.
    6. تحديثات وترقيات النظام المنتظمة: حافظ على تحديث نظام التحليل الآلي بأحدث إصدارات البرامج وتصحيحات الأمان والتحسينات. قم بانتظام بتقييم أداء النظام وقابلية التوسع وقابلية الاستخدام لتحديد المجالات التي تتطلب التحسين. تنفيذ التحديثات وتحسينات الميزات لضمان فعالية النظام وسهولة استخدامه بمرور الوقت.
    7. التعاون وتبادل المعرفة: عزز التعاون ومشاركة المعرفة بين المحللين ومجتمع الأمن السيبراني. شجع على مشاركة الأفكار والدروس المستفادة وأفضل الممارسات المتعلقة بالتحليل الآلي. المشاركة في أحداث الصناعة والمؤتمرات والمجتمعات للتعرف على التقنيات والأدوات والنهج الجديدة في التحليل الآلي.
    8. التدريب المستمر وتنمية المهارات: توفير تدريب منتظم وفرص تنمية المهارات للمحللين المشاركين في عمليات التحليل الآلي. أبقهم على اطلاع بأحدث التقنيات والأدوات والمنهجيات ذات الصلة بعملهم. تشجيع التطوير المهني والتأكد من أن المحللين لديهم المهارات اللازمة لاستخدام نتائج النظام الآلي وتفسيرها بشكل فعال.
    9. التحسين المتكرر: صقل وتحسين عمليات التحليل الآلي باستمرار بناءً على التعليقات والتقييمات والدروس المستفادة. تنفيذ حلقة التغذية الراجعة التي تسمح بالتحسين المستمر ، مع دورات المراجعة المنتظمة لتحديد المجالات التي يمكن تحسين النظام فيها. السعي بنشاط للحصول على مدخلات من المحللين وأصحاب المصلحة لضمان تطور النظام لتلبية احتياجاتهم المتطورة.

باتباع هذه الخطوات ، يمكنك إنشاء نظام قوي وقابل للتكيف يقوم باستمرار بمراقبة وتحديث عمليات التحليل الآلي الخاصة بك ، مما يضمن فعاليتها وأهميتها في المشهد الديناميكي للأمن السيبراني.

كيف تصقل الخوارزميات الخاصة بك لضمان أقصى قدر من التشغيل؟

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71

أتمتة تحليل الاستخبارات الإلكترونية

تتضمن أتمتة تحليل الاستخبارات الإلكترونية استخدام الأساليب القائمة على التكنولوجيا والبيانات لجمع ومعالجة وتحليل كميات كبيرة من المعلومات. في حين أن الأتمتة الكاملة لعملية التحليل قد لا تكون ممكنة بسبب الطبيعة المعقدة للتهديدات السيبرانية ، هناك العديد من الخطوات التي يمكنك اتخاذها لتعزيز الكفاءة والفعالية. فيما يلي نظرة عامة رفيعة المستوى حول كيفية التعامل مع أتمتة تحليل الذكاء الإلكتروني:

  1. جمع البيانات: تطوير آليات آلية لجمع البيانات من مصادر مختلفة ، مثل سجلات الأمان وموجزات معلومات التهديدات ومنصات الوسائط الاجتماعية ومصادر الويب المظلمة وقياس الشبكة الداخلية. قد نستخدم واجهات برمجة التطبيقات أو تجريف الويب أو خلاصات البيانات أو الأدوات المتخصصة كمجمعين للبيانات.
  2. تجميع البيانات وتطبيعها: قم بدمج وتطبيع البيانات المجمعة في تنسيق منظم للمساعدة في التحليل. تتضمن هذه الخطوة تحويل تنسيقات البيانات المتنوعة إلى مخطط موحد وإثراء البيانات بالمعلومات السياقية ذات الصلة.
  3. إثراء المعلومات المتعلقة بالتهديدات: الاستفادة من خلاصات وخدمات معلومات التهديدات لإثراء البيانات التي تم جمعها. يمكن أن تتضمن عملية الإثراء هذه جمع المعلومات حول التهديدات المعروفة ، ومؤشرات الاختراق (IOCs) ، وملفات تعريف الجهات الفاعلة في التهديد ، وتقنيات الهجوم. هذا يساعد في عزو البيانات التي تم جمعها ووضعها في سياقها.
  4. تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP): تطبيق تقنيات التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية لتحليل البيانات غير المهيكلة ، مثل تقارير الأمان والمقالات والمدونات ومناقشات المنتدى. يمكن أن تساعد هذه التقنيات في العثور على الأنماط واستخراج المعلومات ذات الصلة وتصنيف البيانات بناءً على الموضوعات المحددة.
  1. اكتشاف التهديدات وتحديد أولوياتها: استخدم الخوارزميات الآلية والاستدلالات للعثور على التهديدات المحتملة وتحديد أولوياتها بناءً على شدتها وأهميتها وتأثيرها. قد يتضمن ذلك ربط البيانات المجمعة بمؤشرات الاختراق المعروفة ، وتحليل حركة مرور الشبكة ، واكتشاف العيوب.
  2. التصور وإعداد التقارير: تطوير لوحات المعلومات التفاعلية وأدوات التصور لتقديم المعلومات التي تم تحليلها بتنسيق سهل الاستخدام. يمكن أن توفر هذه التصورات رؤى في الوقت الفعلي لمناظر التهديدات واتجاهات الهجوم ونقاط الضعف المحتملة ، مما يساعد في اتخاذ القرار.
  3. أتمتة الاستجابة للحوادث: دمج منصات الاستجابة للحوادث وأدوات تنسيق الأمن لأتمتة عمليات التعامل مع الحوادث. يتضمن ذلك الإعلام الآلي ، وترتيب التنبيهات ، وعمليات سير عمل الإصلاح ، والتعاون بين فرق الأمان.
  4. التحسين المستمر: صقل وتحديث نظام التحليل الآلي باستمرار من خلال دمج التعليقات الواردة من محللي الأمن ، ومراقبة اتجاهات التهديدات الناشئة ، والتكيف مع التغييرات في مشهد الأمن السيبراني.
  5. Threat Hunting Automation: تنفيذ تقنيات صيد التهديدات الآلية للبحث بشكل استباقي عن التهديدات المحتملة ومؤشرات الاختراق داخل شبكتك. يتضمن ذلك استخدام التحليلات السلوكية وخوارزميات اكتشاف الانحرافات والتعلم الآلي لتحديد الأنشطة المشبوهة التي قد تشير إلى هجوم إلكتروني.
  6. تحليل السياق: تطوير خوارزميات يمكنها فهم السياق والعلاقات بين نقاط البيانات المختلفة. يمكن أن يشمل ذلك تحليل البيانات التاريخية ، وتحديد الأنماط عبر مصادر البيانات المختلفة ، وربط المعلومات التي تبدو غير مرتبطة للكشف عن الاتصالات المخفية.
  7. التحليلات التنبؤية: استخدم التحليلات التنبؤية وخوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالتهديدات المستقبلية وتوقع نواقل الهجوم المحتملة. من خلال تحليل البيانات التاريخية واتجاهات التهديد ، يمكنك تحديد الأنماط الناشئة والتنبؤ باحتمالية حدوث تهديدات إلكترونية محددة.
  8. الأنظمة الأساسية للمخابرات الآلية للتهديدات: اعتماد أنظمة معلومات متخصصة عن التهديدات تعمل على أتمتة عملية جمع بيانات استخبارات التهديدات وتجميعها وتحليلها. تستخدم هذه المنصات خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعالجة كميات هائلة من المعلومات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لفرق الأمن.
  9. إدارة الثغرات الأمنية آليًا: ادمج أدوات فحص الثغرات الأمنية مع نظام التحليل الآلي الخاص بك لتحديد نقاط الضعف داخل شبكتك. يساعد هذا في تحديد أولويات جهود التصحيح والمعالجة بناءً على المخاطر المحتملة التي تشكلها.
  10. Chatbot and Natural Language Processing (NLP): تطوير واجهات chatbot التي تستخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لفهم الاستفسارات المتعلقة بالأمان والرد عليها. يمكن أن تساعد روبوتات المحادثة هذه محللي الأمن من خلال توفير معلومات في الوقت الفعلي ، والإجابة على الأسئلة المتداولة ، وتوجيههم خلال عملية التحليل.
  11. مشاركة معلومات التهديدات: شارك في مجتمعات مشاركة معلومات التهديدات واستخدم الآليات المؤتمتة لتبادل بيانات استخبارات التهديدات مع شركاء موثوق بهم. يمكن أن يساعد ذلك في الوصول إلى نطاق أوسع من المعلومات والدفاع الجماعي ضد التهديدات المتطورة.
  12. أتمتة الأمان وتنظيمه: تنفيذ الأنظمة الأساسية للتنسيق الأمني ​​والأتمتة والاستجابة (SOAR) التي تعمل على تبسيط سير عمل الاستجابة للحوادث وأتمتة المهام المتكررة. يمكن أن تتكامل هذه الأنظمة الأساسية مع العديد من أدوات الأمان والاستفادة من كتيبات التشغيل لأتمتة عمليات التحقيق في الحوادث والاحتواء والمعالجة.
  13. Threat Hunting Automation: تنفيذ تقنيات صيد التهديدات الآلية للبحث بشكل استباقي عن التهديدات المحتملة ومؤشرات الاختراق داخل شبكتك. يتضمن ذلك استخدام التحليلات السلوكية وخوارزميات اكتشاف الانحرافات والتعلم الآلي لتحديد الأنشطة المشبوهة التي قد تشير إلى هجوم إلكتروني.
  14. تحليل السياق: تطوير خوارزميات يمكنها فهم السياق والعلاقات بين نقاط البيانات المختلفة. يمكن أن يشمل ذلك تحليل البيانات التاريخية ، وتحديد الأنماط عبر مصادر البيانات المختلفة ، وربط المعلومات التي تبدو غير مرتبطة للكشف عن الاتصالات المخفية.
  15. التحليلات التنبؤية: استخدم التحليلات التنبؤية وخوارزميات التعلم الآلي للتنبؤ بالتهديدات المستقبلية وتوقع نواقل الهجوم المحتملة. من خلال تحليل البيانات التاريخية واتجاهات التهديد ، يمكنك تحديد الأنماط الناشئة والتنبؤ باحتمالية حدوث تهديدات إلكترونية محددة.
  16. الأنظمة الأساسية للمخابرات الآلية للتهديدات: اعتماد أنظمة معلومات متخصصة عن التهديدات تعمل على أتمتة عملية جمع بيانات استخبارات التهديدات وتجميعها وتحليلها. تستخدم هذه المنصات خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمعالجة كميات هائلة من المعلومات وتقديم رؤى قابلة للتنفيذ لفرق الأمن.
  17. إدارة الثغرات الأمنية آليًا: ادمج أدوات فحص الثغرات الأمنية مع نظام التحليل الآلي الخاص بك لتحديد نقاط الضعف داخل شبكتك. يساعد هذا في تحديد أولويات جهود التصحيح والمعالجة بناءً على المخاطر المحتملة التي تشكلها.
  18. Chatbot and Natural Language Processing (NLP): تطوير واجهات chatbot التي تستخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لفهم الاستفسارات المتعلقة بالأمان والرد عليها. يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة هذه محللي الأمن من خلال توفير معلومات في الوقت الفعلي ، والإجابة على الأسئلة المتداولة ، وتوجيههم خلال عملية التحليل.
  19. مشاركة معلومات التهديدات: شارك في مجتمعات مشاركة معلومات التهديدات واستخدم الآليات المؤتمتة لتبادل بيانات استخبارات التهديدات مع شركاء موثوق بهم. يمكن أن يساعد ذلك في الوصول إلى نطاق أوسع من المعلومات والدفاع الجماعي ضد التهديدات المتطورة.
  20. أتمتة الأمان وتنظيمه: تنفيذ الأنظمة الأساسية للتنسيق الأمني ​​والأتمتة والاستجابة (SOAR) التي تعمل على تبسيط سير عمل الاستجابة للحوادث وأتمتة المهام المتكررة. يمكن أن تتكامل هذه الأنظمة الأساسية مع العديد من أدوات الأمان والاستفادة من كتيبات التشغيل لأتمتة عمليات التحقيق في الحوادث والاحتواء والمعالجة.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71 

الاتصال Treastone 71

اتصل Treadstone 71 اليوم. تعرف على المزيد حول عروض تحليل الخصم المستهدف ، والتدريب على الحرب المعرفية ، وعروض صناعة الذكاء.

اتصل بنا اليوم!