تتضمن أتمتة جميع مستويات نموذج نقاط الأميرالية في تقييم الأدلة السيبرانية تطوير عملية منهجية تتضمن معايير النموذج ومنهجية التسجيل. قمنا بإدراج الخطوات الممكنة لأتمتة كل مستوى من نموذج نقاط الأميرالية.

1. جمع الأدلة السيبرانية ومعالجتها مسبقًا: جمع الأدلة السيبرانية ذات الصلة ، مثل ملفات السجل أو بيانات حركة الشبكة أو أدوات النظام أو أي معلومات رقمية أخرى تتعلق بالحادث أو التحقيق. معالجة البيانات مسبقًا لضمان الاتساق والتوافق للتحليل ، والذي قد يشمل تنظيف البيانات وتطبيعها وتنسيقها.
2. حدد معايير كل مستوى: راجع نموذج درجات الأميرالية وحدد معايير كل مستوى. يتكون النموذج عادةً من عدة مستويات ، مثل المستوى 1 (الإشارة) والمستوى 2 (الاعتقاد المعقول) والمستوى 3 (الاعتقاد القوي) والمستوى 4 (الحقيقة). حدد المعايير والمؤشرات المحددة للتقييم في كل مستوى بناءً على إرشادات النموذج.
3. تطوير خوارزميات أو قواعد لتقييم الأدلة: تصميم خوارزميات أو قواعد يمكنها تقييم الأدلة تلقائيًا مقابل المعايير المحددة لكل مستوى. يمكن أن يشمل ذلك تطبيق تقنيات التعلم الآلي أو معالجة اللغة الطبيعية أو الأنظمة المستندة إلى القواعد لتحليل الأدلة وإجراء التقييمات بناءً على المعايير.
4. استخراج الميزات من الدليل: تحديد السمات أو السمات ذات الصلة من الأدلة التي يمكن أن تساهم في عملية التقييم. قد تتضمن هذه الميزات مؤشرات التسوية أو الطوابع الزمنية أو أنماط الشبكة أو خصائص الملفات أو أي معلومات أخرى ذات صلة تتوافق مع معايير كل مستوى.
5. قم بتعيين الدرجات بناءً على المعايير: قم بتعيين الدرجات أو التصنيفات للأدلة بناءً على المعايير الخاصة بكل مستوى من مستويات نموذج نقاط الأميرالية. يمكن أن يكون التسجيل ثنائيًا (على سبيل المثال ، النجاح / الفشل) ، أو العددي (على سبيل المثال ، على مقياس من 1 إلى 10) ، أو أي مقياس مناسب آخر يعكس مستوى الثقة أو المعتقد المرتبط بالأدلة.
6. دمج عملية التسجيل في نظام موحد: تطوير نظام أو تطبيق موحد يتضمن عملية التسجيل الآلي. يجب أن يأخذ هذا النظام الأدلة كمدخلات ، ويطبق الخوارزميات أو القواعد لتقييم الأدلة ، ويولد الدرجات أو التصنيفات المقابلة لكل مستوى نموذج.
7. التحقق من صحة نظام التسجيل الآلي وتحسينه: التحقق من صحة أداء نظام التسجيل الآلي من خلال مقارنة نتائجه مع التقييمات البشرية أو المعايير المحددة. قم بتحليل دقة النظام أو دقته أو استرجاعه أو المقاييس الأخرى ذات الصلة لضمان موثوقيته. صقل النظام حسب الحاجة بناءً على نتائج التقييم.
8. تحديث النظام وتحسينه باستمرار: ابق على اطلاع بأحدث معلومات التهديد السيبراني وتقنيات الهجوم وعوامل الإثبات الجديدة. تحديث وتحسين نظام التسجيل الآلي بانتظام للتكيف مع الاتجاهات الناشئة ، وتحسين المعايير ، وتعزيز دقة التقييمات.

تتطلب أتمتة نموذج نقاط الأميرالية في تقييم الأدلة السيبرانية خبرة في الأمن السيبراني وتحليل البيانات وتطوير البرامج. قم بإشراك خبراء المجال ومحللي الأمن السيبراني وعلماء البيانات لضمان التنفيذ الفعال والمواءمة مع المتطلبات المحددة لمؤسستك أو حالة الاستخدام.

يمكن أن يوفر دمج اختبار CRAAP (العملة ، والملاءمة ، والسلطة ، والدقة ، والغرض) مع نموذج تقييم Admiralty التابع لحلف الناتو إطارًا شاملاً للتقييم لتقييم مصداقية وجودة الأدلة السيبرانية.

1. حدد المعايير: اجمع المعايير من كلا النموذجين لإنشاء مجموعة موحدة من معايير التقييم. استخدم معايير نموذج درجات Admiralty التابعة لحلف الناتو كمستويات التقييم الرئيسية ، بينما يمكن أن يكون اختبار CRAAP بمثابة معايير فرعية داخل كل مستوى. على سبيل المثال:
• المستوى 1 (الإشارة): قم بتقييم الدليل على العملة والملاءمة والسلطة.
• المستوى 2 (الاعتقاد المعقول): تقييم الأدلة من أجل الدقة والغرض.
• المستوى 3 (إيمان قوي): تحليل الأدلة لجميع معايير اختبار CRAAP.
• المستوى 4 (حقيقة): تحقق بشكل أكبر من الأدلة لجميع معايير اختبار CRAAP.
2. تعيين أوزان أو درجات: تحديد الأهمية النسبية لكل معيار أو وزنه ضمن إطار عمل التقييم الموحد. يمكنك تعيين أوزان أعلى للمعايير من نموذج نقاط Admiralty لحلف الناتو لأنها تمثل المستويات الرئيسية ، بينما يمكن أن تحتوي معايير اختبار CRAAP على أوزان أقل كمعايير فرعية. بدلاً من ذلك ، يمكنك تعيين درجات أو تصنيفات لكل معيار بناءً على مدى ملاءمتها وتأثيرها على التقييم العام.
3. تطوير عملية التقييم الآلي: تصميم الخوارزميات أو القواعد على أساس المعايير والأوزان المحددة لأتمتة عملية التقييم. يمكن أن يشمل ذلك تقنيات معالجة اللغة الطبيعية أو تحليل النص أو طرق أخرى لاستخراج المعلومات ذات الصلة وتقييم الأدلة مقابل المعايير.
4. استخراج ميزات الأدلة ذات الصلة: حدد ميزات أو سمات الأدلة التي تتوافق مع معايير اختبار CRAAP ونموذج نقاط الأميرالية التابع لحلف الناتو. على سبيل المثال ، بالنسبة للهيئة ، يمكنك مراعاة عوامل مثل بيانات اعتماد المؤلف أو سمعة المصدر أو حالة مراجعة الأقران. استخرج هذه الميزات من الأدلة المستخدمة في عملية التقييم الآلي.
5. تطبيق إطار التقييم الموحد: دمج عملية التقييم الآلي مع إطار العمل الموحد. أدخل الدليل ، وقم بتطبيق الخوارزميات أو القواعد لتقييم الأدلة مقابل المعايير المحددة ، وإنشاء درجات أو تصنيفات لكل معيار ومستوى التقييم العام.
6. تجميع النتائج وتفسيرها: قم بتجميع الدرجات أو التصنيفات من كل معيار ومستوى للحصول على تقييم شامل للأدلة. إنشاء عتبات أو قواعد قرار لتحديد التصنيف النهائي للأدلة بناءً على الدرجات أو التصنيفات المجمعة. تفسير النتائج لإيصال مصداقية وجودة الأدلة إلى أصحاب المصلحة.
7. التحقق من صحة الإطار المتكامل وصقله: تحقق من صحة أداء الإطار المتكامل من خلال مقارنة نتائجه بالتقييمات اليدوية أو المعايير المحددة. قم بتقييم الدقة أو الدقة أو الاسترجاع أو المقاييس الأخرى ذات الصلة لضمان فعاليتها. صقل وتحسين إطار العمل باستمرار بناءً على التعليقات والرؤى الجديدة.

من خلال دمج اختبار CRAAP مع نموذج نقاط الأميرالية لحلف الناتو ، يمكنك تعزيز عملية التقييم ، مع مراعاة الجوانب الفنية للأدلة وعملتها وأهميتها وسلطتها ودقتها والغرض منها. يوفر هذا التكامل تقييمًا أكثر شمولاً وجودة لمصداقية الأدلة وجودتها.

 يتضمن تقييم الأدلة الإلكترونية تطوير عملية منهجية تتضمن معايير النموذج ومنهجية تسجيل النقاط. قمنا بإدراج الخطوات الممكنة لأتمتة كل مستوى من نموذج نقاط الأميرالية.

1. جمع الأدلة السيبرانية ومعالجتها مسبقًا: جمع الأدلة السيبرانية ذات الصلة ، مثل ملفات السجل أو بيانات حركة الشبكة أو أدوات النظام أو أي معلومات رقمية أخرى تتعلق بالحادث أو التحقيق. معالجة البيانات مسبقًا لضمان الاتساق والتوافق للتحليل ، والذي قد يشمل تنظيف البيانات وتطبيعها وتنسيقها.
2. حدد معايير كل مستوى: راجع نموذج درجات الأميرالية وحدد معايير كل مستوى. يتكون النموذج عادةً من عدة مستويات ، مثل المستوى 1 (الإشارة) والمستوى 2 (الاعتقاد المعقول) والمستوى 3 (الاعتقاد القوي) والمستوى 4 (الحقيقة). حدد المعايير والمؤشرات المحددة للتقييم في كل مستوى بناءً على إرشادات النموذج.
3. تطوير خوارزميات أو قواعد لتقييم الأدلة: تصميم خوارزميات أو قواعد يمكنها تقييم الأدلة تلقائيًا مقابل المعايير المحددة لكل مستوى. يمكن أن يشمل ذلك تطبيق تقنيات التعلم الآلي أو معالجة اللغة الطبيعية أو الأنظمة المستندة إلى القواعد لتحليل الأدلة وإجراء التقييمات بناءً على المعايير.
4. استخراج الميزات من الدليل: تحديد السمات أو السمات ذات الصلة من الأدلة التي يمكن أن تساهم في عملية التقييم. قد تتضمن هذه الميزات مؤشرات التسوية أو الطوابع الزمنية أو أنماط الشبكة أو خصائص الملفات أو أي معلومات أخرى ذات صلة تتوافق مع معايير كل مستوى.
5. قم بتعيين الدرجات بناءً على المعايير: قم بتعيين الدرجات أو التصنيفات للأدلة بناءً على المعايير الخاصة بكل مستوى من مستويات نموذج نقاط الأميرالية. يمكن أن يكون التسجيل ثنائيًا (على سبيل المثال ، النجاح / الفشل) ، أو العددي (على سبيل المثال ، على مقياس من 1 إلى 10) ، أو أي مقياس مناسب آخر يعكس مستوى الثقة أو المعتقد المرتبط بالأدلة.
6. دمج عملية التسجيل في نظام موحد: تطوير نظام أو تطبيق موحد يتضمن عملية التسجيل الآلي. يجب أن يأخذ هذا النظام الأدلة كمدخلات ، ويطبق الخوارزميات أو القواعد لتقييم الأدلة ، ويولد الدرجات أو التصنيفات المقابلة لكل مستوى نموذج.
7. التحقق من صحة نظام التسجيل الآلي وتحسينه: التحقق من صحة أداء نظام التسجيل الآلي من خلال مقارنة نتائجه مع التقييمات البشرية أو المعايير المحددة. قم بتحليل دقة النظام أو دقته أو استرجاعه أو المقاييس الأخرى ذات الصلة لضمان موثوقيته. صقل النظام حسب الحاجة بناءً على نتائج التقييم.
8. تحديث النظام وتحسينه باستمرار: ابق على اطلاع بأحدث معلومات التهديد السيبراني وتقنيات الهجوم وعوامل الإثبات الجديدة. تحديث وتحسين نظام التسجيل الآلي بانتظام للتكيف مع الاتجاهات الناشئة ، وتحسين المعايير ، وتعزيز دقة التقييمات.

تتطلب أتمتة نموذج نقاط الأميرالية في تقييم الأدلة السيبرانية خبرة في الأمن السيبراني وتحليل البيانات وتطوير البرامج. قم بإشراك خبراء المجال ومحللي الأمن السيبراني وعلماء البيانات لضمان التنفيذ الفعال والمواءمة مع المتطلبات المحددة لمؤسستك أو حالة الاستخدام.

يمكن أن يوفر دمج اختبار CRAAP (العملة ، والملاءمة ، والسلطة ، والدقة ، والغرض) مع نموذج تقييم Admiralty التابع لحلف الناتو إطارًا شاملاً للتقييم لتقييم مصداقية وجودة الأدلة السيبرانية.

1. حدد المعايير: اجمع المعايير من كلا النموذجين لإنشاء مجموعة موحدة من معايير التقييم. استخدم معايير نموذج درجات Admiralty التابعة لحلف الناتو كمستويات التقييم الرئيسية ، بينما يمكن أن يكون اختبار CRAAP بمثابة معايير فرعية داخل كل مستوى. على سبيل المثال:
• المستوى 1 (الإشارة): قم بتقييم الدليل على العملة والملاءمة والسلطة.
• المستوى 2 (الاعتقاد المعقول): تقييم الأدلة من أجل الدقة والغرض.
• المستوى 3 (إيمان قوي): تحليل الأدلة لجميع معايير اختبار CRAAP.
• المستوى 4 (حقيقة): تحقق بشكل أكبر من الأدلة لجميع معايير اختبار CRAAP.
2. تعيين أوزان أو درجات: تحديد الأهمية النسبية لكل معيار أو وزنه ضمن إطار عمل التقييم الموحد. يمكنك تعيين أوزان أعلى للمعايير من نموذج نقاط Admiralty لحلف الناتو لأنها تمثل المستويات الرئيسية ، بينما يمكن أن تحتوي معايير اختبار CRAAP على أوزان أقل كمعايير فرعية. بدلاً من ذلك ، يمكنك تعيين درجات أو تصنيفات لكل معيار بناءً على مدى ملاءمتها وتأثيرها على التقييم العام.
3. تطوير عملية التقييم الآلي: تصميم الخوارزميات أو القواعد على أساس المعايير والأوزان المحددة لأتمتة عملية التقييم. يمكن أن يشمل ذلك تقنيات معالجة اللغة الطبيعية أو تحليل النص أو طرق أخرى لاستخراج المعلومات ذات الصلة وتقييم الأدلة مقابل المعايير.
4. استخراج ميزات الأدلة ذات الصلة: حدد ميزات أو سمات الأدلة التي تتوافق مع معايير اختبار CRAAP ونموذج نقاط الأميرالية التابع لحلف الناتو. على سبيل المثال ، بالنسبة للهيئة ، يمكنك مراعاة عوامل مثل بيانات اعتماد المؤلف أو سمعة المصدر أو حالة مراجعة الأقران. استخرج هذه الميزات من الأدلة المستخدمة في عملية التقييم الآلي.
5. تطبيق إطار التقييم الموحد: دمج عملية التقييم الآلي مع إطار العمل الموحد. أدخل الدليل ، وقم بتطبيق الخوارزميات أو القواعد لتقييم الأدلة مقابل المعايير المحددة ، وإنشاء درجات أو تصنيفات لكل معيار ومستوى التقييم العام.
6. تجميع النتائج وتفسيرها: قم بتجميع الدرجات أو التصنيفات من كل معيار ومستوى للحصول على تقييم شامل للأدلة. إنشاء عتبات أو قواعد قرار لتحديد التصنيف النهائي للأدلة بناءً على الدرجات أو التصنيفات المجمعة. تفسير النتائج لإيصال مصداقية وجودة الأدلة إلى أصحاب المصلحة.
7. التحقق من صحة الإطار المتكامل وصقله: تحقق من صحة أداء الإطار المتكامل من خلال مقارنة نتائجه بالتقييمات اليدوية أو المعايير المحددة. قم بتقييم الدقة أو الدقة أو الاسترجاع أو المقاييس الأخرى ذات الصلة لضمان فعاليتها. صقل وتحسين إطار العمل باستمرار بناءً على التعليقات والرؤى الجديدة.

من خلال دمج اختبار CRAAP مع نموذج نقاط الأميرالية لحلف الناتو ، يمكنك تعزيز عملية التقييم ، مع مراعاة الجوانب الفنية للأدلة وعملتها وأهميتها وسلطتها ودقتها والغرض منها. يوفر هذا التكامل تقييمًا أكثر شمولاً وجودة لمصداقية الأدلة وجودتها.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71

غالبًا ما يتطلب التحقق من مصداقية مصادر الاستخبارات وموثوقيتها ودقتها مزيجًا من التحليل اليدوي والتفكير النقدي. ومع ذلك ، يمكننا استخدام الخوارزميات والتقنيات لدعم هذه العملية:

1. التحليل النصي: يمكن أن تساعد خوارزميات التحليل النصي في تقييم مصداقية وموثوقية المصادر المكتوبة. تطبيق تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، مثل تحليل المشاعر ، والتعرف على الكيانات المسماة ، ونمذجة الموضوع ، لتحليل اللغة ، والمشاعر ، والكيانات المذكورة ، واتساق المعلومات داخل النص. يمكن أن يوفر ذلك نظرة ثاقبة لمصداقية المصدر وموثوقيته.
2. تحليل الشبكة الاجتماعية: استخدم خوارزميات تحليل الشبكات الاجتماعية لفحص الروابط والعلاقات بين الأفراد أو المنظمات المشاركة في مصادر الاستخبارات. من خلال تخطيط الشبكة وتحليل هيكلها ومقاييس مركزيتها وأنماط تفاعلاتها ، يمكنك تحديد التحيزات أو الانتماءات أو مؤشرات المصداقية المحتملة.
3. دمج البيانات: تجمع خوارزميات دمج البيانات المعلومات من مصادر متعددة لتحديد الأنماط أو التداخلات أو التناقضات. من خلال مقارنة البيانات من مصادر متنوعة وتطبيق الخوارزميات مثل التجميع أو تحليل التشابه أو اكتشاف الانحراف ، يمكنك تقييم اتساق ودقة المعلومات المقدمة من مصادر مختلفة.
4. تحليل السمعة: تقوم خوارزميات تحليل السمعة بتقييم سمعة المصادر وتاريخها بناءً على البيانات التاريخية وتعليقات المستخدمين. تأخذ هذه الخوارزميات في الاعتبار عوامل مثل مصداقية التقارير السابقة ، وخبرة أو سلطة المصدر ، ومستوى الثقة المعين من قبل المستخدمين أو الأنظمة الأخرى. يمكن أن يساعد تحليل السمعة في قياس موثوقية ودقة مصادر الاستخبارات.
5. تحليل بايزي: يمكن استخدام تقنيات التحليل البايزية لتحديث احتمالية دقة المصدر بناءً على أدلة أو معلومات جديدة. تستخدم خوارزميات بايز الاحتمالات السابقة وتحديثها ببيانات جديدة لتقدير احتمالية أن يكون المصدر دقيقًا أو موثوقًا به. من خلال تحديث الاحتمالات بشكل متكرر ، يمكنك تحسين تقييم المصادر بمرور الوقت.
6. التصنيف القائم على التعلم الآلي: تدريب خوارزميات التعلم الآلي ، مثل نماذج التصنيف الخاضعة للإشراف ، لتصنيف المصادر بناءً على مصداقيتها أو دقتها. من خلال توفير بيانات التدريب المصنفة (على سبيل المثال ، المصادر الموثوقة مقابل المصادر غير الموثوقة) ، يمكن لهذه الخوارزميات أن تتعلم الأنماط والميزات التي تميز المصادر الموثوقة من المصادر الأقل موثوقية. يمكن أن يساعد ذلك في تصنيف وتقييم مصداقية مصادر الاستخبارات تلقائيًا.

بينما يمكن أن تدعم الخوارزميات عملية التحقق ، يظل الحكم البشري والتفكير النقدي أمرًا بالغ الأهمية. استخدم الخوارزميات لزيادة ومساعدة المحللين البشريين في تقييم مصداقية المصدر وموثوقيته ودقته. الجمع بين التقنيات الآلية والخبرة البشرية ضروري لضمان تقييم شامل وقوي لمصادر الاستخبارات.

خوارزميات محددة نستخدمها عادة في سياق التحقق من مصداقية مصادر الاستخبارات وموثوقيتها ودقتها:

1. Naive Bayes Classifier: Naive Bayes عبارة عن خوارزمية تعلم آلي خاضعة للإشراف تحسب احتمال أن يكون المصدر موثوقًا أو دقيقًا استنادًا إلى الميزات المستخرجة من محتوى المصدر أو البيانات الوصفية. يفترض الاستقلال بين الميزات ويستخدم نظرية بايز لعمل تنبؤات. تدريب Naive Bayes على البيانات المصنفة لتصنيف المصادر على أنها ذات مصداقية أو غير موثوقة.
2. آلات المتجهات الداعمة (SVM): SVM هي خوارزمية تعلم خاضعة للإشراف تستخدم لمهام التصنيف. ("11 خوارزمية تعلم الآلة الأكثر شيوعًا موضحة في موجز") وهي تعمل من خلال إيجاد المستوى الأمثل الذي يفصل بين الفئات المختلفة. ("فتح إمكانات الربح: تطبيق التعلم الآلي على الخوارزمية ...") قم بتدريب SVM على البيانات المصنفة ، حيث يتم تصنيف المصادر على أنها موثوقة أو غير موثوقة. بمجرد التدريب ، يمكنه تصنيف المصادر الجديدة بناءً على ميزاتها ، مثل أنماط اللغة أو الإشارات اللغوية أو البيانات الوصفية.
3. Random Forest: Random Forest هي خوارزمية تعلم جماعية تجمع بين أشجار القرار المتعددة لعمل تنبؤات. ("BamboTims / Bulldozer-Price-Regression-ML-Model - GitHub") يمكننا تدريب Random Forest على البيانات المصنفة بناءً على ميزات مختلفة لتصنيف المصادر على أنها ذات مصداقية أم لا. يمكن لـ Random Forest إدارة العلاقات المعقدة بين الميزات وتقديم رؤى حول أهمية العوامل المتنوعة لمصداقية المصدر.
4. خوارزمية PageRank: تم تطويرها في الأصل لترتيب صفحات الويب ، ويمكن تكييف خوارزمية PageRank لتقييم مصداقية وأهمية مصادر المعلومات الاستخبارية. يقوم نظام ترتيب الصفحات بتقييم اتصال المصادر وهيكل الارتباط لتحديد سمعتها وتأثيرها داخل الشبكة. تعتبر المصادر ذات الدرجات العالية في نظام ترتيب الصفحات موثوقة وذات مصداقية.
5. خوارزمية TrustRank: TrustRank هي خوارزمية تقيس مصداقية المصادر بناءً على علاقاتها بمصادر أولية موثوقة. يقوم بتقييم جودة وموثوقية الروابط التي تشير إلى مصدر ونشر نتائج الثقة وفقًا لذلك. استخدم TrustRank لتحديد المصادر الجديرة بالثقة وتصفية المصادر غير الموثوق بها.
6. تحليل المشاعر: تستخدم خوارزميات تحليل المشاعر تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لتحليل المشاعر أو الرأي المعبر عنه في نصوص المصدر. يمكن لهذه الخوارزميات تحديد التحيزات أو الذاتية أو عدم الدقة المحتملة في المعلومات المقدمة من خلال تقييم المشاعر والمواقف والعواطف المنقولة. يمكن أن يكون تحليل المشاعر مفيدًا في تقييم نغمة وموثوقية مصادر الذكاء.
7. تحليل الشبكة: تطبيق خوارزميات تحليل الشبكة ، مثل مقاييس المركزية (على سبيل المثال ، مركزية الدرجة ، مركزية بينية) أو خوارزميات اكتشاف المجتمع ، لتحليل الروابط والعلاقات بين المصادر. تساعد هذه الخوارزميات في تحديد المصادر المؤثرة أو المركزية داخل الشبكة ، وتقييم موثوقية المصادر بناءً على موقع الشبكة ، واكتشاف التحيزات أو المجموعات المحتملة.

يعتمد اختيار الخوارزميات على السياق المحدد والبيانات المتاحة وأهداف التحليل. بالإضافة إلى ذلك ، قم بتدريب هذه الخوارزميات وضبطها باستخدام بيانات التدريب ذات الصلة لتتماشى مع متطلبات التحقق من مصادر الاستخبارات.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71 

يمكن أن تكون عمليات مراجعة الأقران الآلية لتحليل الاستخبارات ذات قيمة في التحقق من صحة تقارير الاستخبارات. مع ظهور الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية ، فإن الجدوى ليست بعيدة.

1. تصميم إطار عمل آلي لمراجعة الأقران: قم بتطوير إطار عمل يدمج عمليات مراجعة الأقران الآلية في نظام تحليل الذكاء الخاص بك. حدد معايير التقييم المحددة والمبادئ التوجيهية للمراجعة ، مثل الدقة والملاءمة والوضوح والتماسك والالتزام بمعايير مجتمع الاستخبارات.
2. تحديد المراجعين المؤهلين: حدد مجموعة من المراجعين المؤهلين داخل مؤسستك أو مجتمع الاستخبارات الذين يمتلكون الخبرة والمعرفة اللازمة في الموضوع. ضع في اعتبارك خبرتهم وخبراتهم في المجال ومعرفتهم بعملية تحليل الذكاء.
3. تحديد معايير ومقاييس المراجعة: وضع معايير ومقاييس محددة للتقييم على أساسها تقارير الاستخبارات. يمكن أن تشمل هذه عوامل مثل جودة ودقة المصادر ، والتفكير المنطقي ، واستخدام SATs ، وتماسك التحليل ، والالتزام بمعايير مجتمع الاستخبارات. تحديد المقاييس الكمية أو النوعية للتطبيق أثناء عملية المراجعة.
4. تنفيذ أدوات المراجعة الآلية: الاستفادة من أدوات المراجعة الآلية أو الأنظمة الأساسية التي يمكن أن تسهل عملية المراجعة. يمكن أن تتضمن هذه الأدوات خوارزميات تحليل النص ، وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، ونماذج التعلم الآلي المصممة لتقييم وتقييم جودة وخصائص التقارير. يمكن أن تساعد هذه الأدوات في تحديد الأخطاء أو التناقضات أو الثغرات المحتملة في التحليل.
5. تعيين وجدولة مراجعة الأقران: تطوير آلية لتعيين تقارير الاستخبارات إلى المراجعين الأقران بناءً على خبرتهم وعبء العمل. تنفيذ نظام جدولة يضمن دورات مراجعة فعالة وفي الوقت المناسب ، مع مراعاة الوقت اللازم لإنجاز كل تقرير.
6. ملاحظات المراجعين وتقييماتهم: قم بتمكين المراجعين من تقديم ملاحظات وتعليقات وتقييمات على التقارير التي يراجعونها. قم بتطوير نموذج أو نموذج موحد يوجه المراجعين في تسجيل ملاحظاتهم واقتراحاتهم وأي تصحيحات ضرورية. ضع في اعتبارك دمج نظام تصنيف يحدد جودة التقارير ومدى ملاءمتها.
7. تجميع وتحليل ملاحظات المراجع: قم بتحليل التعليقات والتقييمات المقدمة من قبل المراجعين لتحديد الأنماط الشائعة أو مجالات التحسين أو المشكلات المحتملة في التقارير. استخدم تقنيات تحليل البيانات لاكتساب رؤى من ملاحظات المراجع المجمعة ، مثل تحديد نقاط القوة أو الضعف المتكررة في التحليل.
8. عملية التحسين التكراري: دمج الملاحظات الواردة من عملية مراجعة الأقران الآلية في دورة تحسين تكرارية. استخدم الرؤى المكتسبة من المراجعة لتحسين منهجيات التحليل ومعالجة نقاط الضعف المحددة وتحسين الجودة الشاملة لتقارير الاستخبارات.
9. مراقبة وتتبع أداء المراجعة: قم باستمرار بمراقبة وتتبع أداء عمليات مراجعة الأقران الآلية. قم بتحليل المقاييس مثل وقت استكمال المراجعة ، ومستويات الاتفاق بين المراجعين ، وأداء المراجع لتحديد فرص تحسين العملية وضمان فعالية وكفاءة نظام المراجعة.
10. تقديم الملاحظات والإرشادات للمحللين: استخدم ملاحظات المراجع لتقديم التوجيه والدعم للمحللين. شارك نتائج المراجعة مع المحللين ، مع إبراز مجالات التحسين وتقديم توصيات لتعزيز مهارات التحليل لديهم. شجع حلقة التغذية الراجعة بين المراجعين والمحللين لتعزيز ثقافة التعلم والتحسين المستمر.

من خلال دمج عمليات مراجعة الأقران الآلية في سير عمل تحليل الذكاء ، يمكنك التحقق من جودة تقارير الاستخبارات وتحسينها. يعزز هذا النهج التعاون والموضوعية والالتزام بالمعايير داخل مؤسستك الداخلية وهياكل مشاركة المعلومات الخارجية ، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين دقة وموثوقية التحليل.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71

Tيستخدم readstone 71 ساتس كجزء قياسي من دورة حياة الذكاء. يتضمن دمج التقنيات التحليلية الهيكلية وأتمتتها (SATs) استخدام التكنولوجيا والأدوات الحسابية لتبسيط تطبيق هذه التقنيات. لدينا نماذج تفعل ذلك بالضبط باتباع الخطوات والطرق.

1. توحيد أطر عمل SAT: تطوير أطر عمل موحدة لتطبيق SAT. يتضمن ذلك تحديد تقنيات SAT المختلفة والغرض منها والخطوات المتضمنة في كل تقنية. قم بإنشاء قوالب أو إرشادات يمكن للمحللين اتباعها عند استخدام SAT.
2. تطوير أدوات برامج SAT: تصميم وتطوير أدوات برمجية مصممة خصيصًا لأجهزة SAT. يمكن أن توفر هذه الأدوات دعمًا آليًا لتنفيذ تقنيات SAT ، مثل تحليل علاقة الكيان ، وتحليل الارتباط ، وتحليل الجدول الزمني ، وإنشاء الفرضية. يمكن للأدوات أتمتة المهام المتكررة ، وتحسين تصور البيانات ، والمساعدة في التعرف على الأنماط.
3. معالجة اللغة الطبيعية (NLP): استخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لأتمتة استخراج البيانات النصية غير المهيكلة وتحليلها. يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية معالجة كميات كبيرة من المعلومات النصية وتحديد الكيانات الرئيسية والعلاقات والمشاعر وتحويلها إلى بيانات منظمة لمزيد من تحليل SAT.
4. تكامل البيانات ودمجها: دمج مصادر البيانات المتنوعة وتطبيق تقنيات دمج البيانات للجمع بين البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. يسمح تكامل البيانات الآلي بإجراء تحليل شامل باستخدام SAT من خلال توفير رؤية شاملة للمعلومات المتاحة.
5. التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: الاستفادة من التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لأتمتة جوانب معينة من اختبارات SAT. على سبيل المثال ، تدريب نماذج التعلم الآلي لتحديد الأنماط أو الحالات الشاذة أو الاتجاهات في البيانات ، ومساعدة المحللين في وضع الفرضيات أو تحديد مجالات الاهتمام. يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المتكررة وتقديم توصيات بناءً على الأنماط والاتجاهات التاريخية.
6. أدوات التصور: تطبيق أدوات تصور البيانات لتقديم البيانات المعقدة بشكل حدسي. يمكن أن تساعد لوحات المعلومات التفاعلية والرسوم البيانية للشبكة والخرائط الحرارية المحللين في استكشاف وفهم العلاقات والتبعيات والأنماط المحددة من خلال SATs. أدوات التصور الآلي تسهل التحليل السريع والشامل.
7. أتمتة سير العمل: أتمتة سير العمل لتطبيق SATs من خلال تطوير الأنظمة أو الأنظمة الأساسية التي توجه المحللين خلال العملية. يمكن أن توفر هذه الأنظمة إرشادات خطوة بخطوة ، وأتمتة مهام المعالجة المسبقة للبيانات ، ودمج تقنيات التحليل المختلفة بسلاسة.
8. منصات التعاون وتبادل المعرفة: تنفيذ منصات تعاونية حيث يمكن للمحللين مشاركة ومناقشة تطبيق SAT. يمكن لهذه المنصات تسهيل تبادل المعرفة ، وتوفير الوصول إلى مجموعات البيانات المشتركة ، والسماح بالتحليل الجماعي ، والاستفادة من خبرة العديد من المحللين.
9. التحسين المستمر: تقييم عمليات SAT الآلية وتحسينها باستمرار. قم بتضمين التعليقات الواردة من المحللين ، ومراقبة فعالية الأدوات الآلية ، وإجراء تحسينات لتحسين أدائها وسهولة استخدامها. ابق على اطلاع دائم بأحدث التطورات في التقنيات والمنهجيات التحليلية لضمان توافق الأتمتة مع الاحتياجات المتطورة لعملية التحليل.
10. التدريب وتطوير المهارات: توفير التدريب والدعم للمحللين في استخدام أدوات SAT الآلية بشكل فعال. تقديم إرشادات حول تفسير النتائج الآلية ، وفهم القيود ، والاستفادة من الأتمتة لتعزيز قدراتها التحليلية.

من خلال تنفيذ هذه الأساليب ، يمكنك دمج وأتمتة SATs ، مما يعزز كفاءة وفعالية عملية التحليل. يؤدي الجمع بين التكنولوجيا وتكامل البيانات والتعلم الآلي والأنظمة الأساسية التعاونية إلى تمكين المحللين من تطبيق SATs بشكل أكثر شمولاً وثباتًا ، مما يؤدي في النهاية إلى رؤى أكثر استنارة وقيمة. تتضمن اختبارات SAT شائعة الاستخدام ما يلي:

1. تحليل الفرضيات المتنافسة (ACH): أسلوب يقوم بشكل منهجي بتقييم الفرضيات المتعددة والأدلة الداعمة والمتناقضة لها لتحديد التفسير الأكثر منطقية.
2. فحص الافتراضات الرئيسية (KAC): يتضمن ذلك تحديد وتقييم الافتراضات الرئيسية التي يقوم عليها التحليل لتقييم صحتها وموثوقيتها وتأثيرها المحتمل على الاستنتاجات.
3. تحليل المؤشرات والتحذير (IWA): يركز على تحديد ورصد المؤشرات التي تشير إلى التهديدات المحتملة أو التطورات الهامة ، مما يتيح التحذير في الوقت المناسب والتدابير الاستباقية.
4. تحليل العقود الآجلة البديلة (AFA): يفحص ويحلل مختلف السيناريوهات المستقبلية المحتملة للتنبؤ بالنتائج المختلفة والاستعداد لها.
5. تحليل الفريق الأحمر: يتضمن إنشاء فريق أو مجموعة منفصلة تتحدى الافتراضات والتحليلات والاستنتاجات الخاصة بالتحليل الرئيسي ، مما يوفر وجهات نظر بديلة وتحليلاً نقديًا.
6. تحليل دعم القرار (DSA): يوفر طرقًا وأساليب منظمة لمساعدة صانعي القرار في تقييم الخيارات ، وموازنة المخاطر والفوائد ، واختيار مسار العمل الأنسب.
7. تحليل الارتباط: يحلل ويصور العلاقات والصلات بين الكيانات ، مثل الأفراد أو المؤسسات أو الأحداث ، لفهم الشبكات والأنماط والتبعيات.
8. تحليل الجدول الزمني: يبني تسلسلًا زمنيًا للأحداث لتحديد الأنماط أو الاتجاهات أو الحالات الشاذة بمرور الوقت والمساعدة في فهم السببية والتأثير.
9. تحليل SWOT: يقيم نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات المرتبطة بموضوع معين ، مثل منظمة أو مشروع أو سياسة ، لإبلاغ عملية صنع القرار الاستراتيجي.
10. العصف الذهني المنظم: يسهل اتباع نهج منظم لتوليد الأفكار والرؤى والحلول المحتملة من خلال الاستفادة من الذكاء الجماعي للمجموعة.
11. طريقة دلفي: تتضمن جمع المدخلات من لجنة من الخبراء من خلال سلسلة من الاستبيانات أو المسوحات التكرارية ، بهدف تحقيق الإجماع أو تحديد الأنماط والاتجاهات.
12. تخفيف التحيز المعرفي: يركز على التعرف على التحيزات المعرفية التي قد تؤثر على التحليل واتخاذ القرار وإدراك المعلومات ومعالجتها.
13. تطوير الفرضيات: ينطوي على صياغة فرضيات قابلة للاختبار بناءً على المعلومات المتاحة والخبرة والتفكير المنطقي لتوجيه التحليل والتحقيق.
14. مخططات التأثير: التمثيل الرسومي للعلاقات السببية والتبعيات والتأثيرات بين العوامل والمتغيرات لفهم الأنظمة المعقدة وترابطها.
15. الحجج المنظمة: تتضمن بناء الحجج المنطقية مع المقدمات والأدلة والاستنتاجات لدعم أو دحض اقتراح أو فرضية معينة.
16. تحليل الأنماط: يحدد الأنماط المتكررة في البيانات أو الأحداث ويحللها للكشف عن الرؤى والعلاقات والاتجاهات.
17. تحليل بايزي: يطبق نظرية الاحتمالات البايزية لتحديث وصقل المعتقدات والفرضيات بناءً على أدلة جديدة واحتمالات سابقة.
18. تحليل الأثر: يقيم العواقب والآثار المحتملة للعوامل أو الأحداث أو القرارات لفهم آثارها المحتملة.
19. التحليل المقارن: يقارن ويقارن بين الكيانات أو الخيارات أو السيناريوهات المختلفة لتقييم نقاط القوة والضعف والمزايا والعيوب النسبية الخاصة بهم.
20. صنع القرار التحليلي المنظم (SADM): يوفر إطارًا لعمليات صنع القرار المنظمة ، ودمج SAT لتعزيز التحليل والتقييم واتخاذ القرار.

تقدم هذه التقنيات أطرًا ومنهجيات منظمة لتوجيه عملية التحليل ، وتحسين الموضوعية ، وتعزيز جودة الرؤى واتخاذ القرار. اعتمادًا على متطلبات التحليل المحددة ، يمكن للمحللين اختيار وتطبيق أفضل اختبارات SAT.

تحليل الفرضيات المتنافسة (ACH):

• تطوير وحدة تسمح للمحللين بإدخال الفرضيات والأدلة الداعمة / المتناقضة.
• قم بتطبيق خوارزميات الاستدلال البايزي لتقييم احتمالية كل فرضية بناءً على الأدلة المقدمة.
• اعرض النتائج في واجهة سهلة الاستخدام ، وصنّف الفرضيات حسب احتمالية صحتها.

فحص الافتراضات الرئيسية (KAC):

• توفير إطار عمل للمحللين لتحديد الافتراضات الرئيسية وتوثيقها.
• تطبيق الخوارزميات لتقييم صحة وتأثير كل افتراض.
• قم بإنشاء تصورات أو تقارير تسلط الضوء على الافتراضات الهامة وتأثيراتها المحتملة على التحليل.

المؤشرات وتحليل التحذير (IWA):

• تطوير مسار استيعاب البيانات لجمع ومعالجة المؤشرات ذات الصلة من مصادر مختلفة.
• تطبيق خوارزميات الكشف عن الشذوذ لتحديد علامات التحذير المحتملة أو مؤشرات التهديدات الناشئة.
• تنفيذ آليات مراقبة وتنبيه في الوقت الفعلي لإخطار المحللين بالتغييرات المهمة أو المخاطر المحتملة.

التحليل البديل للعقود الآجلة (AFA):

• صمم وحدة إنشاء سيناريو تسمح للمحللين بتحديد سيناريوهات مستقبلية مختلفة.
• تطوير خوارزميات لمحاكاة وتقييم نتائج كل سيناريو بناءً على البيانات والافتراضات المتاحة.
• اعرض النتائج من خلال التصورات ، مع إبراز الآثار والمخاطر المحتملة المرتبطة بكل سيناريو مستقبلي.

تحليل الفريق الأحمر:

• تمكين ميزات التعاون التي تسهل تشكيل فريق أحمر والتكامل مع تطبيق AI.
• قدم أدوات للفريق الأحمر لتحدي الافتراضات ونقد التحليل وتقديم وجهات نظر بديلة.
• دمج آلية التغذية الراجعة التي تلتقط مدخلات الفريق الأحمر وتدمجها في عملية التحليل.

تحليل دعم القرار (DSA):

• تطوير إطار عمل للقرار يوجه المحللين من خلال عملية صنع القرار المنظمة.
• قم بتضمين SATs مثل تحليل SWOT والتحليل المقارن وتقنيات تخفيف التحيز المعرفي ضمن إطار عمل القرار.
• تقديم توصيات بناءً على نتائج التحليل لدعم اتخاذ القرار المستنير.

تحليل الارتباط:

• تطبيق الخوارزميات لتحديد وتحليل العلاقات بين الكيانات.
• تصور شبكة العلاقات باستخدام تقنيات تصور الرسم البياني.
• قم بتمكين الاستكشاف التفاعلي للشبكة ، مما يسمح للمحللين بالبحث في اتصالات محددة واستخراج الرؤى.

تحليل الجدول الزمني:

• قم بتطوير وحدة نمطية لإنشاء جداول زمنية بناءً على بيانات الحدث.
• تطبيق الخوارزميات لتحديد الأنماط والاتجاهات والشذوذ ضمن الجدول الزمني.
• قم بتمكين التصور التفاعلي واستكشاف الجدول الزمني ، مما يسمح للمحللين بالتحقيق في العلاقات السببية وتقييم تأثير الأحداث.

تحليل SWOT:

• توفير إطار عمل للمحللين لإجراء تحليل SWOT داخل تطبيق AI.
• تطوير خوارزميات لتحليل نقاط القوة والضعف والفرص والتهديدات تلقائيًا بناءً على البيانات ذات الصلة.
• اعرض نتائج تحليل SWOT بتنسيق واضح ومنظم ، مع إبراز الأفكار والتوصيات الرئيسية.

العصف الذهني المنظم:

• دمج الميزات التعاونية التي تسمح للمحللين بالمشاركة في جلسات العصف الذهني المنظمة.
• تقديم المطالبات والمبادئ التوجيهية لتسهيل توليد الأفكار والرؤى.
• قم بتسجيل نتائج جلسات العصف الذهني وتنظيمها لمزيد من التحليل والتقييم

طريقة دلفي:

• قم بتطوير وحدة تسهل الاستطلاعات المتكررة أو الاستبيانات لجمع المدخلات من لجنة من الخبراء.
• تطبيق تقنيات التحليل الإحصائي لتجميع وتوليف آراء الخبراء.
• قدم تصورًا للإجماع أو الأنماط الناشئة عن عملية دلفي.

تخفيف التحيز المعرفي:

• قم بتنفيذ وحدة تزيد من الوعي بالتحيزات المعرفية الشائعة وتقدم إرشادات حول التخفيف منها.
• ادمج التذكيرات والمطالبات في تطبيق الذكاء الاصطناعي لحث المحللين على التفكير في التحيزات أثناء عملية التحليل.
• قدم قوائم مرجعية أو أدوات دعم القرار التي تساعد في تحديد ومعالجة التحيزات في التحليل.

تطوير الفرضية:

• قدم وحدة تساعد المحللين في صياغة فرضيات قابلة للاختبار بناءً على المعلومات المتاحة.
• تقديم إرشادات حول هيكلة الفرضيات وتحديد الأدلة اللازمة للتقييم.
• قم بتمكين تطبيق AI لتحليل الأدلة الداعمة وتقديم ملاحظات حول قوة الفرضيات.

مخططات التأثير:

• قم بتطوير أداة تصور تسمح للمحللين بإنشاء مخططات التأثير.
• قم بتمكين تطبيق AI لتحليل العلاقات والتبعيات داخل الرسم التخطيطي.
• قدم رؤى حول التأثيرات المحتملة للعوامل وكيف تؤثر على النظام ككل.

تحليل النمط:

• تنفيذ الخوارزميات التي تكتشف وتحلل الأنماط في البيانات تلقائيًا.
• تطبيق تقنيات التعلم الآلي مثل التجميع أو اكتشاف الانحراف لتحديد الأنماط المهمة.
• تصور وتلخيص الأنماط المحددة لمساعدة المحللين في استخلاص الرؤى والتوصل إلى استنتاجات مستنيرة.

تحليل بايزي:

• قم بتطوير وحدة تطبق نظرية الاحتمالات البايزية لتحديث المعتقدات والفرضيات بناءً على أدلة جديدة.
• قدم خوارزميات تحسب الاحتمالات اللاحقة بناءً على الاحتمالات السابقة والبيانات المرصودة.
• اعرض النتائج بطريقة تسمح للمحللين بفهم تأثير الأدلة الجديدة على التحليل.

تحليل الأثر:

• قم بتضمين الخوارزميات التي تقيم النتائج والآثار المحتملة للعوامل أو الأحداث.
• قم بتمكين تطبيق الذكاء الاصطناعي لمحاكاة تأثيرات السيناريوهات المختلفة وتقييمها.
• قدم تصورات أو تقارير تسلط الضوء على التأثيرات المحتملة على الكيانات أو الأنظمة أو البيئات المختلفة.

تحليل مقارن:

• طوّر أدوات تمكّن المحللين من مقارنة وتقييم كيانات أو خيارات أو سيناريوهات متعددة.
• تنفيذ الخوارزميات التي تحسب وتقدم المقاييس المقارنة ، مثل الدرجات أو التصنيفات أو التقييمات.
• قدم تصورات أو تقارير تسهل المقارنة الشاملة والمنظمة.

صنع القرار التحليلي المنظم (SADM):

• دمج SATs المختلفة في إطار عمل دعم القرار الذي يوجه المحللين خلال عملية التحليل.
• تقديم إرشادات خطوة بخطوة ومطالبات وقوالب لتطبيق SATs المختلفة بطريقة منظمة.
• مكّن تطبيق الذكاء الاصطناعي من التقاط وتنظيم مخرجات التحليل ضمن إطار عمل SADM للتتبع والاتساق.

على الرغم من أن القائمة أعلاه ليست شاملة ، إلا أنها نقطة انطلاق جيدة لدمج وأتمتة التقنيات التحليلية المنظمة.

من خلال تضمين هذه الاختبارات SAT الإضافية في تطبيق الذكاء الاصطناعي ، يمكن للمحللين الاستفادة من التقنيات الشاملة لدعم تحليلهم. نحن نصمم كل تقنية داخل تطبيق ما لأتمتة المهام المتكررة ، وتسهيل تحليل البيانات ، وتوفير التصورات ، وتقديم دعم القرار ، مما يؤدي إلى عمليات تحليل أكثر كفاءة وفعالية.

تكامل التقنيات التحليلية الهيكلية (SATs):

• قم بتطوير وحدة تسمح للمحللين بدمج ودمج عدة اختبارات SAT بسلاسة.
• توفير إطار عمل مرن يمكّن المحللين من تطبيق اختبارات SAT مجتمعة بناءً على متطلبات التحليل المحددة.
• تأكد من أن تطبيق الذكاء الاصطناعي يدعم قابلية التشغيل البيني والتفاعل بين مختلف SAT لتعزيز عملية التحليل.

تحليل الحساسية:

• تنفيذ الخوارزميات التي تقيم حساسية نتائج التحليل للتغيرات في الافتراضات أو المتغيرات أو المعلمات.
• اسمح للمحللين باستكشاف سيناريوهات مختلفة وتقييم مدى حساسية نتائج التحليل للمدخلات المختلفة.
• قدم تصورات أو تقارير تصور حساسية التحليل وتأثيره المحتمل على صنع القرار.

دمج وتكامل البيانات:

• تطوير آليات لدمج ودمج البيانات من مصادر وأشكال وطرائق متعددة.
• تطبيق تقنيات تكامل البيانات لتعزيز اكتمال ودقة بيانات التحليل.
• تنفيذ الخوارزميات لحل التعارضات ، والإشراف على البيانات المفقودة ، ومواءمة مجموعات البيانات المتنوعة.

النظم الخبيرة وإدارة المعرفة:

• دمج الأنظمة الخبيرة التي تلتقط وتستخدم المعرفة والخبرة من المتخصصين في المجال.
• تطوير نظام إدارة المعرفة الذي يمكن تنظيم واسترجاع المعلومات ذات الصلة ، والرؤى ، والدروس المستفادة.
• الاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي ، مثل معالجة اللغة الطبيعية والرسوم البيانية المعرفية ، لتسهيل اكتشاف المعرفة واسترجاعها.

تخطيط السيناريو وتحليله:

• تصميم وحدة تدعم تخطيط السيناريو وتحليله.
• تمكين المحللين من تحديد واستكشاف سيناريوهات مختلفة معقولة ، مع الأخذ في الاعتبار مجموعة من العوامل والافتراضات والشكوك.
• تطبيق SATs في سياق تخطيط السيناريو ، مثل تطوير الفرضية وتحليل التأثير ودعم القرار ، لتقييم ومقارنة نتائج كل سيناريو.

المعايرة والتحقق من الصحة:

• تطوير طرق لمعايرة والتحقق من صحة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي في عملية التحليل.
• تطبيق تقنيات لقياس دقة النماذج وموثوقيتها ومتانتها.
• قم بدمج حلقات التغذية الراجعة لتحسين النماذج وتحسينها بشكل مستمر بناءً على نتائج العالم الحقيقي وتعليقات المستخدمين.

الفهم السياقي:

• دمج قدرات فهم السياق في تطبيق الذكاء الاصطناعي لتفسير البيانات وتحليلها في سياقها المناسب.
• الاستفادة من تقنيات مثل دقة الكيان والتحليل الدلالي والاستدلال السياقي لتعزيز دقة وأهمية التحليل.

التعليقات والتكرار:

• تنفيذ آليات للمحللين لتقديم ملاحظات حول نتائج التحليل وأداء تطبيق الذكاء الاصطناعي.
• قم بتضمين عملية تطوير متكررة لتنقيح التطبيق وتحسينه بشكل مستمر بناءً على ملاحظات المستخدم والمتطلبات المتغيرة.

خصوصية البيانات وأمنها:

• تأكد من أن تطبيق الذكاء الاصطناعي يلتزم بلوائح الخصوصية وأفضل ممارسات الأمان.
• تنفيذ تقنيات إخفاء هوية البيانات وضوابط الوصول وطرق التشفير لحماية المعلومات الحساسة التي يعالجها التطبيق.

قابلية التوسع والأداء:

• صمم تطبيق الذكاء الاصطناعي لإدارة كميات كبيرة من البيانات واستيعاب الاحتياجات التحليلية المتزايدة.
• ضع في اعتبارك استخدام الحوسبة الموزعة والمعالجة المتوازية والبنية التحتية المستندة إلى السحابة لتحسين قابلية التوسع والأداء.

التكيف الخاص بالمجال:

• تخصيص تطبيق الذكاء الاصطناعي لتلبية المتطلبات والخصائص المحددة للمجال أو الصناعة المقصودة.
• قم بتكييف الخوارزميات والنماذج والواجهات لتتماشى مع التحديات والفروق الدقيقة للمجال المستهدف.

الإنسان في الحلقة:

• دمج قدرات الإنسان في الحلقة لضمان الإشراف والمراقبة البشرية في عملية التحليل.
• تمكين المحللين من مراجعة والتحقق من صحة الرؤى الناتجة عن الذكاء الاصطناعي ، وتحسين الفرضيات ، وإصدار أحكام نهائية بناءً على خبرتهم.

اشرح القدرة والشفافية:

• تقديم تفسيرات ومبررات لنتائج التحليل الناتجة عن تطبيق الذكاء الاصطناعي.
• دمج تقنيات تفسير النموذج والقدرة على الشرح لتعزيز الثقة والشفافية في عملية التحليل.

التعلم المستمر:

• تنفيذ آليات لتطبيق الذكاء الاصطناعي للتعلم والتكيف بشكل مستمر بناءً على البيانات الجديدة والأنماط المتطورة وتعليقات المستخدمين.
• تمكين التطبيق من تحديث النماذج والخوارزميات وقاعدة المعرفة الخاصة به لتحسين الدقة والأداء بمرور الوقت.
• لأتمتة تحليل الذكاء بشكل فعال باستخدام التقنيات والاعتبارات المختلفة المذكورة ، يمكنك اتباع الخطوات التالية:
  • حدد متطلبات التحليل الخاصة بك: حدد أهداف تحليل الذكاء الخاص بك ونطاقه وأهدافه. افهم أنواع البيانات والمصادر والتقنيات ذات الصلة بمجال التحليل الخاص بك.
  • تصميم العمارة والبنية التحتية: تخطيط وتصميم بنية نظام تحليل الذكاء الآلي الخاص بك. ضع في اعتبارك قابلية التوسع والأداء والأمان وجوانب الخصوصية. حدد ما إذا كانت البنية التحتية المحلية أو المستندة إلى السحابة تناسب احتياجاتك.
  • جمع البيانات والمعالجة المسبقة: إنشاء آليات لجمع البيانات ذات الصلة من مصادر مختلفة ، بما في ذلك البيانات المهيكلة وغير المهيكلة. تنفيذ تقنيات المعالجة المسبقة مثل تنظيف البيانات وتطبيعها واستخراج الميزات لإعداد البيانات للتحليل.
  • تطبيق خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي: استخدم التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي لأتمتة جوانب مميزة من تحليل الذكاء ، مثل تصنيف البيانات ، والتجميع ، واكتشاف الشذوذ ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والنمذجة التنبؤية. اختر النماذج التي تتوافق مع أهداف التحليل الخاصة بك وقم بتدريبها.
  • تنفيذ SATs وأطر القرار: دمج تقنيات التحليل المهيكلة (SATs) وأطر القرار في نظام التشغيل الآلي الخاص بك. تطوير وحدات أو تدفقات عمل توجه المحللين من خلال تطبيق SATs في المراحل المناسبة من عملية التحليل.
  • تطوير إمكانات التصور وإعداد التقارير: قم بإنشاء تصورات تفاعلية ولوحات معلومات وتقارير تعرض نتائج التحليل بطريقة سهلة الاستخدام ويمكن تفسيرها بسهولة. قم بدمج الميزات التي تسمح للمحللين بالتعمق في التفاصيل واستكشاف العلاقات وإنشاء تقارير مخصصة.
  • تكامل الإنسان في الحلقة: تنفيذ قدرات الإنسان في الحلقة لضمان الإشراف البشري والتحقق من الصحة وصقل التحليل الآلي. اسمح للمحللين بمراجعة الرؤى الآلية والتحقق من صحتها ، وإصدار الأحكام بناءً على خبرتهم ، وتقديم التعليقات لتحسين النموذج.
  • التعلم والتحسين المستمر: إنشاء آليات للتعلم المستمر وتحسين نظام التشغيل الآلي الخاص بك. قم بتضمين حلقات التغذية الراجعة وإعادة تدريب النموذج وتحديثات قاعدة المعرفة استنادًا إلى البيانات الجديدة والأنماط المتطورة وتعليقات المستخدمين.
  • تقييم النظام والتحقق منه: قم بانتظام بتقييم أداء ودقة وفعالية نظام تحليل الذكاء الآلي. قم بإجراء تمارين التحقق من الصحة لمقارنة النتائج الآلية بالتحليل اليدوي أو بيانات الحقيقة الأساسية. صقل النظام وتحسينه باستمرار بناءً على نتائج التقييم.
  • التطوير والتعاون التكراري: تعزيز نهج تكراري وتعاوني للتنمية. قم بإشراك المحللين والخبراء المتخصصين وأصحاب المصلحة طوال العملية للتأكد من أن النظام يلبي احتياجاتهم ويتوافق مع المتطلبات المتطورة لتحليل الذكاء.
  • اعتبارات الامتثال والأمان: ضمان الامتثال للوائح ذات الصلة وإرشادات الخصوصية وأفضل ممارسات الأمان. تنفيذ تدابير لحماية البيانات الحساسة ومنع الوصول غير المصرح به إلى نظام التحليل الآلي.
  • التدريب والاعتماد: توفير التدريب المناسب والدعم للمحللين لتعريفهم بنظام تحليل الذكاء الآلي. تشجيع اعتماد النظام واستخدامه من خلال إظهار فوائده ومكاسب الكفاءة والقيمة التي يضيفها إلى عملية التحليل.

باتباع هذه الخطوات ، يمكنك دمج وأتمتة العديد من التقنيات والاعتبارات و SATs في نظام تحليل ذكاء متماسك. سيستفيد النظام من التعلم الآلي وخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتصور وقدرات الإنسان في الحلقة لتبسيط عملية التحليل وتحسين الكفاءة وتوليد رؤى قيمة.

إنشاء تقرير تلقائي

نقترح عليك التفكير في متابعة التقارير التحليلية التي تم إنشاؤها تلقائيًا بمجرد دمج SAT في عملية تحليل الذكاء. لنفعل ذلك:

• تحديد قوالب التقارير: تصميم وتحديد هيكل وشكل التقارير التحليلية. حدد الأقسام والأقسام الفرعية والمكونات الرئيسية لإدراج التقرير بناءً على متطلبات التحليل والمخرجات المطلوبة.
• تحديد مشغلات إنشاء التقرير: حدد المشغلات أو الشروط التي تبدأ عملية إنشاء التقرير. يمكن أن يعتمد ذلك على أحداث محددة أو فترات زمنية أو إكمال مهام التحليل أو أي معايير أخرى ذات صلة.
• استخراج الرؤى ذات الصلة: استخرج الرؤى والنتائج ذات الصلة من نتائج التحليل التي تم إنشاؤها بواسطة نظام تحليل الذكاء الآلي. وهذا يشمل الملاحظات الرئيسية والأنماط والاتجاهات والشذوذ والعلاقات الهامة التي تم تحديدها من خلال تطبيق SATs.
• تلخيص النتائج ووضعها في سياقها: لخص الأفكار المستخرجة بطريقة موجزة ومفهومة. قم بتوفير السياق الضروري والمعلومات الأساسية لمساعدة القراء على فهم أهمية النتائج والآثار المترتبة عليها.
• إنشاء تصورات: قم بتضمين التصورات والمخططات والرسوم البيانية والمخططات التي تمثل نتائج التحليل بشكل فعال. اختر تقنيات التصور المناسبة لتقديم البيانات والرؤى بطريقة جذابة بصريًا وغنية بالمعلومات.
• إنشاء أوصاف نصية: قم تلقائيًا بإنشاء أوصاف نصية توضح النتائج والأفكار. استخدام تقنيات توليد اللغة الطبيعية لتحويل المعلومات المستخرجة إلى روايات متماسكة ومقروءة.
• ضمان اتساق التقرير وتدفقه: تأكد من تنظيم أقسام التقرير والأقسام الفرعية بشكل منطقي للتدفق بسلاسة. الحفاظ على الاتساق في اللغة والأسلوب والتنسيق في جميع أنحاء التقرير لتعزيز قابلية القراءة والفهم.
• قم بتضمين الأدلة والمراجع الداعمة: قم بتضمين الإشارات إلى الأدلة الداعمة ومصادر البيانات المستخدمة في التحليل. قدم روابط أو اقتباسات أو حواشي سفلية تمكن القراء من الوصول إلى المعلومات الأساسية لمزيد من التحقيق أو التحقق من الصحة.
• مراجعة التقارير التي تم إنشاؤها وتحريرها: تنفيذ عملية مراجعة وتحرير لتحسين التقارير التي تم إنشاؤها تلقائيًا. دمج آليات الرقابة البشرية لضمان الدقة والاتساق والالتزام بمعايير الجودة.
• أتمتة إنشاء التقارير: قم بتطوير وحدة نمطية أو سير عمل يقوم بأتمتة عملية إنشاء التقرير استنادًا إلى القوالب والمشغلات المحددة. تكوين النظام لإنشاء التقارير على فترات زمنية محددة أو لتلبية الشروط المشغلة.
• التوزيع والمشاركة: إنشاء آليات لتوزيع ومشاركة التقارير الناتجة مع أصحاب المصلحة المعنيين. قد يشمل ذلك إشعارات البريد الإلكتروني أو مشاركة الملفات بشكل آمن أو التكامل مع منصات التعاون للوصول السلس إلى التقارير ونشرها.
• مراقبة عملية إنشاء التقارير وتحسينها: راقب باستمرار التقارير التي تم إنشاؤها للتأكد من جودتها ومدى ملاءمتها وتعليقات المستخدمين. اجمع التعليقات من المستخدمين والمستلمين لتحديد مجالات التحسين وتكرار عملية إنشاء التقرير.

باتباع هذه الخطوات ، يمكنك أتمتة إنشاء التقارير التحليلية بناءً على الرؤى والنتائج المستمدة من SATs المدمجة في عملية تحليل الذكاء. هذا يبسط سير عمل التقارير ، ويضمن الاتساق ، ويعزز كفاءة تقديم معلومات استخباراتية قابلة للتنفيذ لصناع القرار.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71

يعد التقييم المنتظم لأداء الخوارزميات والنماذج المستخدمة في عمليات التحليل الآلي أمرًا بالغ الأهمية لضمان فعاليتها وإيجاد مجالات للتحسين.

التحقق المتقاطع: قسّم مجموعة البيانات الخاصة بك إلى مجموعات فرعية للتدريب والاختبار واستخدم تقنيات التحقق من الصحة المتقاطعة مثل k-fold أو الطبقات المتقاطعة. يتيح لك ذلك تقييم أداء النموذج على مجموعات فرعية متعددة من البيانات ، مما يقلل من مخاطر التجهيز الزائد أو عدم الملائمة. قم بقياس المقاييس ذات الصلة مثل الدقة أو الدقة أو الاسترجاع أو درجة F1 أو المنطقة الواقعة تحت المنحنى (AUC) لتقييم أداء النموذج.

مصفوفة الارتباك: أنشئ مصفوفة ارتباك لتصور أداء نموذجك. تُظهر مصفوفة الارتباك التنبؤات السلبية الإيجابية الحقيقية ، والسلبية الحقيقية ، والإيجابية الخاطئة ، والتنبؤات السلبية الخاطئة التي قدمها النموذج. يمكنك حساب مقاييس مختلفة من مصفوفة الارتباك مثل الدقة والدقة والاستدعاء ودرجة F1 ، والتي توفر رؤى حول أداء النموذج لفئات أو تسميات مختلفة.

منحنى خصائص تشغيل جهاز الاستقبال (ROC): استخدم منحنى ROC لتقييم أداء نماذج التصنيف الثنائية. يرسم منحنى ROC المعدل الإيجابي الحقيقي مقابل المعدل الإيجابي الخاطئ عند عتبات تصنيف مختلفة. درجة AUC المشتقة من منحنى ROC هي مقياس شائع الاستخدام لقياس قدرة النموذج على التمييز بين الفئات. تُظهر الدرجة الأعلى من الجامعة الأمريكية بالقاهرة أداءً أفضل.

منحنى الاسترجاع الدقيق: ضع في اعتبارك استخدام منحنى الاسترجاع الدقيق لمجموعات البيانات أو السيناريوهات غير المتوازنة حيث يكون التركيز على الحالات الإيجابية. يرسم هذا المنحنى الدقة مقابل الاستدعاء عند عتبات تصنيف مختلفة. يوفر المنحنى رؤى حول المفاضلة بين الدقة والاستدعاء ويمكن أن يكون مفيدًا في تقييم أداء النموذج عندما يكون توزيع الفئة غير متساوٍ.

المقارنة مع النماذج الأساسية: قم بإعداد نماذج أساسية تمثل أساليب بسيطة أو ساذجة للمشكلة التي تحاول حلها. قارن أداء الخوارزميات والنماذج الخاصة بك مقابل هذه الخطوط الأساسية لفهم القيمة المضافة التي توفرها. تساعد هذه المقارنة في تقييم التحسن النسبي الذي حققته عمليات التحليل الآلي الخاصة بك.

اختبار A / B: إذا أمكن ، قم بإجراء اختبار A / B عن طريق تشغيل إصدارات متعددة من الخوارزميات أو النماذج الخاصة بك في وقت واحد ومقارنة أدائها. قم بتعيين عينات البيانات الواردة بشكل عشوائي لإصدارات مختلفة وتحليل النتائج. تسمح لك هذه الطريقة بقياس تأثير التغييرات أو التحديثات على الخوارزميات والنماذج الخاصة بك بطريقة خاضعة للرقابة وذات دلالة إحصائية.

تعليقات من المحللين وخبراء الموضوع: اطلب تعليقات من المحللين والخبراء الذين يعملون عن كثب مع نظام التحليل الآلي. يمكنهم تقديم رؤى بناءً على خبرتهم في المجال وخبراتهم العملية. جمع التعليقات حول دقة وملاءمة وسهولة استخدام النتائج الناتجة عن الخوارزميات والنماذج. دمج مدخلاتهم لتحسين وتحسين أداء النظام.

المراقبة المستمرة: تطبيق نظام لمراقبة الأداء المستمر لخوارزمياتك ونماذجك في الوقت الفعلي. يمكن أن يشمل ذلك مقاييس المراقبة أو التنبيهات أو آليات اكتشاف العيوب. تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ومقارنتها بالعتبات المحددة مسبقًا لتحديد أي تدهور في الأداء أو حالات شاذة قد تتطلب التحقيق.

نعتقد أنه من المهم تقييم أداء الخوارزميات والنماذج الخاصة بك على أساس منتظم ، مع مراعاة الأهداف المحددة ومجموعات البيانات ومقاييس التقييم ذات الصلة بعمليات التحليل الآلي الخاصة بك. من خلال استخدام هذه الأساليب ، يمكنك تقييم الأداء وتحديد مجالات التحسين واتخاذ قرارات مستنيرة لتعزيز فعالية نظام التحليل الآلي الخاص بك.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71

يتضمن تطوير قدرات إنشاء التقارير الآلية الخطوات التالية على الأقل.

1. تحديد متطلبات التقرير: ابدأ بتحديد غرض ونطاق التقارير التي تريد إنشاؤها. حدد الجمهور المستهدف والمعلومات التي يحتاجونها والشكل المطلوب وأسلوب العرض. سيساعدك هذا في وضع أهداف وإرشادات واضحة لعملية إنشاء التقارير الآلية.
2. تحديد مصادر البيانات: تحديد مصادر البيانات التي ستوفر المعلومات اللازمة للتقارير. يمكن أن يشمل ذلك موجز معلومات التهديدات ، وسجلات الأمان ، ونتائج تقييم نقاط الضعف ، وبيانات الاستجابة للحوادث ، وأي مصادر أخرى ذات صلة. تأكد من أن لديك آليات آلية لجمع هذه البيانات ومعالجتها.
3. قوالب تقارير التصميم: قم بإنشاء قوالب تقارير تحدد هيكل التقارير وتخطيطها ومحتواها. ضع في اعتبارك المتطلبات المحددة لجمهورك المستهدف وصمم القوالب وفقًا لذلك. قد يتضمن ذلك اختيار تصورات ومخططات ورسوم بيانية وعناصر نصية مناسبة لتقديم المعلومات بشكل فعال.
4. تجميع وتحليل البيانات: تطوير عمليات آلية لتجميع وتحليل البيانات من المصادر المحددة. قد يتضمن ذلك التكامل مع معالجة البيانات وأدوات التحليل لاستخراج المعلومات ذات الصلة وإجراء الحسابات وإنشاء الرؤى. استخدم تقنيات تصفية البيانات وتجميعها والتحليل الإحصائي لاستخلاص نتائج ذات مغزى.
5. منطق إنشاء التقارير: حدد منطق إنشاء التقارير وقواعدها بناءً على البيانات التي تم تحليلها. يتضمن ذلك تحديد تكرار إنشاء التقرير ، وتحديد الوقت الذي يغطيه كل تقرير ، وتحديد عتبات أو معايير لتضمين معلومات محددة. على سبيل المثال ، يمكنك تكوين القواعد لتضمين فقط التهديدات أو الثغرات الأمنية ذات الأولوية العالية التي تفي بمعايير مخاطر معينة.
6. سير عمل إنشاء التقرير: صمم سير العمل لإنشاء التقرير ، والذي يحدد تسلسل الخطوات والعمليات المتضمنة. حدد المشغلات أو الجدول الزمني لبدء إنشاء التقرير واسترجاع البيانات ومعالجتها وتحليلها ومحتوى القوالب. تأكد من أن سير العمل فعال ويمكن الاعتماد عليه وموثق جيدًا.
7. تنفيذ الأتمتة: تطوير البرامج النصية أو الوحدات النمطية أو التطبيقات الأتمتة اللازمة لتنفيذ عملية إنشاء التقارير. قد يشمل ذلك لغات البرمجة النصية أو أطر البرمجة أو أدوات إعداد التقارير المخصصة. الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات أو موصلات البيانات أو الوصول المباشر إلى قاعدة البيانات لاسترداد البيانات المطلوبة ومعالجتها.
8. خيارات تخصيص التقرير: توفير خيارات التخصيص للسماح للمستخدمين بتخصيص التقارير وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة. يمكن أن يتضمن ذلك معلمات لتحديد عوامل تصفية البيانات أو النطاقات الزمنية أو تنسيقات التقارير أو التمثيلات المرئية. تنفيذ واجهة سهلة الاستخدام أو خيارات سطر الأوامر لتسهيل التخصيص.
9. الاختبار والتحقق من الصحة: ​​إجراء تقييم شامل لعملية إنشاء التقارير الآلية لضمان دقتها وموثوقيتها وأدائها. تحقق من أن التقارير التي تم إنشاؤها تتوافق مع المتطلبات المحددة وتنتج الرؤى المطلوبة. يتم إجراء الاختبار باستخدام سيناريوهات البيانات المختلفة لتحديد أي مشكلات أو تناقضات وحلها.
10. النشر والصيانة: بمجرد تطوير إمكانات إنشاء التقارير الآلية والتحقق منها ، قم بنشر النظام في بيئة الإنتاج. قم بمراقبة النظام وصيانته بانتظام لمعالجة أي تحديثات أو تغييرات في مصادر البيانات أو متطلبات التقارير أو التقنيات الأساسية. ابحث عن التعليقات من المستخدمين وادمج التحسينات أو التحسينات بناءً على احتياجاتهم.

باتباع هذه الخطوات ، يمكنك تطوير قدرات إنشاء التقارير الآلية التي تبسط عملية إنتاج تقارير شاملة وقابلة للتنفيذ ، مما يوفر الوقت والجهد لفرق الأمن السيبراني وأصحاب المصلحة.

حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71 

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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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.
11. 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.
12. 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.
13. 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.
14. 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.
15. 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.
16. 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.
17. 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.
18. 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.
19. 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.
20. 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.
21. 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.
22. 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.
23. 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.
24. 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 

STEMPLES Plus هو إطار عمل يستخدم لتقييم القدرات السيبرانية لدولة ما. STEMPLES Plus تعني العوامل الاجتماعية والتقنية والاقتصادية والعسكرية والسياسية والقانونية والتعليمية والأمنية (الداخلية) ، مع إشارة "زائد" إلى عوامل إضافية مثل الثقافة والتعليم والهياكل التنظيمية. يستخدم Treadstone 71 إطار عمل STEMPLES Plus لتقييم القدرات السيبرانية لدولة معادية من وجهة نظر قدرتها على تنفيذ عمليات إلكترونية مختلفة ضدنا.

العوامل الاجتماعية: تقييم العوامل الاجتماعية التي تؤثر على القدرات السيبرانية للدولة. ويشمل ذلك مستوى الوعي ومحو الأمية الرقمية بين السكان ، ووجود متخصصين مهرة في الأمن السيبراني ، والتصور العام للأمن السيبراني ، ومستوى التعاون بين الحكومة والقطاع الخاص والمجتمع المدني في مواجهة التهديدات السيبرانية.

العوامل الفنية: تقييم الجوانب الفنية للقدرات السيبرانية للدولة. يتضمن ذلك تقييم تطور البنية التحتية التكنولوجية للبلاد ، وتوافر أدوات وتقنيات الأمن السيبراني المتقدمة ، وجهود البحث والتطوير في مجال الأمن السيبراني ، ومستوى الخبرة في التقنيات الناشئة مثل الذكاء الاصطناعي أو blockchain أو الحوسبة الكمومية.

العوامل الاقتصادية: دراسة العوامل الاقتصادية التي تساهم في القدرات السيبرانية للدولة. تقييم الاستثمار في البحث والتطوير في مجال الأمن السيبراني ، ووجود الصناعات والأعمال المرتبطة بالأمن السيبراني ، ومستوى نضج الأمن السيبراني في القطاعات الحيوية ، والأثر الاقتصادي للتهديدات السيبرانية على اقتصاد الدولة.

العوامل العسكرية: تقييم الجوانب العسكرية للقدرات السيبرانية للدولة. ويشمل ذلك تقييم وجود وقدرات الوحدات العسكرية الإلكترونية المخصصة ، ودمج القدرات الإلكترونية في الاستراتيجيات والعقائد العسكرية ، ومستوى الاستثمار في قدرات الدفاع والهجوم السيبراني ، وقدرات الحرب الإلكترونية في البلاد.

العوامل السياسية: تحليل العوامل السياسية التي تشكل القدرات السيبرانية للدولة. يتضمن ذلك تقييم التزام الحكومة بالأمن السيبراني ، ووجود استراتيجيات وسياسات الأمن السيبراني الوطنية ، والإطار القانوني الذي يحكم الأنشطة السيبرانية ، والتعاون الدولي بشأن القضايا السيبرانية ، والموقف الدبلوماسي للدولة بشأن المسائل السيبرانية.

العوامل القانونية: فحص الإطار القانوني الذي يحكم الأنشطة السيبرانية في الدولة. تقييم مدى كفاية القوانين واللوائح المتعلقة بالأمن السيبراني وحماية البيانات والخصوصية والملكية الفكرية والجرائم الإلكترونية. تقييم آليات التنفيذ والإجراءات القانونية والالتزامات القانونية الدولية المتعلقة بالأنشطة الإلكترونية.

العوامل التعليمية: النظر في الجوانب التعليمية للقدرات السيبرانية للدولة. ويشمل ذلك تقييم الالتزامات الأكاديمية للأمن السيبراني ، والحرب الهجينة ، والحرب المعرفية ، والتأثير على عمليات الاستخبارات الإلكترونية ومكافحة التجسس في إجراء العمليات السيبرانية ، والبيئة التجارية للبلاد المتعلقة بالمؤتمرات السيبرانية ، ومشاركة المعلومات ، والجمعيات ، ومجموعات القرصنة الأخلاقية ، والوعي. 

• عوامل الأمان: دمج عوامل الأمان لتقييم الوضع الأمني ​​العام للبلد ، بما في ذلك متانة حماية البنية التحتية الحيوية ، وقدرات الاستجابة للحوادث ، وبرامج التوعية والتثقيف في مجال الأمن السيبراني ، ومرونة النظام البيئي للأمن السيبراني في الدولة.
• الدين: تقييم تأثير الدين على ممارسات وسياسات ومواقف الأمن السيبراني داخل الدولة. افحص كيف يمكن للمعتقدات والقيم الدينية أن تؤثر على مفهوم الأمن السيبراني والخصوصية واستخدام التكنولوجيا.
• التركيبة السكانية: تحليل العوامل الديموغرافية التي يمكن أن تؤثر على القدرات السيبرانية ، مثل حجم وتنوع السكان ، ومستوى المعرفة الرقمية ، وتوافر المهنيين المهرة في مجال الأمن السيبراني ، والفجوة الرقمية بين المجموعات الديموغرافية المختلفة.
• علم النفس الاجتماعي: ضع في اعتبارك عوامل علم النفس الاجتماعي التي يمكن أن تؤثر على ممارسات الأمن السيبراني ، بما في ذلك الثقة والأعراف الاجتماعية وديناميكيات المجموعة والسلوكيات الفردية. قم بتحليل كيف يمكن للعوامل النفسية الاجتماعية تشكيل المواقف تجاه الأمن السيبراني وخصوصية البيانات والالتزام بالممارسات الأمنية.
• العوامل الاستراتيجية: تقييم الأبعاد الاستراتيجية للقدرات السيبرانية للدولة. يتضمن ذلك تحليل الأهداف طويلة المدى للبلد ، والأولويات ، والاستثمارات في الأمن السيبراني ، ووضع الدفاع السيبراني ، والقدرات الهجومية ، وقدرات الاستخبارات الإلكترونية. تقييم تكامل القدرات السيبرانية في استراتيجيات الأمن القومي ومواءمة الأهداف السيبرانية مع المصالح الجيوسياسية الأوسع.

بالإضافة إلى ذلك ، نستخدم عوامل "Plus" في STEMPLES Plus - الثقافة والتعليم والهياكل التنظيمية لتوفير رؤى إضافية حول القدرات الإلكترونية لأي بلد. تساعد هذه العوامل في تقييم المواقف الثقافية تجاه الأمن السيبراني ، وحالة برامج التعليم والتدريب في مجال الأمن السيبراني ، والهياكل التنظيمية والتعاون التي تقود مبادرات الأمن السيبراني داخل الدولة.

من خلال التحليل المنهجي لعوامل STEMPLES Plus ، يمكنك فهم القدرات السيبرانية للدولة ونقاط القوة والضعف فيها بشكل شامل. يمكن لهذا التقييم أن يوجه قرارات السياسة ، ونمذجة التهديدات ، وتطوير استراتيجيات الأمن السيبراني الفعالة والتدابير المضادة.

من خلال دمج "الدين والتركيبة السكانية وعلم النفس الاجتماعي" في إطار عمل STEMPLES Plus ، يمكنك فهم القدرات السيبرانية للبلد والعوامل السياقية التي تؤثر عليها بشكل أفضل. يساعد هذا الإطار الموسع على التقاط الجوانب المجتمعية والبشرية التي تلعب دورًا في ممارسات وسياسات ومواقف الأمن السيبراني داخل بلد معين.

 حقوق الطبع والنشر 2023 Treadstone 71 LLC

عمليات النفوذ الإيراني - تموز 2020

Treadstone 71 تراقب عمليات التأثير السيبراني الإيراني. في 17 يوليو 2020 ، لاحظنا ارتفاعًا مفاجئًا في نشاط Twitter المحيط بعلامات تصنيف محددة. الهاشتاغ الأساسي (مريم_رجوي_گه_خورد) استهدف مريم رجوي. على سبيل المثال ، مريم رجوي هي زعيمة مجاهدي خلق الإيرانية ، وهي منظمة تحاول الإطاحة بالحكومة الإيرانية ، والرئيسة المنتخبة للمجلس الوطني للمقاومة الإيرانية.[1] يمثل 17 يوليو 2020 القمة العالمية # FreeIran2020 عبر الإنترنت لـ NCRI. يمثل التقرير أدناه تقييمنا لعملية التأثير الإيرانية التي تستهدف حدث 17 يوليو 2020.

تقدير

يقيّم Treadstone 71 بثقة عالية أن الحكومة الإيرانية ، على الأرجح وزارة الاستخبارات والأمن (MOIS) باستخدام أعضاء فريق Basiji السيبراني ، نفذت عملية تأثير استهدفت المجلس الوطني للمقاومة ومؤتمر 17 يوليو 2020 عبر الإنترنت.

 من المحتمل أن تتضمن القصد من 111,770 تغريدة ما يلي:[2]

• الحاجة إلى تقديم محتوى ضار حول المجلس الوطني للمقاومة خلال القمة.
• منع المواطنين الإيرانيين داخل البلاد من رؤية محتوى NCRI.
• إحداث الفوضى والارتباك بين أعضاء المجلس الوطني للمقاومة الإيرانية والمواطنين الإيرانيين.
• التأكيد على الانقسامات بين مشاهدي المحتوى.
• Hashtag استنساخ للسيطرة على السرد.

يبدو أن جهود وزارة الداخلية مفككة ، لكنها في الواقع حملة تضليل منسقة للغاية. يتضمن البرنامج العديد من الحسابات المزيفة التي تنشر مئات التغريدات خلال فترة زمنية محددة. تستخدم المنشورات علامات التصنيف والاستهداف المباشر للشخصيات السياسية لجذب أكبر قدر من الاهتمام ، وبالتالي المزيد من إعادة التغريد.

تحديد وتصنيف أشكال وأساليب حرب المعلومات في الصراع الحديث في أوكرانيا (في سياق الحرب في أوكرانيا).

الإجراءات والطرق. أجريت الدراسة باستخدام طرق التحليل والتركيب والتعميم وتفسير النتائج.

نتائج. يتم تحديد وتصنيف أشكال وأساليب إدارة حرب المعلومات في أوكرانيا في ظل ظروف الحرب (عمليات المعلومات الاستراتيجية ، والدعاية الخاصة ، والتزييف ، والألعاب العملياتية). مع النخب) من حيث الكثافة ، فإن المكان الرئيسي في المعلومات يحتل صراع المشاركين في الصراع من خلال الدعاية الخاصة والأهداف والأساليب التي لم تتغير منذ الحرب الباردة ؛ عمليات المعلومات الاستراتيجية ، وهي مجموعات تشغيلية من الأجانب
الاستخبارات ، في هذا الصراع في المرحلة الحالية ، موجودة فقط في شكل ما يسمى بالحادثة في بوشا.

مواصلة القراءة

تحليل الارتباط الإيراني لمختلف الجهات الفاعلة في مجال التهديد السيبراني. قم بتنزيل تقرير فتح العين هنا.

لقد كتب الكثير عن السيد تيكيد والمشفرات التي يستخدمها APT34 (OilRig) وآخرين. آخر

قامت المنظمات بتوثيق معلومات حول أدوات السيد تيكيد في الهجمات الإلكترونية "المشهورة" ضد مؤسسات Fortune 500 والحكومات والمؤسسات التعليمية وكيانات البنية التحتية الحيوية.

هوية

ومع ذلك ، فإن تحديد السيد تكيدي وخلفيته ومواقعه وكلماته الخاصة لم يتم تحقيقه علانية. يعتقد الكثيرون أن اتباع الفرد لا يؤتي ثماره. يوضح Treadstone 71 محاذاة السيد Tekide للحكومة الإيرانية من خلال سنوات من الدعم باستخدام أدوات التشفير مثل iloveyoucrypter و qazacrypter و njRAT.

طلب المعلومات (RFI) - استخبارات التهديد السيبراني

تتضمن عملية طلب المعلومات أي متطلبات خاصة وحساسة للوقت للحصول على معلومات أو منتجات استخبارية لدعم حدث أو حادثة مستمرة لا تتعلق بالضرورة بالمتطلبات الدائمة أو الإنتاج الاستخباراتي المجدول. عندما يقدم مركز استخبارات التهديد السيبراني (CTIC) طلب معلومات إلى المجموعات الداخلية ، هناك سلسلة من المتطلبات القياسية لسياق وجودة البيانات المطلوبة.

يدرس تدريبنا مبدأ شيرمان كينت التحليلي من منظور الإنترنت بالإضافة إلى توافر واستخدام أدوات OSINT. الطلاب قادرون على فهم دورة حياة الذكاء السيبراني ، ودور وقيمة الذكاء السيبراني فيما يتعلق بالاستهداف والجمع عبر الإنترنت ، في المنظمات والشركات والحكومات الحديثة عند الانتهاء من هذه الدورة واستخدام خدماتنا الاستشارية.

ما تحصل عليه من Treadstone 71 هو معلومات مفصلة وذكاء عن خصمك يتجاوز المجال التقني بكثير. حيث تتفوق خدمة Treadstone 71 في القدرة على تزويدك بالتقنيات والأساليب والقدرات والوظائف والاستراتيجيات والبرامج ليس فقط لبناء قدرة استخباراتية كاملة الوظائف ، ولكن برنامج مستدام يتماشى بشكل مباشر مع متطلبات أصحاب المصلحة.

يشرح هذا الموجز الاستخباري التعقيدات بالإضافة إلى العلب والفاقدات المتعلقة بإمكانيات الذكاء السيبراني.

إن فهم أصحاب المصلحة وما يحتاجون إليه للمساعدة في اتخاذ القرارات هو أكثر من نصف المعركة. يغطي هذا الموجز القول المأثور القديم "اعرف أستاذك ، احصل على أ."

الانتهاكات السورية للعقوبات بمساعدة FSB الروسية لتصنيع سترات واقية من الرصاص - لم يتم اكتشافها من قبل أي منظمة بخلاف Treadstone 71 - لا توجد أجهزة استشعار ، ولا تجميع لآلاف الصنابير - مجرد جمع وتحليل مفتوح المصدر ، وقراءة مثيرة للاهتمام للكاذبة الهويات والمشتريات المشتتة والخداع.

المجال السيبراني للشرق الأوسط - إيران / سوريا / إسرائيل

مراجعة أكاديمية لهذه الدول القومية وعملها لتحقيق هيمنة العمليات السيبرانية.

ألعاب الذكاء في شبكة الطاقة - الإجراءات الروسية السيبرانية والحركية تسبب المخاطر

أنماط شراء غير عادية من شركة روسية تبيع PLCs من شركة تايوانية بها ثغرات هائلة في موقع تنزيل برامج منتجاتها. ما الخطأ الذي يمكن أن يحدث؟

بيان مكافحة التجسس السيبراني الوصايا العشر لـ Cyber ​​CounterIntel

انت لا تفعل. امتلك شارع الإنترنت أثناء بناء الاعتمادات. اتبع هذه القواعد وربما تنجو من الهجوم.

المغالطات في استخبارات التهديدات تؤدي إلى خطوط خطأ في مواقف الأمان التنظيمي

يغطي هذا الموجز بعض التصنيف العام جنبًا إلى جنب مع مراجعة الأخطاء الشائعة المتعلقة بالذكاء السيبراني والتهديدات وكيف يمكن عدم الوقوع في هذه الفخاخ أثناء معرفة كيفية الاستكشاف إذا قمت بذلك.