人工智能在開源情報中的新作用

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最近,國家情報局局長辦公室公布了一項新的開放源碼情報戰(zhàn)略,并稱之為"第一選擇的國際標準"。公共和私營部門組織正在認識到這一學(xué)科所能提供的價值,但也發(fā)現(xiàn),近年來數(shù)字數(shù)據(jù)的指數(shù)增長已經(jīng)超過了許多傳統(tǒng)的奧辛特方法。值得慶幸的是,人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)正開始對信息收集和分析的未來產(chǎn)生變革性的影響。

什么是開源情報?#
公開來源情報是指從公開來源收集和分析信息。這些來源可包括傳統(tǒng)媒體、社交媒體平臺、學(xué)術(shù)出版物、政府報告以及公開獲取的任何其他數(shù)據(jù)。奧斯特的主要特點是,它不涉及秘密或秘密的信息收集方法,如人類情報或社會工程。如果我能在為美國工作期間獲得數(shù)據(jù)的話。但我不能再做平民,那不是奧斯林。

歷史上,奧斯特是一個勞動密集型進程,涉及幾個關(guān)鍵步驟:

確定來源: 分析師確定哪些公共來源可能包含相關(guān)信息。
數(shù)據(jù)收集: 從這些來源收集信息,通常是通過人工搜索或網(wǎng)絡(luò)刮刮工具。
數(shù)據(jù)處理: 收集到的信息進行組織和結(jié)構(gòu)分析。
分析: 熟練的分析師檢查數(shù)據(jù)以確定模式、趨勢和見解。
報告: 調(diào)查結(jié)果匯編成供決策者參考的報告,以便能夠作出更知情的決定。
這一方法雖然行之有效,但由于可用信息量之大,面臨著種種限制。人類分析師努力用手處理所有的東西,而有價值的洞察力可能隱藏在復(fù)雜的模式中,而這些模式對人類來說很難察覺。在這里,AI/ML可以在如何收集、處理和分析信息方面提供巨大的好處,從而使人類分析師能夠?qū)Ｗ⒂谀切┧麄兾ㄒ贿m合提供上下文的東西。作為一個副作用,這種轉(zhuǎn)變經(jīng)常提高士氣,因為人類花在日常處理任務(wù)上的時間較少,分析和審查信息的時間也較多。

AI/ML可提供直接效益的任務(wù)包括:

處理大量數(shù)據(jù): AI系統(tǒng)可以以遠遠超出人類能力的速度處理和分析大量數(shù)據(jù)。這使得奧斯特實踐者可以在更大的范圍內(nèi)創(chuàng)造一個比以前更大的網(wǎng)絡(luò),并繼續(xù)處理結(jié)果。
實時分析: 當今數(shù)字世界的信息流量驚人。原子能機構(gòu)提供的OSINT工具可以實時監(jiān)測和分析數(shù)據(jù)流,提供最新的智能,并能夠?qū)π鲁霈F(xiàn)的情況作出快速反應(yīng)。
多語種和多式聯(lián)運分析: AI可以通過同時翻譯和分析多種語言的內(nèi)容來打破語言障礙。此外,它可以綜合處理各種數(shù)據(jù)類型--文本、圖像、音頻和視頻,提供更全面的情報圖像。這些功能中的很多可以離線使用,比如"開放之聲",從而消除對操作安全的任何擔(dān)憂。
預(yù)測分析: 通過分析歷史數(shù)據(jù)和當前的趨勢,人工智能可以幫助預(yù)測未來的事件或行為,增加一個積極的維度的奧斯林。
日常任務(wù)的自動化: AI可以幫助使OSINT的許多耗時方面自動化,例如數(shù)據(jù)收集和初始過濾,使人類分析師能夠?qū)Ｗ⒂诟�高層次的分析和決策。以前即使不是不可能實現(xiàn),也是非常困難的事情,比如準確的情感分析,現(xiàn)在都是微不足道的。
雖然沒有任何技術(shù)是完美的,我們必須在實施人工智能之前考慮到幻覺可能造成的潛在影響,但目前正在用于奧斯特的關(guān)鍵技術(shù)包括:

自然語言處理: nlp允許機器理解、解釋和生成人類語言。在奧斯金特,國家婦女方案對以下方面至關(guān)重要:
社交媒體帖子的情緒分析
在文本中識別人員、組織和地點的實體識別
對大量文本數(shù)據(jù)進行分類的主題建模
多語言情報收集的機器翻譯
計算機視覺: 這種技術(shù)使機器能夠解釋和分析視覺信息.在奧斯特,計算機視覺用于:
圖像和錄像中的面部識別
進行面部對比,以確定同一個人是否出現(xiàn)在多個圖像中
圖像中的物體檢測
光學(xué)字符識別(OCR)從圖像中提取文本
錄像中的場景理解
機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘: 你聽過多少次"不知道歷史的人注定要重復(fù)歷史"?機器學(xué)習(xí)是這一概念的化身,因為它允許系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并隨著時間的推移提高性能。在奧斯特,它們用于:
預(yù)測趨勢或事件的預(yù)測分析
識別異常模式或行為的異常檢測
數(shù)據(jù)集群和分類,便于分析
通過網(wǎng)絡(luò)分析了解實體之間的關(guān)系
我已經(jīng)做了近20年的奧斯特,這是迄今為止我所看到的最有活力,最令人興奮的時刻,在空間的新的發(fā)展幾乎每天都在發(fā)生。如果你要去 網(wǎng)絡(luò)安全 今年9月在拉斯維加斯,我期待著討論這一能力如何能夠提高我們今天的效力和效率,以及我們今后的期望。