Hedeflenen Siber-İnsan İstihbaratını (HUMINT) analiz etmek, düşman siber faaliyetlerine ilişkin içgörüler elde etmek için insan kaynaklı bilgilerin otomatik olarak toplanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini içerir. HUMINT analizinin otomasyonu, insan merkezli doğası nedeniyle zorluklar sunar, ancak verimliliği artırmak için atabileceğiniz bazı adımlar vardır. Genel yaklaşım, hedeflenen siber HUMINT'in ilgili kaynaklarını belirlemek, belirlenen kaynaklardan bilgi toplamak için otomatik mekanizmalar geliştirmek, toplanan verileri otomatik olarak işlemek ve analiz etmek için metin madenciliği ve doğal dil işleme (NLP) uygulamak, toplanan verileri diğer bilgi kaynaklarıyla birleştirmek. istihbarat, bağlamsal analiz, çapraz referans ve doğrulama, tehdit aktörü profili oluşturma, görselleştirme ve raporlama ve sürekli izleme ve güncelleme.

Hedeflenen Siber İnsan İstihbaratını (HUMINT) analiz etmek, düşman siber faaliyetlerine ilişkin içgörüler elde etmek için insan kaynaklı bilgilerin otomatik olarak toplanmasını, işlenmesini ve analiz edilmesini içerir. HUMINT analizinin otomasyonu, insan merkezli yapısı nedeniyle zorluklar ortaya çıkarsa da verimliliği artırmak için atabileceğiniz bazı adımlar vardır. İşte genel bir yaklaşım:

1. Kaynak Tespiti: Siber güvenlik araştırmacıları, istihbarat teşkilatları, açık kaynak istihbarat (OSINT) sağlayıcıları, endüstri uzmanları, içeriden öğrenenler veya çevrimiçi forumlar gibi hedeflenen siber HUMINT'in ilgili kaynaklarını belirleyin. Rakip siber faaliyetler hakkında sürekli olarak güvenilir ve inandırıcı bilgiler sağlayan, derlenmiş bir kaynak listesi tutun.
2. Veri Toplama ve Toplama: Belirlenen kaynaklardan bilgi toplamak için otomatikleştirilmiş mekanizmalar geliştirin. Bu, düşman siber operasyonlarıyla ilgili tartışmalar, raporlar veya açıklamalar için blogların, sosyal medya hesaplarının, forumların ve özel web sitelerinin izlenmesini içerebilir. Bu kaynaklardan veri toplamak için web kazıma, RSS beslemeleri veya API'ler kullanın.
3. Metin Madenciliği ve Doğal Dil İşleme (NLP): Toplanan HUMINT verilerini otomatik olarak işlemek ve analiz etmek için metin madenciliği ve NLP tekniklerini uygulayın. Düşman siber faaliyetleriyle ilgili bilgileri, duyguları, önemli varlıkları ve temaları çıkarmak için duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma, konu modelleme ve dil çevirisi gibi araçları kullanın.
4. Bilgi Füzyonu: Toplanan HUMINT verilerini teknik veriler, tehdit istihbaratı beslemeleri veya geçmiş siber saldırı verileri gibi diğer istihbarat kaynaklarıyla birleştirin. Bu füzyon, bilgilerin çapraz referanslandırılmasına ve doğrulanmasına yardımcı olarak, düşman siber operasyonlarının daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
5. Bağlamsal Analiz: Farklı bilgi parçaları arasındaki bağlamsal ilişkileri anlayabilen algoritmalar geliştirin. Düşman siber faaliyetlerini etkileyebilecek sosyal, politik ve kültürel faktörleri analiz edin. Motivasyonlarını ve taktiklerini etkileyebilecek jeopolitik gelişmeleri, bölgesel çatışmaları, yaptırımları veya diğer faktörleri göz önünde bulundurun.
6. Çapraz Referans ve Doğrulama: Bilgilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamak için toplanan HUMINT'i diğer güvenilir kaynaklarla çapraz referanslayın. Bu, birden çok kaynaktaki bilgileri karşılaştırmayı, iddiaları teknik göstergelerle doğrulamayı veya ek içgörüler elde etmek için güvenilir iş ortaklarıyla işbirliği yapmayı içerebilir.
7. Tehdit Aktörü Profili Oluşturma: Toplanan HUMINT bilgilerine dayalı olarak düşman tehdit aktörlerinin profillerini oluşturun. Bu, düşman siber operasyonlarına dahil olan kilit bireyleri, grupları veya kuruluşları, bunların bağlantılarını, taktiklerini, tekniklerini ve hedeflerini belirlemeyi içerir. Belirli tehdit aktörleriyle ilişkili kalıpları ve davranışları belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanın.
8. Görselleştirme ve Raporlama: Analiz edilen HUMINT verilerini sindirilebilir bir biçimde sunmak için görselleştirmeler ve raporlama mekanizmaları geliştirin. Etkileşimli panolar, ağ şemaları ve zaman çizelgeleri, düşman siber etkinliklerinin ilişkilerini, zaman çizelgelerini ve etkisini anlamanıza yardımcı olabilir. Önemli bulguları, ortaya çıkan trendleri veya dikkate değer gelişmeleri vurgulayan otomatik raporlar oluşturun.
9. Sürekli İzleme ve Güncelleme: Otomatikleştirilmiş analiz sürecini sürekli olarak izlemek ve güncellemek için bir sistem kurun. Yeni HUMINT kaynaklarını takip edin, gerektiğinde algoritmaları güncelleyin ve otomatikleştirilmiş analizin doğruluğunu ve uygunluğunu geliştirmek için analistlerden gelen geri bildirimleri dahil edin. 

1. Temel Performans Göstergelerini (KPI) Tanımlayın: Otomatikleştirilmiş analiz süreçlerinizin performansını ve etkisini değerlendirmenize yardımcı olacak temel ölçümleri ve göstergeleri belirleyin. Bunlar, veri doğruluğu, zamanlılık, yanlış pozitif/negatifler, tespit oranları ve analist üretkenliği ile ilgili ölçümleri içerebilir. Her KPI için net hedefler ve hedefler belirleyin.
2. Veri Geri Bildirim Döngüleri Oluşturun: Otomatik analiz sistemiyle etkileşime giren analistlerden, kullanıcılardan veya paydaşlardan geri bildirim toplamak için mekanizmalar geliştirin. Bu geri bildirim, sistemin güçlü yönleri, zayıf yönleri ve iyileştirme alanları hakkında değerli bilgiler sağlayabilir. Anketler, kullanıcı görüşmeleri veya analist ekibiyle düzenli toplantılar gibi geri bildirim mekanizmalarını uygulamayı düşünün.
3. Düzenli Veri Kalitesi Güvencesi: Otomatik analiz süreçleri tarafından kullanılan verilerin kalitesini ve bütünlüğünü sağlamak için prosedürler uygulayın. Bu, veri kaynaklarının doğruluğunu doğrulamayı, toplanan bilgilerin güvenilirliğini değerlendirmeyi ve herhangi bir veri tutarsızlığını veya sorununu belirlemek için periyodik kontroller yapmayı içerir. Analizinizin güvenilirliğini sürdürmek için veri kalitesi endişelerini derhal ele alın.
4. Sürekli Algoritma Değerlendirmesi: Otomatik analiz süreçlerinde kullanılan algoritmaların ve modellerin performansını düzenli olarak değerlendirin. Doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve diğer ilgili metrikleri izleyin. Performansı değerlendirmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için çapraz doğrulama, A/B testi veya temel gerçeklik verileriyle karşılaştırma gibi teknikler kullanın. Algoritmaları değerlendirme sonuçlarına göre gerektiği gibi ayarlayın.
5. Tehdit Ortamından Haberdar Olun: İran siber operasyonları da dahil olmak üzere tehdit aktörleri tarafından kullanılan ortaya çıkan tehditler, taktikler, teknikler ve prosedürler (TTP'ler) dahil olmak üzere gelişen tehdit ortamı hakkında güncel bilgileri koruyun. En son gelişmelerden haberdar olmak için sektör raporlarını, araştırma belgelerini, tehdit istihbaratı akışlarını ve bilgi paylaşım topluluklarını izleyin. Analiz süreçlerinizi yeni tehditleri ve eğilimleri yansıtacak şekilde güncelleyin.
6. Düzenli Sistem Güncellemeleri ve Yükseltmeleri: Otomatik analiz sistemini en son yazılım sürümleri, güvenlik yamaları ve geliştirmelerle güncel tutun. İyileştirme gerektiren alanları belirlemek için sistemin performansını, ölçeklenebilirliğini ve kullanılabilirliğini düzenli olarak değerlendirin. Sistemin zaman içinde etkinliğini ve kullanılabilirliğini sağlamak için güncellemeler ve özellik geliştirmeleri uygulayın.
7. İşbirliği ve Bilgi Paylaşımı: Analistleriniz ve siber güvenlik topluluğu arasında işbirliğini ve bilgi paylaşımını teşvik edin. Otomatik analizle ilgili görüşlerin, öğrenilen derslerin ve en iyi uygulamaların paylaşılmasını teşvik edin. Otomatik analizde yeni teknikler, araçlar ve yaklaşımlarla tanışmak için endüstri etkinliklerine, konferanslara ve topluluklara katılın.
8. Sürekli Eğitim ve Beceri Geliştirme: Otomatik analiz süreçlerinde yer alan analistler için düzenli eğitim ve beceri geliştirme fırsatları sağlayın. Çalışmalarıyla ilgili en son teknikler, araçlar ve metodolojilerle onları güncel tutun. Profesyonel gelişimi teşvik edin ve analistlerin otomatik sistemin sonuçlarını etkin bir şekilde kullanmak ve yorumlamak için gerekli becerilere sahip olmasını sağlayın.
9. Yinelemeli İyileştirme: Geri bildirim, değerlendirmeler ve öğrenilen derslere dayalı olarak otomatik analiz süreçlerini sürekli olarak iyileştirin ve iyileştirin. Sistemin optimize edilebileceği alanları belirlemek için düzenli inceleme döngüleri ile sürekli iyileştirmeye izin veren bir geri bildirim döngüsü uygulayın. Sistemin değişen ihtiyaçlarını karşılamak üzere gelişmesini sağlamak için analistlerden ve paydaşlardan aktif olarak girdi isteyin.

Bu adımları izleyerek, otomatikleştirilmiş analiz süreçlerinizi sürekli olarak izleyen ve güncelleyen, dinamik siber güvenlik ortamında etkinliğini ve uygunluğunu sağlayan sağlam ve uyarlanabilir bir sistem kurabilirsiniz.

Maksimum çalışabilirliği sağlamak için algoritmalarınızı nasıl geliştirebilirsiniz?

Telif hakkı 2023 Treadstone 71