Rusya'daki bilgi savaşı sadece web sitelerinin engellenmesi ve gazetecilere yönelik zulüm değildir. Sistem çok daha karmaşık ve Rus medyasının Ukrayna, Avrupa Birliği, NATO ve Amerika Birleşik Devletleri hakkında yalnızca önceden onaylanmış kaynaklardan bilgi alacağı şekilde inşa edildi. Ve uzmanlaşmış devlet kurumları, medya alanında alternatif bir bakış açısının ortaya çıkıp çıkmadığını sürekli olarak izliyor. Bilgi notunu buradan indirin:

Rusya'da Anlatı Kontrolü ve Sansür

PSİKOP, çeşitli istihbarat kaynakları aracılığıyla toplanan ve STEMPLES Plus ve PMESII gibi kapsamlı çerçeveler kullanılarak analiz edilen, hedef kitlenin ve bağlamlarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını gerektirir. Bu anlayış, PSİKOP kampanyalarının tasarımını ve uygulanmasını destekler ve etkililiklerinin doğru bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanır.

Psikolojik Operasyonlar (PSİKOP) büyük ölçüde kapsamlı araştırmalara, istihbarata ve potansiyel hedef kitleler hakkındaki bilgilere dayanır. Bu bilgiler, hedef kitlenin kimliğini, yerini, güvenlik açıklarını, hassasiyetlerini, güçlü ve zayıf yönlerini anlamayı içerir. PSİKOP ayrıca, izleyicilerin tutum ve davranışlarını etkileyen çeşitli bağlamsal faktörler hakkında kapsamlı bilgi gerektirir.

Treadstone 71 STEMPLES Plus modeli, bu tür analizler için ayrıntılı bir çerçeve sağlar. Kısaltma, Sosyal, Teknolojik, Ekonomik, Askeri, Politik, Hukuki, Eğitimsel, Güvenlik ve ayrıca Din, Demografi, Altyapı, Sağlık, Psikolojik Yapı ve Fiziksel Çevre anlamına gelir. Bir izleyicinin PSİKOP'a verdiği tepkileri etkileyebilecek faktörleri anlamak için tasarlanmış kapsamlı bir çerçevedir.

"PMESII', Politik, Askeri, Ekonomik, Sosyal, Altyapı ve Bilgi anlamına gelir. PMESII, PSİKOP profesyonellerinin hedef kitlelerinin faaliyet gösterdiği bağlamı anlamak için kullandıkları STEMPLES Plus ile uyumlu başka bir çerçevedir.

• Politik: Politik dinamikleri, güç yapılarını ve etkili aktörleri anlamak.
• Askeri: İttifaklar, rekabetler ve güç dinamikleri dahil olmak üzere askeri yapıları ve yetenekleri kavramak.
• Ekonomik: Gelir seviyeleri, istihdam oranları ve birincil endüstriler gibi ekonomik durumu kavramak.
• Sosyal: Sosyal ve kültürel özellikleri, gelenekleri, inançları ve değer sistemlerini değerlendirmek.
• Altyapı: Yollar, köprüler ve binalar gibi fiziksel altyapının yanı sıra dijital altyapının değerlendirilmesi.
• Bilgi: Medya ve bilgi teknolojilerine erişim ve bunların kullanımı dahil olmak üzere iletişim ortamını anlamak.

Bu bilgilerin toplanması, mevcut tüm kaynaklardan ve kurumlardan gelmelidir. Süreç, daha geniş bir istihbarat gereksinimleri yönetim planının parçasıdır ve ilgili tüm yönleri bütünleştiren bütüncül bir bakış açısı sağlar. Bu, insan zekası (HUMINT), sinyal zekası (SIGINT) ve açık kaynak zekası (OSINT) dahil olmak üzere çeşitli istihbarat kaynaklarını içerebilir.

İstihbarat, PSİKOP faaliyetlerinin etkililiğini belirlemek için de kritik öneme sahiptir. Ameliyat öncesi ve sonrası verileri karşılaştırarak PSİKOP kampanyasının etkisi ölçülebilir. Etkiyi ölçmek, hedef kitlenin tutum, davranış veya algılarındaki değişiklikleri izlemeyi veya daha geniş PMESII göstergelerindeki değişiklikleri not etmeyi içerir.

Daha fazla bilmek ister misiniz?

Esir Takasları Sonucu İran'ın Diplomatik ve Siyasi Baskısı - Eşref-3'e Arnavutluk Saldırısı raporumuzdaki maddeleri gösteriyor

İlginç bir gözlem: İran sosyal medya kanalları ve ilgili rejim hesapları, saldırıyı herhangi bir Arnavut veya haber kaynağından önce duyurdu.

Arnavutluk'un eski Cumhurbaşkanı ve Başbakanları, saldırıyı kınayan ve asılsız olarak nitelendiren bir basın toplantısı düzenlediler. Arnavutluk parlamentosu soruşturma için acil bir komite kurdu. İçişleri bakanı acil bir duruşma için komite tarafından çağrıldı. İran psikopatları ve bilişsel savaş hakkında daha fazla bilgi edinin.

• Müzakere Levasıöfke: İran, müzakerelerde pazarlık kozu olarak yabancı uyrukluları gözaltında tutuyor. İran, bu kişileri denizaşırı ülkelerde tutulan vatandaşlarıyla veya yaptırımları kaldırmak veya mali veya maddi kaynaklar sağlamak veya HMÖ'yü topraklarından çıkarmak gibi diğer tavizler karşılığında takas ediyor.
• Yurtiçi Onay: İran, başarılı esir takaslarını, hükümetin ülke içindeki onay oranlarını artıran diplomatik zaferler olarak çerçeveliyor. Takaslar, hükümetin yurtdışındaki vatandaşlarını koruyabileceğini ve başları belaya girdiğinde serbest bırakılmalarını sağlayabileceğini gösteriyor.
• Uluslararası İmaj: Yabancı mahkumları serbest bırakmak, İran'ın uluslararası imajını iyileştirerek onu insancıl, adil veya diplomatik çözümlere girmeye istekli olarak gösteriyor. Yabancı mahkumları serbest bırakmak, uluslararası ilişkilerine yardımcı olur ve diğer ulusların düşmanlığını azaltır.
• Doğrudan Diplomatik Katılım: İranlı esir takasları, Batılı ülkelerle doğrudan ilişki kurma fırsatları yaratıyor. Takaslar, resmi diplomatik kanallar olmadığında bir açılış diyaloğuna yardımcı olur. Takaslar, diğer konularda daha fazla müzakere için kapılar açar.

Raporun tamamını okuyun 

Psikolojik operasyonlar veya PSYOP, bireylerin veya grupların davranışlarını, duygularını ve tutumlarını etkilemek için tasarlanmış faaliyetlerdir. Pazarlama, halkla ilişkiler, politika, savaş ve terapötik bağlamlarda kullanılan psikopatları görüyoruz. Etik yönergeler manipülasyonu şiddetle caydırsa da, PSYOP'u anlamak mesajların izleyicileri nasıl etkilediğini aydınlatabilir ve anlayışı, empatiyi ve olumlu davranış değişikliğini teşvik edebilir.

Psikolojik operasyonların planlanması ve yürütülmesinde kritik adımlar vardır:

• Kitlenizi Anlayın: Bir hedef kitleyi etkilemeye çalışmadan önce, onları anlamak çok önemlidir. Kitlenizi anlamak, demografik özelliklerini, psikografiklerini, kültürlerini, değerlerini, inançlarını, tutumlarını, davranışlarını ve algılarını ve eylemlerini etkileyebilecek diğer faktörleri araştırmayı içerebilir.
• Net Hedefler Belirleyin: Ne elde etmeyi umuyorsun? Net hedefler belirlemek, davranışları değiştirmeyi, algıları şekillendirmeyi veya tutumları etkilemeyi içerebilir. Hedefleriniz ne kadar spesifik olursa, operasyonlarınızı planlamak ve başarılarını ölçmek o kadar kolay olur.
• Bir Strateji Geliştirin: Kitlenizi ve hedeflerinizi anladıktan sonra, bir strateji oluşturmaya başlayabilirsiniz. Bir strateji geliştirmek, hedef kitlenizi etkilemek için doğru mesajı, ortamı ve zamanlamayı seçmeyi içerir. İkna, sosyal etki ve davranış değişikliği ilkelerini kullanmayı düşünebilirsiniz.
• İçerik Oluşturun ve Dağıtın: Stratejinize bağlı olarak, kitlenizi etkileyebilecek içerik oluşturmalısınız. İçerik oluşturmak ve dağıtmak, konuşmaları, sosyal medya gönderilerini, reklamları, makaleleri veya diğer herhangi bir iletişim biçimini içerebilir. İçeriğiniz hazır olduğunda, hedef kitlenize ulaşacak kanallar aracılığıyla dağıtın.
• İzleyin ve Ayarlayın: Operasyonunuz başladıktan sonra, ilerlemesini izlemek çok önemlidir. Operasyonunuzu izlemek ve ayarlamak, katılım oranları, tutum değişiklikleri veya davranışsal sonuçlar gibi ölçümleri izlemeyi içerir. Operasyonunuz hedeflerine ulaşmıyorsa, stratejinizi, içeriğinizi veya dağıtım yöntemlerinizi ayarlamanız gerekebilir.

Özeti Oku

Siber Gri Bölge Eylemlerinden Suikastlara - Hedef Noktasında PMOI.

Aşağıda, İran rejiminin muhaliflere ve muhalif gruplara karşı kullandığı taktik, teknik ve yöntemlere genel bir bakış yer almaktadır. İran Halkın Mücahitleri Örgütü (HMOI) her yaz bir Özgür İran konferansı düzenler. İran rejimi her yıl, HSB'nin konferans düzenleme girişimlerini itibarsızlaştırmaya, aksatmaya, geciktirmeye ve yok etmeye çalışıyor. İran, fiziksel tehditlerden yabancı hükümetlerin bilgisayar korsanlığına ve mahkum takası nedeniyle siyasi baskıya kadar her eylemde sınırları zorlamak için mevcut her türlü taktiği kullanıyor. İran bu eylemlerine devam ediyor.

Siber gri bölge eylemleri, kabul edilebilir devlet davranışı ile düşmanca eylemler arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak, siber alanda atıf, yanıt ve net normlar ve kurallar oluşturmak için zorluklar yaratır. Bu zorlukların üstesinden gelmek, uluslararası işbirliğini, sağlam siber güvenlik önlemlerini ve siber uzayda devlet davranışını düzenlemek için normların ve anlaşmaların geliştirilmesini gerektirir.

İran siber gri bölge faaliyetleri, siber uzayda tam teşekküllü bir siber saldırının gerisinde kalan ancak stratejik hedeflere ulaşmayı amaçlayan kötü niyetli eylemleri ifade eder.

• Casusluk: İran, yabancı hükümetleri, kuruluşları ve bireyleri hedef alan siber casusluk kampanyaları yürütmektedir. Bu faaliyetler, siyasi veya askeri istihbarat, fikri mülkiyet veya kişisel veriler gibi hassas bilgilerin çalınmasını içerir.
• Dezenformasyon ve Etki Operasyonları: İran, kamuoyunu şekillendirmek ve siyasi veya ideolojik gündemini ilerletmek için yanıltıcı bilgi veya propaganda yayarak çevrimiçi dezenformasyon kampanyaları yürütüyor.
• DDoS Saldırıları: Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) saldırıları, bir hedefin sunucularını veya ağlarını bir trafik akışıyla ezip erişilemez hale getirmeyi içerir. İran, yabancı hükümetlerin web siteleri, medya kuruluşları ve finans kurumları dahil olmak üzere çeşitli hedeflere yönelik DDoS saldırıları gerçekleştirdi.
• Bilgisayar Korsanlığı ve Tahrifat: İran bilgisayar korsanlığı grupları, yeteneklerini vurgulamak, siyasi açıklamalar yapmak veya düşman oldukları algısına karşı misilleme yapmak için siber saldırılar ve web sitesi tahrifatları gerçekleştirdi. Bu faaliyetler genellikle hükümet web sitelerini, haber kuruluşlarını veya İran politikalarını eleştiren kuruluşları hedef alır.
• Kritik Altyapıya Yönelik Siber Saldırılar: İran, açıkça gri bölgeye girmemekle birlikte, enerji tesisleri, bankalar ve ulaşım sistemleri gibi kritik altyapılara yönelik siber saldırılar gerçekleştirmektedir. Önemli örnekler arasında 2012'de Suudi Aramco'ya yapılan saldırı ve 2019'da petrol tankeri endüstrisine yapılan saldırı yer alıyor.

İran Dişli Savaşı faaliyetleri

Sosyal Medya Manipülasyonu: İranlı aktörler, özellikle seçimler veya jeopolitik gerilimler gibi hassas dönemlerde, kamuoyunu etkilemek için sahte sosyal medya hesapları kullanıyor ve dezenformasyon kampanyaları yürütüyor.

Siber Casusluk: İran, dünya çapında hükümetleri, kuruluşları ve bireyleri hedef alan çeşitli siber casusluk kampanyaları yürüttü. Bu faaliyetler, istihbarat amacıyla veya rekabet avantajı elde etme yöntemi olarak hassas bilgilerin çalınmasını içerir.

Web Sitesi Tahribatı: İranlı bilgisayar korsanı grupları, hedeflenen web sitelerinin içeriğini kendi mesajları veya siyasi ifadeleriyle değiştirerek web sitesi tahrifatları gerçekleştirdi. İran, yetenekleri vurgulamak, farkındalık yaratmak veya siyasi ideolojileri desteklemek için tahrifatları kullanıyor.

Kimlik Avı ve Spear-Phishing: İranlı aktörler, kişileri oturum kimlik bilgileri veya finansal veriler gibi hassas bilgileri ifşa etmeleri için kandırmak için aldatıcı e-postalar veya mesajlar kullanan kimlik avı kampanyaları yürütür.

Etki Operasyonları: İran, propaganda yaymak, anlatıları manipüle etmek ve hem yurtiçinde hem de yurtdışında kamuoyunu şekillendirmek için devlet kontrolündeki medya kuruluşlarını kullanmak da dahil olmak üzere çeşitli yollarla nüfuz operasyonları yürütüyor.

Muhalifleri ve Aktivistleri Hedef Almak: İranlı siber aktörler, hem İran içinde hem de yurt dışında muhalifleri, aktivistleri ve insan hakları örgütlerini hedef alıyor. Bu faaliyetler, muhalefet seslerini bozmayı veya susturmayı amaçlamaktadır.

Dağıtılmış Hizmet Reddi (DDoS) Saldırıları: İran, çeşitli web sitelerini ve çevrimiçi hizmetleri hedef alan DDoS saldırıları gerçekleştirmektedir. Bu saldırılar, hedeflenen sistemleri bunaltarak meşru kullanıcılar için erişilemez hale getirir.

Veri Hırsızlığı ve Fikri Mülkiyet Hırsızlığı: İranlı siber aktörler, fikri mülkiyet de dahil olmak üzere yabancı şirketlerden, üniversitelerden ve araştırma kurumlarından hassas verileri çalıyor.

Fidye Yazılım Saldırıları: Yalnızca İran'a atfedilmemekle birlikte, İran bağlantılı grupların sistemlerini şifreleyerek ve serbest bırakılmaları için ödeme talep ederek kuruluşlardan zorla para almak için fidye yazılımları kullandığı durumlar olmuştur.

RAPORUN TAMAMINI OKUYUN

Deniz Kuvvetleri Komutanlığı Puanlama Modeli'nin siber kanıtların değerlendirilmesinde tüm seviyelerinin otomatikleştirilmesi, modelin kriterlerini ve puanlama metodolojisini içeren sistematik bir süreç geliştirmeyi içerir. Amirallik Puanlama Modelinin her seviyesini otomatikleştirmek için olası adımları listeledik.

1. Siber kanıtları toplayın ve önceden işleyin: Günlük dosyaları, ağ trafiği verileri, sistem yapıları veya olay veya soruşturmayla ilgili diğer dijital bilgiler gibi ilgili siber kanıtları toplayın. Veri temizleme, normalleştirme ve biçimlendirmeyi içerebilen analiz için tutarlılık ve uyumluluk sağlamak üzere verileri önceden işleyin.
2. Her seviye için kriterleri tanımlayın: Amirallik Puanlama Modelini gözden geçirin ve her seviye için kriterleri belirleyin. Model tipik olarak Düzey 1 (Gösterge), Düzey 2 (Makul İnanç), Düzey 3 (Güçlü İnanç) ve Düzey 4 (Gerçek) gibi birkaç düzeyden oluşur. Modelin rehberliğine dayalı olarak her düzeyde değerlendirme için belirli kriterleri ve göstergeleri tanımlayın.
3. Kanıt değerlendirmesi için algoritmalar veya kurallar geliştirin: Kanıtları her seviye için tanımlanan kriterlere göre otomatik olarak değerlendirebilen algoritmalar veya kurallar tasarlayın. Bu, kanıtları analiz etmek ve kriterlere dayalı değerlendirmeler yapmak için makine öğrenimi tekniklerinin, doğal dil işlemenin veya kural tabanlı sistemlerin uygulanmasını içerebilir.

1. Kanıttan özellikleri ayıklayın: Kanıttan değerlendirme sürecine katkıda bulunabilecek ilgili özellikleri veya nitelikleri belirleyin. Bu özellikler, uzlaşma göstergelerini, zaman damgalarını, ağ modellerini, dosya özelliklerini veya her düzey için ölçütlerle uyumlu diğer ilgili bilgileri içerebilir.
2. Kriterlere göre puan atayın: Admiralty Puanlama Modelinin her düzeyi için kriterlere dayalı olarak kanıtlara puanlar veya derecelendirmeler atayın. Puanlama, ikili (örneğin, geçti/kaldı), sayısal (örneğin, 1'den 10'a kadar bir ölçekte) veya kanıtlarla ilgili güven veya inanç düzeyini yansıtan herhangi bir uygun ölçek olabilir.
3. Puanlama sürecini birleşik bir sisteme entegre edin: Otomatik puanlama sürecini içeren birleşik bir sistem veya uygulama geliştirin. Bu sistem, kanıtları girdi olarak almalı, kanıtları değerlendirmek için algoritmalar veya kurallar uygulamalı ve her model seviyesi için karşılık gelen puanları veya derecelendirmeleri oluşturmalıdır.
4. Otomatik puanlama sistemini doğrulayın ve hassaslaştırın: Otomatik puanlama sisteminin performansını, sonuçlarını insan değerlendirmeleri veya belirlenmiş kıyaslamalarla karşılaştırarak doğrulayın. Güvenilirliğini sağlamak için sistemin doğruluğunu, hassasiyetini, geri çağırma veya diğer ilgili ölçümlerini analiz edin. Değerlendirme sonuçlarına göre sistemi gerektiği gibi iyileştirin.
5. Sistemi sürekli güncelleyin ve iyileştirin: En son siber tehdit istihbaratı, saldırı teknikleri ve yeni kanıtlayıcı faktörlerle güncel kalın. Ortaya çıkan trendlere uyum sağlamak, kriterleri iyileştirmek ve değerlendirmelerin doğruluğunu artırmak için otomatik puanlama sistemini düzenli olarak güncelleyin ve iyileştirin.

Amirallik Puanlama Modelini siber kanıtları değerlendirmede otomatikleştirmek, siber güvenlik, veri analizi ve yazılım geliştirme alanlarında uzmanlık gerektirir. Etkili uygulama ve kuruluşunuzun özel gereksinimleri veya kullanım senaryosuyla uyum sağlamak için alan uzmanlarını, siber güvenlik analistlerini ve veri bilimcileri dahil edin.

CRAAP testinin (Para Birimi, İlgililik, Yetki, Doğruluk, Amaç) NATO Deniz Kuvvetleri Puanlama Modeli ile entegre edilmesi, siber kanıtların güvenilirliğini ve kalitesini değerlendirmek için kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi sağlayabilir.

1. Kriterleri tanımlayın: Birleşik bir değerlendirme kriterleri seti oluşturmak için her iki modeldeki kriterleri birleştirin. CRAAP testi her seviyede alt kriter olarak kullanılabilirken, ana değerlendirme seviyeleri olarak eksiksiz NATO Amirallik Puanlama Modeli kriterlerini kullanın. Örneğin:
• Seviye 1 (Gösterge): Geçerlilik, Alaka Düzeyi ve Yetki için kanıtları değerlendirin.
• Seviye 2 (Makul İnanç): Doğruluk ve Amaç için kanıtları değerlendirin.
• Seviye 3 (Güçlü İnanç): CRAAP testinin tüm kriterleri için kanıtları analiz edin.
• Seviye 4 (Gerçek): CRAAP testinin tüm kriterleri için kanıtları daha fazla doğrulayın.
2. Ağırlıkları veya puanları atayın: Birleşik değerlendirme çerçevesinde her bir kriterin göreli önemini veya ağırlığını belirleyin. NATO Amirallik Puanlama Modeli'nden kriterlere ana seviyeleri temsil ettikleri için daha yüksek ağırlıklar atayabilirsiniz, CRAAP test kriterleri ise alt kriter olarak daha düşük ağırlıklara sahip olabilir. Alternatif olarak, alaka düzeyine ve genel değerlendirme üzerindeki etkisine göre her bir kritere puanlar veya derecelendirmeler atayabilirsiniz.
3. Otomatik bir değerlendirme süreci geliştirin: Değerlendirme sürecini otomatikleştirmek için tanımlanmış kriterlere ve ağırlıklara dayalı algoritmalar veya kurallar tasarlayın. Bu, doğal dil işleme tekniklerini, metin analizini veya ilgili bilgileri çıkarmak ve kanıtları kriterlere göre değerlendirmek için diğer yöntemleri içerebilir.
4. İlgili kanıt özelliklerini çıkarın: CRAAP test kriterleri ve NATO Amirallik Puanlama Modeli ile uyumlu olan kanıtların özelliklerini veya niteliklerini belirleyin. Örneğin, Yetki için yazar kimlik bilgileri, kaynak itibarı veya akran değerlendirmesi durumu gibi faktörleri göz önünde bulundurabilirsiniz. Otomatik değerlendirme sürecinde kullanılan kanıtlardan bu özellikleri çıkarın.
5. Birleşik değerlendirme çerçevesini uygulayın: Otomatik değerlendirme sürecini birleşik çerçeveyle entegre edin. Kanıtları girin, tanımlanmış kriterlere göre kanıtları değerlendirmek için algoritmaları veya kuralları uygulayın ve her bir kriter ve genel değerlendirme düzeyi için puanlar veya derecelendirmeler oluşturun.
6. Sonuçları bir araya toplayın ve yorumlayın: Kanıtların genel bir değerlendirmesini elde etmek için her bir kriter ve seviyeden alınan puanları veya derecelendirmeleri toplayın. Birleşik puanlara veya derecelendirmelere dayalı olarak kanıtların nihai sınıflandırmasını belirlemek için eşikler veya karar kuralları oluşturun. Kanıtın güvenilirliğini ve kalitesini paydaşlara iletmek için sonuçları yorumlayın.
7. Entegre çerçeveyi doğrulayın ve iyileştirin: Sonuçlarını manuel değerlendirmeler veya oluşturulmuş kıyaslamalarla karşılaştırarak entegre çerçevenin performansını doğrulayın. Etkinliğini sağlamak için doğruluk, kesinlik, hatırlama veya diğer ilgili ölçümleri değerlendirin. Geri bildirimlere ve yeni içgörülere dayalı olarak çerçeveyi sürekli iyileştirin ve iyileştirin.

CRAAP testini NATO Deniz Kuvvetleri Puanlama Modeli ile entegre ederek, kanıtın teknik yönlerini ve güncelliğini, alaka düzeyini, yetkisini, doğruluğunu ve amacını göz önünde bulundurarak değerlendirme sürecini geliştirebilirsiniz. Bu entegrasyon, kanıtların güvenilirliği ve kalitesinin daha kapsamlı ve çok yönlü bir değerlendirmesini sağlar.

 Siber kanıtların değerlendirilmesi, modelin kriterlerini ve puanlama metodolojisini içeren sistematik bir süreç geliştirmeyi içerir. Amirallik Puanlama Modelinin her seviyesini otomatikleştirmek için olası adımları listeledik.

1. Siber kanıtları toplayın ve önceden işleyin: Günlük dosyaları, ağ trafiği verileri, sistem yapıları veya olay veya soruşturmayla ilgili diğer dijital bilgiler gibi ilgili siber kanıtları toplayın. Veri temizleme, normalleştirme ve biçimlendirmeyi içerebilen analiz için tutarlılık ve uyumluluk sağlamak üzere verileri önceden işleyin.
2. Her seviye için kriterleri tanımlayın: Amirallik Puanlama Modelini gözden geçirin ve her seviye için kriterleri belirleyin. Model tipik olarak Düzey 1 (Gösterge), Düzey 2 (Makul İnanç), Düzey 3 (Güçlü İnanç) ve Düzey 4 (Gerçek) gibi birkaç düzeyden oluşur. Modelin rehberliğine dayalı olarak her düzeyde değerlendirme için belirli kriterleri ve göstergeleri tanımlayın.
3. Kanıt değerlendirmesi için algoritmalar veya kurallar geliştirin: Kanıtları her seviye için tanımlanan kriterlere göre otomatik olarak değerlendirebilen algoritmalar veya kurallar tasarlayın. Bu, kanıtları analiz etmek ve kriterlere dayalı değerlendirmeler yapmak için makine öğrenimi tekniklerinin, doğal dil işlemenin veya kural tabanlı sistemlerin uygulanmasını içerebilir.
4. Kanıttan özellikleri ayıklayın: Kanıttan değerlendirme sürecine katkıda bulunabilecek ilgili özellikleri veya nitelikleri belirleyin. Bu özellikler, uzlaşma göstergelerini, zaman damgalarını, ağ modellerini, dosya özelliklerini veya her düzey için ölçütlerle uyumlu diğer ilgili bilgileri içerebilir.
5. Kriterlere göre puan atayın: Admiralty Puanlama Modelinin her düzeyi için kriterlere dayalı olarak kanıtlara puanlar veya derecelendirmeler atayın. Puanlama, ikili (örneğin, geçti/kaldı), sayısal (örneğin, 1'den 10'a kadar bir ölçekte) veya kanıtlarla ilgili güven veya inanç düzeyini yansıtan herhangi bir uygun ölçek olabilir.
6. Puanlama sürecini birleşik bir sisteme entegre edin: Otomatik puanlama sürecini içeren birleşik bir sistem veya uygulama geliştirin. Bu sistem, kanıtları girdi olarak almalı, kanıtları değerlendirmek için algoritmalar veya kurallar uygulamalı ve her model seviyesi için karşılık gelen puanları veya derecelendirmeleri oluşturmalıdır.
7. Otomatik puanlama sistemini doğrulayın ve hassaslaştırın: Otomatik puanlama sisteminin performansını, sonuçlarını insan değerlendirmeleri veya belirlenmiş kıyaslamalarla karşılaştırarak doğrulayın. Güvenilirliğini sağlamak için sistemin doğruluğunu, hassasiyetini, geri çağırma veya diğer ilgili ölçümlerini analiz edin. Değerlendirme sonuçlarına göre sistemi gerektiği gibi iyileştirin.
8. Sistemi sürekli güncelleyin ve iyileştirin: En son siber tehdit istihbaratı, saldırı teknikleri ve yeni kanıtlayıcı faktörlerle güncel kalın. Ortaya çıkan trendlere uyum sağlamak, kriterleri iyileştirmek ve değerlendirmelerin doğruluğunu artırmak için otomatik puanlama sistemini düzenli olarak güncelleyin ve iyileştirin.

Amirallik Puanlama Modelini siber kanıtları değerlendirmede otomatikleştirmek, siber güvenlik, veri analizi ve yazılım geliştirme alanlarında uzmanlık gerektirir. Etkili uygulama ve kuruluşunuzun özel gereksinimleri veya kullanım senaryosuyla uyum sağlamak için alan uzmanlarını, siber güvenlik analistlerini ve veri bilimcileri dahil edin.

CRAAP testinin (Para Birimi, İlgililik, Yetki, Doğruluk, Amaç) NATO Deniz Kuvvetleri Puanlama Modeli ile entegre edilmesi, siber kanıtların güvenilirliğini ve kalitesini değerlendirmek için kapsamlı bir değerlendirme çerçevesi sağlayabilir.

1. Kriterleri tanımlayın: Birleşik bir değerlendirme kriterleri seti oluşturmak için her iki modeldeki kriterleri birleştirin. CRAAP testi her seviyede alt kriter olarak kullanılabilirken, ana değerlendirme seviyeleri olarak eksiksiz NATO Amirallik Puanlama Modeli kriterlerini kullanın. Örneğin:
• Seviye 1 (Gösterge): Geçerlilik, Alaka Düzeyi ve Yetki için kanıtları değerlendirin.
• Seviye 2 (Makul İnanç): Doğruluk ve Amaç için kanıtları değerlendirin.
• Seviye 3 (Güçlü İnanç): CRAAP testinin tüm kriterleri için kanıtları analiz edin.
• Seviye 4 (Gerçek): CRAAP testinin tüm kriterleri için kanıtları daha fazla doğrulayın.
2. Ağırlıkları veya puanları atayın: Birleşik değerlendirme çerçevesinde her bir kriterin göreli önemini veya ağırlığını belirleyin. NATO Amirallik Puanlama Modeli'nden kriterlere ana seviyeleri temsil ettikleri için daha yüksek ağırlıklar atayabilirsiniz, CRAAP test kriterleri ise alt kriter olarak daha düşük ağırlıklara sahip olabilir. Alternatif olarak, alaka düzeyine ve genel değerlendirme üzerindeki etkisine göre her bir kritere puanlar veya derecelendirmeler atayabilirsiniz.
3. Otomatik bir değerlendirme süreci geliştirin: Değerlendirme sürecini otomatikleştirmek için tanımlanmış kriterlere ve ağırlıklara dayalı algoritmalar veya kurallar tasarlayın. Bu, doğal dil işleme tekniklerini, metin analizini veya ilgili bilgileri çıkarmak ve kanıtları kriterlere göre değerlendirmek için diğer yöntemleri içerebilir.
4. İlgili kanıt özelliklerini çıkarın: CRAAP test kriterleri ve NATO Amirallik Puanlama Modeli ile uyumlu olan kanıtların özelliklerini veya niteliklerini belirleyin. Örneğin, Yetki için yazar kimlik bilgileri, kaynak itibarı veya akran değerlendirmesi durumu gibi faktörleri göz önünde bulundurabilirsiniz. Otomatik değerlendirme sürecinde kullanılan kanıtlardan bu özellikleri çıkarın.
5. Birleşik değerlendirme çerçevesini uygulayın: Otomatik değerlendirme sürecini birleşik çerçeveyle entegre edin. Kanıtları girin, tanımlanmış kriterlere göre kanıtları değerlendirmek için algoritmaları veya kuralları uygulayın ve her bir kriter ve genel değerlendirme düzeyi için puanlar veya derecelendirmeler oluşturun.
6. Sonuçları bir araya toplayın ve yorumlayın: Kanıtların genel bir değerlendirmesini elde etmek için her bir kriter ve seviyeden alınan puanları veya derecelendirmeleri toplayın. Birleşik puanlara veya derecelendirmelere dayalı olarak kanıtların nihai sınıflandırmasını belirlemek için eşikler veya karar kuralları oluşturun. Kanıtın güvenilirliğini ve kalitesini paydaşlara iletmek için sonuçları yorumlayın.
7. Entegre çerçeveyi doğrulayın ve iyileştirin: Sonuçlarını manuel değerlendirmeler veya oluşturulmuş kıyaslamalarla karşılaştırarak entegre çerçevenin performansını doğrulayın. Etkinliğini sağlamak için doğruluk, kesinlik, hatırlama veya diğer ilgili ölçümleri değerlendirin. Geri bildirimlere ve yeni içgörülere dayalı olarak çerçeveyi sürekli iyileştirin ve iyileştirin.

CRAAP testini NATO Deniz Kuvvetleri Puanlama Modeli ile entegre ederek, kanıtın teknik yönlerini ve güncelliğini, alaka düzeyini, yetkisini, doğruluğunu ve amacını göz önünde bulundurarak değerlendirme sürecini geliştirebilirsiniz. Bu entegrasyon, kanıtların güvenilirliği ve kalitesinin daha kapsamlı ve çok yönlü bir değerlendirmesini sağlar.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71

İstihbarat kaynaklarının güvenilirliğini, güvenilirliğini ve doğruluğunu doğrulamak, genellikle manuel analiz ve eleştirel düşünmenin bir kombinasyonunu gerektirir. Ancak, bu süreci desteklemek için algoritmalar ve teknikler kullanabiliriz:

1. Metin Analizi: Metin analizi algoritmaları, yazılı kaynakların güvenilirliğini ve güvenilirliğini değerlendirmeye yardımcı olabilir. Metin içindeki dili, duyarlılığı, bahsedilen varlıkları ve bilgilerin tutarlılığını analiz etmek için duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve konu modelleme gibi Doğal Dil İşleme (NLP) tekniklerini uygulayın. Bu, kaynağın güvenilirliği ve güvenilirliği hakkında fikir verebilir.
2. Sosyal Ağ Analizi: İstihbarat kaynaklarına dahil olan bireyler veya kuruluşlar arasındaki bağlantıları ve ilişkileri incelemek için sosyal ağ analizi algoritmalarını kullanın. Ağı haritalandırarak ve yapısını, merkezilik ölçümlerini ve etkileşim kalıplarını analiz ederek potansiyel önyargıları, bağlantıları veya güvenilirlik göstergelerini belirleyebilirsiniz.

1. Veri Birleştirme: Veri birleştirme algoritmaları, kalıpları, çakışmaları veya tutarsızlıkları belirlemek için birden çok kaynaktan gelen bilgileri birleştirir. Çeşitli kaynaklardan gelen verileri karşılaştırarak ve kümeleme, benzerlik analizi veya anormallik tespiti gibi algoritmalar uygulayarak, çeşitli kaynaklar tarafından sağlanan bilgilerin tutarlılığını ve doğruluğunu değerlendirebilirsiniz.
2. İtibar Analizi: İtibar analizi algoritmaları, geçmiş verilere ve kullanıcı geri bildirimlerine dayalı olarak kaynakların itibarını ve geçmişlerini değerlendirir. Bu algoritmalar, önceki raporların güvenilirliği, kaynağın uzmanlığı veya yetkisi ve diğer kullanıcılar veya sistemler tarafından atanan güven düzeyi gibi faktörleri dikkate alır. İtibar analizi, istihbarat kaynaklarının güvenilirliğini ve doğruluğunu ölçmeye yardımcı olabilir.
3. Bayes Analizi: Bayes analizi teknikleri, bir kaynağın doğruluk olasılığını yeni kanıtlara veya bilgilere dayalı olarak güncellemek için kullanılabilir. Bayes algoritmaları, bir kaynağın doğru veya güvenilir olma olasılığını tahmin etmek için önceki olasılıkları kullanır ve bunları yeni verilerle günceller. Olasılıkları yinelemeli olarak güncelleyerek, kaynakların değerlendirmesini zaman içinde iyileştirebilirsiniz.
4. Makine Öğrenimine Dayalı Sınıflandırma: Kaynakları güvenilirliklerine veya doğruluklarına göre kategorilere ayırmak için denetimli sınıflandırma modelleri gibi makine öğrenimi algoritmalarını eğitin. Etiketli eğitim verileri (örneğin, güvenilir ve güvenilir olmayan kaynaklar) sağlayarak bu algoritmalar, güvenilir kaynakları daha az güvenilir olanlardan ayıran kalıpları ve özellikleri öğrenebilir. Bu, istihbarat kaynaklarının güvenilirliğinin otomatik olarak sınıflandırılmasına ve değerlendirilmesine yardımcı olabilir.

Algoritmalar doğrulama sürecini destekleyebilirken, insan muhakemesi ve eleştirel düşünme çok önemli olmaya devam ediyor. Kaynak güvenilirliğini, güvenilirliğini ve doğruluğunu değerlendirmede insan analistlere yardımcı olmak için algoritmaları kullanın. İstihbarat kaynaklarının kapsamlı ve sağlam bir şekilde değerlendirilmesini sağlamak için otomatik teknikleri ve insan uzmanlığını birleştirmek gereklidir.

İstihbarat kaynaklarının güvenilirliğini, güvenilirliğini ve doğruluğunu doğrulama bağlamında yaygın olarak kullandığımız belirli algoritmalar:

1. Naive Bayes Sınıflandırıcı: Naive Bayes, kaynağın içeriğinden veya meta verisinden çıkarılan özelliklere dayalı olarak bir kaynağın güvenilir veya doğru olma olasılığını hesaplayan denetimli bir makine öğrenimi algoritmasıdır. Özellikler arasında bağımsızlık varsayar ve tahminlerde bulunmak için Bayes teoremini kullanır. Kaynakları güvenilir veya inandırıcı olmayan olarak sınıflandırmak için Naive Bayes'i etiketli veriler üzerinde eğitin.
2. Destek Vektör Makineleri (SVM): SVM, sınıflandırma görevleri için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. (“Özetle Açıklanan En Yaygın 11 Makine Öğrenimi Algoritması”) Farklı sınıfları ayıran optimal bir hiper düzlem bularak çalışır. (“Kâr Potansiyelinin Kilidini Açma: Makine Öğrenimini Algoritmaya Uygulamak...”) SVM'yi, kaynakların güvenilir veya güvenilmez olarak sınıflandırıldığı etiketli veriler üzerinde eğitin. Eğitildikten sonra, yeni kaynakları dil kalıpları, dilbilimsel ipuçları veya meta veriler gibi özelliklerine göre sınıflandırabilir.
3. Rastgele Orman: Rastgele Orman, tahminler yapmak için birden fazla karar ağacını birleştiren bir topluluk öğrenme algoritmasıdır. (“BamboTims/Buldozer-Price-Regression-ML-Model - GitHub”) Kaynakları güvenilir veya güvenilir olarak sınıflandırmak için çeşitli özelliklere dayalı olarak etiketlenmiş veriler üzerinde Random Forest'ı eğitebiliriz. Random Forest, özellikler arasındaki karmaşık ilişkileri yönetebilir ve kaynak güvenilirliği için çeşitli faktörlerin önemi hakkında fikir verebilir.
4. PageRank Algoritması: Başlangıçta web sayfalarını sıralamak için geliştirilen PageRank algoritması, istihbarat kaynaklarının güvenilirliğini ve önemini değerlendirmek için uyarlanabilir. PageRank, bir ağ içindeki itibarlarını ve etkilerini belirlemek için kaynakların bağlantılarını ve bağlantı yapılarını değerlendirir. Yüksek PageRank puanlarına sahip kaynaklar, güvenilir ve güvenilir olarak kabul edilir.
5. TrustRank Algoritması: TrustRank, güvenilir kaynak kaynaklarla ilişkilerine dayalı olarak kaynakların güvenilirliğini ölçen bir algoritmadır. Bir kaynağa işaret eden bağlantıların kalitesini ve güvenilirliğini değerlendirir ve buna göre güven puanlarını yayar. Güvenilir kaynakları belirlemek ve güvenilir olmayabilecek kaynakları filtrelemek için TrustRank'i kullanın.
6. Duygu Analizi: Duygu analizi algoritmaları, kaynak metinlerde ifade edilen duygu veya görüşü analiz etmek için NLP tekniklerini kullanır. Bu algoritmalar, iletilen duyguları, tutumları ve duyguları değerlendirerek sunulan bilgilerdeki önyargıları, öznelliği veya olası yanlışlıkları belirleyebilir. Duyarlılık analizi, istihbarat kaynaklarının tonunu ve güvenilirliğini değerlendirmede yararlı olabilir.
7. Ağ Analizi: Kaynaklar arasındaki bağlantıları ve ilişkileri analiz etmek için merkezilik ölçüleri (örneğin, derece merkeziliği, arasındalık merkeziliği) veya topluluk algılama algoritmaları gibi ağ analizi algoritmalarını uygulayın. Bu algoritmalar, bir ağ içindeki etkili veya merkezi kaynakları belirlemeye, ağ konumlarına göre kaynakların güvenilirliğini değerlendirmeye ve potansiyel önyargıları veya grupları tespit etmeye yardımcı olur.

Algoritmaların seçimi, belirli bağlama, mevcut verilere ve analizin amaçlarına bağlıdır. Ek olarak, istihbarat kaynaklarını doğrulama gereksinimleriyle uyumlu hale getirmek için ilgili eğitim verilerini kullanarak bu algoritmaları eğitin ve ince ayar yapın.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71 

İstihbarat analizi otomatik akran değerlendirmesi süreçleri, istihbarat raporlarının doğrulanmasında değerli olabilir. Yapay zekanın ve doğal dil işlemenin ortaya çıkışıyla, uygulanabilirlik çok uzak değil.

1. Otomatik bir akran değerlendirmesi çerçevesi tasarlayın: İstihbarat analiz sisteminize otomatik akran değerlendirmesi süreçlerini dahil eden bir çerçeve geliştirin. İnceleme için doğruluk, alaka düzeyi, açıklık, tutarlılık ve istihbarat topluluğu standartlarına bağlılık gibi özel değerlendirme kriterlerini ve yönergeleri tanımlayın.
2. Nitelikli gözden geçirenleri belirleyin: Konuyla ilgili gerekli uzmanlığa ve bilgiye sahip olan, kuruluşunuz veya istihbarat topluluğunuzdaki nitelikli gözden geçirenlerden oluşan bir havuz belirleyin. İstihbarat analizi sürecine ilişkin deneyimlerini, alan uzmanlıklarını ve aşinalıklarını göz önünde bulundurun.

• İnceleme kriterlerini ve ölçümlerini tanımlayın: İstihbaratın rapor ettiği değerlendirme için belirli kriterler ve ölçümler oluşturun. Bunlar, kaynakların kalitesi ve doğruluğu, mantıksal muhakeme, SAT'lerin kullanımı, analiz tutarlılığı ve istihbarat topluluğu standartlarına bağlılık gibi faktörleri içerebilir. Gözden geçirme sürecinde uygulama için nicel veya nitel metrikleri tanımlayın.

• Otomatik inceleme araçlarını uygulayın: İnceleme sürecini kolaylaştırabilecek otomatik inceleme araçlarından veya platformlarından yararlanın. Bu araçlar, raporların kalitesini ve özelliklerini değerlendirmek ve değerlendirmek için tasarlanmış metin analizi algoritmalarını, doğal dil işleme (NLP) tekniklerini ve makine öğrenimi modellerini içerebilir. Bu tür araçlar, analizdeki potansiyel hataların, tutarsızlıkların veya boşlukların belirlenmesine yardımcı olabilir.
• Hakem değerlendirmesi ataması ve planlaması: Uzmanlıklarına ve iş yüklerine dayalı olarak emsal gözden geçirenlere istihbarat raporları atamak için bir mekanizma geliştirin. Her rapor için gereken geri dönüş süresini göz önünde bulundurarak, zamanında ve verimli inceleme döngüleri sağlayan bir planlama sistemi uygulayın.
• Gözden geçirenlerin geri bildirimi ve derecelendirmeleri: Gözden geçirenlerin inceledikleri raporlarla ilgili geri bildirim, yorum ve derecelendirme yapmalarını sağlayın. Gözden geçirenlere gözlemlerini, önerilerini ve gerekli düzeltmeleri kaydetme konusunda rehberlik edecek standartlaştırılmış bir şablon veya form geliştirin. Raporların kalitesini ve alaka düzeyini ölçen bir derecelendirme sistemi kullanmayı düşünün.
• Gözden geçirenlerin geri bildirimlerini toplayın ve analiz edin: Raporlardaki ortak kalıpları, iyileştirme alanlarını veya olası sorunları belirlemek için gözden geçirenler tarafından sağlanan geri bildirimleri ve derecelendirmeleri analiz edin. Analizde yinelenen güçlü veya zayıf yönleri belirlemek gibi toplu gözden geçiren geri bildirimlerinden içgörüler elde etmek için veri analitiği tekniklerinden yararlanın.
• Yinelemeli iyileştirme süreci: Otomatik akran değerlendirmesi sürecinden alınan geri bildirimi yinelemeli bir iyileştirme döngüsüne dahil edin. Analiz metodolojilerini iyileştirmek, tespit edilen zayıflıkları ele almak ve istihbarat raporlarının genel kalitesini artırmak için incelemeden elde edilen içgörüleri kullanın.
• İnceleme performansını izleyin ve takip edin: Otomatik akran değerlendirmesi süreçlerinin performansını sürekli olarak izleyin ve izleyin. Süreç iyileştirme fırsatlarını belirlemek ve inceleme sisteminin etkinliğini ve verimliliğini sağlamak için inceleme tamamlama süresi, gözden geçirenler arasındaki anlaşma düzeyleri ve gözden geçiren performansı gibi ölçümleri analiz edin.
• Analistlere geri bildirim ve rehberlik sağlayın: Analistlere rehberlik ve destek sağlamak için gözden geçirenin geri bildirimini kullanın. İnceleme sonuçlarını analistlerle paylaşarak iyileştirme alanlarını vurgulayın ve analiz becerilerini geliştirmek için önerilerde bulunun. Sürekli öğrenme ve iyileştirme kültürünü desteklemek için gözden geçirenler ve analistler arasında bir geri bildirim döngüsünü teşvik edin.

Otomatik akran değerlendirmesi süreçlerini istihbarat analizi iş akışınıza entegre ederek istihbarat raporlarının kalitesini doğrulayabilir ve artırabilirsiniz. Bu yaklaşım, iç organizasyonunuz ve dış istihbarat paylaşım yapılarınız içinde işbirliğini, nesnelliği ve standartlara bağlılığı teşvik eder ve sonuç olarak analizin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71

Treadstone 71, istihbarat yaşam döngüsünün standart bir parçası olarak Uyduları kullanır. Yapılandırılmış Analitik Teknikleri (SAT'ler) entegre etmek ve otomatikleştirmek, bu tekniklerin uygulanmasını kolaylaştırmak için teknoloji ve hesaplama araçlarını kullanmayı içerir. Adımları ve yöntemleri izleyerek tam da bunu yapan modellerimiz var.

1. SAT Çerçevelerini Standartlaştırın: SAT'ları uygulamak için standartlaştırılmış çerçeveler geliştirin. Bu, çeşitli SAT tekniklerini, amaçlarını ve her tekniğe dahil olan adımları tanımlamayı içerir. Analistlerin SAT'ları kullanırken izleyebileceği şablonlar veya yönergeler oluşturun.
2. SAT Yazılım Araçları Geliştirin: SAT sınavları için özel olarak hazırlanmış yazılım araçları tasarlayın ve geliştirin. Bu araçlar, varlık ilişkisi analizi, bağlantı analizi, zaman çizelgesi analizi ve hipotez oluşturma gibi SAT tekniklerini yürütmek için otomatikleştirilmiş destek sağlayabilir. Araçlar, yinelenen görevleri otomatikleştirebilir, veri görselleştirmesini geliştirebilir ve örüntü tanımaya yardımcı olabilir.
3. Doğal Dil İşleme (NLP): Yapılandırılmamış metin verilerinin çıkarılmasını ve analizini otomatikleştirmek için NLP tekniklerini kullanın. NLP algoritmaları, büyük hacimli metin bilgilerini işleyebilir, temel varlıkları, ilişkileri ve duyguları belirleyebilir ve bunları daha fazla SAT analizi için yapılandırılmış verilere dönüştürebilir.

1. Veri Entegrasyonu ve Füzyon: Çeşitli veri kaynaklarını entegre edin ve yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri birleştirmek için veri birleştirme teknikleri uygulayın. Otomatik veri entegrasyonu, mevcut bilgilerin kapsamlı bir görünümünü sağlayarak SAT'ları kullanarak bütünsel bir analize olanak tanır.
2. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: SAT sınavlarının belirli yönlerini otomatikleştirmek için makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarından yararlanın. Örneğin, verilerdeki kalıpları, anormallikleri veya eğilimleri belirlemek için makine öğrenimi modellerini eğitmek, analistlerin hipotez oluşturmasına veya ilgi alanlarını belirlemesine yardımcı olmak. AI teknikleri, tekrarlayan görevleri otomatikleştirebilir ve geçmiş kalıplara ve eğilimlere dayalı öneriler sağlayabilir.
3. Görselleştirme Araçları: Karmaşık verileri görsel olarak sezgisel olarak sunmak için veri görselleştirme araçlarını uygulayın. Etkileşimli panolar, ağ grafikleri ve ısı haritaları, analistlerin SAT'ler aracılığıyla tanımlanan ilişkileri, bağımlılıkları ve kalıpları keşfetmesine ve anlamasına yardımcı olabilir. Otomatik görselleştirme araçları, hızlı ve kapsamlı analizi kolaylaştırır.
4. İş Akışı Otomasyonu: Süreç boyunca analistlere rehberlik eden sistemler veya platformlar geliştirerek SAT uygulama iş akışını otomatikleştirin. Bu sistemler, adım adım talimatlar sağlayabilir, veri ön işleme görevlerini otomatikleştirebilir ve çeşitli analiz tekniklerini sorunsuz bir şekilde entegre edebilir.
5. İşbirliği ve Bilgi Paylaşımı Platformları: Analistlerin SAT uygulamalarını paylaşabilecekleri ve tartışabilecekleri işbirliğine dayalı platformlar oluşturun. Bu platformlar bilgi paylaşımını kolaylaştırabilir, paylaşılan veri kümelerine erişim sağlayabilir ve birden çok analistin uzmanlığından yararlanarak toplu analize izin verebilir.
6. Sürekli İyileştirme: Otomatikleştirilmiş SAT süreçlerini sürekli olarak değerlendirin ve iyileştirin. Analistlerden gelen geri bildirimleri dahil edin, otomatikleştirilmiş araçların etkinliğini izleyin ve performanslarını ve kullanılabilirliklerini iyileştirmek için iyileştirmeler yapın. Otomasyonun analiz sürecinin gelişen gereksinimleriyle uyumlu olmasını sağlamak için teknoloji ve analitik metodolojilerdeki gelişmelerden haberdar olun.
7. Eğitim ve Beceri Geliştirme: Otomatik SAT araçlarını etkin bir şekilde kullanma konusunda analistlere eğitim ve destek sağlayın. Analitik yeteneklerini geliştirmek için otomatikleştirilmiş sonuçları yorumlama, sınırlamaları anlama ve otomasyondan yararlanma konusunda rehberlik sunun.

Bu yöntemleri uygulayarak, SAT'ları entegre edebilir ve otomatikleştirerek analiz sürecinin verimliliğini ve etkililiğini artırabilirsiniz. Teknoloji, veri entegrasyonu, makine öğrenimi ve işbirlikçi platformları birleştirmek, analistlerin SAT'ları daha kapsamlı ve tutarlı bir şekilde uygulamalarını sağlayarak sonuçta daha bilinçli ve değerli içgörülere yol açar. Yaygın olarak kullanılan SAT'lar şunları içerir:

1. Rakip Hipotezlerin Analizi (ACH): En makul açıklamayı belirlemek için çoklu hipotezleri ve bunların destekleyici ve çelişen kanıtlarını sistematik olarak değerlendiren bir teknik.
2. Anahtar Varsayımlar Kontrolü (KAC): Bu, geçerliliklerini, güvenilirliklerini ve sonuçlar üzerindeki potansiyel etkilerini değerlendirmek için bir analizin altında yatan temel varsayımların tanımlanmasını ve değerlendirilmesini içerir.
3. Göstergeler ve Uyarı Analizi (IWA): Potansiyel tehditlere veya önemli gelişmelere işaret eden göstergeleri belirlemeye ve izlemeye odaklanarak zamanında uyarı ve proaktif önlemler alınmasını sağlar.
4. Alternatif Gelecek Analizi (AFA): Farklı sonuçları tahmin etmek ve bunlara hazırlanmak için çeşitli olası gelecek senaryolarını inceler ve analiz eder.
5. Kırmızı Takım Analizi: Ana analizin varsayımlarına, analizine ve sonuçlarına meydan okuyan, alternatif bakış açıları ve eleştirel analiz sağlayan ayrı bir takım veya grubun oluşturulmasını içerir.
6. Karar Destek Analizi (DSA): Karar vericilere seçenekleri değerlendirmede, riskleri ve faydaları tartmada ve en uygun eylem planını seçmede yardımcı olacak yapılandırılmış yöntemler ve teknikler sağlar.
7. Bağlantı Analizi: Ağları, kalıpları ve bağımlılıkları anlamak için bireyler, kuruluşlar veya olaylar gibi varlıklar arasındaki ilişkileri ve bağlantıları analiz eder ve görselleştirir.
8. Zaman Çizelgesi Analizi: Zaman içindeki kalıpları, eğilimleri veya anormallikleri belirlemek ve nedenselliği ve etkiyi anlamaya yardımcı olmak için kronolojik bir olay dizisi oluşturur.
9. SWOT Analizi: Stratejik karar vermeyi bilgilendirmek için bir kuruluş, proje veya politika gibi belirli bir konuyla ilgili güçlü, zayıf yönleri, fırsatları ve tehditleri değerlendirir.
10. Yapılandırılmış Beyin Fırtınası: Bir grubun kolektif zekasından yararlanarak fikir, içgörü ve olası çözümler üretmeye yönelik yapılandırılmış bir yaklaşımı kolaylaştırır.
11. Delphi Metodu: Fikir birliğine varmayı veya kalıpları ve eğilimleri belirlemeyi amaçlayan bir dizi anket veya yinelemeli anket yoluyla bir uzmanlar panelinden girdi toplamayı içerir.
12. Bilişsel Önyargı Azaltma: Analizi, karar vermeyi ve bilgi algısını etkileyebilecek bilişsel önyargıları tanımaya ve ele almaya odaklanır.
13. Hipotez Geliştirme: Analiz ve araştırmaya rehberlik etmek için mevcut bilgilere, uzmanlığa ve mantıksal akıl yürütmeye dayalı olarak test edilebilir hipotezler formüle etmeyi içerir.
14. Etki Diyagramları: Karmaşık sistemleri ve bunların karşılıklı bağımlılıklarını anlamak için nedensel ilişkilerin, bağımlılıkların ve faktörler ve değişkenler arasındaki etkilerin grafiksel gösterimi.
15. Yapılandırılmış Argümantasyon: Belirli bir önermeyi veya hipotezi desteklemek veya çürütmek için öncüller, kanıtlar ve sonuçlarla mantıksal argümanlar oluşturmayı içerir.
16. Örüntü Analizi: Öngörüleri, ilişkileri ve eğilimleri ortaya çıkarmak için verilerde veya olaylarda yinelenen kalıpları tanımlar ve analiz eder.
17. Bayes Analizi: Yeni kanıtlara ve önceki olasılıklara dayalı olarak inançları ve hipotezleri güncellemek ve iyileştirmek için Bayes olasılık teorisini uygular.
18. Etki Analizi: Potansiyel etkilerini anlamak için faktörlerin, olayların veya kararların potansiyel sonuçlarını ve sonuçlarını değerlendirir.
19. Karşılaştırmalı Analiz: Göreceli güçlü yanlarını, zayıf yönlerini, avantajlarını ve dezavantajlarını değerlendirmek için farklı varlıkları, seçenekleri veya senaryoları karşılaştırır ve karşılaştırır.
20. Yapılandırılmış Analitik Karar Verme (SADM): Analiz, değerlendirme ve karar vermeyi geliştirmek için SAT'ları birleştirerek, yapılandırılmış karar verme süreçleri için bir çerçeve sağlar.

Bu teknikler, analiz sürecini yönlendirmek, nesnelliği geliştirmek ve içgörü ve karar verme kalitesini artırmak için yapılandırılmış çerçeveler ve metodolojiler sunar. Analistler, özel analiz gereksinimlerine bağlı olarak en uygun SAT'ları seçebilir ve uygulayabilir.

Rakip Hipotezlerin Analizi (ACH):

• Analistlerin hipotezleri ve destekleyici/çelişkili kanıtları girmesine izin veren bir modül geliştirin.
• Sağlanan kanıtlara dayalı olarak her bir hipotezin olasılığını değerlendirmek için Bayesci muhakeme algoritmalarını uygulayın.
• Hipotezleri doğru olma olasılıklarına göre sıralayarak sonuçları kullanıcı dostu bir arayüzde sunun.

Temel Varsayım Kontrolü (KAC):

• Analistlerin temel varsayımları belirlemesi ve belgelemesi için bir çerçeve sağlayın.
• Her varsayımın geçerliliğini ve etkisini değerlendirmek için algoritmalar uygulayın.
• Kritik varsayımları ve bunların analiz üzerindeki potansiyel etkilerini vurgulayan görselleştirmeler veya raporlar oluşturun.

Göstergeler ve Uyarı Analizi (IWA):

• Çeşitli kaynaklardan ilgili göstergeleri toplamak ve işlemek için bir veri alma hattı geliştirin.
• Potansiyel uyarı işaretlerini veya ortaya çıkan tehditlerin göstergelerini belirlemek için anormallik algılama algoritmaları uygulayın.
• Analistleri önemli değişiklikler veya potansiyel riskler hakkında bilgilendirmek için gerçek zamanlı izleme ve uyarı mekanizmaları uygulayın.

Alternatif Vadeli İşlem Analizi (AFA):

• Analistlerin farklı gelecek senaryoları tanımlamasına olanak tanıyan bir senaryo oluşturma modülü tasarlayın.
• Mevcut verilere ve varsayımlara dayalı olarak her senaryonun sonuçlarını simüle etmek ve değerlendirmek için algoritmalar geliştirin.
• Sonuçları görselleştirme yoluyla sunun, olası sonuçları ve gelecekteki her senaryoyla ilişkili potansiyel riskleri vurgulayın.

Kırmızı Takım Analizi:

• Kırmızı bir ekibin oluşumunu ve yapay zeka uygulamasıyla entegrasyonu kolaylaştıran işbirliği özelliklerini etkinleştirin.
• Kırmızı takımın varsayımlara meydan okuması, analizi eleştirmesi ve alternatif bakış açıları sunması için araçlar sağlayın.
• Kırmızı takımın girdilerini yakalayan ve analiz sürecine dahil eden bir geri bildirim mekanizmasını dahil edin.

Karar Destek Analizi (DSA):

• Yapılandırılmış bir karar verme sürecinde analistlere rehberlik eden bir karar çerçevesi geliştirin.
• SWOT analizi, karşılaştırmalı analiz ve bilişsel önyargı azaltma teknikleri gibi SAT'ları karar çerçevesine dahil edin.
• Bilgiye dayalı karar vermeyi desteklemek için analiz sonuçlarına dayalı öneriler sağlayın.

Bağlantı Analizi:

• Varlıklar arasındaki ilişkileri belirlemek ve analiz etmek için algoritmalar uygulayın.
• Grafik görselleştirme tekniklerini kullanarak ilişkiler ağını görselleştirin.
• Analistlerin belirli bağlantıların detayına inmesine ve içgörüler çıkarmasına izin vererek, ağın etkileşimli keşfini etkinleştirin.

Zaman Çizelgesi Analizi:

• Olay verilerine dayalı olarak zaman çizelgeleri oluşturmak için bir modül geliştirin.
• Zaman çizelgesindeki kalıpları, eğilimleri ve anormallikleri belirlemek için algoritmalar uygulayın.
• Analistlerin nedensel ilişkileri araştırmasına ve olayların etkisini değerlendirmesine olanak tanıyarak zaman çizelgesinin etkileşimli görselleştirilmesini ve keşfedilmesini sağlayın.

SWOT analizi:

• Analistlerin AI uygulaması içinde SWOT analizi yapması için bir çerçeve sağlayın.
• İlgili verilere dayalı olarak güçlü yönleri, zayıf yönleri, fırsatları ve tehditleri otomatik olarak analiz etmek için algoritmalar geliştirin.
• SWOT analizi sonuçlarını açık ve yapılandırılmış bir formatta sunun, önemli içgörüleri ve önerileri vurgulayın.

Yapılandırılmış Beyin Fırtınası:

• Analistlerin yapılandırılmış beyin fırtınası oturumlarına katılmasına izin veren işbirlikçi özellikleri entegre edin.
• Fikirlerin ve içgörülerin oluşturulmasını kolaylaştırmak için istemler ve yönergeler sağlayın.
• Daha fazla analiz ve değerlendirme için beyin fırtınası oturumlarının sonuçlarını yakalayın ve düzenleyin.Formun Başı

Delphi Yöntemi:

• Uzmanlardan oluşan bir panelden girdi toplamak için yinelemeli anketleri veya anketleri kolaylaştıran bir modül geliştirin.
• Uzman görüşlerini toplamak ve sentezlemek için istatistiksel analiz tekniklerini uygulayın.
• Delphi sürecinden ortaya çıkan konsensüs veya kalıpların görselleştirilmesini sağlayın.

Bilişsel Önyargı Azaltma:

• Yaygın bilişsel önyargılara ilişkin farkındalığı artıran ve bunları hafifletme konusunda rehberlik sağlayan bir modül uygulayın.
• Analiz süreci sırasında analistlerin önyargıları dikkate almasını sağlamak için yapay zeka uygulamasına hatırlatıcılar ve istemler entegre edin.
• Analizdeki önyargıları belirlemeye ve ele almaya yardımcı olan kontrol listeleri veya karar destek araçları sunun.

Hipotez geliştirme:

• Analistlerin mevcut bilgilere dayalı olarak test edilebilir hipotezler formüle etmelerine yardımcı olan bir modül sağlayın.
• Hipotezlerin yapılandırılması ve değerlendirme için gerekli kanıtların belirlenmesi konusunda rehberlik sunun.
• Destekleyici kanıtları analiz etmek ve hipotezlerin gücü hakkında geri bildirim sağlamak için AI uygulamasını etkinleştirin.

Etki Diyagramları:

• Analistlerin etki şemaları oluşturmasına olanak tanıyan bir görselleştirme aracı geliştirin.
• Diyagramdaki ilişkileri ve bağımlılıkları analiz etmek için AI uygulamasını etkinleştirin.
• Faktörlerin potansiyel etkileri ve genel sistemi nasıl etkiledikleri hakkında içgörü sağlayın.

Desen Analizi:

• Verilerdeki kalıpları otomatik olarak algılayan ve analiz eden algoritmalar uygulayın.
• Önemli kalıpları belirlemek için kümeleme veya anormallik algılama gibi makine öğrenimi tekniklerini uygulayın.
• Analistlerin içgörü elde etmelerine ve bilgiye dayalı sonuçlar çıkarmalarına yardımcı olmak için tanımlanan kalıpları görselleştirin ve özetleyin.

Bayes Analizi:

• Yeni kanıtlara dayalı inançları ve hipotezleri güncellemek için Bayes olasılık teorisini uygulayan bir modül geliştirin.
• Önceki olasılıklara ve gözlemlenen verilere dayalı olarak son olasılıkları hesaplayan algoritmalar sağlayın.
• Sonuçları, analistlerin yeni kanıtların analiz üzerindeki etkisini anlamalarına olanak sağlayacak şekilde sunun.

Etki analizi:

• Faktörlerin veya olayların potansiyel sonuçlarını ve etkilerini değerlendiren algoritmaları dahil edin.
• Çeşitli senaryoların etkilerini simüle etmek ve değerlendirmek için AI uygulamasını etkinleştirin.
• Farklı varlıklar, sistemler veya ortamlar üzerindeki olası etkileri vurgulayan görselleştirmeler veya raporlar sağlayın.

Karşılaştırmalı analiz:

• Analistlerin birden çok varlığı, seçeneği veya senaryoyu karşılaştırmasını ve değerlendirmesini sağlayan araçlar geliştirin.
• Puanlar, sıralamalar veya derecelendirmeler gibi karşılaştırmalı metrikleri hesaplayan ve sunan algoritmalar uygulayın.
• Kapsamlı ve yapılandırılmış bir karşılaştırmayı kolaylaştıran görselleştirmeler veya raporlar sağlayın.

Yapılandırılmış Analitik Karar Verme (SADM):

• Çeşitli SAT'ları, analistlere analiz süreci boyunca rehberlik eden bir karar destek çerçevesine entegre edin.
• Farklı SAT'ları yapılandırılmış bir şekilde uygulamak için adım adım rehberlik, istemler ve şablonlar sağlayın.
• İzlenebilirlik ve tutarlılık için SADM çerçevesindeki analiz çıktılarını yakalamak ve düzenlemek için AI uygulamasını etkinleştirin.

Her şeyi kapsamasa da yukarıdaki liste, yapılandırılmış analitik teknikleri entegre etmek ve otomatikleştirmek için iyi bir başlangıç ​​noktasıdır.

Analistler, bu ek SAT'ları yapay zeka uygulamasına dahil ederek analizlerini desteklemek için kapsamlı tekniklerden yararlanabilir. Tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek, veri analizini kolaylaştırmak, görselleştirmeler sağlamak ve daha verimli ve etkili analiz süreçlerine yol açan karar desteği sunmak için her tekniği bir uygulama içinde uyarlıyoruz.

Yapılandırılmış Analitik Teknikler (SAT) Entegrasyonu:

• Analistlerin birden fazla SAT'ı sorunsuz bir şekilde entegre etmesine ve birleştirmesine olanak tanıyan bir modül geliştirin.
• Analistlerin belirli analiz gereksinimlerine göre birleşik SAT'ları uygulamasına olanak tanıyan esnek bir çerçeve sağlayın.
• Analiz sürecini geliştirmek için AI uygulamasının farklı SAT'ların birlikte çalışabilirliğini ve etkileşimini desteklediğinden emin olun.

Duyarlılık analizi:

• Analiz sonuçlarının varsayımlardaki, değişkenlerdeki veya parametrelerdeki değişikliklere duyarlılığını değerlendiren algoritmalar uygulayın.
• Analistlerin farklı senaryoları keşfetmesine ve analiz sonuçlarının çeşitli girdilere karşı ne kadar hassas olduğunu değerlendirmesine izin verin.
• Analizin hassasiyetini ve karar verme üzerindeki potansiyel etkisini gösteren görselleştirmeler veya raporlar sağlayın.

Veri Birleştirme ve Entegrasyon:

• Birden fazla kaynaktan, formattan ve modaliteden gelen verileri entegre etmek ve birleştirmek için mekanizmalar geliştirin.
• Analiz verilerinin eksiksizliğini ve doğruluğunu artırmak için veri entegrasyon tekniklerini uygulayın.
• Çakışmaları çözmek, eksik verileri denetlemek ve çeşitli veri kümelerini uyumlu hale getirmek için algoritmalar uygulayın.

Uzman Sistemler ve Bilgi Yönetimi:

• Alan uzmanlarının bilgi ve uzmanlığını yakalayan ve kullanan uzman sistemleri dahil edin.
• İlgili bilgilerin, içgörülerin ve öğrenilen derslerin düzenlenmesini ve alınmasını sağlayan bir bilgi yönetim sistemi geliştirin.
• Bilgi keşfini ve geri almayı kolaylaştırmak için doğal dil işleme ve bilgi grafikleri gibi yapay zeka tekniklerinden yararlanın.

Senaryo Planlama ve Analizi:

• Senaryo planlama ve analizini destekleyen bir modül tasarlayın.
• Analistlerin bir dizi faktörü, varsayımı ve belirsizliği göz önünde bulundurarak farklı makul senaryoları tanımlamasını ve keşfetmesini sağlayın.
• Her senaryonun sonuçlarını değerlendirmek ve karşılaştırmak için hipotez geliştirme, etki analizi ve karar desteği gibi senaryo planlama bağlamında SAT'ları uygulayın.

Kalibrasyon ve Validasyon:

• Analiz sürecinde yapay zeka modellerinin performansını kalibre etmek ve doğrulamak için yöntemler geliştirin.
• Modellerin doğruluğunu, güvenilirliğini ve sağlamlığını ölçmek için teknikler uygulayın.
• Modelleri gerçek dünyadaki sonuçlara ve kullanıcı geri bildirimlerine dayalı olarak sürekli olarak iyileştirmek ve iyileştirmek için geri bildirim döngülerini dahil edin.

Bağlamsal Anlama:

• Verileri uygun bağlamında yorumlamak ve analiz etmek için bağlamsal anlama yeteneklerini yapay zeka uygulamasına dahil edin.
• Analizin doğruluğunu ve alaka düzeyini artırmak için varlık çözümlemesi, anlamsal analiz ve bağlamsal akıl yürütme gibi tekniklerden yararlanın.

Geribildirim ve Yineleme:

• Analistlerin analiz sonuçları ve yapay zeka uygulamasının performansı hakkında geri bildirim sağlaması için mekanizmalar uygulayın.
• Kullanıcı geri bildirimlerine ve değişen gereksinimlere dayalı olarak uygulamayı sürekli olarak iyileştirmek ve iyileştirmek için yinelemeli bir geliştirme süreci dahil edin.

Veri Gizliliği ve Güvenliği:

• AI uygulamasının gizlilik düzenlemelerine ve en iyi güvenlik uygulamalarına uyduğundan emin olun.
• Uygulama tarafından işlenen hassas bilgileri korumak için veri anonimleştirme teknikleri, erişim kontrolleri ve şifreleme yöntemleri uygulayın.

Ölçeklenebilirlik ve Performans:

• Büyük hacimli verileri yönetmek ve artan analitik ihtiyaçları karşılamak için yapay zeka uygulamasını tasarlayın.
• Ölçeklenebilirliği ve performansı artırmak için dağıtılmış bilgi işlem, paralel işleme ve bulut tabanlı altyapı kullanmayı düşünün.

Etki Alanına Özgü Uyarlama:

• Alanın veya amaçlanan sektörün belirli gereksinimlerini ve özelliklerini ele almak için yapay zeka uygulamasını özelleştirin.
• Algoritmaları, modelleri ve arayüzleri, hedeflenen alanın benzersiz zorluklarına ve nüanslarına uyum sağlayacak şekilde uyarlayın.

Döngüdeki İnsan:

• Analiz sürecinde insan gözetimi ve kontrolü sağlamak için döngüdeki insan yeteneklerini dahil edin.
• Analistlerin yapay zeka tarafından üretilen içgörüleri gözden geçirmesine ve doğrulamasına, hipotezleri iyileştirmesine ve uzmanlıklarına dayalı nihai kararlar vermesine olanak sağlayın.

Yetenek ve Şeffaflığı açıklayın:

• AI uygulaması tarafından oluşturulan analiz sonuçları için açıklamalar ve gerekçeler sağlayın.
• Analiz sürecinde güveni ve şeffaflığı artırmak için model yorumlanabilirliği ve açıklama becerisine yönelik teknikleri bir araya getirin.

Devamlı öğrenme:

• Yapay zeka uygulamasının yeni verilere, gelişen kalıplara ve kullanıcı geri bildirimlerine dayalı olarak sürekli öğrenmesi ve uyum sağlaması için mekanizmalar uygulayın.
• Doğruluğu ve performansı zaman içinde iyileştirmek için uygulamanın modellerini, algoritmalarını ve bilgi tabanını güncellemesini sağlayın.
• Bahsedilen çeşitli teknikleri ve hususları kullanarak istihbarat analizini etkili bir şekilde otomatikleştirmek için şu adımları takip edebilirsiniz:
  • Spesifik analiz gereksinimlerinizi belirleyin: İstihbarat analizinizin amaçlarını, kapsamını ve hedeflerini belirleyin. Analiz alanınızla ilgili veri türlerini, kaynakları ve teknikleri anlayın.
  • Mimariyi ve altyapıyı tasarlayın: Otomatik istihbarat analiz sisteminiz için mimariyi planlayın ve tasarlayın. Ölçeklenebilirlik, performans, güvenlik ve gizlilik konularını göz önünde bulundurun. Şirket içi veya bulut tabanlı altyapının ihtiyaçlarınıza uygun olup olmadığını belirleyin.
  • Veri toplama ve ön işleme: Yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan ilgili verileri toplamak için mekanizmalar oluşturun. Verileri analize hazırlamak için veri temizleme, normalleştirme ve özellik çıkarma gibi ön işleme tekniklerini uygulayın.
  • Makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarını uygulayın: Veri sınıflandırma, kümeleme, anormallik algılama, doğal dil işleme ve tahmine dayalı modelleme gibi zeka analizinin farklı yönlerini otomatikleştirmek için makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarından yararlanın. Spesifik analiz hedeflerinizle uyumlu modelleri seçin ve eğitin.
  • SAT'leri ve karar çerçevelerini uygulayın: Yapılandırılmış analitik teknikleri (SAT'ler) ve karar çerçevelerini otomasyon sisteminize entegre edin. Analiz sürecinin uygun aşamalarında SAT'ların uygulanması yoluyla analistlere rehberlik eden modüller veya iş akışları geliştirin.
  • Görselleştirme ve raporlama yeteneklerini geliştirin: Analiz sonuçlarını kullanıcı dostu ve kolayca yorumlanabilir bir şekilde sunan etkileşimli görselleştirmeler, panolar ve raporlar oluşturun. Analistlerin ayrıntılara inmesine, ilişkileri keşfetmesine ve özelleştirilmiş raporlar oluşturmasına olanak tanıyan özellikleri bir araya getirin.
  • Döngüde insan entegrasyonu: Otomatik analizin insan gözetimini, doğrulamasını ve iyileştirmesini sağlamak için döngüde insan yeteneklerini uygulayın. Analistlerin otomatik içgörüleri gözden geçirmesine ve doğrulamasına, uzmanlıklarına dayalı kararlar vermesine ve model iyileştirme için geri bildirim sağlamasına izin verin.
  • Sürekli öğrenme ve iyileştirme: Otomasyon sisteminizin sürekli öğrenmesi ve iyileştirilmesi için mekanizmalar oluşturun. Yeni verilere, gelişen modellere ve kullanıcı geri bildirimlerine dayalı olarak geri bildirim döngülerini, model yeniden eğitimini ve bilgi tabanı güncellemelerini birleştirin.
  • Sistemi değerlendirin ve doğrulayın: Otomatik istihbarat analiz sisteminin performansını, doğruluğunu ve etkinliğini düzenli olarak değerlendirin. Otomatikleştirilmiş sonuçları manuel analiz veya temel doğruluk verileriyle karşılaştırmak için doğrulama alıştırmaları yapın. Değerlendirme sonuçlarına göre sistemi sürekli iyileştirin ve optimize edin.
  • Yinelemeli geliştirme ve işbirliği: Geliştirmeye yönelik yinelemeli ve işbirlikçi bir yaklaşımı teşvik edin. Sistemin ihtiyaçlarını karşıladığından ve istihbarat analizinin değişen gereksinimleriyle uyumlu olduğundan emin olmak için sürece analistleri, konu uzmanlarını ve paydaşları dahil edin.
  • Uyumluluk ve güvenlik hususları: İlgili düzenlemelere, gizlilik yönergelerine ve en iyi güvenlik uygulamalarına uygunluğu sağlayın. Hassas verileri korumak ve otomatik analiz sistemine yetkisiz erişimi önlemek için önlemler alın.
  • Eğitim ve benimseme: Analistlere, otomatik istihbarat analiz sistemine alışmaları için uygun eğitim ve desteği sağlayın. Faydalarını, verimlilik kazanımlarını ve analiz sürecine kattığı değeri göstererek sistemin benimsenmesini ve kullanılmasını teşvik edin.

Bu adımları izleyerek, çeşitli teknikleri, değerlendirmeleri ve SAT'ları tutarlı bir istihbarat analiz sistemine entegre edebilir ve otomatikleştirebilirsiniz. Sistem, analiz sürecini kolaylaştırmak, verimliliği artırmak ve değerli içgörüler oluşturmak için makine öğrenimi, yapay zeka algoritmaları, görselleştirme ve döngüdeki insan yeteneklerinden yararlanacak.

Otomatik Rapor Oluşturma

SAT'ları istihbarat analiz sürecine entegre ettikten sonra otomatik olarak oluşturulan analitik raporları takip etmeyi düşünmenizi öneririz. Böyle yaparak:

• Rapor şablonlarını tanımlayın: Analitik raporların yapısını ve biçimini tasarlayın ve tanımlayın. Analiz gereksinimlerine ve istenen çıktıya göre rapora dahil edilecek bölümleri, alt bölümleri ve temel bileşenleri belirleyin.
• Rapor oluşturma tetikleyicilerini belirleyin: Rapor oluşturma sürecini başlatan tetikleyicileri veya koşulları belirleyin. Bu, belirli olaylara, zaman aralıklarına, analiz görevlerinin tamamlanmasına veya diğer ilgili kriterlere dayalı olabilir.
• İlgili içgörüleri çıkarın: Otomatik istihbarat analiz sistemi tarafından oluşturulan analiz sonuçlarından ilgili içgörüleri ve bulguları çıkarın. Bu, SAT'lerin uygulanması yoluyla tanımlanan önemli gözlemleri, kalıpları, eğilimleri, anormallikleri ve önemli ilişkileri içerir.
• Bulguları özetleyin ve bağlamsallaştırın: Elde edilen içgörüleri özlü ve anlaşılır bir şekilde özetleyin. Okuyucuların bulguların önemini ve sonuçlarını anlamalarına yardımcı olmak için gerekli bağlamı ve arka plan bilgilerini sağlayın.
• Görselleştirmeler oluşturun: Analiz sonuçlarını etkili bir şekilde temsil eden görselleştirmeleri, tabloları, grafikleri ve diyagramları birleştirin. Verileri ve içgörüleri görsel olarak çekici ve bilgilendirici bir şekilde sunmak için uygun görselleştirme tekniklerini seçin.
• Metinsel açıklamalar oluşturun: Bulguları ve içgörüleri detaylandıran metinsel açıklamaları otomatik olarak oluşturun. Elde edilen bilgileri tutarlı ve okunabilir anlatılara dönüştürmek için doğal dil oluşturma tekniklerini kullanın.
• Rapor tutarlılığını ve akışını sağlayın: Sorunsuz bir şekilde akması için rapor bölümlerini ve alt bölümleri mantıksal olarak organize ettiğinizden emin olun. Okunabilirliği ve anlaşılırlığı artırmak için rapor boyunca dil, stil ve biçimlendirmede tutarlılığı koruyun.
• Destekleyici kanıtları ve referansları dahil edin: Analizde kullanılan destekleyici kanıtlara ve veri kaynaklarına yapılan referansları ekleyin. Okuyucuların daha fazla araştırma veya doğrulama için temel bilgilere erişmesini sağlayan bağlantılar, alıntılar veya dipnotlar sağlayın.
• Oluşturulan raporları inceleyin ve düzenleyin: Otomatik olarak oluşturulan raporları iyileştirmek için bir inceleme ve düzenleme süreci uygulayın. Doğruluk, tutarlılık ve kalite standartlarına bağlılığı sağlamak için insan gözetimi için mekanizmalar kullanın.
• Rapor oluşturmayı otomatikleştirin: Tanımlanan şablonlara ve tetikleyicilere dayalı olarak rapor oluşturma sürecini otomatikleştiren bir modül veya iş akışı geliştirin. Sistemi, belirli aralıklarla raporlar oluşturacak veya tetiklenen koşulları karşılayacak şekilde yapılandırın.
• Dağıtım ve paylaşım: Oluşturulan raporların ilgili paydaşlarla dağıtılması ve paylaşılması için mekanizmalar oluşturun. Bu, raporlara sorunsuz erişim ve dağıtım için e-posta bildirimlerini, güvenli dosya paylaşımını veya işbirliği platformlarıyla entegrasyonu içerebilir.
• Rapor oluşturmayı izleyin ve iyileştirin: Oluşturulan raporları kalite, alaka düzeyi ve kullanıcı geri bildirimi açısından sürekli olarak izleyin. İyileştirme alanlarını belirlemek ve rapor oluşturma sürecini yinelemek için kullanıcılardan ve alıcılardan geri bildirim toplayın.

Bu adımları izleyerek, istihbarat analizi sürecinizdeki entegre SAT'lardan elde edilen içgörü ve bulgulara dayalı olarak analitik raporların oluşturulmasını otomatikleştirebilirsiniz. Bu, raporlama iş akışını kolaylaştırır, tutarlılık sağlar ve karar vericilere eyleme dönüştürülebilir istihbarat sunmanın verimliliğini artırır.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71

Otomatik analiz süreçlerinde kullanılan algoritmaların ve modellerin performansının düzenli olarak değerlendirilmesi, etkinliklerinin sağlanması ve iyileştirilebilecek alanların bulunması açısından çok önemlidir.

Çapraz Doğrulama: Veri kümenizi eğitim ve test alt kümelerine bölün ve k-katlama veya tabakalı çapraz doğrulama gibi çapraz doğrulama teknikleri kullanın. Bu, modelin performansını verilerin birden çok alt kümesinde değerlendirmenize olanak tanıyarak fazla veya yetersiz uydurma riskini azaltır. Modelin performansını değerlendirmek için doğruluk, kesinlik, geri çağırma, F1 puanı veya eğri altındaki alan (AUC) gibi ilgili ölçümleri ölçün.

Karışıklık Matrisi: Modelinizin performansını görselleştirmek için bir karışıklık matrisi oluşturun. Karışıklık matrisi, model tarafından yapılan gerçek pozitif, gerçek negatif, yanlış pozitif ve yanlış negatif tahminleri gösterir. Farklı sınıflar veya etiketler için modelin performansına ilişkin bilgiler sağlayan doğruluk, kesinlik, geri çağırma ve F1 puanı gibi karışıklık matrisinden çeşitli metrikleri hesaplayabilirsiniz.

Alıcı Çalışma Özelliği (ROC) Eğrisi: İkili sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için ROC eğrisini kullanın. ROC eğrisi, çeşitli sınıflandırma eşiklerinde gerçek pozitif oranın yanlış pozitif orana karşı grafiğini çizer. ROC eğrisinden türetilen AUC puanı, modelin sınıfları ayırt etme yeteneğini ölçmek için yaygın olarak kullanılan bir ölçüdür. Daha yüksek AUC puanı daha iyi performans gösterir.

Kesinlik-Geri Çağırma Eğrisi: Pozitif örneklere odaklanılan dengesiz veri kümeleri veya senaryolar için kesinlik-geri çağırma eğrisini kullanmayı düşünün. Bu eğri, çeşitli sınıflandırma eşiklerinde hatırlamaya karşı hassasiyeti çizer. Eğri, kesinlik ve hatırlama arasındaki ödünleşime ilişkin içgörü sağlar ve sınıf dağılımı eşit olmadığında model performansını değerlendirmede yardımcı olabilir.

Temel Modellerle Karşılaştırma: Çözmeye çalıştığınız soruna basit veya naif yaklaşımları temsil eden temel modeller oluşturun. Sağladıkları katma değeri anlamak için algoritmalarınızın ve modellerinizin performansını bu temel değerlerle karşılaştırın. Bu karşılaştırma, otomatikleştirilmiş analiz süreçlerinizin sağladığı göreli iyileştirmenin değerlendirilmesine yardımcı olur.

A/B Testi: Mümkünse, algoritmalarınızın veya modellerinizin birden çok sürümünü aynı anda çalıştırarak ve performanslarını karşılaştırarak A/B testi yapın. Gelen veri örneklerini rastgele farklı sürümlere atayın ve sonuçları analiz edin. Bu yöntem, algoritmalarınız ve modellerinizdeki değişikliklerin veya güncellemelerin etkisini kontrollü ve istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde ölçmenizi sağlar.

Analistlerden ve Konu Uzmanlarından Geri Bildirim: Otomatik analiz sistemiyle yakın çalışan analistlerden ve uzmanlardan geri bildirim alın. Alan uzmanlıklarına ve pratik deneyimlerine dayalı olarak içgörü sağlayabilirler. Algoritmalar ve modeller tarafından oluşturulan sonuçların doğruluğu, alaka düzeyi ve kullanılabilirliği hakkında geri bildirim toplayın. Sistemin performansını iyileştirmek ve iyileştirmek için girdilerini birleştirin.

Sürekli İzleme: Algoritmalarınızın ve modellerinizin devam eden performansını gerçek zamanlı olarak izlemek için bir sistem uygulayın. Bu, izleme ölçümlerini, uyarıları veya anormallik algılama mekanizmalarını içerebilir. Anahtar performans göstergelerini (KPI'lar) takip edin ve performanstaki herhangi bir düşüşü veya inceleme gerektirebilecek anormallikleri belirlemek için bunları önceden tanımlanmış eşiklerle karşılaştırın.

Otomatikleştirilmiş analiz süreçlerinizle ilgili belirli hedefleri, veri kümelerini ve değerlendirme ölçütlerini göz önünde bulundurarak, algoritmalarınızın ve modellerinizin performansını düzenli olarak değerlendirmenin önemli olduğuna inanıyoruz. Bu yöntemleri kullanarak performansı değerlendirebilir, iyileştirme alanlarını belirleyebilir ve otomatik analiz sisteminizin etkinliğini artırmak için bilinçli kararlar verebilirsiniz.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71

Otomatikleştirilmiş rapor oluşturma yetenekleri geliştirmek, en azından aşağıdaki adımları içerir.

1. Rapor Gereksinimlerini Tanımlayın: Oluşturmak istediğiniz raporların amacına ve kapsamına karar vererek başlayın. Hedef kitleyi, ihtiyaç duydukları bilgileri ve istenen formatı ve sunum stilini belirleyin. Bu, otomatik rapor oluşturma süreci için net hedefler ve yönergeler belirlemenize yardımcı olacaktır.
2. Veri Kaynaklarını Belirleyin: Raporlar için gerekli bilgileri sağlayacak veri kaynaklarını belirleyin. Bu, tehdit istihbaratı beslemelerini, güvenlik günlüklerini, güvenlik açığı değerlendirme sonuçlarını, olay müdahale verilerini ve diğer ilgili kaynakları içerebilir. Bu verileri toplamak ve işlemek için otomatik mekanizmalara sahip olduğunuzdan emin olun.
3. Tasarım Rapor Şablonları: Raporların yapısını, düzenini ve içeriğini tanımlayan rapor şablonları oluşturun. Hedef kitlenizin özel gereksinimlerini göz önünde bulundurun ve şablonları buna göre uyarlayın. Bu, bilgiyi etkili bir şekilde sunmak için uygun görselleştirmelerin, çizelgelerin, grafiklerin ve metinsel öğelerin seçilmesini içerebilir.

1. Veri Toplama ve Analizi: Belirlenen kaynaklardan gelen verileri toplamak ve analiz etmek için otomatikleştirilmiş süreçler geliştirin. Bu, ilgili bilgileri çıkarmak, hesaplamalar yapmak ve öngörüler oluşturmak için veri işleme ve analitik araçlarıyla entegrasyonu içerebilir. Anlamlı bulgular elde etmek için veri filtreleme, toplama ve istatistiksel analiz tekniklerini kullanın.
2. Rapor Oluşturma Mantığı: Analiz edilen verilere dayalı olarak rapor oluşturmak için mantığı ve kuralları tanımlayın. Bu, rapor oluşturma sıklığının belirlenmesini, her raporun kapsadığı süreye karar verilmesini ve belirli bilgilerin dahil edilmesi için eşiklerin veya kriterlerin belirlenmesini içerir. Örneğin, kuralları yalnızca belirli risk kriterlerini karşılayan yüksek öncelikli tehditleri veya güvenlik açıklarını içerecek şekilde yapılandırabilirsiniz.
3. Rapor Oluşturma İş Akışı: İlgili adımların ve süreçlerin sırasını özetleyen rapor oluşturma iş akışını tasarlayın. Rapor oluşturma, veri alma ve işleme, analiz ve şablon popülasyonunu başlatmak için tetikleyicileri veya programı belirleyin. İş akışının verimli, güvenilir ve iyi belgelenmiş olduğundan emin olun.
4. Otomasyon Uygulaması: Rapor oluşturma sürecini uygulamak için gerekli otomasyon komut dosyalarını, modülleri veya uygulamaları geliştirin. Bu, komut dosyası dillerini, programlama çerçevelerini veya özel raporlama araçlarını içerebilir. Gerekli verileri almak ve değiştirmek için API'lerden, veri bağlayıcılarından veya doğrudan veritabanı erişiminden yararlanın.
5. Rapor Özelleştirme Seçenekleri: Kullanıcıların raporları kendi özel ihtiyaçlarına göre uyarlamasına olanak sağlamak için özelleştirme seçenekleri sağlayın. Bu, veri filtrelerini, zaman aralıklarını, rapor biçimlerini veya görselleştirmeleri seçmek için parametreleri içerebilir. Özelleştirmeyi kolaylaştırmak için kullanıcı dostu bir arayüz veya komut satırı seçenekleri uygulayın.
6. Test Etme ve Doğrulama: Doğruluğunu, güvenilirliğini ve performansını sağlamak için otomatikleştirilmiş rapor oluşturma sürecini kapsamlı bir şekilde değerlendirin. Oluşturulan raporların tanımlanan gereksinimlerle uyumlu olduğunu doğrulayın ve istenen içgörüleri üretin. Sorunları veya tutarsızlıkları belirlemek ve çözmek için çeşitli veri senaryolarını kullanarak test çalıştırmaları gerçekleştirin.
7. Dağıtım ve Bakım: Otomatikleştirilmiş rapor oluşturma yeteneklerini geliştirip doğruladıktan sonra, sistemi üretim ortamına dağıtın. Veri kaynaklarındaki, rapor gereksinimlerindeki veya temel teknolojilerdeki güncellemeleri veya değişiklikleri ele almak için sistemi düzenli olarak izleyin ve bakımını yapın. Kullanıcılardan geri bildirim isteyin ve ihtiyaçlarına göre geliştirmeler veya iyileştirmeler ekleyin.

Bu adımları izleyerek, siber güvenlik ekipleriniz ve paydaşlarınız için zamandan ve emekten tasarruf ederek kapsamlı ve eyleme geçirilebilir raporlar üretme sürecini kolaylaştıran otomatikleştirilmiş rapor oluşturma yetenekleri geliştirebilirsiniz.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71 

Siber istihbarat analizini otomatikleştirmek, büyük hacimli bilgileri toplamak, işlemek ve analiz etmek için teknoloji ve veriye dayalı yaklaşımların kullanılmasını içerir. Siber tehditlerin karmaşık yapısı nedeniyle analiz sürecinin tam otomasyonu mümkün olmasa da verimliliği ve etkililiği artırmak için atabileceğiniz birkaç adım vardır. Siber istihbarat analizini otomatikleştirmeye nasıl yaklaşabileceğinize ilişkin üst düzey bir genel bakışı burada bulabilirsiniz:

1. Veri Toplama: Güvenlik günlükleri, tehdit istihbaratı beslemeleri, sosyal medya platformları, karanlık web kaynakları ve dahili ağ telemetrisi gibi çeşitli kaynaklardan veri toplamak için otomatikleştirilmiş mekanizmalar geliştirin. Veri toplayıcı olarak API'ler, web kazıma, veri beslemeleri veya özel araçlar kullanabiliriz.
2. Veri Toplama ve Normalleştirme: Analize yardımcı olmak için toplanan verileri yapılandırılmış bir formatta birleştirin ve normalleştirin. Bu adım, çeşitli veri biçimlerini birleşik bir şemaya dönüştürmeyi ve verileri ilgili bağlamsal bilgilerle zenginleştirmeyi içerir.
3. Tehdit İstihbaratı Zenginleştirme: Toplanan verileri zenginleştirmek için tehdit istihbaratı akışlarından ve hizmetlerinden yararlanın. Bu zenginleştirme süreci, bilinen tehditler, uzlaşma göstergeleri (IOC'ler), tehdit aktörü profilleri ve saldırı teknikleri hakkında bilgi toplamayı içerebilir. Bu, toplanan verilerin atfedilmesine ve bağlamsallaştırılmasına yardımcı olur.
4. Makine Öğrenimi ve Doğal Dil İşleme (NLP): Güvenlik raporları, makaleler, bloglar ve forum tartışmaları gibi yapılandırılmamış verileri analiz etmek için makine öğrenimi ve NLP tekniklerini uygulayın. Bu teknikler kalıpları bulmaya, ilgili bilgileri çıkarmaya ve belirlenen temalara göre verileri kategorilere ayırmaya yardımcı olabilir.

1. Tehdit Tespiti ve Önceliklendirme: Potansiyel tehditleri bulmak ve önem derecelerine, alaka düzeylerine ve etkilerine göre önceliklendirmek için otomatik algoritmalar ve buluşsal yöntemler kullanın. Bu, toplanan verilerin bilinen risk göstergeleri, ağ trafiği analizi ve anormallik tespiti ile ilişkilendirilmesini içerebilir.
2. Görselleştirme ve Raporlama: Analiz edilen bilgileri kullanıcı dostu bir biçimde sunmak için etkileşimli panolar ve görselleştirme araçları geliştirin. Bu görselleştirmeler, tehdit ortamları, saldırı eğilimleri ve potansiyel güvenlik açıkları hakkında gerçek zamanlı içgörüler sağlayarak karar vermeye yardımcı olabilir.
3. Olay Müdahale Otomasyonu: Olay işleme süreçlerini otomatikleştirmek için olay müdahale platformlarını ve güvenlik düzenleme araçlarını entegre edin. Buna otomatik bildirim, uyarı önceliklendirme, düzeltme iş akışları ve güvenlik ekipleri arasında işbirliği dahildir.
4. Sürekli İyileştirme: Güvenlik analistlerinden gelen geri bildirimleri dahil ederek, ortaya çıkan tehdit eğilimlerini izleyerek ve siber güvenlik ortamındaki değişikliklere uyum sağlayarak otomatik analiz sistemini sürekli iyileştirin ve güncelleyin.
5. Tehdit Avı Otomasyonu: Ağınız içindeki potansiyel tehditleri ve tehlike göstergelerini proaktif olarak aramak için otomatik tehdit avı teknikleri uygulayın. Bu, bir siber saldırıya işaret edebilecek şüpheli etkinlikleri belirlemek için davranışsal analitiği, anormallik algılama algoritmalarını ve makine öğrenimini kullanmayı içerir.
6. Bağlamsal Analiz: Farklı veri noktaları arasındaki bağlamı ve ilişkileri anlayabilen algoritmalar geliştirin. Bu, geçmiş verileri analiz etmeyi, çeşitli veri kaynaklarındaki kalıpları tanımlamayı ve gizli bağlantıları ortaya çıkarmak için görünüşte ilgisiz bilgileri ilişkilendirmeyi içerebilir.
7. Tahmine Dayalı Analitik: Gelecekteki tehditleri tahmin etmek ve olası saldırı vektörlerini tahmin etmek için tahmine dayalı analitiği ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanın. Geçmiş verileri ve tehdit eğilimlerini analiz ederek, ortaya çıkan kalıpları belirleyebilir ve belirli siber tehditlerin meydana gelme olasılığını tahmin edebilirsiniz.
8. Otomatik Tehdit İstihbaratı Platformları: Tehdit istihbaratı verilerinin toplanmasını, bir araya getirilmesini ve analiz edilmesini otomatikleştiren özel tehdit istihbaratı platformlarını benimseyin. Bu platformlar, çok büyük miktarda bilgiyi işlemek ve güvenlik ekiplerine eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
9. Otomatik Güvenlik Açığı Yönetimi: Ağınızdaki güvenlik açıklarını belirlemek için güvenlik açığı tarama araçlarını otomatik analiz sisteminizle entegre edin. Bu, yama uygulama ve düzeltme çabalarının, oluşturdukları potansiyel riske göre önceliklendirilmesine yardımcı olur.
10. Chatbot ve Natural Language Processing (NLP): Güvenlikle ilgili sorguları anlamak ve yanıtlamak için NLP tekniklerini kullanan chatbot arayüzleri geliştirin. Bu sohbet robotları, gerçek zamanlı bilgiler sağlayarak, sık sorulan soruları yanıtlayarak ve analiz sürecinde onlara rehberlik ederek güvenlik analistlerine yardımcı olabilir.
11. Tehdit İstihbaratı Paylaşımı: Tehdit istihbaratı paylaşım topluluklarında yer alın ve tehdit istihbaratı verilerini güvenilir iş ortaklarıyla değiş tokuş etmek için otomatik mekanizmalar kullanın. Bu, daha geniş bir bilgi yelpazesine erişim elde etmeye ve gelişen tehditlere karşı toplu savunmaya yardımcı olabilir.
12. Güvenlik Otomasyonu ve Orkestrasyon: Olay müdahale iş akışlarını kolaylaştıran ve tekrarlayan görevleri otomatikleştiren güvenlik düzenleme, otomasyon ve müdahale (SOAR) platformlarını uygulayın. Bu platformlar, çeşitli güvenlik araçlarıyla entegre olabilir ve olay inceleme, kontrol altına alma ve iyileştirme süreçlerini otomatikleştirmek için oyun kitaplarından yararlanabilir.
13. Tehdit Avı Otomasyonu: Ağınız içindeki potansiyel tehditleri ve tehlike göstergelerini proaktif olarak aramak için otomatik tehdit avı teknikleri uygulayın. Bu, bir siber saldırıya işaret edebilecek şüpheli etkinlikleri belirlemek için davranışsal analitiği, anormallik algılama algoritmalarını ve makine öğrenimini kullanmayı içerir.
14. Bağlamsal Analiz: Farklı veri noktaları arasındaki bağlamı ve ilişkileri anlayabilen algoritmalar geliştirin. Bu, geçmiş verileri analiz etmeyi, çeşitli veri kaynaklarındaki kalıpları tanımlamayı ve gizli bağlantıları ortaya çıkarmak için görünüşte ilgisiz bilgileri ilişkilendirmeyi içerebilir.
15. Tahmine Dayalı Analitik: Gelecekteki tehditleri tahmin etmek ve olası saldırı vektörlerini tahmin etmek için tahmine dayalı analitiği ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanın. Geçmiş verileri ve tehdit eğilimlerini analiz ederek, ortaya çıkan kalıpları belirleyebilir ve belirli siber tehditlerin meydana gelme olasılığını tahmin edebilirsiniz.
16. Otomatik Tehdit İstihbaratı Platformları: Tehdit istihbaratı verilerinin toplanmasını, bir araya getirilmesini ve analiz edilmesini otomatikleştiren özel tehdit istihbaratı platformlarını benimseyin. Bu platformlar, çok büyük miktarda bilgiyi işlemek ve güvenlik ekiplerine eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
17. Otomatik Güvenlik Açığı Yönetimi: Ağınızdaki güvenlik açıklarını belirlemek için güvenlik açığı tarama araçlarını otomatik analiz sisteminizle entegre edin. Bu, yama uygulama ve düzeltme çabalarının, oluşturdukları potansiyel riske göre önceliklendirilmesine yardımcı olur.
18. Chatbot ve Natural Language Processing (NLP): Güvenlikle ilgili sorguları anlamak ve yanıtlamak için NLP tekniklerini kullanan chatbot arayüzleri geliştirin. Bu sohbet robotları, gerçek zamanlı bilgiler sağlayarak, sık sorulan soruları yanıtlayarak ve analiz sürecinde onlara rehberlik ederek güvenlik analistlerine yardımcı olabilir.
19. Tehdit İstihbaratı Paylaşımı: Tehdit istihbaratı paylaşım topluluklarında yer alın ve tehdit istihbaratı verilerini güvenilir iş ortaklarıyla değiş tokuş etmek için otomatik mekanizmalar kullanın. Bu, daha geniş bir bilgi yelpazesine erişim elde etmeye ve gelişen tehditlere karşı toplu savunmaya yardımcı olabilir.
20. Güvenlik Otomasyonu ve Orkestrasyon: Olay müdahale iş akışlarını kolaylaştıran ve tekrarlayan görevleri otomatikleştiren güvenlik düzenleme, otomasyon ve müdahale (SOAR) platformlarını uygulayın. Bu platformlar, çeşitli güvenlik araçlarıyla entegre olabilir ve olay inceleme, kontrol altına alma ve iyileştirme süreçlerini otomatikleştirmek için oyun kitaplarından yararlanabilir.

Telif hakkı 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus, bir ülkenin siber yeteneklerini değerlendirmek için kullanılan bir çerçevedir. STEMPLES Plus, Sosyal, Teknik, Ekonomik, Askeri, Politik, Hukuki, Eğitimsel ve Güvenlik (dahili) faktörleri, "Artı" ise Kültür, Eğitim ve Örgütsel yapılar gibi ek faktörleri ifade eder. Treadstone 71, düşman bir ülkenin siber yeteneklerini bize karşı çeşitli siber operasyonlar yürütme yetenekleri açısından değerlendirmek için STEMPLES Plus çerçevesini kullanır.

Sosyal Faktörler: Bir ülkenin siber yeteneklerini etkileyen sosyal faktörleri değerlendirin. Bu, nüfus arasındaki farkındalık ve dijital okuryazarlık düzeyini, yetenekli siber güvenlik uzmanlarının varlığını, kamuoyunun siber güvenlik algısını ve siber tehditleri ele almada hükümet, özel sektör ve sivil toplum arasındaki işbirliği düzeyini içerir.

Teknik Faktörler: Bir ülkenin siber yeteneklerinin teknik yönlerini değerlendirin. Bu, ülkenin teknolojik altyapısının karmaşıklığının, gelişmiş siber güvenlik araçlarının ve teknolojilerinin mevcudiyetinin, siber güvenlik alanındaki araştırma ve geliştirme çabalarının ve yapay zeka, blok zinciri veya kuantum hesaplama gibi gelişmekte olan teknolojilerdeki uzmanlık seviyesinin değerlendirilmesini içerir.

Ekonomik Faktörler: Bir ülkenin siber yeteneklerine katkıda bulunan ekonomik faktörleri inceleyin. Siber güvenlik araştırma ve geliştirmeye yapılan yatırımı, siber güvenlikle ilgili endüstrilerin ve işletmelerin varlığını, kritik sektörlerdeki siber güvenlik olgunluk düzeyini ve siber tehditlerin ülke ekonomisi üzerindeki ekonomik etkisini değerlendirin.

Askeri Faktörler: Bir ülkenin siber yeteneklerinin askeri yönlerini değerlendirin. Bu, özel askeri siber birimlerin varlığını ve yeteneklerini, siber yeteneklerin askeri stratejilere ve doktrinlere entegrasyonunu, siber savunma ve saldırı yeteneklerine yapılan yatırım düzeyini ve ülkenin siber savaş yeteneklerini değerlendirmeyi içerir.

Politik Faktörler: Bir ülkenin siber yeteneklerini şekillendiren politik faktörleri analiz edin. Bu, hükümetin siber güvenliğe olan bağlılığının, ulusal siber güvenlik stratejilerinin ve politikalarının varlığının, siber faaliyetleri yöneten yasal çerçevenin, siber konularda uluslararası işbirliğinin ve ülkenin siber konulardaki diplomatik duruşunun değerlendirilmesini içerir.

Yasal Faktörler: Ülkedeki siber faaliyetleri yöneten yasal çerçeveyi inceleyin. Siber güvenlik, veri koruma, mahremiyet, fikri mülkiyet ve siber suçla ilgili yasa ve yönetmeliklerin yeterliliğini değerlendirin. Siber faaliyetlerle ilgili uygulama mekanizmalarını, yasal prosedürleri ve uluslararası yasal yükümlülükleri değerlendirin.

Eğitim Faktörleri: Bir ülkenin siber yeteneklerinin eğitimsel yönlerini düşünün. Bu, siber güvenlik, hibrit savaş, bilişsel savaş, etki operasyonları siber istihbarat ve siber operasyonların yürütülmesinde karşı istihbarat, ülkenin siber konferanslar, bilgi paylaşımı, dernekler, etik bilgisayar korsanlığı grupları ve farkındalık ile ilgili ticari ortamına yönelik akademik taahhütlerin değerlendirilmesini içerir. 

• Güvenlik Faktörleri: Kritik altyapı korumasının sağlamlığı, olay müdahale yetenekleri, siber güvenlik eğitimi ve bilinçlendirme programları ve ülkenin siber güvenlik ekosisteminin dayanıklılığı dahil olmak üzere ülkenin genel güvenlik duruşunu değerlendirmek için güvenlik faktörlerini dahil edin.
• Din: Dinin ülke içindeki siber güvenlik uygulamaları, politikaları ve tutumları üzerindeki etkisini değerlendirin. Dini inançların ve değerlerin siber güvenlik, mahremiyet ve teknoloji kullanımı algısını nasıl etkileyebileceğini inceleyin.
• Demografi: Nüfusun büyüklüğü ve çeşitliliği, dijital okuryazarlık düzeyi, yetenekli siber güvenlik uzmanlarının mevcudiyeti ve farklı demografik gruplar arasındaki dijital uçurum gibi siber yetenekleri etkileyebilecek demografik faktörleri analiz edin.
• Sosyal Psikoloji: Güven, sosyal normlar, grup dinamikleri ve bireysel davranışlar dahil olmak üzere siber güvenlik uygulamalarını etkileyebilecek sosyal psikoloji faktörlerini göz önünde bulundurun. Sosyal psikolojik faktörlerin siber güvenlik, veri gizliliği ve güvenlik uygulamalarına bağlılığa yönelik tutumları nasıl şekillendirebileceğini analiz edin.
• Stratejik Faktörler: Bir ülkenin siber yeteneklerinin stratejik boyutlarını değerlendirin. Bu, ülkenin uzun vadeli hedeflerini, önceliklerini ve siber güvenliğe yaptığı yatırımları, siber savunma duruşunu, saldırı yeteneklerini ve siber istihbarat yeteneklerini analiz etmeyi içerir. Siber yeteneklerin ulusal güvenlik stratejilerine entegrasyonunu ve siber hedeflerin daha geniş jeopolitik çıkarlarla uyumunu değerlendirin.

Ek olarak, bir ülkenin siber yeteneklerine ilişkin ek içgörüler sağlamak için STEMPLES Plus—Kültür, Eğitim ve Organizasyon yapılarındaki "Artı" faktörlerini kullanırız. Bu faktörler, siber güvenliğe yönelik kültürel tutumları, siber güvenlik eğitim ve öğretim programlarının durumunu ve ülke içinde siber güvenlik girişimlerini yönlendiren organizasyon yapılarını ve işbirliklerini değerlendirmeye yardımcı olur.

STEMPLES Plus faktörlerini sistematik olarak analiz ederek, bir ülkenin siber yeteneklerini, güçlü ve zayıf yönlerini kapsamlı bir şekilde anlayabilirsiniz. Bu değerlendirme, politika kararları, tehdit modelleme ve etkili siber güvenlik stratejileri ile karşı önlemlerin geliştirilmesi konusunda bilgi sağlayabilir.

"Din, Demografi ve Sosyal Psikoloji"yi STEMPLES Plus çerçevesine dahil ederek, bir ülkenin siber yeteneklerini ve bunları etkileyen bağlamsal faktörleri daha iyi anlayabilirsiniz. Bu genişletilmiş çerçeve, belirli bir ülkedeki siber güvenlik uygulamaları, politikaları ve tutumlarında rol oynayan toplumsal ve insani yönlerin yakalanmasına yardımcı olur.

 Telif hakkı 2023 Treadstone 71 LLC

İran Etki Operasyonları - Temmuz 2020

Treadstone 71, İran siber ve nüfuz operasyonlarını izliyor. 17 Temmuz 2020'de, belirli hashtag'leri çevreleyen Twitter etkinliğinde ani artışlar fark ettik. Birincil hashtag (مريم_رجوي_گه_خورد ) Maryam Rajavi'yi hedef aldı. Örneğin Maryam Rajavi, İran hükümetini devirmeye çalışan bir örgüt olan İran Halk Mücahitleri'nin lideri ve İran Ulusal Direniş Konseyi'nin (NCRI) seçilen başkanıdır.[1] 17 Temmuz 2020, NCRI için çevrimiçi olarak #FreeIran2020 Küresel Zirvesini temsil ediyor. Aşağıdaki rapor, 17 Temmuz 2020 olayını hedefleyen bir İran nüfuz operasyonuna ilişkin değerlendirmemizi temsil etmektedir.

Değerlendirme

Treadstone 71, İran hükümetinin, muhtemelen İstihbarat ve Güvenlik Bakanlığı'nın (MOIS) Basiji siber ekip üyelerini kullanarak NCRI'yi ve 17 Temmuz 2020 çevrimiçi konferansını hedef alan bir etki operasyonu yürüttüğünü büyük bir güvenle değerlendiriyor.

 111,770 tweet'in amacı muhtemelen şunları içeriyordu:[2]

• Zirve sırasında NCRI hakkında kötü niyetli içerik sunma ihtiyacı.
• Ülkedeki İran vatandaşlarının NCRI içeriğini görmesini engelleme.
• NCRI üyeleri ve İran vatandaşları arasında kaosa ve kafa karışıklığına neden olmak.
• İçerik izleyicileri arasındaki bölünmeleri vurgulayın.
• Anlatıyı kontrol etmek için hashtag klonlama.

MOIS'in çabası görünüşte kopuk ama aslında oldukça koordineli bir dezenformasyon kampanyası. Program, belirli bir süre boyunca yüzlerce tweet gönderen birçok sahte hesap içeriyor. Gönderiler, maksimum dikkat ve ardından daha fazla retweet kazanmak için hashtag'leri ve siyasi figürleri doğrudan hedeflemeyi kullanır.

Ukrayna'daki modern çatışmada (Ukrayna'daki savaş bağlamında) bilgi savaşının biçimlerini ve yöntemlerini belirlemek ve sınıflandırmak.

Prosedürler ve yöntemler. Çalışma, sonuçların analiz, sentez, genelleme ve yorumlama yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Sonuçlar. Ukrayna'da savaş koşullarında bilgi savaşı yürütme biçimleri ve yöntemleri (stratejik bilgi operasyonları, özel propaganda, sahtekarlıklar ve operasyonel oyunlar) belirlenir ve sınıflandırılır. elitlerle) çatışmaya katılanların mücadelesindeki enformasyondaki ana yerin, Soğuk Savaş'tan bu yana değişmeyen özel propaganda, hedefler ve yöntemler tarafından işgal edildiği, yoğunluk açısından gösterilmiştir; yabancı kaynakların operasyonel kombinasyonları olan stratejik bilgi operasyonları
İstihbarat, şu anki aşamadaki bu çatışmada, sadece Bucha'daki sözde olay şeklinde mevcuttur.

Continue Reading

Çeşitli siber tehdit aktörlerinin İran Bağlantı Analizi. Göz açma raporunu buradan indirin.

Bay Tekide ve APT34 (OilRig) ve diğerleri tarafından kullanılan şifreleri hakkında çok şey yazıldı. Diğer

kuruluşlar, Fortune 500 kurumlarına, hükümetlere, eğitim kurumlarına ve kritik altyapı kuruluşlarına yönelik 'ünlü' siber saldırılarda Bay Tekide'nin araçlarıyla ilgili bilgileri belgeledi.

Kimlik

Ancak, Bay Tekide'nin kimliğini, geçmişini, yerlerini ve kendi sözlerini teşhis etmek hiçbir zaman açıkça başarılamadı. Birçoğu, bir bireyi takip etmenin temettü ödemediğine inanıyor. Treadstone 71, iloveyoucrypter, qazacrypter ve njRAT gibi şifreleri kullanarak yıllarca süren destekle Bay Tekide'nin İran hükümetine uyumunu gösteriyor.

Bilgi Talebi (RFI) - Siber Tehdit İstihbaratı

RFI süreci, istihbarat bilgilerine veya sürekli gereksinimlerle veya planlanmış istihbarat üretimiyle ilgili olması gerekmeyen devam eden bir olayı veya olayı desteklemek için ürünlere yönelik belirli bir zamana duyarlı özel gereksinimi içerir. Siber Tehdit İstihbarat Merkezi (CTIC) dahili gruplara bir RFI gönderdiğinde, talep edilen verilerin içeriği ve kalitesi için bir dizi standart gereklilik vardır.

Eğitimimiz, Sherman Kent'in Analitik Doktrini'nin yanı sıra OSINT araçlarının kullanılabilirliği ve kullanımını siber bakış açısından incelemektedir. Öğrenciler, siber istihbarat yaşam döngüsünü, siber zekanın çevrimiçi hedefleme ve toplamaya göre rolünü ve değerini, bu kursun tamamlanmasıyla ve danışmanlık hizmetlerimizin modern organizasyonlarda, işletmelerde ve hükümetlerde anlayabilir.

Treadstone 71'den aldığınız şey, düşmanınız hakkında teknik alanı çok aşan ayrıntılı bilgi ve istihbarattır. Treadstone 71 hizmetinin üstün olduğu yerlerde, yalnızca tam olarak işlevsel bir zeka yeteneği oluşturmakla kalmayıp, aynı zamanda paydaşların gereksinimlerine doğrudan uyumlu sürdürülebilir bir program oluşturmak için size teknikler, yöntemler, yetenekler, işlevler, stratejiler ve programlar sağlama becerisi vardır.

Bu istihbarat özeti, siber istihbaratın yeteneklerine saygı göstererek teneke kutular ve cannotların yanı sıra karmaşıklıkları da açıklıyor.

Paydaşlarınızı ve karar vermede neye ihtiyaç duyduklarını anlamak, savaşın yarısından fazlasıdır. Bu özet eski "Profesörünüzü tanıyın, bir A alın" atasözünü kapsar.

Balistik yelek üretmek için Rus FSB yardımı ile Suriye yaptırımlarının ihlalleri - Treadstone 71 dışında herhangi bir kuruluş tarafından keşfedilmedi - Sensör yok, binlerce musluk toplama yok - Sadece sert burunlu açık kaynak toplama ve analiz ve ilginç bir yanlış okuma kimlikler, dağınık satın alma ve aldatma.

Orta Doğu Siber Etki Alanı - İran / Suriye / İsrail

Bu ulus devletlerin akademik bir incelemesi ve siber operasyonlarda egemenlik sağlamaya yönelik çalışmaları.

Güç Şebekesinde Zeka Oyunları - Riske Neden Olan Rus Siber ve Kinetik Eylemleri

Tayvanlı bir şirketten PLC'ler satan bir Rus firmasının ürün yazılımı indirme sitesinde büyük boşluklar bulunan alışılmadık satın alma modelleri. Ne ters gidebilir?

Siber Karşı İstihbarat Beyanı Siber Sayaç Intel için 10 Emir

Yapacaksın ve yapmayacaksın. Kredi oluştururken siber sokağa sahip olun. Bu kurallara uyun ve belki saldırıdan kurtulacaksınız.

Tehdit İstihbaratındaki Yanlışlıklar Örgütsel Güvenlik Duruşlarında Hata Hatlarına Yol Açıyor

Bu özet, bazı genel sınıflandırmaların yanı sıra siber ve tehdit istihbaratı ile ilgili yaygın hataların bir incelemesini ve eğer yaparsanız nasıl kazacağınızı bilerek bu tuzaklara düşmemek nasıl mümkün olduğunu kapsar.