Admiralty Puanlama Modeli ve CRAAP Test Entegrasyonu Kullanarak Kanıtları Otomatikleştirme

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