Å analysere målrettet Cyber-Human Intelligence (HUMINT) involverer automatisk innsamling, prosessering og analyse av menneskelig avledet informasjon for å få innsikt i motstanderens cyberaktiviteter. Automatiseringen av HUMINT-analyse byr på utfordringer på grunn av sin menneskesentriske natur, men det er noen skritt du kan ta for å forbedre effektiviteten. Den generelle tilnærmingen er å identifisere relevante kilder til målrettet cyber-HUMINT, utvikle automatiserte mekanismer for å samle informasjon fra identifiserte kilder, bruke tekstutvinning og naturlig språkbehandling (NLP) for å automatisk behandle og analysere de innsamlede dataene, kombinere de innsamlede dataene med andre kilder. etterretning, kontekstanalyse, kryssreferanse og verifikasjon, trusselaktørprofilering, visualisering og rapportering, og kontinuerlig overvåking og oppdatering.

Å analysere målrettet cyber–Human Intelligence (HUMINT) innebærer automatisk innsamling, prosessering og analyse av menneskelig avledet informasjon for å få innsikt i motstanders cyberaktiviteter. Selv om automatiseringen av HUMINT-analyse byr på utfordringer på grunn av sin menneskesentriske natur, er det noen skritt du kan ta for å forbedre effektiviteten. Her er en generell tilnærming:

1. Kildeidentifikasjon: Identifiser relevante kilder til målrettet cyber-HUMINT, for eksempel cybersikkerhetsforskere, etterretningsbyråer, leverandører av åpen kildekode etterretning (OSINT), bransjeeksperter, innsidere eller nettfora. Oppretthold en kuratert liste over kilder som konsekvent gir pålitelig og troverdig informasjon om motstanders cyberaktiviteter.
2. Datainnsamling og aggregering: Utvikle automatiserte mekanismer for å samle informasjon fra identifiserte kilder. Dette kan innebære overvåking av blogger, sosiale mediekontoer, fora og spesialiserte nettsteder for diskusjoner, rapporter eller avsløringer relatert til motstanders cyberoperasjoner. Bruk nettskraping, RSS-feeder eller APIer for å samle inn data fra disse kildene.
3. Text Mining og Natural Language Processing (NLP): Bruk tekstutvinning og NLP-teknikker for å automatisk behandle og analysere de innsamlede HUMINT-dataene. Bruk verktøy som sentimentanalyse, navngitt enhetsgjenkjenning, emnemodellering og språkoversettelse for å trekke ut relevant informasjon, følelser, nøkkelenheter og temaer relatert til motstanders cyberaktiviteter.
4. Informasjonsfusjon: Kombiner de innsamlede HUMINT-dataene med andre etterretningskilder, for eksempel tekniske data, trusseletterretningsstrømmer eller historiske data om dataangrep. Denne fusjonen hjelper til med kryssreferanser og validering av informasjon, og gir en mer omfattende forståelse av motstanders cyberoperasjoner.
5. Kontekstuell analyse: Utvikle algoritmer som kan forstå de kontekstuelle relasjonene mellom ulike deler av informasjon. Analyser de sosiale, politiske og kulturelle faktorene som kan påvirke motstanderens cyberaktiviteter. Vurder geopolitisk utvikling, regionale konflikter, sanksjoner eller andre faktorer som kan påvirke deres motivasjoner og taktikk.
6. Kryssreferanser og verifikasjon: Kryssreferanser den innsamlede HUMINT med andre troverdige kilder for å verifisere nøyaktigheten og påliteligheten til informasjonen. Dette kan innebære å sammenligne informasjon på tvers av flere kilder, validere påstander med tekniske indikatorer eller samarbeide med pålitelige partnere for å få ytterligere innsikt.
7. Trusselaktørprofilering: Lag profiler av motstandere av trusselaktører basert på HUMINT-informasjonen som er samlet inn. Dette inkluderer å identifisere nøkkelindivider, grupper eller organisasjoner som er involvert i motstandere cyberoperasjoner, deres tilknytning, taktikk, teknikker og mål. Bruk maskinlæringsalgoritmer for å identifisere mønstre og atferd knyttet til spesifikke trusselaktører.
8. Visualisering og rapportering: Utvikle visualiseringer og rapporteringsmekanismer for å presentere de analyserte HUMINT-dataene i et fordøyelig format. Interaktive dashboards, nettverksdiagrammer og tidslinjer kan hjelpe deg med å forstå relasjonene, tidslinjene og virkningen av motstanders cyberaktiviteter. Generer automatiserte rapporter som fremhever viktige funn, nye trender eller bemerkelsesverdige utviklinger.
9. Kontinuerlig overvåking og oppdatering: Etabler et system for kontinuerlig overvåking og oppdatering av den automatiserte analyseprosessen. Hold styr på nye kilder til HUMINT, oppdater algoritmer etter behov, og inkorporer tilbakemeldinger fra analytikere for å forbedre nøyaktigheten og relevansen til den automatiserte analysen. 

1. Definer nøkkelytelsesindikatorer (KPIer): Identifiser nøkkelberegningene og indikatorene som vil hjelpe deg å vurdere ytelsen og virkningen av dine automatiserte analyseprosesser. Disse kan inkludere beregninger relatert til datanøyaktighet, aktualitet, falske positive/negative, deteksjonsrater og analytikerproduktivitet. Etabler klare mål og mål for hver KPI.
2. Etabler tilbakemeldingssløyfer for data: Utvikle mekanismer for å samle tilbakemeldinger fra analytikere, brukere eller interessenter som samhandler med det automatiserte analysesystemet. Denne tilbakemeldingen kan gi verdifull innsikt i systemets styrker, svakheter og forbedringsområder. Vurder å implementere tilbakemeldingsmekanismer som undersøkelser, brukerintervjuer eller regelmessige møter med analytikerteamet.
3. Regelmessig kvalitetssikring av data: Implementer prosedyrer for å sikre kvaliteten og integriteten til dataene som brukes av de automatiserte analyseprosessene. Dette inkluderer å verifisere datakildenes nøyaktighet, vurdere den innsamlede informasjonens pålitelighet og utføre periodiske kontroller for å identifisere eventuelle datainkonsekvenser eller problemer. Løs problemer med datakvalitet umiddelbart for å opprettholde påliteligheten til analysen din.
4. Kontinuerlig algoritmeevaluering: Evaluer regelmessig ytelsen til algoritmene og modellene som brukes i de automatiserte analyseprosessene. Overvåk deres nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling og andre relevante beregninger. Bruk teknikker som kryssvalidering, A/B-testing eller sammenligning med sannhetsdata for å vurdere ytelsen og identifisere områder for forbedring. Juster algoritmer etter behov basert på evalueringsresultatene.
5. Hold deg oppdatert på trussellandskapet: Oppretthold oppdatert kunnskap om det utviklende trussellandskapet, inkludert nye trusler, taktikker, teknikker og prosedyrer (TTP) brukt av trusselaktører, inkludert iranske cyberoperasjoner. Overvåk bransjerapporter, forskningsartikler, feeds for trusselinformasjon og informasjonsdelingssamfunn for å holde deg oppdatert om den siste utviklingen. Oppdater analyseprosessene dine tilsvarende for å reflektere nye trusler og trender.
6. Regelmessige systemoppdateringer og oppgraderinger: Hold det automatiserte analysesystemet oppdatert med de nyeste programvareversjonene, sikkerhetsoppdateringene og forbedringene. Vurder regelmessig systemets ytelse, skalerbarhet og brukervennlighet for å identifisere områder som krever forbedring. Implementer oppdateringer og funksjonsforbedringer for å sikre systemets effektivitet og brukervennlighet over tid.
7. Samarbeid og kunnskapsdeling: Fremme samarbeid og kunnskapsdeling mellom analytikerne og nettsikkerhetsfellesskapet. Oppmuntre til deling av innsikt, erfaringer og beste praksis knyttet til automatisert analyse. Delta i bransjearrangementer, konferanser og samfunn for å få eksponering for nye teknikker, verktøy og tilnærminger innen automatisert analyse.
8. Kontinuerlig opplæring og ferdighetsutvikling: Gi regelmessig opplæring og muligheter for kompetanseutvikling for analytikere som er involvert i de automatiserte analyseprosessene. Hold dem oppdatert med de nyeste teknikkene, verktøyene og metodikkene som er relevante for arbeidet deres. Oppmuntre til faglig utvikling og sikre at analytikere har den nødvendige kompetansen for å effektivt utnytte og tolke det automatiserte systemets resultater.
9. Iterativ forbedring: Kontinuerlig avgrense og forbedre de automatiserte analyseprosessene basert på tilbakemeldinger, evalueringer og erfaringer. Implementer en tilbakemeldingssløyfe som gir mulighet for kontinuerlig forbedring, med regelmessige gjennomgangssykluser for å identifisere områder hvor systemet kan optimaliseres. Søk aktivt innspill fra analytikere og interessenter for å sikre at systemet utvikler seg for å møte deres utviklende behov.

Ved å følge disse trinnene kan du etablere et robust og tilpasningsdyktig system som kontinuerlig overvåker og oppdaterer dine automatiserte analyseprosesser, og sikrer deres effektivitet og relevans i det dynamiske cybersikkerhetslandskapet.

Hvordan finpusse algoritmene dine for å sikre maksimal drift?

Copyright 2023 Treadstone 71