331-999-0071

Menganalisis Cyber-HUMINT yang Ditargetkan

Kesimpulan

Menganalisis Cyber-Human Intelligence (HUMINT) yang ditargetkan melibatkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis informasi yang berasal dari manusia secara otomatis untuk mendapatkan wawasan tentang aktivitas dunia maya musuh. Otomatisasi analisis HUMINT menghadirkan tantangan karena sifatnya yang berpusat pada manusia, tetapi ada beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk meningkatkan efisiensi. Pendekatan umum adalah untuk mengidentifikasi sumber yang relevan dari HUMINT cyber yang ditargetkan, mengembangkan mekanisme otomatis untuk mengumpulkan informasi dari sumber yang diidentifikasi, menerapkan penambangan teks dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk secara otomatis memproses dan menganalisis data yang dikumpulkan, menggabungkan data yang dikumpulkan dengan sumber lain dari intelijen, analisis kontekstual, referensi silang dan verifikasi, pembuatan profil aktor ancaman, visualisasi dan pelaporan, serta pemantauan dan pembaruan berkelanjutan.

Menganalisis Kecerdasan Manusia-siber yang ditargetkan (HUMINT) melibatkan pengumpulan, pemrosesan, dan analisis informasi yang berasal dari manusia secara otomatis untuk mendapatkan wawasan tentang aktivitas dunia maya musuh. Meskipun otomatisasi analisis HUMINT menghadirkan tantangan karena sifatnya yang berpusat pada manusia, ada beberapa langkah yang dapat Anda ambil untuk meningkatkan efisiensi. Berikut adalah pendekatan umum:

  1. Identifikasi Sumber: Identifikasi sumber yang relevan dari HUMINT siber yang ditargetkan, seperti peneliti keamanan siber, badan intelijen, penyedia intelijen sumber terbuka (OSINT), pakar industri, orang dalam, atau forum online. Pertahankan daftar sumber yang dikuratori secara konsisten memberikan informasi yang andal dan kredibel tentang aktivitas dunia maya musuh.
  2. Pengumpulan dan Agregasi Data: Kembangkan mekanisme otomatis untuk mengumpulkan informasi dari sumber yang teridentifikasi. Ini mungkin melibatkan pemantauan blog, akun media sosial, forum, dan situs web khusus untuk diskusi, laporan, atau pengungkapan yang terkait dengan operasi dunia maya musuh. Gunakan pengikisan web, umpan RSS, atau API untuk mengumpulkan data dari sumber ini.
  3. Penambangan Teks dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Menerapkan teknik penambangan teks dan NLP untuk memproses dan menganalisis data HUMINT yang dikumpulkan secara otomatis. Gunakan alat seperti analisis sentimen, pengenalan entitas bernama, pemodelan topik, dan terjemahan bahasa untuk mengekstrak informasi relevan, sentimen, entitas kunci, dan tema yang terkait dengan aktivitas siber musuh.
  4. Penggabungan Informasi: Gabungkan data HUMINT yang dikumpulkan dengan sumber intelijen lainnya, seperti data teknis, umpan intelijen ancaman, atau data serangan cyber historis. Perpaduan ini membantu dalam referensi silang dan memvalidasi informasi, memberikan pemahaman yang lebih komprehensif tentang operasi siber musuh.
  5. Analisis Kontekstual: Kembangkan algoritme yang dapat memahami hubungan kontekstual antara potongan informasi yang berbeda. Menganalisis faktor sosial, politik, dan budaya yang dapat memengaruhi aktivitas dunia maya musuh. Pertimbangkan perkembangan geopolitik, konflik regional, sanksi, atau faktor lain yang dapat memengaruhi motivasi dan taktik mereka.
  6. Referensi Silang dan Verifikasi: Referensi silang HUMINT yang dikumpulkan dengan sumber kredibel lainnya untuk memverifikasi keakuratan dan keandalan informasi. Ini mungkin melibatkan membandingkan informasi di berbagai sumber, memvalidasi klaim dengan indikator teknis, atau berkolaborasi dengan mitra tepercaya untuk mendapatkan wawasan tambahan.
  7. Profil Aktor Ancaman: Buat profil aktor ancaman musuh berdasarkan informasi HUMINT yang dikumpulkan. Ini termasuk mengidentifikasi individu, kelompok, atau organisasi kunci yang terlibat dalam operasi dunia maya musuh, afiliasi, taktik, teknik, dan tujuan mereka. Gunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola dan perilaku yang terkait dengan pelaku ancaman tertentu.
  8. Visualisasi dan Pelaporan: Kembangkan mekanisme visualisasi dan pelaporan untuk menyajikan data HUMINT yang dianalisis dalam format yang mudah dicerna. Dasbor interaktif, diagram jaringan, dan garis waktu dapat membantu memahami hubungan, garis waktu, dan dampak aktivitas dunia maya musuh. Hasilkan laporan otomatis yang menyoroti temuan utama, tren yang muncul, atau perkembangan penting.
  9. Pemantauan dan Pembaruan Berkelanjutan: Menetapkan sistem untuk terus memantau dan memperbarui proses analisis otomatis. Pantau terus sumber HUMINT baru, perbarui algoritme sesuai kebutuhan, dan gabungkan umpan balik dari analis untuk meningkatkan akurasi dan relevansi analisis otomatis. 
    1. Tentukan Indikator Kinerja Utama (KPI): Identifikasi metrik dan indikator utama yang akan membantu Anda menilai kinerja dan dampak dari proses analisis otomatis Anda. Ini dapat mencakup metrik yang terkait dengan akurasi data, ketepatan waktu, positif/negatif palsu, tingkat deteksi, dan produktivitas analis. Tetapkan tujuan dan target yang jelas untuk setiap KPI.
    2. Membangun Putaran Umpan Balik Data: Kembangkan mekanisme untuk mengumpulkan umpan balik dari analis, pengguna, atau pemangku kepentingan yang berinteraksi dengan sistem analisis otomatis. Umpan balik ini dapat memberikan wawasan yang berharga tentang kekuatan, kelemahan, dan area sistem untuk perbaikan. Pertimbangkan untuk menerapkan mekanisme umpan balik seperti survei, wawancara pengguna, atau pertemuan rutin dengan tim analis.
    3. Jaminan Kualitas Data Reguler: Menerapkan prosedur untuk memastikan kualitas dan integritas data yang digunakan oleh proses analisis otomatis. Ini termasuk memverifikasi keakuratan sumber data, menilai keandalan informasi yang dikumpulkan, dan melakukan pemeriksaan berkala untuk mengidentifikasi ketidakkonsistenan atau masalah data. Atasi masalah kualitas data dengan segera untuk menjaga keandalan analisis Anda.
    4. Evaluasi Algoritma Berkelanjutan: Secara teratur mengevaluasi kinerja algoritma dan model yang digunakan dalam proses analisis otomatis. Pantau akurasi, presisi, daya ingat, dan metrik relevan lainnya. Terapkan teknik seperti validasi silang, pengujian A/B, atau perbandingan dengan data kebenaran dasar untuk menilai kinerja dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan. Sesuaikan algoritme seperlunya berdasarkan hasil evaluasi.
    5. Tetap Mengikuti Lanskap Ancaman: Pertahankan pengetahuan terkini tentang lanskap ancaman yang berkembang, termasuk ancaman, taktik, teknik, dan prosedur (TTP) yang muncul yang digunakan oleh pelaku ancaman, termasuk operasi dunia maya Iran. Pantau laporan industri, makalah penelitian, umpan intelijen ancaman, dan komunitas berbagi informasi untuk tetap mendapat informasi tentang perkembangan terbaru. Perbarui proses analisis Anda sesuai untuk mencerminkan ancaman dan tren baru.
    6. Pembaruan dan Peningkatan Sistem Reguler: Selalu perbarui sistem analisis otomatis dengan versi perangkat lunak terbaru, tambalan keamanan, dan penyempurnaan. Secara teratur menilai kinerja, skalabilitas, dan kegunaan sistem untuk mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan. Terapkan pembaruan dan peningkatan fitur untuk memastikan efektivitas dan kegunaan sistem dari waktu ke waktu.
    7. Kolaborasi dan Berbagi Pengetahuan: Tingkatkan kolaborasi dan berbagi pengetahuan di antara analis Anda dan komunitas keamanan siber. Dorong berbagi wawasan, pelajaran, dan praktik terbaik yang terkait dengan analisis otomatis. Berpartisipasi dalam acara industri, konferensi, dan komunitas untuk mendapatkan paparan teknik, alat, dan pendekatan baru dalam analisis otomatis.
    8. Pelatihan Berkelanjutan dan Pengembangan Keterampilan: Memberikan pelatihan rutin dan peluang pengembangan keterampilan bagi analis yang terlibat dalam proses analisis otomatis. Selalu perbarui mereka dengan teknik, alat, dan metodologi terbaru yang relevan dengan pekerjaan mereka. Mendorong pengembangan profesional dan memastikan bahwa analis memiliki keterampilan yang diperlukan untuk menggunakan dan menafsirkan hasil sistem otomatis secara efektif.
    9. Peningkatan Iteratif: Terus sempurnakan dan tingkatkan proses analisis otomatis berdasarkan umpan balik, evaluasi, dan pelajaran yang dipetik. Terapkan lingkaran umpan balik yang memungkinkan peningkatan berkelanjutan, dengan siklus peninjauan rutin untuk mengidentifikasi area di mana sistem dapat dioptimalkan. Secara aktif mencari masukan dari analis dan pemangku kepentingan untuk memastikan sistem berkembang untuk memenuhi kebutuhan mereka yang terus berkembang.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat membuat sistem yang tangguh dan mudah beradaptasi yang terus memantau dan memperbarui proses analisis otomatis Anda, memastikan efektivitas dan relevansinya dalam lanskap keamanan siber yang dinamis.

Bagaimana cara mengasah algoritme Anda untuk memastikan pengoperasian maksimum?

Hak Cipta 2023 Treadstone 71

Hubungi Treastone 71

Hubungi Treadstone 71 Hari Ini. Pelajari lebih lanjut tentang penawaran Analisis Musuh Bertarget, Pelatihan Perang Kognitif, dan Intelijen Tradecraft kami.

Hubungi kami hari ini!