La guerra de la información en Rusia no es solo el bloqueo de sitios web y la persecución de periodistas. El sistema es mucho más complicado y está construido de tal manera que los medios rusos reciben información sobre el tema de Ucrania, la Unión Europea, la OTAN y los Estados Unidos, solo de fuentes previamente aprobadas. Y las agencias gubernamentales especializadas están constantemente monitoreando si ha aparecido un punto de vista alternativo en el espacio de los medios. Descarga el resumen aquí:

Control narrativo y censura en Rusia

PSYOPS requiere una comprensión profunda de la audiencia objetivo y su contexto, recopilada a través de varias fuentes de inteligencia y analizada utilizando marcos integrales como STEMPLES Plus y PMESII. Esta comprensión sustenta el diseño y la implementación de las campañas PSYOPS y permite una evaluación precisa de su eficacia.

Las operaciones psicológicas (PSYOPS) dependen en gran medida de una amplia investigación, inteligencia e información sobre posibles audiencias objetivo. Esta información incluye la comprensión de la identidad, ubicación, vulnerabilidades, susceptibilidades, fortalezas y debilidades de la audiencia objetivo. PSYOPS también requiere un conocimiento integral sobre varios factores contextuales que influyen en las actitudes y comportamientos de la audiencia.

El modelo Treadstone 71 STEMPLES Plus proporciona un marco detallado para este tipo de análisis. El acrónimo significa Social, Tecnológico, Económico, Militar, Político, Legal, Educativo, Seguridad, además de Religión, Demografía, Infraestructura, Salud, Composición Psicológica y Entorno Físico. Es un marco integral diseñado para comprender los factores que podrían afectar las respuestas de una audiencia a PSYOPS.

"PMESII" significa Política, Militar, Económica, Social, Infraestructura e Información. PMESII es otro marco que se alinea con STEMPLES Plus utilizado por los profesionales de PSYOPS para comprender el contexto en el que opera su público objetivo.

• Político: comprensión de la dinámica política, las estructuras de poder y los actores influyentes.
• Militar: comprender las estructuras y capacidades militares, incluidas alianzas, rivalidades y dinámicas de poder.
• Económico: comprender la situación económica, como los niveles de ingresos, las tasas de empleo y las industrias primarias.
• Social: Evaluación de características sociales y culturales, tradiciones, creencias y sistemas de valores.
• Infraestructura: evaluación de la infraestructura física como carreteras, puentes y edificios, así como la infraestructura digital.
• Información: comprensión del panorama de la comunicación, incluido el acceso y el uso de los medios y las tecnologías de la información.

La recopilación de esta información debe provenir de todas las fuentes y agencias disponibles. El proceso es parte de un plan de gestión de requisitos de inteligencia más amplio, lo que garantiza una visión holística que integra todos los aspectos relevantes. Esto podría involucrar una variedad de fuentes de inteligencia, incluida la inteligencia humana (HUMINT), la inteligencia de señales (SIGINT) y la inteligencia de código abierto (OSINT).

La inteligencia también es fundamental para determinar la eficacia de las actividades de PSYOPS. Al comparar los datos previos y posteriores a la operación, se puede medir el impacto de la campaña PSYOPS. Medir el impacto implica monitorear los cambios en las actitudes, comportamientos o percepciones de la audiencia o notar cambios en los indicadores más amplios del PMESII.

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Presión diplomática y política iraní como resultado de los intercambios de prisioneros: el ataque albanés contra Ashraf-3 demuestra los elementos de nuestro informe

Una observación interesante: los canales de las redes sociales iraníes y las cuentas del régimen asociado anunciaron el ataque antes que cualquier medio albanés o de noticias.

El ex presidente y los primeros ministros de Albania celebraron una conferencia de prensa condenando el ataque y calificándolo de infundado. El parlamento albanés formó un comité urgente para investigar. El ministro del Interior convocado por el comité para una audiencia urgente. Obtenga más información sobre las operaciones psicológicas iraníes y la guerra cognitiva.

• Nivel de negociaciónedad: Irán mantiene a ciudadanos extranjeros bajo custodia como moneda de cambio en las negociaciones. Irán intercambia a estas personas por sus ciudadanos retenidos en el extranjero o por otras concesiones, como el levantamiento de sanciones o el suministro de recursos financieros o materiales, o la eliminación de la PMOI de su territorio.
• Aprobación nacional: Irán enmarca sus exitosos intercambios de prisioneros como victorias diplomáticas, que aumentan los índices de aprobación del gobierno en el país. Los canjes muestran que el gobierno puede proteger a sus ciudadanos en el exterior y asegurar su liberación cuando están en problemas.
• Imagen internacional: La liberación de prisioneros extranjeros mejora la imagen internacional de Irán, mostrándolo como humano, justo o dispuesto a participar en soluciones diplomáticas. La liberación de prisioneros extranjeros ayuda a sus relaciones internacionales y disminuye la hostilidad de otras naciones.
• Compromiso diplomático directo: Los intercambios de prisioneros iraníes crean oportunidades para un compromiso directo con los países occidentales. Los canjes ayudan en un diálogo de apertura cuando no existen canales diplomáticos formales. Los canjes abren puertas para futuras negociaciones sobre otros asuntos.

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Las operaciones psicológicas, o PSYOP, son actividades diseñadas para influir en los comportamientos, emociones y actitudes de individuos o grupos. Vemos operaciones psicológicas utilizadas en marketing, relaciones públicas, política, guerra y contextos terapéuticos. Si bien las pautas éticas desalientan enérgicamente la manipulación, la comprensión de PSYOP puede iluminar cómo los mensajes influyen en las audiencias y promueven la comprensión, la empatía y el cambio de comportamiento positivo.

Hay pasos críticos en la planificación y ejecución de operaciones psicológicas:

• Comprenda a su audiencia: Antes de intentar influir en un público objetivo, es crucial comprenderlo. Comprender a su audiencia puede implicar investigar su demografía, psicografía, cultura, valores, creencias, actitudes, comportamientos y otros factores que podrían afectar sus percepciones y acciones.
• Establecer objetivos claros: ¿Qué esperas lograr? Establecer objetivos claros puede implicar cambiar comportamientos, dar forma a las percepciones o influir en las actitudes. Cuanto más específicos sean sus objetivos, más fácil será planificar sus operaciones y medir su éxito.
• Desarrolle una estrategia: Una vez que comprenda su audiencia y sus objetivos, puede comenzar a elaborar una estrategia. Desarrollar una estrategia implica elegir el mensaje, el medio y el momento adecuados para influir en su audiencia. Podría considerar emplear principios de persuasión, influencia social y cambio de comportamiento.
• Crear y distribuir contenido: Según tu estrategia, debes crear contenido que pueda influir en tu audiencia. La creación y distribución de contenido puede incluir discursos, publicaciones en redes sociales, anuncios, artículos o cualquier otra forma de comunicación. Una vez que tu contenido esté listo, distribúyelo a través de canales que lleguen a tu público objetivo.
• Supervisar y ajustar: Después de que comience su operación, es esencial monitorear su progreso. Supervisar y ajustar su operación implica el seguimiento de métricas como tasas de participación, cambios de actitud o resultados de comportamiento. Si su operación no está logrando sus objetivos, es posible que deba ajustar su estrategia, contenido o métodos de distribución.

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De las acciones de la zona gris cibernética a los asesinatos: PMOI en la mira.

El siguiente es un resumen de las tácticas, técnicas y métodos del régimen iraní utilizados contra los disidentes y los grupos de oposición. La Organización Muyahidines del Pueblo de Irán (PMOI, por sus siglas en inglés) celebra una conferencia sobre Irán Libre cada verano. Cada año, el régimen iraní trabaja para desacreditar, interrumpir, retrasar y destruir cualquier intento de la PMOI de celebrar la conferencia. Desde amenazas físicas hasta la piratería de gobiernos extranjeros hasta la presión política debido a los intercambios de prisioneros, Irán usa cualquier táctica disponible para empujar el sobre durante cada acción. Irán continúa con estas acciones.

Las acciones de la zona gris cibernética desdibujan la línea entre el comportamiento estatal aceptable y los actos hostiles, creando desafíos para la atribución, la respuesta y el establecimiento de normas y reglas claras en el dominio cibernético. Abordar estos desafíos requiere cooperación internacional, medidas robustas de ciberseguridad y el desarrollo de normas y acuerdos para regular el comportamiento estatal en el ciberespacio.

Las actividades de la zona gris cibernética iraní se refieren a acciones maliciosas en el ciberespacio que no llegan a ser un ciberataque completo, pero tienen como objetivo lograr objetivos estratégicos.

• Espionaje: Irán lleva a cabo campañas de ciberespionaje dirigidas a gobiernos, organizaciones e individuos extranjeros. Estas actividades implican el robo de información confidencial, como inteligencia política o militar, propiedad intelectual o datos personales.
• Operaciones de desinformación e influencia: Irán participa en campañas de desinformación en línea, difundiendo información engañosa o propaganda para moldear la opinión pública y promover su agenda política o ideológica.
• Ataques DDoS: Los ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS) implican sobrecargar los servidores o las redes de un objetivo con una avalancha de tráfico que los vuelve inaccesibles. Irán llevó a cabo ataques DDoS contra varios objetivos, incluidos sitios web de gobiernos extranjeros, organizaciones de medios e instituciones financieras.
• Piratería y desfiguración: los grupos de piratería iraníes han llevado a cabo intrusiones cibernéticas y desfiguración de sitios web para resaltar sus capacidades, hacer declaraciones políticas o tomar represalias contra los adversarios percibidos. Estas actividades suelen estar dirigidas a sitios web gubernamentales, medios de comunicación u organizaciones que critican las políticas iraníes.
• Ataques cibernéticos a infraestructura crítica: si bien no cae explícitamente en la zona gris, Irán lleva a cabo ataques cibernéticos a infraestructura crítica, como instalaciones de energía, bancos y sistemas de transporte. Los ejemplos notables incluyen el ataque de 2012 contra Saudi Aramco y el ataque de 2019 contra la industria de los petroleros.

Actividades de la guerra de engranajes iraní

Manipulación de las redes sociales: los actores iraníes operan cuentas de redes sociales falsas y participan en campañas de desinformación para influir en la opinión pública, particularmente durante períodos sensibles como elecciones o tensiones geopolíticas.

Espionaje cibernético: Irán ejecutó varias campañas de espionaje cibernético dirigidas a gobiernos, organizaciones e individuos en todo el mundo. Estas actividades implican el robo de información confidencial con fines de inteligencia o como método para obtener una ventaja competitiva.

Desfiguración de sitios web: los grupos de piratas informáticos iraníes han realizado desfiguraciones de sitios web, reemplazando el contenido de sitios web específicos con sus propios mensajes o declaraciones políticas. Irán usa desfiguraciones para resaltar capacidades, crear conciencia o promover ideologías políticas.

Phishing y Spear-Phishing: los actores iraníes ejecutan campañas de phishing que utilizan correos electrónicos o mensajes engañosos para engañar a las personas para que revelen información confidencial, como credenciales de inicio de sesión o datos financieros.

Operaciones de influencia: Irán participa en operaciones de influencia a través de varios medios, incluida la difusión de propaganda, la manipulación de narrativas y el aprovechamiento de los medios de comunicación controlados por el estado para moldear la opinión pública, tanto a nivel nacional como internacional.

Atacar a disidentes y activistas: los ciberactores iraníes se dirigen a disidentes, activistas y organizaciones de derechos humanos, tanto dentro como fuera de Irán. Estas actividades tienen como objetivo interrumpir o silenciar las voces de la oposición.

Ataques de denegación de servicio distribuido (DDoS): Irán lleva a cabo ataques DDoS dirigidos a varios sitios web y servicios en línea. Estos ataques abruman los sistemas objetivo, haciéndolos inaccesibles para los usuarios legítimos.

Robo de datos y robo de propiedad intelectual: los ciberactores iraníes roban datos confidenciales, incluida la propiedad intelectual, de empresas, universidades e instituciones de investigación extranjeras.

Ataques de ransomware: si bien no se atribuyen exclusivamente a Irán, ha habido casos en los que grupos vinculados a Irán implementaron ransomware para extorsionar a las organizaciones mediante el cifrado de sus sistemas y exigiendo el pago de su liberación.

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La automatización de todos los niveles del modelo de puntuación del Almirantazgo en la evaluación de la evidencia cibernética implica el desarrollo de un proceso sistemático que incorpore los criterios del modelo y la metodología de puntuación. Enumeramos los posibles pasos para automatizar cada nivel del modelo de puntuación del Almirantazgo.

1. Recopile y preprocese la evidencia cibernética: recopile la evidencia cibernética relevante, como archivos de registro, datos de tráfico de red, artefactos del sistema o cualquier otra información digital relacionada con el incidente o la investigación. Preprocesar los datos para garantizar la coherencia y la compatibilidad para el análisis, que puede incluir la limpieza, la normalización y el formateo de los datos.
2. Defina los criterios para cada nivel: revise el modelo de puntuación del Almirantazgo e identifique los criterios para cada nivel. El modelo generalmente consta de varios niveles, como el Nivel 1 (Indicación), el Nivel 2 (Creencia razonable), el Nivel 3 (Creencia fuerte) y el Nivel 4 (Hecho). Definir los criterios e indicadores específicos para la evaluación en cada nivel con base en la guía del modelo.
3. Desarrolle algoritmos o reglas para la evaluación de evidencia: Diseñe algoritmos o reglas que puedan evaluar automáticamente la evidencia contra los criterios definidos para cada nivel. Esto puede implicar la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural o sistemas basados ​​en reglas para analizar la evidencia y realizar evaluaciones basadas en los criterios.

1. Extraiga características de la evidencia: identifique las características o atributos relevantes de la evidencia que pueden contribuir al proceso de evaluación. Estas características pueden incluir indicadores de compromiso, marcas de tiempo, patrones de red, características de archivos o cualquier otra información relevante que se alinee con los criterios de cada nivel.
2. Asigne puntajes según los criterios: asigne puntajes o calificaciones a la evidencia según los criterios para cada nivel del Admiralty Scoring Model. La puntuación puede ser binaria (p. ej., aprobado/reprobado), numérica (p. ej., en una escala del 1 al 10) o cualquier otra escala apropiada que refleje el nivel de confianza o creencia asociado con la evidencia.
3. Integre el proceso de calificación en un sistema unificado: desarrolle un sistema o aplicación unificado que incorpore el proceso de calificación automatizado. Este sistema debe tomar la evidencia como entrada, aplicar algoritmos o reglas para evaluar la evidencia y generar los puntajes o calificaciones correspondientes para cada nivel del modelo.
4. Valide y perfeccione el sistema de puntuación automatizado: valide el rendimiento del sistema de puntuación automatizado comparando sus resultados con evaluaciones humanas o puntos de referencia establecidos. Analice la exactitud, precisión, recuperación u otras métricas relevantes del sistema para garantizar su confiabilidad. Refine el sistema según sea necesario en función de los resultados de la evaluación.
5. Actualice y mejore continuamente el sistema: manténgase actualizado con la información más reciente sobre ciberamenazas, técnicas de ataque y nuevos factores probatorios. Actualice y mejore periódicamente el sistema de puntuación automatizado para adaptarse a las tendencias emergentes, refinar los criterios y mejorar la precisión de las evaluaciones.

La automatización del modelo de puntuación del Almirantazgo en la evaluación de la evidencia cibernética requiere experiencia en seguridad cibernética, análisis de datos y desarrollo de software. Involucre a expertos en el dominio, analistas de seguridad cibernética y científicos de datos para garantizar una implementación y una alineación efectivas con los requisitos específicos o el caso de uso de su organización.

La integración de la prueba CRAAP (Moneda, Relevancia, Autoridad, Precisión, Propósito) con el Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN puede proporcionar un marco de evaluación integral para evaluar la credibilidad y la calidad de la evidencia cibernética.

1. Defina los criterios: combine los criterios de ambos modelos para crear un conjunto unificado de criterios de evaluación. Utilice los criterios completos del Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN como los principales niveles de evaluación, mientras que la prueba CRAAP puede servir como subcriterio dentro de cada nivel. Por ejemplo:
• Nivel 1 (Indicación): Evaluar la evidencia de Actualidad, Relevancia y Autoridad.
• Nivel 2 (Creencia Razonable): Evaluar la evidencia para Exactitud y Propósito.
• Nivel 3 (Creencia Fuerte): Analice la evidencia para todos los criterios de la prueba CRAAP.
• Nivel 4 (Hecho): Verifique aún más la evidencia de todos los criterios de la prueba CRAAP.
2. Asigne pesos o puntajes: determine la importancia relativa o el peso de cada criterio dentro del marco de evaluación unificado. Puede asignar pesos más altos a los criterios del Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN, ya que representan los niveles principales, mientras que los criterios de la prueba CRAAP pueden tener pesos más bajos como subcriterios. Como alternativa, puede asignar puntajes o calificaciones a cada criterio en función de su relevancia e impacto en la evaluación general.
3. Desarrolle un proceso de evaluación automatizado: Diseñe algoritmos o reglas basados ​​en los criterios y pesos definidos para automatizar el proceso de evaluación. Esto puede involucrar técnicas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto u otros métodos para extraer información relevante y evaluar la evidencia contra los criterios.
4. Extraiga características de evidencia relevantes: identifique las características o atributos de la evidencia que se alinean con los criterios de prueba CRAAP y el Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN. Por ejemplo, para Autoridad, puede considerar factores como las credenciales del autor, la reputación de la fuente o el estado de revisión por pares. Extraiga estas características de la evidencia utilizada en el proceso de evaluación automatizado.
5. Aplique el marco de evaluación unificado: integre el proceso de evaluación automatizado con el marco unificado. Ingrese la evidencia, aplique los algoritmos o reglas para evaluar la evidencia contra los criterios definidos y genere puntajes o calificaciones para cada criterio y nivel de evaluación general.
6. Agregue e interprete los resultados: agregue las puntuaciones o calificaciones de cada criterio y nivel para obtener una evaluación general de la evidencia. Establecer umbrales o reglas de decisión para determinar la clasificación final de la evidencia en base a las puntuaciones o calificaciones combinadas. Interpretar los resultados para comunicar la credibilidad y la calidad de la evidencia a las partes interesadas.
7. Valide y perfeccione el marco integrado: valide el rendimiento del marco integrado comparando sus resultados con evaluaciones manuales o puntos de referencia establecidos. Evalúe la exactitud, la precisión, la recuperación u otras métricas relevantes para garantizar su eficacia. Perfeccione y mejore continuamente el marco en función de los comentarios y nuevos conocimientos.

Al integrar la prueba CRAAP con el Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN, puede mejorar el proceso de evaluación, considerando los aspectos técnicos de la evidencia y su vigencia, relevancia, autoridad, precisión y propósito. Esta integración proporciona una evaluación más integral y completa de la credibilidad y la calidad de la evidencia.

 en la evaluación de la evidencia cibernética implica desarrollar un proceso sistemático que incorpore los criterios del modelo y la metodología de calificación. Enumeramos los posibles pasos para automatizar cada nivel del modelo de puntuación del Almirantazgo.

1. Recopile y preprocese la evidencia cibernética: recopile la evidencia cibernética relevante, como archivos de registro, datos de tráfico de red, artefactos del sistema o cualquier otra información digital relacionada con el incidente o la investigación. Preprocesar los datos para garantizar la coherencia y la compatibilidad para el análisis, que puede incluir la limpieza, la normalización y el formateo de los datos.
2. Defina los criterios para cada nivel: revise el modelo de puntuación del Almirantazgo e identifique los criterios para cada nivel. El modelo generalmente consta de varios niveles, como el Nivel 1 (Indicación), el Nivel 2 (Creencia razonable), el Nivel 3 (Creencia fuerte) y el Nivel 4 (Hecho). Definir los criterios e indicadores específicos para la evaluación en cada nivel con base en la guía del modelo.
3. Desarrolle algoritmos o reglas para la evaluación de evidencia: Diseñe algoritmos o reglas que puedan evaluar automáticamente la evidencia contra los criterios definidos para cada nivel. Esto puede implicar la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural o sistemas basados ​​en reglas para analizar la evidencia y realizar evaluaciones basadas en los criterios.
4. Extraiga características de la evidencia: identifique las características o atributos relevantes de la evidencia que pueden contribuir al proceso de evaluación. Estas características pueden incluir indicadores de compromiso, marcas de tiempo, patrones de red, características de archivos o cualquier otra información relevante que se alinee con los criterios de cada nivel.
5. Asigne puntajes según los criterios: asigne puntajes o calificaciones a la evidencia según los criterios para cada nivel del Admiralty Scoring Model. La puntuación puede ser binaria (p. ej., aprobado/reprobado), numérica (p. ej., en una escala del 1 al 10) o cualquier otra escala apropiada que refleje el nivel de confianza o creencia asociado con la evidencia.
6. Integre el proceso de calificación en un sistema unificado: desarrolle un sistema o aplicación unificado que incorpore el proceso de calificación automatizado. Este sistema debe tomar la evidencia como entrada, aplicar algoritmos o reglas para evaluar la evidencia y generar los puntajes o calificaciones correspondientes para cada nivel del modelo.
7. Valide y perfeccione el sistema de puntuación automatizado: valide el rendimiento del sistema de puntuación automatizado comparando sus resultados con evaluaciones humanas o puntos de referencia establecidos. Analice la exactitud, precisión, recuperación u otras métricas relevantes del sistema para garantizar su confiabilidad. Refine el sistema según sea necesario en función de los resultados de la evaluación.
8. Actualice y mejore continuamente el sistema: manténgase actualizado con la información más reciente sobre ciberamenazas, técnicas de ataque y nuevos factores probatorios. Actualice y mejore periódicamente el sistema de puntuación automatizado para adaptarse a las tendencias emergentes, refinar los criterios y mejorar la precisión de las evaluaciones.

La automatización del modelo de puntuación del Almirantazgo en la evaluación de la evidencia cibernética requiere experiencia en seguridad cibernética, análisis de datos y desarrollo de software. Involucre a expertos en el dominio, analistas de seguridad cibernética y científicos de datos para garantizar una implementación y una alineación efectivas con los requisitos específicos o el caso de uso de su organización.

La integración de la prueba CRAAP (Moneda, Relevancia, Autoridad, Precisión, Propósito) con el Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN puede proporcionar un marco de evaluación integral para evaluar la credibilidad y la calidad de la evidencia cibernética.

1. Defina los criterios: combine los criterios de ambos modelos para crear un conjunto unificado de criterios de evaluación. Utilice los criterios completos del Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN como los principales niveles de evaluación, mientras que la prueba CRAAP puede servir como subcriterio dentro de cada nivel. Por ejemplo:
• Nivel 1 (Indicación): Evaluar la evidencia de Actualidad, Relevancia y Autoridad.
• Nivel 2 (Creencia Razonable): Evaluar la evidencia para Exactitud y Propósito.
• Nivel 3 (Creencia Fuerte): Analice la evidencia para todos los criterios de la prueba CRAAP.
• Nivel 4 (Hecho): Verifique aún más la evidencia de todos los criterios de la prueba CRAAP.
2. Asigne pesos o puntajes: determine la importancia relativa o el peso de cada criterio dentro del marco de evaluación unificado. Puede asignar pesos más altos a los criterios del Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN, ya que representan los niveles principales, mientras que los criterios de la prueba CRAAP pueden tener pesos más bajos como subcriterios. Como alternativa, puede asignar puntajes o calificaciones a cada criterio en función de su relevancia e impacto en la evaluación general.
3. Desarrolle un proceso de evaluación automatizado: Diseñe algoritmos o reglas basados ​​en los criterios y pesos definidos para automatizar el proceso de evaluación. Esto puede involucrar técnicas de procesamiento de lenguaje natural, análisis de texto u otros métodos para extraer información relevante y evaluar la evidencia contra los criterios.
4. Extraiga características de evidencia relevantes: identifique las características o atributos de la evidencia que se alinean con los criterios de prueba CRAAP y el Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN. Por ejemplo, para Autoridad, puede considerar factores como las credenciales del autor, la reputación de la fuente o el estado de revisión por pares. Extraiga estas características de la evidencia utilizada en el proceso de evaluación automatizado.
5. Aplique el marco de evaluación unificado: integre el proceso de evaluación automatizado con el marco unificado. Ingrese la evidencia, aplique los algoritmos o reglas para evaluar la evidencia contra los criterios definidos y genere puntajes o calificaciones para cada criterio y nivel de evaluación general.
6. Agregue e interprete los resultados: agregue las puntuaciones o calificaciones de cada criterio y nivel para obtener una evaluación general de la evidencia. Establecer umbrales o reglas de decisión para determinar la clasificación final de la evidencia en base a las puntuaciones o calificaciones combinadas. Interpretar los resultados para comunicar la credibilidad y la calidad de la evidencia a las partes interesadas.
7. Valide y perfeccione el marco integrado: valide el rendimiento del marco integrado comparando sus resultados con evaluaciones manuales o puntos de referencia establecidos. Evalúe la exactitud, la precisión, la recuperación u otras métricas relevantes para garantizar su eficacia. Perfeccione y mejore continuamente el marco en función de los comentarios y nuevos conocimientos.

Al integrar la prueba CRAAP con el Modelo de puntuación del Almirantazgo de la OTAN, puede mejorar el proceso de evaluación, considerando los aspectos técnicos de la evidencia y su vigencia, relevancia, autoridad, precisión y propósito. Esta integración proporciona una evaluación más integral y completa de la credibilidad y la calidad de la evidencia.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71

La verificación de la credibilidad, confiabilidad y precisión de las fuentes de inteligencia a menudo requiere una combinación de análisis manual y pensamiento crítico. Sin embargo, podemos emplear algoritmos y técnicas para apoyar este proceso:

1. Análisis textual: Los algoritmos de análisis textual pueden ayudar a evaluar la credibilidad y confiabilidad de las fuentes escritas. Aplicar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), como análisis de opiniones, reconocimiento de entidades nombradas y modelado de temas, para analizar el lenguaje, las opiniones, las entidades mencionadas y la consistencia de la información dentro del texto. Esto puede proporcionar información sobre la credibilidad y confiabilidad de la fuente.
2. Análisis de redes sociales: use algoritmos de análisis de redes sociales para examinar las conexiones y relaciones entre individuos u organizaciones involucradas en fuentes de inteligencia. Al mapear la red y analizar su estructura, medidas de centralidad y patrones de interacciones, puede identificar posibles sesgos, afiliaciones o indicadores de credibilidad.

1. Fusión de datos: los algoritmos de fusión de datos combinan información de múltiples fuentes para identificar patrones, superposiciones o discrepancias. Al comparar datos de diversas fuentes y aplicar algoritmos como el agrupamiento, el análisis de similitud o la detección de anomalías, puede evaluar la consistencia y precisión de la información proporcionada por varias fuentes.
2. Análisis de reputación: los algoritmos de análisis de reputación evalúan la reputación y el historial de las fuentes en función de los datos históricos y los comentarios de los usuarios. Estos algoritmos consideran factores como la credibilidad de informes anteriores, la experiencia o autoridad de la fuente y el nivel de confianza asignado por otros usuarios o sistemas. El análisis de reputación puede ayudar a medir la confiabilidad y precisión de las fuentes de inteligencia.
3. Análisis bayesiano: las técnicas de análisis bayesiano se pueden emplear para actualizar la probabilidad de precisión de una fuente en función de nuevas pruebas o información. Los algoritmos bayesianos usan probabilidades previas y las actualizan con nuevos datos para estimar la probabilidad de que una fuente sea precisa o confiable. Al actualizar iterativamente las probabilidades, puede refinar la evaluación de las fuentes a lo largo del tiempo.
4. Clasificación basada en aprendizaje automático: entrene algoritmos de aprendizaje automático, como modelos de clasificación supervisados, para categorizar las fuentes en función de su credibilidad o precisión. Al proporcionar datos de entrenamiento etiquetados (p. ej., fuentes fiables frente a fuentes no fiables), estos algoritmos pueden aprender patrones y características que distinguen las fuentes fiables de las menos fiables. Esto puede ayudar a clasificar y evaluar automáticamente la credibilidad de las fuentes de inteligencia.

Si bien los algoritmos pueden respaldar el proceso de verificación, el juicio humano y el pensamiento crítico siguen siendo cruciales. Use algoritmos para aumentar y ayudar a los analistas humanos a evaluar la credibilidad, confiabilidad y precisión de la fuente. Es necesario combinar técnicas automatizadas y experiencia humana para garantizar una evaluación integral y sólida de las fuentes de inteligencia.

Algoritmos específicos que comúnmente usamos en el contexto de verificar la credibilidad, confiabilidad y precisión de las fuentes de inteligencia:

1. Clasificador Naive Bayes: Naive Bayes es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que calcula la probabilidad de que una fuente sea confiable o precisa en función de las características extraídas del contenido o los metadatos de la fuente. Asume la independencia entre las características y utiliza el teorema de Bayes para hacer predicciones. Entrene a Naive Bayes en datos etiquetados para clasificar las fuentes como creíbles o no creíbles.
2. Support Vector Machines (SVM): SVM es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para tareas de clasificación. ("11 algoritmos de aprendizaje automático más comunes explicados en pocas palabras") Funciona encontrando un hiperplano óptimo que separa diferentes clases. ("Desbloqueo del potencial de ganancias: aplicación del aprendizaje automático a algorítmicos...") Entrene a SVM en datos etiquetados, donde las fuentes se clasifican como confiables o no confiables. Una vez entrenado, puede clasificar nuevas fuentes según sus características, como patrones de lenguaje, señales lingüísticas o metadatos.
3. Random Forest: Random Forest es un algoritmo de aprendizaje conjunto que combina múltiples árboles de decisión para hacer predicciones. ("BamboTims/Bulldozer-Price-Regression-ML-Model - GitHub") Podemos entrenar Random Forest en datos etiquetados en función de varias características para clasificar las fuentes como creíbles o no. Random Forest puede gestionar relaciones complejas entre características y proporcionar información sobre la importancia de diversos factores para la credibilidad de la fuente.
4. Algoritmo PageRank: originalmente desarrollado para clasificar páginas web, el algoritmo PageRank se puede adaptar para evaluar la credibilidad y la importancia de las fuentes de inteligencia. PageRank evalúa la conectividad de las fuentes y la estructura de enlaces para determinar su reputación e influencia dentro de una red. Las fuentes con puntajes altos de PageRank se consideran confiables y creíbles.
5. Algoritmo TrustRank: TrustRank es un algoritmo que mide la confiabilidad de las fuentes en función de sus relaciones con fuentes de semillas confiables. Evalúa la calidad y la confiabilidad de los enlaces que apuntan a una fuente y propaga las puntuaciones de confianza en consecuencia. Use TrustRank para identificar fuentes confiables y filtrar las potencialmente poco confiables.
6. Análisis de sentimiento: los algoritmos de análisis de sentimiento utilizan técnicas de PNL para analizar el sentimiento o la opinión expresada en los textos fuente. Estos algoritmos pueden identificar sesgos, subjetividad o posibles imprecisiones en la información presentada al evaluar el sentimiento, las actitudes y las emociones transmitidas. El análisis de sentimiento puede ser útil para evaluar el tono y la confiabilidad de las fuentes de inteligencia.
7. Análisis de red: aplique algoritmos de análisis de red, como medidas de centralidad (p. ej., centralidad de grado, centralidad de intermediación) o algoritmos de detección de comunidad, para analizar las conexiones y relaciones entre las fuentes. Estos algoritmos ayudan a identificar fuentes influyentes o centrales dentro de una red, evalúan la confiabilidad de las fuentes en función de su posición en la red y detectan posibles sesgos o camarillas.

La elección de los algoritmos depende del contexto específico, los datos disponibles y los objetivos del análisis. Además, entrene y ajuste estos algoritmos utilizando datos de entrenamiento relevantes para alinearse con los requisitos para verificar las fuentes de inteligencia.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71 

Los procesos automatizados de revisión por pares del análisis de inteligencia pueden ser valiosos para validar los informes de inteligencia. Con la llegada de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, la viabilidad no está muy lejana.

1. Diseñe un marco de revisión por pares automatizado: Desarrolle un marco que incorpore procesos de revisión por pares automatizados en su sistema de análisis de inteligencia. Defina los criterios de evaluación específicos y las pautas para la revisión, como la precisión, la relevancia, la claridad, la coherencia y el cumplimiento de los estándares de la comunidad de inteligencia.
2. Identifique revisores calificados: identifique un grupo de revisores calificados dentro de su organización o comunidad de inteligencia que posean la experiencia y el conocimiento necesarios en el tema. Considere su experiencia, pericia en el dominio y familiaridad con el proceso de análisis de inteligencia.

• Defina criterios y métricas de revisión: establezca criterios y métricas específicos para la evaluación con respecto a los cuales informa la inteligencia. Estos pueden incluir factores como la calidad y precisión de las fuentes, el razonamiento lógico, el uso de SAT, la coherencia del análisis y el cumplimiento de los estándares de la comunidad de inteligencia. Defina métricas cuantitativas o cualitativas para su aplicación durante el proceso de revisión.

• Implemente herramientas de revisión automatizadas: aproveche las herramientas o plataformas de revisión automatizadas que pueden facilitar el proceso de revisión. Estas herramientas pueden incluir algoritmos de análisis de texto, técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de aprendizaje automático diseñados para evaluar y evaluar la calidad y las características de los informes. Estas herramientas pueden ayudar a identificar posibles errores, incoherencias o lagunas en el análisis.
• Asignación y programación de la revisión por pares: Desarrolle un mecanismo para asignar informes de inteligencia a los revisores por pares en función de su experiencia y carga de trabajo. Implemente un sistema de programación que asegure ciclos de revisión oportunos y eficientes, considerando el tiempo de respuesta requerido para cada informe.
• Comentarios y calificaciones del revisor: Permita que los revisores proporcionen comentarios, comentarios y calificaciones sobre los informes que revisan. Desarrolle una plantilla o formulario estandarizado que guíe a los revisores en la captura de sus observaciones, sugerencias y correcciones necesarias. Considere incorporar un sistema de calificación que cuantifique la calidad y relevancia de los informes.
• Agregue y analice los comentarios de los revisores: analice los comentarios y las calificaciones proporcionadas por los revisores para identificar patrones comunes, áreas de mejora o posibles problemas en los informes. Utilice técnicas de análisis de datos para obtener información de los comentarios agregados de los revisores, como identificar fortalezas o debilidades recurrentes en el análisis.
• Proceso de mejora iterativo: incorpore los comentarios recibidos del proceso de revisión por pares automatizado en un ciclo de mejora iterativo. Utilice los conocimientos obtenidos de la revisión para refinar las metodologías de análisis, abordar las debilidades identificadas y mejorar la calidad general de los informes de inteligencia.
• Supervise y realice un seguimiento del rendimiento de la revisión: Supervise y realice un seguimiento continuo del rendimiento de los procesos automatizados de revisión por pares. Analice métricas como el tiempo de finalización de la revisión, los niveles de acuerdo entre los revisores y el desempeño de los revisores para identificar oportunidades para la optimización del proceso y garantizar la eficacia y eficiencia del sistema de revisión.
• Proporcione comentarios y orientación a los analistas: use los comentarios del revisor para brindar orientación y apoyo a los analistas. Comparta los resultados de la revisión con los analistas, destacando las áreas de mejora y brindando recomendaciones para mejorar sus habilidades de análisis. Fomente un circuito de retroalimentación entre revisores y analistas para fomentar una cultura de aprendizaje y mejora continua.

Al integrar procesos automatizados de revisión por pares en su flujo de trabajo de análisis de inteligencia, puede validar y mejorar la calidad de los informes de inteligencia. Este enfoque promueve la colaboración, la objetividad y el cumplimiento de los estándares dentro de su organización interna y estructuras externas de intercambio de inteligencia, lo que en última instancia mejora la precisión y la confiabilidad del análisis.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71

Treadstone 71 utiliza Sats como parte estándar del ciclo de vida de inteligencia. La integración y automatización de Técnicas Analíticas Estructuradas (SAT) implica el uso de tecnología y herramientas computacionales para agilizar la aplicación de estas técnicas. Tenemos modelos que hacen exactamente eso siguiendo los pasos y métodos.

1. Estandarizar marcos SAT: desarrollar marcos estandarizados para aplicar los SAT. Esto incluye definir las diversas técnicas SAT, su propósito y los pasos involucrados en cada técnica. Cree plantillas o pautas que los analistas puedan seguir al usar los SAT.
2. Desarrollar herramientas de software SAT: Diseñar y desarrollar herramientas de software diseñadas específicamente para SAT. Estas herramientas pueden proporcionar soporte automatizado para ejecutar técnicas SAT, como análisis de relación de entidad, análisis de enlace, análisis de línea de tiempo y generación de hipótesis. Las herramientas pueden automatizar tareas repetitivas, mejorar la visualización de datos y ayudar en el reconocimiento de patrones.
3. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): utilice técnicas de NLP para automatizar la extracción y el análisis de datos de texto no estructurados. Los algoritmos de NLP pueden procesar grandes volúmenes de información textual, identificar entidades, relaciones y sentimientos clave, y convertirlos en datos estructurados para un análisis SAT adicional.

1. Integración y fusión de datos: integre diversas fuentes de datos y aplique técnicas de fusión de datos para combinar datos estructurados y no estructurados. La integración de datos automatizada permite un análisis holístico utilizando SAT al proporcionar una visión integral de la información disponible.
2. Aprendizaje automático e IA: aproveche el aprendizaje automático y los algoritmos de IA para automatizar ciertos aspectos de los SAT. Por ejemplo, entrenar modelos de aprendizaje automático para identificar patrones, anomalías o tendencias en los datos, ayudar a los analistas a generar hipótesis o identificar áreas de interés. Las técnicas de IA pueden automatizar tareas repetitivas y brindar recomendaciones basadas en tendencias y patrones históricos.
3. Herramientas de visualización: implemente herramientas de visualización de datos para presentar datos complejos de forma visual e intuitiva. Los tableros interactivos, los gráficos de red y los mapas de calor pueden ayudar a los analistas a explorar y comprender las relaciones, las dependencias y los patrones identificados a través de los SAT. Las herramientas de visualización automatizadas facilitan un análisis rápido y completo.
4. Automatización del flujo de trabajo: automatice el flujo de trabajo de la aplicación de SAT mediante el desarrollo de sistemas o plataformas que guíen a los analistas a lo largo del proceso. Estos sistemas pueden proporcionar instrucciones paso a paso, automatizar tareas de preprocesamiento de datos e integrar varias técnicas de análisis sin problemas.
5. Plataformas de colaboración e intercambio de conocimientos: implementar plataformas colaborativas donde los analistas puedan compartir y discutir la aplicación de los SAT. Estas plataformas pueden facilitar el intercambio de conocimientos, brindar acceso a conjuntos de datos compartidos y permitir el análisis colectivo, aprovechando la experiencia de múltiples analistas.
6. Mejora Continua: Evaluar y refinar continuamente los procesos automatizados del SAT. Incorpore comentarios de los analistas, controle la eficacia de las herramientas automatizadas y realice mejoras para mejorar su rendimiento y facilidad de uso. Manténgase actualizado con los avances en tecnología y metodologías analíticas para garantizar que la automatización se alinee con las necesidades cambiantes del proceso de análisis.
7. Capacitación y desarrollo de habilidades: brindar capacitación y apoyo a los analistas en el uso efectivo de las herramientas automatizadas del SAT. Ofrezca orientación sobre la interpretación de resultados automatizados, la comprensión de las limitaciones y el aprovechamiento de la automatización para mejorar sus capacidades analíticas.

Al implementar estos métodos, puede integrar y automatizar los SAT, mejorando la eficiencia y la eficacia del proceso de análisis. La combinación de tecnología, integración de datos, aprendizaje automático y plataformas colaborativas permite a los analistas aplicar los SAT de manera más integral y consistente, lo que en última instancia conduce a conocimientos más informados y valiosos. Los SAT de uso común incluyen los siguientes:

1. Análisis de hipótesis en competencia (ACH): una técnica que evalúa sistemáticamente múltiples hipótesis y su evidencia de apoyo y contradicción para determinar la explicación más plausible.
2. Comprobación de supuestos clave (KAC): esto implica identificar y evaluar los supuestos clave que subyacen a un análisis para evaluar su validez, confiabilidad y posible impacto en las conclusiones.
3. Análisis de indicadores y advertencias (IWA): se enfoca en identificar y monitorear indicadores que sugieren amenazas potenciales o desarrollos significativos, lo que permite alertas oportunas y medidas proactivas.
4. Análisis de Futuros Alternativos (AFA): Examina y analiza varios escenarios futuros probables para anticipar y prepararse para diferentes resultados.
5. Análisis del Equipo Rojo: Implica la creación de un equipo o grupo separado que desafía las suposiciones, el análisis y las conclusiones del análisis principal, proporcionando perspectivas alternativas y análisis crítico.
6. Análisis de soporte de decisiones (DSA): proporciona métodos y técnicas estructurados para ayudar a los tomadores de decisiones a evaluar opciones, sopesar riesgos y beneficios y seleccionar el curso de acción más adecuado.
7. Análisis de enlaces: analiza y visualiza relaciones y conexiones entre entidades, como individuos, organizaciones o eventos, para comprender redes, patrones y dependencias.
8. Análisis de línea de tiempo: construye una secuencia cronológica de eventos para identificar patrones, tendencias o anomalías a lo largo del tiempo y ayudar a comprender la causalidad y el impacto.
9. Análisis DAFO: evalúa las fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas asociadas con un tema en particular, como una organización, proyecto o política, para informar la toma de decisiones estratégicas.
10. Lluvia de ideas estructurada: facilita un enfoque estructurado para generar ideas, conocimientos y soluciones potenciales al aprovechar la inteligencia colectiva de un grupo.
11. Método Delphi: consiste en recopilar información de un panel de expertos a través de una serie de cuestionarios o encuestas iterativas, con el objetivo de lograr un consenso o identificar patrones y tendencias.
12. Mitigación de sesgos cognitivos: se centra en reconocer y abordar los sesgos cognitivos que pueden influir en el análisis, la toma de decisiones y la percepción de la información.
13. Desarrollo de hipótesis: implica la formulación de hipótesis comprobables basadas en la información disponible, la experiencia y el razonamiento lógico para guiar el análisis y la investigación.
14. Diagramas de influencia: representación gráfica de relaciones causales, dependencias e influencias entre factores y variables para comprender sistemas complejos y sus interdependencias.
15. Argumentación estructurada: Implica la construcción de argumentos lógicos con premisas, evidencia y conclusiones para apoyar o refutar una proposición o hipótesis en particular.
16. Análisis de patrones: identifica y analiza patrones recurrentes en datos o eventos para descubrir información, relaciones y tendencias.
17. Análisis bayesiano: aplica la teoría de probabilidad bayesiana para actualizar y refinar creencias e hipótesis basadas en nueva evidencia y probabilidades previas.
18. Análisis de impacto: evalúa las posibles consecuencias e implicaciones de factores, eventos o decisiones para comprender sus posibles efectos.
19. Análisis comparativo: compara y contrasta diferentes entidades, opciones o escenarios para evaluar sus fortalezas, debilidades, ventajas y desventajas relativas.
20. Toma de decisiones analítica estructurada (SADM): proporciona un marco para los procesos estructurados de toma de decisiones, incorporando SAT para mejorar el análisis, la evaluación y la toma de decisiones.

Estas técnicas ofrecen marcos estructurados y metodologías para guiar el proceso de análisis, mejorar la objetividad y mejorar la calidad de los conocimientos y la toma de decisiones. Dependiendo de los requisitos de análisis específicos, los analistas pueden seleccionar y aplicar los SAT más apropiados.

Análisis de Hipótesis Competitivas (ACH):

• Desarrolle un módulo que permita a los analistas ingresar hipótesis y evidencia de apoyo/contradicción.
• Aplicar algoritmos de razonamiento bayesiano para evaluar la probabilidad de cada hipótesis en función de la evidencia proporcionada.
• Presente los resultados en una interfaz fácil de usar, clasificando las hipótesis según su probabilidad de ser ciertas.

Comprobación de supuestos clave (KAC):

• Proporcionar un marco para que los analistas identifiquen y documenten supuestos clave.
• Implementar algoritmos para evaluar la validez y el impacto de cada supuesto.
• Genere visualizaciones o informes que destaquen supuestos críticos y sus posibles efectos en el análisis.

Análisis de Indicadores y Advertencias (IWA):

• Desarrolle una tubería de ingesta de datos para recopilar y procesar indicadores relevantes de varias fuentes.
• Aplique algoritmos de detección de anomalías para identificar posibles señales de advertencia o indicadores de amenazas emergentes.
• Implemente mecanismos de monitoreo y alerta en tiempo real para notificar a los analistas sobre cambios significativos o riesgos potenciales.

Análisis de Futuros Alternativos (AFA):

• Diseñar un módulo de generación de escenarios que permita a los analistas definir diferentes escenarios futuros.
• Desarrolle algoritmos para simular y evaluar los resultados de cada escenario en función de los datos y suposiciones disponibles.
• Presente los resultados a través de visualizaciones, destacando las implicaciones y los riesgos potenciales asociados con cada escenario futuro.

Análisis del equipo rojo:

• Habilite funciones de colaboración que faciliten la formación de un equipo rojo y la integración con la aplicación de IA.
• Proporcione herramientas para que el equipo rojo cuestione los supuestos, critique el análisis y brinde perspectivas alternativas.
• Incorpore un mecanismo de retroalimentación que capture la información del equipo rojo y la incorpore al proceso de análisis.

Análisis de soporte de decisiones (DSA):

• Desarrolle un marco de decisión que guíe a los analistas a través de un proceso estructurado de toma de decisiones.
• Incorpore SAT como análisis DAFO, análisis comparativo y técnicas de mitigación de sesgos cognitivos dentro del marco de decisión.
• Proporcione recomendaciones basadas en los resultados del análisis para respaldar la toma de decisiones informada.

Análisis de enlaces:

• Implementar algoritmos para identificar y analizar relaciones entre entidades.
• Visualice la red de relaciones utilizando técnicas de visualización de gráficos.
• Habilite la exploración interactiva de la red, lo que permite a los analistas profundizar en conexiones específicas y extraer información.

Análisis de línea de tiempo:

• Desarrolle un módulo para construir líneas de tiempo basadas en datos de eventos.
• Aplique algoritmos para identificar patrones, tendencias y anomalías dentro de la línea de tiempo.
• Habilite la visualización interactiva y la exploración de la línea de tiempo, lo que permite a los analistas investigar las relaciones causales y evaluar el impacto de los eventos.

Análisis FODA:

• Proporcione un marco para que los analistas realicen análisis DAFO dentro de la aplicación de IA.
• Desarrolle algoritmos para analizar automáticamente fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas en función de datos relevantes.
• Presente los resultados del análisis DAFO en un formato claro y estructurado, destacando las ideas y recomendaciones clave.

Lluvia de ideas estructurada:

• Integre funciones de colaboración que permitan a los analistas participar en sesiones estructuradas de intercambio de ideas.
• Proporcione indicaciones y pautas para facilitar la generación de ideas y puntos de vista.
• Capture y organice los resultados de las sesiones de lluvia de ideas para su posterior análisis y evaluación.

Método Delfos:

• Desarrolle un módulo que facilite encuestas iterativas o cuestionarios para recopilar información de un panel de expertos.
• Aplicar técnicas de análisis estadístico para agregar y sintetizar las opiniones de los expertos.
• Proporcione una visualización del consenso o los patrones que surgen del proceso Delphi.

Mitigación del sesgo cognitivo:

• Implemente un módulo que genere conciencia sobre los sesgos cognitivos comunes y brinde orientación para mitigarlos.
• Integre recordatorios y avisos dentro de la aplicación de IA para incitar a los analistas a considerar los sesgos durante el proceso de análisis.
• Ofrezca listas de verificación o herramientas de apoyo a la toma de decisiones que ayuden a identificar y abordar los sesgos en el análisis.

Desarrollo de hipotesis:

• Proporcione un módulo que ayude a los analistas a formular hipótesis comprobables basadas en la información disponible.
• Ofrecer orientación sobre la estructuración de hipótesis y la identificación de la evidencia necesaria para la evaluación.
• Permita que la aplicación de IA analice la evidencia de respaldo y brinde comentarios sobre la solidez de las hipótesis.

Diagramas de influencia:

• Desarrolle una herramienta de visualización que permita a los analistas crear diagramas de influencia.
• Habilite la aplicación de IA para analizar las relaciones y dependencias dentro del diagrama.
• Proporcione información sobre los impactos potenciales de los factores y cómo afectan al sistema en general.

Análisis de patrones:

• Implemente algoritmos que detecten y analicen automáticamente patrones en los datos.
• Aplique técnicas de aprendizaje automático como la agrupación en clústeres o la detección de anomalías para identificar patrones significativos.
• Visualice y resuma los patrones identificados para ayudar a los analistas a obtener información y sacar conclusiones informadas.

Análisis bayesiano:

• Desarrolle un módulo que aplique la teoría de probabilidad bayesiana para actualizar creencias e hipótesis basadas en nueva evidencia.
• Proporcione algoritmos que calculen las probabilidades posteriores en función de las probabilidades anteriores y los datos observados.
• Presente los resultados de una manera que permita a los analistas comprender el impacto de la nueva evidencia en el análisis.

Análisis de impacto:

• Incorporar algoritmos que evalúen las posibles consecuencias e implicaciones de factores o eventos.
• Habilite la aplicación de IA para simular y evaluar los impactos de varios escenarios.
• Proporcione visualizaciones o informes que destaquen los efectos potenciales en diferentes entidades, sistemas o entornos.

Análisis comparativo:

• Desarrolle herramientas que permitan a los analistas comparar y evaluar múltiples entidades, opciones o escenarios.
• Implemente algoritmos que calculen y presenten métricas comparativas, como puntajes, clasificaciones o calificaciones.
• Proporcione visualizaciones o informes que faciliten una comparación completa y estructurada.

Toma de decisiones analítica estructurada (SADM):

• Integre los diversos SAT en un marco de apoyo a la toma de decisiones que guíe a los analistas a través del proceso de análisis.
• Proporcione orientación paso a paso, indicaciones y plantillas para aplicar diferentes SAT de manera estructurada.
• Habilite la aplicación de IA para capturar y organizar los resultados del análisis dentro del marco SADM para la trazabilidad y la coherencia.

Aunque no incluye todo, la lista anterior es un buen punto de partida para integrar y automatizar técnicas analíticas estructuradas.

Al incluir estos SAT adicionales en la aplicación de IA, los analistas pueden aprovechar técnicas integrales para respaldar su análisis. Adaptamos cada técnica dentro de una aplicación para automatizar tareas repetitivas, facilitar el análisis de datos, proporcionar visualizaciones y ofrecer soporte para la toma de decisiones, lo que lleva a procesos de análisis más eficientes y efectivos.

Integración de Técnicas Analíticas Estructuradas (SATs):

• Desarrolle un módulo que permita a los analistas integrar y combinar múltiples SAT sin problemas.
• Proporcione un marco flexible que permita a los analistas aplicar SAT combinados en función de los requisitos de análisis específicos.
• Asegúrese de que la aplicación de IA admita la interoperabilidad y la interacción de diferentes SAT para mejorar el proceso de análisis.

Análisis de sensibilidad:

• Implemente algoritmos que evalúen la sensibilidad de los resultados del análisis a cambios en supuestos, variables o parámetros.
• Permita que los analistas exploren diferentes escenarios y evalúen qué tan sensibles son los resultados del análisis a varias entradas.
• Proporcione visualizaciones o informes que representen la sensibilidad del análisis y su impacto potencial en la toma de decisiones.

Fusión e integración de datos:

• Desarrollar mecanismos para integrar y fusionar datos de múltiples fuentes, formatos y modalidades.
• Aplicar técnicas de integración de datos para mejorar la integridad y precisión de los datos de análisis.
• Implemente algoritmos para resolver conflictos, supervisar datos faltantes y armonizar diversos conjuntos de datos.

Sistemas Expertos y Gestión del Conocimiento:

• Incorpore sistemas expertos que capturen y utilicen el conocimiento y la experiencia de los especialistas del dominio.
• Desarrollar un sistema de gestión del conocimiento que permita la organización y recuperación de información relevante, conocimientos y lecciones aprendidas.
• Aproveche las técnicas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural y los gráficos de conocimiento, para facilitar el descubrimiento y la recuperación de conocimiento.

Planificación y análisis de escenarios:

• Diseñe un módulo que admita la planificación y el análisis de escenarios.
• Permita que los analistas definan y exploren diferentes escenarios plausibles, considerando una variedad de factores, suposiciones e incertidumbres.
• Aplique los SAT dentro del contexto de la planificación de escenarios, como el desarrollo de hipótesis, el análisis de impacto y el apoyo a la toma de decisiones, para evaluar y comparar los resultados de cada escenario.

Calibración y Validación:

• Desarrollar métodos para calibrar y validar el rendimiento de los modelos de IA en el proceso de análisis.
• Implementar técnicas para medir la precisión, confiabilidad y robustez de los modelos.
• Incorpore ciclos de retroalimentación para refinar y mejorar continuamente los modelos en función de los resultados del mundo real y los comentarios de los usuarios.

Comprensión contextual:

• Incorpore capacidades de comprensión contextual en la aplicación de IA para interpretar y analizar datos dentro de su contexto adecuado.
• Aproveche técnicas como la resolución de entidades, el análisis semántico y el razonamiento contextual para mejorar la precisión y la relevancia del análisis.

Retroalimentación e iteración:

• Implemente mecanismos para que los analistas proporcionen comentarios sobre los resultados del análisis y el rendimiento de la aplicación de IA.
• Incorpore un proceso de desarrollo iterativo para refinar y mejorar continuamente la aplicación en función de los comentarios de los usuarios y los requisitos cambiantes.

Privacidad y seguridad de datos:

• Asegúrese de que la aplicación de IA cumpla con las normas de privacidad y las mejores prácticas de seguridad.
• Implemente técnicas de anonimización de datos, controles de acceso y métodos de cifrado para proteger la información confidencial procesada por la aplicación.

Escalabilidad y rendimiento:

• Diseñe la aplicación de IA para administrar grandes volúmenes de datos y adaptarse a las crecientes necesidades analíticas.
• Considere el uso de computación distribuida, procesamiento paralelo e infraestructura basada en la nube para mejorar la escalabilidad y el rendimiento.

Adaptación de dominio específico:

• Personalice la aplicación de IA para abordar los requisitos y características específicos del dominio o la industria prevista.
• Adapte los algoritmos, modelos e interfaces para alinearse con los desafíos y matices únicos del dominio de destino.

Humano en el circuito:

• Incorpore capacidades de intervención humana para garantizar la supervisión y el control humanos en el proceso de análisis.
• Permita a los analistas revisar y validar los conocimientos generados por IA, refinar las hipótesis y emitir juicios finales en función de su experiencia.

Explique la habilidad y la Transparencia:

• Proporcione explicaciones y justificaciones para los resultados del análisis generados por la aplicación de IA.
• Incorpore técnicas para la interpretabilidad del modelo y la capacidad de explicar para mejorar la confianza y la transparencia en el proceso de análisis.

Aprendizaje continuo:

• Implemente mecanismos para que la aplicación de IA aprenda y se adapte continuamente en función de nuevos datos, patrones en evolución y comentarios de los usuarios.
• Permita que la aplicación actualice sus modelos, algoritmos y base de conocimientos para mejorar la precisión y el rendimiento con el tiempo.
• Para automatizar eficazmente el análisis de inteligencia utilizando las diversas técnicas y consideraciones mencionadas, puede seguir estos pasos:
  • Identifique sus requisitos de análisis específicos: determine las metas, el alcance y los objetivos de su análisis de inteligencia. Comprenda los tipos de datos, fuentes y técnicas que son relevantes para su dominio de análisis.
  • Diseñe la arquitectura y la infraestructura: planifique y diseñe la arquitectura para su sistema de análisis de inteligencia automatizado. Tenga en cuenta los aspectos de escalabilidad, rendimiento, seguridad y privacidad. Determine si la infraestructura local o basada en la nube se adapta a sus necesidades.
  • Recopilación y preprocesamiento de datos: establezca mecanismos para recopilar datos relevantes de varias fuentes, incluidos datos estructurados y no estructurados. Implemente técnicas de preprocesamiento como limpieza de datos, normalización y extracción de características para preparar los datos para el análisis.
  • Aplique algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático: utilice algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar distintos aspectos del análisis de inteligencia, como la clasificación de datos, la agrupación en clústeres, la detección de anomalías, el procesamiento del lenguaje natural y el modelado predictivo. Elija y entrene modelos que se alineen con sus objetivos de análisis específicos.
  • Implemente SAT y marcos de decisión: integre las técnicas analíticas estructuradas (SAT) y los marcos de decisión en su sistema de automatización. Desarrolle módulos o flujos de trabajo que guíen a los analistas a través de la aplicación de SAT en las etapas apropiadas del proceso de análisis.
  • Desarrolle capacidades de visualización e informes: cree visualizaciones, tableros e informes interactivos que presenten los resultados del análisis de una manera fácil de interpretar y fácil de usar. Incorpore funciones que permitan a los analistas profundizar en los detalles, explorar relaciones y generar informes personalizados.
  • Integración Human-in-the-loop: implemente capacidades Human-in-the-loop para garantizar la supervisión humana, la validación y el refinamiento del análisis automatizado. Permita que los analistas revisen y validen los conocimientos automatizados, emitan juicios en función de su experiencia y proporcionen comentarios para la mejora del modelo.
  • Aprendizaje y mejora continua: Establezca mecanismos de aprendizaje y mejora continua de su sistema de automatización. Incorpore ciclos de retroalimentación, reentrenamiento de modelos y actualizaciones de la base de conocimiento basadas en nuevos datos, patrones en evolución y comentarios de los usuarios.
  • Evaluar y validar el sistema: evaluar periódicamente el rendimiento, la precisión y la eficacia del sistema de análisis de inteligencia automatizado. Realice ejercicios de validación para comparar resultados automatizados con análisis manuales o datos reales. Perfeccione y optimice continuamente el sistema en función de los resultados de la evaluación.
  • Desarrollo iterativo y colaboración: Fomente un enfoque iterativo y colaborativo para el desarrollo. Involucre a analistas, expertos en la materia y partes interesadas durante todo el proceso para garantizar que el sistema satisfaga sus necesidades y se alinee con los requisitos cambiantes del análisis de inteligencia.
  • Cumplimiento y consideraciones de seguridad: Garantice el cumplimiento de las normas pertinentes, las pautas de privacidad y las mejores prácticas de seguridad. Implementar medidas para proteger los datos confidenciales y evitar el acceso no autorizado al sistema de análisis automatizado.
  • Capacitación y adopción: brindar capacitación y apoyo adecuados a los analistas para familiarizarlos con el sistema de análisis de inteligencia automatizado. Fomente la adopción y utilización del sistema demostrando sus beneficios, ganancias de eficiencia y el valor que agrega al proceso de análisis.

Siguiendo estos pasos, puede integrar y automatizar varias técnicas, consideraciones y SAT en un sistema de análisis de inteligencia cohesivo. El sistema aprovechará el aprendizaje automático, los algoritmos de IA, la visualización y las capacidades de interacción humana para agilizar el proceso de análisis, mejorar la eficiencia y generar información valiosa.

Generación automática de informes

Le sugerimos que considere seguir los informes analíticos generados automáticamente una vez que haya integrado los SAT en el proceso de análisis de inteligencia. Para hacerlo:

• Definir plantillas de informes: Diseñe y defina la estructura y el formato de los informes analíticos. Determine las secciones, subsecciones y componentes clave para la inclusión del informe según los requisitos del análisis y el resultado deseado.
• Identifique los factores desencadenantes de la generación de informes: determine los factores desencadenantes o las condiciones que inician el proceso de generación de informes. Esto podría basarse en eventos específicos, intervalos de tiempo, finalización de tareas de análisis o cualquier otro criterio relevante.
• Extraiga información relevante: extraiga la información y los hallazgos relevantes de los resultados del análisis generados por el sistema de análisis de inteligencia automatizado. Esto incluye observaciones clave, patrones, tendencias, anomalías y relaciones significativas identificadas a través de la aplicación de SAT.
• Resuma y contextualice los hallazgos: Resuma las ideas extraídas de una manera concisa y comprensible. Proporcione el contexto necesario y la información de antecedentes para ayudar a los lectores a comprender el significado y las implicaciones de los hallazgos.
• Genere visualizaciones: incorpore visualizaciones, tablas, gráficos y diagramas que representen de manera efectiva los resultados del análisis. Elija técnicas de visualización apropiadas para presentar los datos y las perspectivas de una manera visualmente atractiva e informativa.
• Genere descripciones textuales: genere automáticamente descripciones textuales que desarrollen los hallazgos y las ideas. Utilice técnicas de generación de lenguaje natural para transformar la información extraída en narraciones coherentes y legibles.
• Garantice la coherencia y el flujo del informe: asegúrese de organizar lógicamente las secciones y subsecciones del informe para que fluyan sin problemas. Mantenga la coherencia en el lenguaje, el estilo y el formato en todo el informe para mejorar la legibilidad y la comprensión.
• Incluya evidencia y referencias de respaldo: Incluya referencias a la evidencia de respaldo y las fuentes de datos utilizadas en el análisis. Proporcione enlaces, citas o notas al pie que permitan a los lectores acceder a la información subyacente para una mayor investigación o validación.
• Revise y edite los informes generados: implemente un proceso de revisión y edición para refinar los informes generados automáticamente. Incorporar mecanismos de supervisión humana para garantizar la precisión, la coherencia y el cumplimiento de los estándares de calidad.
• Automatice la generación de informes: desarrolle un módulo o flujo de trabajo que automatice el proceso de generación de informes en función de las plantillas y activadores definidos. Configure el sistema para generar informes a intervalos específicos o para cumplir con las condiciones activadas.
• Distribución e intercambio: Establecer mecanismos para distribuir y compartir los informes generados con las partes interesadas relevantes. Esto podría implicar notificaciones por correo electrónico, uso compartido seguro de archivos o integración con plataformas de colaboración para acceder y difundir los informes sin inconvenientes.
• Supervise y mejore la generación de informes: Supervise continuamente los informes generados en cuanto a calidad, relevancia y comentarios de los usuarios. Recopile comentarios de usuarios y destinatarios para identificar áreas de mejora e iterar en el proceso de generación de informes.

Siguiendo estos pasos, puede automatizar la generación de informes analíticos basados ​​en los conocimientos y hallazgos derivados de los SAT integrados en su proceso de análisis de inteligencia. Esto agiliza el flujo de trabajo de informes, garantiza la coherencia y mejora la eficiencia de la entrega de inteligencia procesable a los responsables de la toma de decisiones.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71

La evaluación periódica del rendimiento de los algoritmos y modelos utilizados en los procesos de análisis automatizados es crucial para garantizar su eficacia y encontrar áreas de mejora.

Validación cruzada: divida su conjunto de datos en subconjuntos de entrenamiento y prueba, y use técnicas de validación cruzada como la validación cruzada estratificada o k-fold. Esto le permite evaluar el rendimiento del modelo en varios subconjuntos de datos, lo que reduce el riesgo de ajuste excesivo o insuficiente. Mida métricas relevantes como la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 o el área bajo la curva (AUC) para evaluar el rendimiento del modelo.

Matriz de confusión: construya una matriz de confusión para visualizar el rendimiento de su modelo. La matriz de confusión muestra las predicciones positivas verdaderas, negativas verdaderas, positivas falsas y negativas falsas realizadas por el modelo. Puede calcular varias métricas a partir de la matriz de confusión, como exactitud, precisión, recuperación y puntuación F1, que proporcionan información sobre el rendimiento del modelo para diferentes clases o etiquetas.

Curva característica operativa del receptor (ROC): use la curva ROC para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación binaria. La curva ROC traza la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos en varios umbrales de clasificación. La puntuación AUC derivada de la curva ROC es una métrica de uso común para medir la capacidad del modelo para distinguir entre clases. Una puntuación AUC más alta muestra un mejor rendimiento.

Curva de recuperación de precisión: considere usar la curva de recuperación de precisión para escenarios o conjuntos de datos desequilibrados donde el enfoque está en instancias positivas. Esta curva representa la precisión frente a la recuperación en varios umbrales de clasificación. La curva proporciona información sobre el equilibrio entre precisión y recuperación y puede ser útil para evaluar el rendimiento del modelo cuando la distribución de clases es desigual.

Comparación con modelos de línea de base: configure modelos de línea de base que representen enfoques simples o ingenuos para el problema que está tratando de resolver. Compare el rendimiento de sus algoritmos y modelos con estas líneas de base para comprender el valor agregado que brindan. Esta comparación ayuda a evaluar la mejora relativa lograda por sus procesos de análisis automatizados.

Pruebas A/B: si es posible, realice pruebas A/B ejecutando varias versiones de sus algoritmos o modelos simultáneamente y comparando su rendimiento. Asigne aleatoriamente muestras de datos entrantes a diferentes versiones y analice los resultados. Este método le permite medir el impacto de los cambios o actualizaciones de sus algoritmos y modelos de forma controlada y estadísticamente significativa.

Comentarios de analistas y expertos en la materia: busque comentarios de analistas y expertos que trabajen en estrecha colaboración con el sistema de análisis automatizado. Pueden proporcionar información basada en su experiencia en el dominio y la experiencia práctica. Recopile comentarios sobre la precisión, relevancia y usabilidad de los resultados generados por los algoritmos y modelos. Incorporar su entrada para refinar y mejorar el rendimiento del sistema.

Monitoreo continuo: implemente un sistema para monitorear el rendimiento continuo de sus algoritmos y modelos en tiempo real. Esto puede incluir métricas de monitoreo, alertas o mecanismos de detección de anomalías. Realice un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) y compárelos con umbrales predefinidos para identificar cualquier degradación en el rendimiento o anomalías que puedan requerir investigación.

Creemos que es importante evaluar periódicamente el rendimiento de sus algoritmos y modelos, teniendo en cuenta los objetivos específicos, los conjuntos de datos y las métricas de evaluación relevantes para sus procesos de análisis automatizados. Al emplear estos métodos, puede evaluar el rendimiento, identificar áreas de mejora y tomar decisiones informadas para mejorar la eficacia de su sistema de análisis automatizado.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71

El desarrollo de capacidades automatizadas de generación de informes implica al menos los siguientes pasos.

1. Defina los requisitos de los informes: comience por decidir el propósito y el alcance de los informes que desea generar. Identifique el público objetivo, la información que necesitan y el formato y estilo de presentación deseados. Esto lo ayudará a establecer objetivos y pautas claros para el proceso automatizado de generación de informes.
2. Identifique las fuentes de datos: determine las fuentes de datos que proporcionarán la información necesaria para los informes. Esto puede incluir fuentes de inteligencia de amenazas, registros de seguridad, resultados de evaluación de vulnerabilidades, datos de respuesta a incidentes y cualquier otra fuente relevante. Asegúrese de tener mecanismos automatizados para recopilar y procesar estos datos.
3. Diseñar plantillas de informes: cree plantillas de informes que definan la estructura, el diseño y el contenido de los informes. Considere los requisitos específicos de su público objetivo y adapte las plantillas en consecuencia. Esto puede implicar la selección de visualizaciones, tablas, gráficos y elementos textuales adecuados para presentar la información de manera efectiva.

1. Agregación y análisis de datos: desarrolle procesos automatizados para agregar y analizar los datos de las fuentes identificadas. Esto puede implicar la integración con herramientas de análisis y procesamiento de datos para extraer información relevante, realizar cálculos y generar información. Utilice técnicas de filtrado de datos, agregación y análisis estadístico para obtener hallazgos significativos.
2. Lógica de generación de informes: defina la lógica y las reglas para generar informes basados ​​en los datos analizados. Esto incluye especificar la frecuencia de generación de informes, decidir el tiempo que cubre cada informe y establecer umbrales o criterios para incluir información específica. Por ejemplo, puede configurar reglas para incluir solo amenazas o vulnerabilidades de alta prioridad que cumplan con ciertos criterios de riesgo.
3. Flujo de trabajo de generación de informes: diseñe el flujo de trabajo para la generación de informes, que describe la secuencia de pasos y procesos involucrados. Determine los factores desencadenantes o el cronograma para iniciar la generación de informes, la recuperación y el procesamiento de datos, el análisis y el llenado de plantillas. Asegúrese de que el flujo de trabajo sea eficiente, confiable y esté bien documentado.
4. Implementación de automatización: Desarrolle los scripts, módulos o aplicaciones de automatización necesarios para implementar el proceso de generación de informes. Esto puede implicar lenguajes de secuencias de comandos, marcos de programación o herramientas de informes dedicadas. Aproveche las API, los conectores de datos o el acceso directo a la base de datos para recuperar y manipular los datos necesarios.
5. Opciones de personalización de informes: proporcione opciones de personalización para permitir a los usuarios adaptar los informes a sus necesidades específicas. Esto puede incluir parámetros para seleccionar filtros de datos, intervalos de tiempo, formatos de informes o visualizaciones. Implemente una interfaz fácil de usar u opciones de línea de comandos para facilitar la personalización.
6. Prueba y validación: evalúe minuciosamente el proceso de generación de informes automatizado para garantizar su precisión, confiabilidad y rendimiento. Valide que los informes generados se alineen con los requisitos definidos y produzcan los conocimientos deseados. Realice ejecuciones de prueba utilizando varios escenarios de datos para identificar y resolver cualquier problema o inconsistencia.
7. Implementación y mantenimiento: una vez que desarrolle y valide las capacidades de generación automática de informes, implemente el sistema en el entorno de producción. Supervise y mantenga regularmente el sistema para abordar cualquier actualización o cambio en las fuentes de datos, requisitos de informes o tecnologías subyacentes. Busque comentarios de los usuarios e incorpore mejoras o mejoras en función de sus necesidades.

Al seguir estos pasos, puede desarrollar capacidades de generación de informes automatizados que agilicen el proceso de producción de informes completos y procesables, ahorrando tiempo y esfuerzo para sus equipos de ciberseguridad y partes interesadas.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71 

La automatización del análisis de ciberinteligencia implica el uso de tecnología y enfoques basados ​​en datos para recopilar, procesar y analizar grandes volúmenes de información. Si bien la automatización completa del proceso de análisis puede no ser posible debido a la naturaleza compleja de las amenazas cibernéticas, hay varios pasos que puede seguir para mejorar la eficiencia y la eficacia. Aquí hay una descripción general de alto nivel de cómo podría abordar la automatización del análisis de inteligencia cibernética:

1. Recopilación de datos: Desarrolle mecanismos automatizados para recopilar datos de varias fuentes, como registros de seguridad, fuentes de inteligencia de amenazas, plataformas de redes sociales, fuentes de la web oscura y telemetría de red interna. Podemos usar API, raspado web, fuentes de datos o herramientas especializadas como recopiladores de datos.
2. Agregación y normalización de datos: combine y normalice los datos recopilados en un formato estructurado para facilitar el análisis. Este paso implica convertir diversos formatos de datos en un esquema unificado y enriquecer los datos con información contextual relevante.
3. Enriquecimiento de inteligencia sobre amenazas: aproveche las fuentes y los servicios de inteligencia sobre amenazas para enriquecer los datos recopilados. Este proceso de enriquecimiento puede incluir la recopilación de información sobre amenazas conocidas, indicadores de compromiso (IOC), perfiles de actores de amenazas y técnicas de ataque. Esto ayuda a atribuir y contextualizar los datos recopilados.
4. Aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural (NLP): aplique técnicas de aprendizaje automático y NLP para analizar datos no estructurados, como informes de seguridad, artículos, blogs y debates en foros. Estas técnicas pueden ayudar a encontrar patrones, extraer información relevante y clasificar datos en función de los temas identificados.

1. Detección y priorización de amenazas: utilice heurísticas y algoritmos automatizados para encontrar amenazas potenciales y priorizarlas en función de su gravedad, relevancia e impacto. Esto podría implicar la correlación de los datos recopilados con indicadores conocidos de compromiso, análisis de tráfico de red y detección de anomalías.
2. Visualización e informes: desarrolle paneles interactivos y herramientas de visualización para presentar la información analizada en un formato fácil de usar. Estas visualizaciones pueden proporcionar información en tiempo real sobre panoramas de amenazas, tendencias de ataques y vulnerabilidades potenciales, lo que ayuda a la toma de decisiones.
3. Automatización de respuesta a incidentes: integre plataformas de respuesta a incidentes y herramientas de orquestación de seguridad para automatizar los procesos de manejo de incidentes. Esto incluye notificaciones automatizadas, clasificación de alertas, flujos de trabajo de remediación y colaboración entre equipos de seguridad.
4. Mejora continua: perfeccione y actualice continuamente el sistema de análisis automatizado incorporando comentarios de los analistas de seguridad, monitoreando las tendencias de amenazas emergentes y adaptándose a los cambios en el panorama de la seguridad cibernética.
5. Automatización de la búsqueda de amenazas: implemente técnicas automatizadas de búsqueda de amenazas para buscar de manera proactiva amenazas potenciales e indicadores de compromiso dentro de su red. Esto implica el uso de análisis de comportamiento, algoritmos de detección de anomalías y aprendizaje automático para identificar actividades sospechosas que puedan indicar un ataque cibernético.
6. Análisis contextual: desarrolle algoritmos que puedan comprender el contexto y las relaciones entre diferentes puntos de datos. Esto podría incluir el análisis de datos históricos, la identificación de patrones en varias fuentes de datos y la correlación de información aparentemente no relacionada para descubrir conexiones ocultas.
7. Análisis predictivo: use análisis predictivos y algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar amenazas futuras y anticipar posibles vectores de ataque. Mediante el análisis de datos históricos y tendencias de amenazas, puede identificar patrones emergentes y predecir la probabilidad de que ocurran ciberamenazas específicas.
8. Plataformas de inteligencia de amenazas automatizadas: adopte plataformas de inteligencia de amenazas especializadas que automaticen la recopilación, agregación y análisis de datos de inteligencia de amenazas. Estas plataformas utilizan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de información y proporcionar información procesable a los equipos de seguridad.
9. Gestión automatizada de vulnerabilidades: integre herramientas de escaneo de vulnerabilidades con su sistema de análisis automatizado para identificar vulnerabilidades dentro de su red. Esto ayuda a priorizar los esfuerzos de reparación y reparación en función del riesgo potencial que plantean.
10. Chatbot y procesamiento de lenguaje natural (NLP): desarrolle interfaces de chatbot que utilicen técnicas de NLP para comprender y responder consultas relacionadas con la seguridad. Estos chatbots pueden ayudar a los analistas de seguridad proporcionando información en tiempo real, respondiendo preguntas frecuentes y guiándolos a través del proceso de análisis.
11. Intercambio de inteligencia sobre amenazas: participe en comunidades de intercambio de inteligencia sobre amenazas y utilice mecanismos automatizados para intercambiar datos de inteligencia sobre amenazas con socios confiables. Esto puede ayudar a obtener acceso a una gama más amplia de información y defensa colectiva contra amenazas en evolución.
12. Automatización y orquestación de seguridad: implemente plataformas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) que agilicen los flujos de trabajo de respuesta a incidentes y automaticen tareas repetitivas. Estas plataformas pueden integrarse con varias herramientas de seguridad y aprovechar los libros de jugadas para automatizar los procesos de investigación, contención y remediación de incidentes.
13. Automatización de la búsqueda de amenazas: implemente técnicas automatizadas de búsqueda de amenazas para buscar de manera proactiva amenazas potenciales e indicadores de compromiso dentro de su red. Esto implica el uso de análisis de comportamiento, algoritmos de detección de anomalías y aprendizaje automático para identificar actividades sospechosas que puedan indicar un ataque cibernético.
14. Análisis contextual: desarrolle algoritmos que puedan comprender el contexto y las relaciones entre diferentes puntos de datos. Esto podría incluir el análisis de datos históricos, la identificación de patrones en varias fuentes de datos y la correlación de información aparentemente no relacionada para descubrir conexiones ocultas.
15. Análisis predictivo: use análisis predictivos y algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar amenazas futuras y anticipar posibles vectores de ataque. Mediante el análisis de datos históricos y tendencias de amenazas, puede identificar patrones emergentes y predecir la probabilidad de que ocurran ciberamenazas específicas.
16. Plataformas de inteligencia de amenazas automatizadas: adopte plataformas de inteligencia de amenazas especializadas que automaticen la recopilación, agregación y análisis de datos de inteligencia de amenazas. Estas plataformas utilizan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de información y proporcionar información procesable a los equipos de seguridad.
17. Gestión automatizada de vulnerabilidades: integre herramientas de escaneo de vulnerabilidades con su sistema de análisis automatizado para identificar vulnerabilidades dentro de su red. Esto ayuda a priorizar los esfuerzos de reparación y reparación en función del riesgo potencial que plantean.
18. Chatbot y procesamiento de lenguaje natural (NLP): desarrolle interfaces de chatbot que utilicen técnicas de NLP para comprender y responder consultas relacionadas con la seguridad. Estos chatbots pueden ayudar a los analistas de seguridad al proporcionar información en tiempo real, responder preguntas frecuentes y guiarlos a través del proceso de análisis.
19. Intercambio de inteligencia sobre amenazas: participe en comunidades de intercambio de inteligencia sobre amenazas y utilice mecanismos automatizados para intercambiar datos de inteligencia sobre amenazas con socios confiables. Esto puede ayudar a obtener acceso a una gama más amplia de información y defensa colectiva contra amenazas en evolución.
20. Automatización y orquestación de seguridad: implemente plataformas de orquestación, automatización y respuesta de seguridad (SOAR) que agilicen los flujos de trabajo de respuesta a incidentes y automaticen tareas repetitivas. Estas plataformas pueden integrarse con varias herramientas de seguridad y aprovechar los libros de jugadas para automatizar los procesos de investigación, contención y remediación de incidentes.

Derechos de autor 2023 Treadstone 71 

STEMPLES Plus es un marco utilizado para evaluar las capacidades cibernéticas de un país. STEMPLES Plus significa factores sociales, técnicos, económicos, militares, políticos, legales, educativos y de seguridad (internos), y "Plus" se refiere a factores adicionales como la cultura, la educación y las estructuras organizativas. Treadstone 71 utiliza el marco STEMPLES Plus para evaluar las capacidades cibernéticas de un país adversario desde el punto de vista de su capacidad para ejecutar varias operaciones cibernéticas contra nosotros.

Factores sociales: evalúe los factores sociales que influyen en las capacidades cibernéticas de un país. Esto incluye el nivel de conciencia y alfabetización digital entre la población, la presencia de profesionales capacitados en seguridad cibernética, la percepción pública de la seguridad cibernética y el nivel de cooperación entre el gobierno, el sector privado y la sociedad civil para abordar las amenazas cibernéticas.

Factores técnicos: evaluar los aspectos técnicos de las capacidades cibernéticas de un país. Esto implica evaluar la sofisticación de la infraestructura tecnológica del país, la disponibilidad de herramientas y tecnologías avanzadas de ciberseguridad, los esfuerzos de investigación y desarrollo en ciberseguridad y el nivel de experiencia en tecnologías emergentes como inteligencia artificial, blockchain o computación cuántica.

Factores económicos: Examinar los factores económicos que contribuyen a las capacidades cibernéticas de un país. Evaluar la inversión en investigación y desarrollo en ciberseguridad, la presencia de industrias y negocios relacionados con la ciberseguridad, el nivel de madurez de la ciberseguridad en sectores críticos y el impacto económico de las amenazas cibernéticas en la economía del país.

Factores militares: evalúe los aspectos militares de las capacidades cibernéticas de un país. Esto incluye evaluar la presencia y las capacidades de unidades cibernéticas militares dedicadas, la integración de las capacidades cibernéticas en las estrategias y doctrinas militares, el nivel de inversión en capacidades de ataque y defensa cibernética, y las capacidades de guerra cibernética del país.

Factores políticos: analice los factores políticos que dan forma a las capacidades cibernéticas de un país. Esto implica evaluar el compromiso del gobierno con la seguridad cibernética, la existencia de estrategias y políticas nacionales de seguridad cibernética, el marco legal que rige las actividades cibernéticas, la cooperación internacional en temas cibernéticos y la postura diplomática del país en asuntos cibernéticos.

Factores Legales: Examinar el marco legal que rige las actividades cibernéticas en el país. Evaluar la adecuación de las leyes y reglamentos relacionados con la ciberseguridad, la protección de datos, la privacidad, la propiedad intelectual y el ciberdelito. Evaluar los mecanismos de aplicación, los procedimientos legales y las obligaciones legales internacionales relacionadas con las actividades cibernéticas.

Factores educativos: Considere los aspectos educativos de las capacidades cibernéticas de un país. Esto incluye evaluar los compromisos académicos con la seguridad cibernética, la guerra híbrida, la guerra cognitiva, las operaciones de influencia, la inteligencia cibernética y la contrainteligencia en la realización de operaciones cibernéticas, el entorno comercial del país relacionado con las conferencias cibernéticas, el intercambio de información, las asociaciones, los grupos de piratería ética y la conciencia. 

• Factores de seguridad: incorporar factores de seguridad para evaluar la postura de seguridad general del país, incluida la solidez de la protección de la infraestructura crítica, las capacidades de respuesta a incidentes, los programas de educación y concientización sobre seguridad cibernética y la resiliencia del ecosistema de seguridad cibernética del país.
• Religión: Evaluar la influencia de la religión en las prácticas, políticas y actitudes de seguridad cibernética dentro del país. Examine cómo las creencias y los valores religiosos pueden afectar la percepción de la ciberseguridad, la privacidad y el uso de la tecnología.
• Datos demográficos: analice los factores demográficos que pueden afectar las capacidades cibernéticas, como el tamaño y la diversidad de la población, el nivel de alfabetización digital, la disponibilidad de profesionales capacitados en ciberseguridad y la brecha digital entre los diferentes grupos demográficos.
• Psicología social: Considere los factores de psicología social que pueden influir en las prácticas de ciberseguridad, incluida la confianza, las normas sociales, la dinámica de grupo y los comportamientos individuales. Analizar cómo los factores psicológicos sociales pueden moldear las actitudes hacia la ciberseguridad, la privacidad de los datos y el cumplimiento de las prácticas de seguridad.
• Factores estratégicos: evaluar las dimensiones estratégicas de las capacidades cibernéticas de un país. Esto implica analizar los objetivos a largo plazo, las prioridades y las inversiones del país en ciberseguridad, su postura de defensa cibernética, capacidades ofensivas y capacidades de inteligencia cibernética. Evaluar la integración de las capacidades cibernéticas en las estrategias de seguridad nacional y la alineación de los objetivos cibernéticos con intereses geopolíticos más amplios.

Además, usamos los factores "Plus" en STEMPLES Plus—Cultura, educación y estructuras organizacionales para brindar información adicional sobre las capacidades cibernéticas de un país. Estos factores ayudan a evaluar las actitudes culturales hacia la seguridad cibernética, el estado de los programas de educación y capacitación en seguridad cibernética, y las estructuras organizacionales y las colaboraciones que impulsan las iniciativas de seguridad cibernética dentro del país.

Al analizar sistemáticamente los factores STEMPLES Plus, puede comprender de manera integral las capacidades, fortalezas y debilidades cibernéticas de un país. Esta evaluación puede informar las decisiones de política, el modelado de amenazas y el desarrollo de estrategias y contramedidas de ciberseguridad efectivas.

Al incorporar "Religión, Demografía y Psicología Social" en el marco STEMPLES Plus, puede comprender mejor las capacidades cibernéticas de un país y los factores contextuales que las influyen. Este marco ampliado ayuda a capturar los aspectos sociales y humanos que juegan un papel en las prácticas, políticas y actitudes de seguridad cibernética dentro de un país determinado.

 Derechos de autor 2023 Treadstone 71 LLC

Operaciones de influencia iraní - julio de 2020

Treadstone 71 monitorea las operaciones cibernéticas y de influencia iraníes. El 17 de julio de 2020, notamos picos en la actividad de Twitter en torno a hashtags específicos. El hashtag principal (مريم_رجوي_گه_خورد) estaba dirigido a Maryam Rajavi. Por ejemplo, Maryam Rajavi es la líder de los Muyahidines del Pueblo de Irán, una organización que intenta derrocar al gobierno iraní, y la presidenta electa de su Consejo Nacional de Resistencia de Irán (NCRI).[ 1 ] El 17 de julio de 2020 representa la Cumbre Global #FreeIran2020 en línea para el NCRI. El siguiente informe representa nuestra evaluación de una operación de influencia iraní dirigida al evento del 17 de julio de 2020.

Evaluación

Treadstone 71 evalúa con gran confianza que el gobierno iraní, probablemente el Ministerio de Inteligencia y Seguridad (MOIS), utilizando miembros del equipo cibernético Basiji, ejecutó una operación de influencia contra el NCRI y la conferencia en línea del 17 de julio de 2020.

 La intención de los 111,770 tuits probablemente incluía:[ 2 ]

• La necesidad de presentar contenido malicioso sobre el NCRI durante la cumbre.
• Impedir que los ciudadanos iraníes del país vean el contenido del NCRI.
• Causando caos y confusión entre los miembros del NCRI y los ciudadanos iraníes.
• Enfatice las divisiones entre los espectadores de contenido.
• Clonación de hashtags para controlar la narrativa.

El esfuerzo de MOIS aparentemente está inconexo pero, de hecho, es una campaña de desinformación altamente coordinada. El programa involucra muchas cuentas falsas que publican cientos de tweets durante un tiempo específico. Las publicaciones usan hashtags y apuntan directamente a figuras políticas para obtener la máxima atención y, posteriormente, más retuits.

Identificar y clasificar las formas y métodos de guerra de información en el conflicto moderno en Ucrania (en el contexto de la guerra en Ucrania).

Procedimientos y métodos. El estudio se llevó a cabo utilizando los métodos de análisis, síntesis, generalización e interpretación de los resultados.

Resultados. Se identifican y clasifican las formas y métodos de llevar a cabo la guerra de información en Ucrania bajo las condiciones de la guerra (operaciones de información estratégica, propaganda especial, falsificaciones y juegos operativos). con élites) se muestra que en términos de intensidad el lugar principal en la información la lucha de los participantes en el conflicto está ocupado por propaganda especial, objetivos y métodos que no han cambiado desde la Guerra Fría; operaciones de información estratégica, que son combinaciones operativas de
inteligencia, en este conflicto en la etapa actual, están presentes solo en la forma del llamado incidente en Bucha.

Siga leyendo

Análisis de enlaces iraníes de varios actores de amenazas cibernéticas. Descargue el informe revelador aquí.

Mucho se ha escrito sobre el señor Tekide y sus criptores utilizados por APT34 (OilRig) y otros. Otro

Las organizaciones han documentado información sobre las herramientas del señor Tekide en ciberataques 'celebrados' contra instituciones Fortune 500, gobiernos, organizaciones educativas y entidades de infraestructura crítica.

Identificación

Sin embargo, identificar al señor Tekide, sus antecedentes, ubicaciones y sus propias palabras nunca se ha logrado abiertamente. Muchos creen que seguir a un individuo no paga dividendos. Treadstone 71 demuestra la alineación del señor Tekide con el gobierno iraní a través de años de apoyo utilizando cripters como iloveyoucrypter, qazacrypter y njRAT.

Solicitud de información (RFI) - Cyber ​​Threat Intelligence

El proceso de RFI incluye cualquier requisito ad hoc específico y sensible al tiempo para información o productos de inteligencia para respaldar un evento o incidente en curso que no esté necesariamente relacionado con los requisitos permanentes o la producción de inteligencia programada. Cuando el Cyber ​​Threat Intelligence Center (CTIC) envía una RFI a grupos internos, existe una serie de requisitos estándar para el contexto y la calidad de los datos solicitados.

Nuestra capacitación examina la Doctrina Analítica de Sherman Kent desde la perspectiva cibernética, así como la disponibilidad y el uso de herramientas OSINT. Los estudiantes pueden comprender el ciclo de vida de la inteligencia cibernética, el papel y el valor de la inteligencia cibernética en relación con la selección y recopilación en línea, en organizaciones, empresas y gobiernos modernos al completar este curso y al utilizar nuestros servicios de asesoría.

Lo que recibe de Treadstone 71 es información detallada e inteligencia sobre su adversario que supera con creces el ámbito técnico. Donde sobresale el servicio de Treadstone 71 es en la capacidad de brindarle técnicas, métodos, capacidades, funciones, estrategias y programas para no solo construir una capacidad de inteligencia completamente funcional, sino un programa sostenible directamente alineado con los requisitos de las partes interesadas.

Este informe de inteligencia explica las complejidades, así como las latas y los cannots, con respecto a las capacidades de la inteligencia cibernética.

Comprender a las partes interesadas y lo que necesitan para ayudar a tomar decisiones es más de la mitad de la batalla. Este informe cubre el viejo adagio "Conoce a tu profesor, obtén una A".

Violaciones sirias de las sanciones con la asistencia del FSB ruso para fabricar chalecos balísticos - No descubierto por ninguna organización que no sea Treadstone 71 - Sin sensores, sin agregación de miles de grifos - Solo recopilación y análisis de código abierto riguroso, y una lectura interesante de falso identidades, compras dispersas y engaños.

Dominio cibernético del Medio Oriente - Irán / Siria / Israel

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Patrones de compra inusuales de una empresa rusa que vende PLC de una empresa taiwanesa con enormes agujeros en su sitio de descarga de software de productos. ¿Qué puede salir mal?

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Lo harás y no lo harás. Sé dueño de la calle cibernética mientras construyes credibilidad. Siga estas reglas y tal vez sobrevivirá al ataque.

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Este resumen cubre una taxonomía general junto con una revisión de los errores comunes relacionados con la inteligencia cibernética y de amenazas y cómo es posible no caer en estas trampas mientras se sabe cómo excavar si lo hace.