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网络情报分析即是依托软硬件系统,应用网络情报相关理论、技术、方法、手段和经验,对互联网数据进行深度挖掘、全面搜集和综合分析,以获取有价值的情报。

这里衍生出一个制订有效情报计划的关键思想:建立收集能力。我们很难准确地知道哪些数据可能最终被证明是有用的,因此建立广泛的收集各种信息的能力很重要。这包括诸如基础架构、恶意软件和漏洞之类的战术信息,以及诸如攻击者目标、社交媒体监控、新闻监控和高级威胁分析文档(研究报告,例如供应商发布的关于攻击组织的报告及其相关信息)等战略操作信息。这里一定要记录来源并注意:新闻故事经常会反复发布或引用相同的原始材料,使得我们很难知道什么是佐证,什么是同一材料的重新组合。如果无法确定特定数据集的源,则尽可能避免将其作为收集源。

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面对虚拟的互联网空间,开源情报需要从庞大的原始数据中提取需要的信息。普通的检索功能不再满足需求,当下的开源情报工作需要更精准的信息检索。正如报告中强调的,利用机器学习这项前沿技术搭建筛选平台,构建知识库从而实现自动化检索和高效信息抓取有助于搜集工作。通过对机器的反复训练,机器学习更加深入有效,对原始数据的筛选和所需信息的分类将会更加精准。依此技术来帮助情报人员完成原始数据的筛选、分类、抽取工作。

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分析像科学一样艺术,力求回答在“方向”阶段中确定的问题。在情报分析的过程中,我们将收集到的数据与其他可用数据进行特征化处理,并对其含义和影响进行评估。这里经常会对未来的影响进行预测。分析的方法有很多种,但最常见的是使用分析模型来评估和构建信息。除了预设模型之外,分析人员还可以开发自己的模型,使用它们的特定数据集或解释信息的方法。

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