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网络安全的一个共同点就是使用军事术语。情报工作已经存在了几个世纪,并被编纂进军事机构的文件中。大多数非军事情报的应用仍然非常重视这些文件中所记载的普适原则,这导致现代情报分析中出现了大量的军事术语。同样地,在网络威胁情报领域,也从这些军事原则中大量攫取概念。然而,正如营销一样,军事术语在某些情况下也是有用的,而在其他情况下无用。如果使用军事术语阻碍了信息的传递,那么可能不是使用这些术语的好时机。

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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。

这些数据是从数据泄露和事件响应活动的调查中收集的。这通常是网络威胁情报中最丰富的数据集之一,因为调查人员能够识别威胁的多个因素,包括黑客所使用的工具和技术,并且通常可以识别入侵背后的意图和动机。

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当潜在的窃贼不知道谁拥有一堆比特币时,他们要将目标对准所有者就困难得多。

“数据”和“情报”都是安全社区的重要术语,许多从业者很难说明两者之间的差异。然而,它们往往是可互换使用的。

同时,互联网的高速发展使得这一问题变得愈加复杂。一方面,网络信息的碎片化、重复性和真伪难辨等特点在一定程度上加剧了信息甄别的难度;但另一方面,信息量的指数级增长也大幅削弱了信息不对称的程度,为大家提供了更全面、多维的内容参考。

报告提出“随着加密软件变得日益普及、易于访问和更加强大,加密也可能成为第三代开源情报更为普遍的特性”,这要求开源情报工作应该设法在搜集工作中使用先进的破密手段,以获取更多有价值数据源的访问权。分发阶段同样面临难题:如何将开源情报按需要分类、定级传报给相应的用户;如何利用情报共享通道将开源情报安全便捷地分发给用户。机器学习可以智能推送与该情报用户关联度高的情报产品,并为不同的用户群体确认情报产品的优先等级。依靠自动推理技术、密码技术选取个人定制的情报产品通过认证、授权、管理(分类管理和密码管理)、备份、校验等工作确保数据传输的安全。同样报告中提到,可视化情报产品的出现能够更好地传递情报分析人员的意图,也更能直观理解目标的相关信息,从而辅助决策。

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