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在未来,开源情报的价值将更加突出,对于决策的辅助作用也日益显著。基于此,面对复杂的网络环境和分析技术,报告提到在理想情况下,情报界将数据源和分析平台转移到分类系统,在引入一个分类系统之前,应充分了解机构及其平台,并建立起可信关系,缩短审查时间。如果情报界选择开发本地工具将伴随着高昂的代价。这启示其他国家第三代开源情报分析处理工作应采取公私合作的方式,通过签订合同建立联系,改变现状。实际上,已经有许多私营部门逐渐发展成美国情报界技术和咨询服务的供应商,他们为美国政府军队提供情报搜集、情报分析、情报预测、风险评估、自动化数据库系统技术等服务。结合当前发展趋势,加强国家开源情报能力与高科技企业的联合,在保证信息安全的基础上,充分发挥民间高科技成果的优势,促进国家开源情报的高效、安全、智能发展。报告中提到的众多人工智能技术,如自然语言处理技术、自动推理、智能识别技术、机器学习技术等都应该与开源情报融合,成为情报工作所匹配的工具,帮助开源情报实现新发展。

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。

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。

在某些情况下,区域分析师可能会提供源文档的人工翻译,但对于处理来自世界各地信息的大多数企业来说,这通常是不够的。机器翻译虽然不完美,但通常能够提供足够的价值,以便分析人员可以找到感兴趣的项目。如有必要,可请专家进行更准确的翻译。

分配比例根据每个人情况不同可以调整,但是如果你认同他们的理念的话,不妨可以试一下。

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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。

场外渠道基本都是中长期的投资,正确的做法就是少想、少看、少折腾,这其实很考验人性,很多时候我们总是忍不住“瞎”操作。

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