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人工智能融入开源情报现状

ZJQ 情报分析师 2022-05-19

【摘要】本文是由若昂·拉斐尔·贡萨尔维斯·埃万格利斯塔等作者发表在《应用安全研究杂志》上。本研究的目的是对人工智能技术进行系统的文献综述,探讨人工智能技术在人工智能领域的应用。这项工作的动机是填补这一研究空白,为此,巩固了分为出版基地的在线出版物。这项工作提出了一个系统的文献综述,包括9个步骤,也带来了综合信息,以支持下一步的研究。这项研究搜索了1990年1月至2019年10月期间的出版物,共找到244份出版物。系统文献综述的9个步骤是关键词定义、查询字符串定义、出版物库定义、出版物库搜索、基础搜索结果分析、出版物下载、将出版物导入Mendeley、导入。将Ris文件导入VOSviewer和关键字映射分析。分析结果,我们发现了一些相关的信息。

关键词:系统文献综述、OSINT、开源情报、人工智能

一、背景

开源智能(OSINT)是用于描述从公开来源搜索和获取信息的概念,以及使用的技术和工具.OSINT可以用于各种各样的开放资源,如社交媒体、政府报告、地理位置、代码站点、社交网络、卫星图像、学术出版物、漏洞数据库,以及通过互联网和其他开放媒体功能.

因此,信息能够被发现和收集的程度是很大的,并且这些信息的公开来源是多种多样的.OSINT仍然被认为是一个新兴领域信息,通过收集和分析公开信息和开源.

另一个也是全球趋势的领域是人工智能,范围很广,正在与其他领域一起应用。根据Dwivedi等人的说法,文献提供了一些AI的定义,一般来说,作者将AI描述为计算科学的一个领域,负责开发能够执行诸如学习和解决问题等功能的系统和/或机器,这些功能只有人类才能使用。

人工智能区域分为子区域。可以举出自然语言处理、模式识别、机器人和机器学习作为这些子领域的例子。人工智能的所有这些子领域都可以应用于其他几个领域,如卫生、农业、工业、信息安全、营销、人力资源和教育

二、开源情报相关理论
对OSINT的研究成为一种趋势,涉及商业、军事和政治情报。关于这个主题的会议正在举行,大型组织正在战略性地使用开源情报,学者们正在研究与奥信合作的技术.自从1941年德国和日本的无线电广播随着国外广播监测服务的建立而开始以来,数据和信息收集的实践就一直被讨论,这个组织后来成为开放源码中心。从开源中心的创建到现在,已经出现了许多从开源中收集信息的工具和技术,可以自动调整搜索和分析。这些工具可以提供各种功能来查找网站上的一些敏感信息,例如,谷歌地图、Maltego、Harvester和Carrot2 (Lee & Shon)
由于OSINT是进行深入安全审查的一种快速有效的方法,因此OSINT越来越多地被政府机构用于刑事调查目的,如联邦调查局(FBI)、中央情报局(CIA)和欧洲刑警组织(Hayes & Cappa).如果说以前OSINT只与政府服务相关联,那么现在OSINT是公司和个人感兴趣的领域,可以提供特定的信息搜索和收集,分析社交媒体,并找到实体、人员和组织之间的联系(maciozek & dobroolski,).
过去,负责分析和执行OSINT的人的任务是找到隐藏的或难以找到的信息。如今,面对日益增长的信息量,另一个挑战是找到相关的信息,即带来知识的信息。这种大规模的信息共享和传播是由于互联网使用的增加(Nicart等人,).
因此,对互联网内容的探索是支持开放源码软件实施不可或缺的资产。它的范围允许信息的快速传播。您的大部分内容都是可搜索的,并且可以从开源获得。互联网上工具的数量和种类不仅允许通过电子邮件和即时消息建立沟通,还允许通过来自网络2.0的社交媒体建立沟通,如推特和脸书。这种增加的灵活性以及相反减少的面对面交流解释了对互联网上数据和信息的安全性和可用性的日益增长的需求。(Zunino等人,;Krombholz等人).
三、本文研究步骤和内容
系统文献综述的9个步骤描述如下。
步骤A—关键字的定义:定义关键字,以便使用它们来搜索数据库。
步骤B—查询字符串定义:用键定义搜索查询-
先前在步骤A中定义的用于搜索出版物的单词。
步骤C—定义出版物库:定义在计算机科学领域拥有出版物的库,以使用步骤b中定义的查询字符串查找出版物
第四步——在出版物库中搜索:用第二步中定义的搜索查询在第三步中定义的出版物数据库中搜索
步骤E—基本搜索结果分析:分析在中找到的结果
在步骤d中进行的搜索
第六步——下载出版物:下载在第四步搜索中找到的出版物
第七步——将出版物导入门德尔:出版物的导入
到门德尔软件生成一个包含出版物信息的. Ris文件。
步骤H—导入。将Ris文件导入VOSviewer:导入。Ris文件
将发布信息发送到VOSviewer软)来分析结果。
四、所得结论
在这项工作中,系统的文献综述被用来研究人工智能的应用。分析发现的244份出版物,这是一个发现,开元情报提出了军事目的,为公开可用的信息披露,以支持情报部门。随着互联网的兴起,OSINT开始被用来搜索网络以找到特定的信息,这些信息有一定的意义,并且可以用于其预先定义的目的。
这一系统的文献综述显示了哪些是发表文章最多的主要文章基础。出版物数量最多的基地是拥有74种出版物的科学直通车和拥有91种出版物的电子探索数字图书馆。此外,还可以了解开源情报网上出版物的最高浓度。网上出版物数量最多的国家是美国,而网上出版物数量最多的国家是欧洲。
还发现,关于出版物的类型,网上出版物之间存在平衡。虽然描述性和探索性研究呈现出相似的数字,但在研究文献中没有发现关于奥西特的解释性出版物,因此证明了有待填补的研究空白。
至于在互联网上搜索信息的应用,主要应用领域是信息安全、数字营销和人工智能。第一批开源情报出版物涉及情报、战斗、恐怖主义侦查、通信和军事技术。关于结合人工智能来执行OSINT,出版物描述了使用机器学习算法和自然语言处理来处理互联网上存在的大量信息。OSINT和AI的结合是通过平台、模型、框架或系统实现的。虽然机器学习算法侧重于运行OSINT来提高性能和速度,但是自然语言处理更多地用于分析由OSINT发现的结果。
在信息安全领域,带有OSINT的出版物搜索可用于产生新知识的特定信息。有了这些知识,就有可能改进涉及隐私、社会工程、网络威胁情报、执法、数字证据收集、渗透测试、数据泄露和无线网络安全等主题的流程和任务。至于OSINT与人工智能和信息安全的应用,出版物寻求从OSINT获得的结果中提取更多信息的方法,甚至自动化OSINT以获得性能提升。
对于数字营销领域,使用OSINT的出版物使用对社交媒体中共享信息的分析来产生新知识。在这个领域,也有AI的应用,主要是自然语言处理来进行情感分析,了解用户的意见。其他应用包括隐私和真相等问题,以及减少“假新闻”发生的尝试
还分析了带有人工智能的在线出版物是如何分发的。原来,从2015年开始,就开始建议将OSINT与AI一起应用。从那时起,它开始应用于文本和文件。可以在网上获取一些信息。随着积极的结果,OSINT和AI开始应用于语言和翻译、军事目的和社交媒体领域,然后达到其最高浓度:网络安全领域。
网络安全领域代表了41%的人工智能在线出版物,即几乎一半的出版物。如果我们分析这些出版物的增长从2016年开始增强,这是一个有趣的值。因此,仅在这4年中,从2016年到2019年,面向网络安全领域的OSINT和AI的出版物代表了应用最集中的领域,这是近年来的趋势。
通过对这些结果的分析,可以得出结论,一个系统化的文献综述的应用可以展示OSINT与AI的应用,以及你的趋势,即OSINT在世界舞台上被应用的领域。作为未来的工作,建议调查其他的出版基础,并对网上出版物作者的信息进行分析,以了解他们之间的关系和可能的合作项目。为了下一步研究的发展,建议从本工作中确定的主要领域:信息安全、数字营销和人工智能来研究OSINT的应用。


本期编辑:ZJQ

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