AI在开源情报中的新角色

最近，美国国家情报总监办公室（ODNI）公布了一项新的开源情报（OSINT）战略，并将 OSINT 称为 “首选 INT”。公共和私营部门组织正在认识到这门学科所能提供的价值，但同时也发现，近年来呈指数级增长的数据已经淹没了许多传统的 OSINT 方法。值得庆幸的是，人工智能（AI）和机器学习（ML）开始对未来的信息收集和分析产生变革性影响。

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什么是开源情报（OSINT）？

开源情报是指从公开来源收集和分析信息。这些来源包括传统媒体、社交媒体平台、学术出版物、政府报告以及任何其他可公开获取的数据。OSINT 的主要特点是它不涉及秘密或隐蔽的信息收集方法，如人力情报或社会工程。如果我在为美国政府工作期间可以获取数据，但现在作为平民却无法获取，这就不是 OSINT。

这种方法虽然有效，但也面临着信息量巨大的限制。人工分析师很难手动处理所有信息，有价值的见解可能隐藏在难以发现的复杂模式中。这正是人工智能/ML 能够在如何收集、处理和分析信息方面提供巨大优势的地方，从而将人工分析师解放出来，让他们专注于自己擅长的事情，如提供背景信息。这种转变的另一个好处是，由于人们在琐碎的处理任务上花费的时间更少，而在分析和审查信息上花费的时间更多，因此往往能提高效率。

AI/ML可以带来直接优势包括

处理海量数据：AI系统能够以远超人类能力的速度处理和分析海量数据。这使得 OSINT 从业人员可以比以往撒下更大的网，而且还能处理结果。
实时分析：当今数字世界的信息流数量惊人。AI驱动的 OSINT 工具可以实时监控和分析数据流，提供最新情报，并对新出现的情况做出快速反应。
多语言和多模态分析：AI可以同时翻译和分析多种语言的内容，从而打破语言障碍。此外，它还可以综合处理文本、图像、音频和视频等各种数据类型，提供更全面的情报。其中许多功能（如 OpenAI 的 Whisper）都可以离线使用，从而消除了对操作安全（OPSEC）的担忧。
预测分析：通过分析历史数据和当前趋势，AI可以帮助预测未来事件或行为，为 OSINT 增加了一个前瞻性维度。
常规任务自动化：人工智能可以帮助自动处理 OSINT 的许多耗时方面，如数据收集和初步过滤，从而使人力分析师能够专注于更高层次的分析和决策，以前很难甚至不可能实现的事情，如准确的情感分析，现在变得微不足道。

在 SANS 网络安全学院，SEC497 实用 OSINT 课程和 SEC587 高级 OSINT 课程将为学生提供利用这些人工智能功能的实践经验，不仅能提高工作效率，还能发现新的可能性。

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虽然没有一项技术是完美的，而且我们必须在实施人工智能之前考虑到幻觉可能造成的潜在后果，但目前用于 OSINT 的关键技术包括：

自然语言处理（NLP）：NLP 允许机器理解、解释和生成人类语言。在 OSINT 中，NLP 对以下方面至关重要