网络智能与开放社会网络:开发缓解技术 防范社交媒体上的网络犯罪威胁

开源情报(OSINT)涉及收集数据的收集或过程，以及为个人和商业情报目的对可公开获得的私营和公共部门信息源进行分析。这些来源包括互联网和其他社交媒体平台，如脸书、电子邮件、推特、应用程序的用途。关于使用社交媒体网站的威胁、脆弱性和影响，已经进行了大量的辩论和研究，但这项研究是为了最大限度地减少偏见。

目标:系统回顾和综合当前关于网络情报和开源情报分析的实证研究课题，以识别在线社交网络上的威胁和漏洞，从而达到缓解目的。

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开源情报(OSINT)涉及为情报目的从公开来源收集、分析和使用数据。互联网的出现和电子商务网站使得几乎每个人都可以在线访问和交易业务。社交媒体平台已经成为组织促进与员工、客户沟通的重要战略开源工具。脸书网页和推特信息是为商业情报目的而挖掘的，我们文化中一个相当新的变化趋势似乎必然会对情报测试产生重要影响，那就是信息的传输和接收方式。该研究旨在对开源情报收集和分析领域以及如何针对社交媒体/网络平台上的威胁开发缓解技术进行系统审查。

一种系统的叙述性研究方法包括在网上数据库中进行严格的搜索。该方法将通过在选择策略的某些关键词搜索中使用包含和排除标准来建立资格标准，从而消除偏见。然后将使用定量和质量评估工具以及叙述式综合方法对结果进行审查。将使用文献“邻里监督的有效性”中的概念为综合开发一个理论框架。坎贝尔系统综述。

这一阶段的目的是审查用于减轻社交媒体威胁的各种OSINT技术的个别证据，以便对其在网络特征分析中的有效性进行总体评估。本研究采用的方法是由系统回顾技术发展和影响的，该技术将综合描述为从单个研究中提取数据并以集体形式解释和表示它们的过程。

用于评估威胁测量结果的数据总数为(n=18)，包括叙述性审查(n=4)、定性审查(n=3)和定量审查(n=11)。为了获得分析的优势比(OR)，收集的三种类型的数据需要不同的方法，因为每项研究的结果衡量了可能构成的威胁。审查中没有评估提供标准偏差信息，以允许从可用于平均威胁率的受访者中计算口服补液盐。因此，元分析是基于威胁频率和可能风险得出的ORs。

基于威胁和风险的叙述式审查中的调查结果的每个有效影响的衡量结果是“或”。威胁和风险水平的差异可能因几率而异。

该评论根据开源情报的使用以及社交媒体平台上存在的威胁和漏洞对研究结果进行了分类。系统回顾揭示了非同寻常的证据和矛盾的概念。它还揭示了影响开源智能的突出研究挑战。由于社交媒体技术不可战胜的性质，社交媒体平台不断被用于社交、商业和情报收集目的，但为了确保适当和提前的缓解情况，需要进一步研究以获得态势感知，减轻威胁并确保适当的应对措施。

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