Ανάλυση - Αναφορές και Σλιπ

Οι μέθοδοι ανάλυσής μας περιλαμβάνουν:

• Ανάλυση συνδέσμων και προτύπων
• Τάση και τεχνική ανάλυση
• Τάση και Πολιτιστική Ανάλυση
• Ανωμαλία και σημειωτική ανάλυση
• Αναμενόμενη Ανάλυση και Ανάλυση Αναδυόμενων Απειλών
• Τρέχουσα, Προειδοποίηση, Στρατηγική και Εκτιμητική Νοημοσύνη

Οι παρακάτω τομείς της Αναλυτικής Αναφοράς με AI-Infused είναι υπό έρευνα με αρκετούς τομείς που χρησιμοποιούνται ήδη:

Συγκέντρωση Απαιτήσεων Ενδιαφερομένων: Χρησιμοποιήστε αλγόριθμους Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) για να αναλύσετε τις συνεντεύξεις των ενδιαφερομένων, εξάγοντας ουσιαστικές απαιτήσεις πληροφοριών πιο αποτελεσματικά, επιταχύνοντας έτσι τα αρχικά στάδια της ανάλυσης ως μοντέλο υπηρεσίας.

Αλγόριθμοι Προτεραιοποίησης: Εφαρμόστε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για να βοηθήσετε στην ιεράρχηση στόχων και αναγκών νοημοσύνης με βάση τα ιστορικά ποσοστά επιτυχίας και τα αναδυόμενα τοπία απειλών.

Αυτοματοποιημένη αναθεώρηση σχεδίου συλλογής: Χρησιμοποιήστε την τεχνητή νοημοσύνη για γρήγορη αναθεώρηση και επικύρωση του σχεδίου συλλογής, επιτρέποντας στους ενδιαφερόμενους να επικεντρωθούν στους βασικούς στόχους και να προχωρήσουν γρήγορα στη φάση της εκτέλεσης.

Ενιαία Συλλογή και Ανάλυση Δεδομένων: Αξιοποιήστε την τεχνητή νοημοσύνη για ενσωμάτωση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, διασφαλίζοντας ότι η συλλογή και η ανάλυση δεν διαχωρίζονται αλλά συνδέονται άμεσα ως συνεκτική μονάδα.

Έξυπνη οργάνωση δεδομένων: Χρησιμοποιήστε αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης για την αυτόματη οργάνωση των συλλεγόμενων δεδομένων, την αποτελεσματική καταλογογράφηση και την ιεράρχησή τους, διευκολύνοντας έτσι τις γρήγορες αλλαγές στα σχέδια συλλογής και την προηγμένη στόχευση αντιπάλου.

Αυτοματοποιημένη Τμηματοποίηση Δεδομένων: Χρησιμοποιήστε τη μηχανική εκμάθηση για να τμηματοποιήσετε αυτόματα χρήσιμες πληροφορίες από μη σχετικά δεδομένα, προετοιμάζοντάς τις για την πρώτη αναθεώρηση.

Γεννήτριες ενημέρωσης με βελτιωμένη τεχνητή νοημοσύνη: Εφαρμόστε το Natural Language Generation (NLG) για να αυτοματοποιήσετε τη δημιουργία διαφορετικών τύπων σλιπ όπως Platform Brief, Adversary Brief και Executive Brief, μεταξύ άλλων.

Διαισθητική ανάλυση συνδέσμων και προτύπων: Εφαρμόστε αλγόριθμους μηχανικής μάθησης που εντοπίζουν συσχετίσεις και μοτίβα σε διαφορετικά σύνολα δεδομένων, βελτιώνοντας τις παραδοσιακές τεχνικές ανάλυσης συνδέσμων και προτύπων.

Τάσεις και Τεχνική Ανάλυση με γνώμονα το AI: Χρησιμοποιήστε προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία για τον εντοπισμό αναδυόμενων τάσεων και τεχνικών στις απειλές στον κυβερνοχώρο, συμπληρώνοντας την τεχνική ανάλυση που καθοδηγείται από τον άνθρωπο.

Πολιτισμική και Ανάλυση Τάσεων: Χρησιμοποιήστε το NLP για να αναλύσετε πολιτιστικές τάσεις και συναισθήματα στα δεδομένα, παρέχοντας ένα βαθύτερο επίπεδο κατανόησης που θα μπορούσε να είναι κρίσιμο για τους στόχους πληροφοριών.

Ανίχνευση ανωμαλιών για Σημειωτική Ανάλυση: Εφαρμόστε αλγόριθμους ανίχνευσης ανωμαλιών για να επισημάνετε ασυνήθιστα σύμβολα ή σημάδια που θα μπορούσαν να υποδηλώνουν σημαντικά στοιχεία νοημοσύνης.

Προληπτικοί Αλγόριθμοι για Αναδυόμενες Απειλές: Χρησιμοποιήστε τη μηχανική εκμάθηση για την ανάλυση δεδομένων για την πρόβλεψη των αναδυόμενων απειλών, βοηθώντας τις προσπάθειες προληπτικής ανάλυσης.

Αυτόματες αναφορές: Χρησιμοποιήστε την τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσετε αυτόματα αναφορές όπως Αναφορές Κατάστασης Τεχνικής Νοημοσύνης και Αναφορές Ευαίσθητων Πληροφοριών, τις οποίες οι ανθρώπινοι αναλυτές μπορούν να ελέγξουν για πιο λεπτομερείς λεπτομέρειες.

Δυναμικά Σχέδια Συλλογής: Εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για τη συνεχή ενημέρωση και διατήρηση της συνάφειας των σχεδίων συλλογής, ενσωματώνοντας προσαρμοστικούς αλγόριθμους μάθησης για τη βελτίωση των συνεχιζόμενων προσπαθειών.

Επαναληπτική Διαχείριση Κύκλου Ζωής: Ενσωματώστε την τεχνητή νοημοσύνη για τον εξορθολογισμό του επαναληπτικού κύκλου ζωής της συλλογής πληροφοριών και της αναφοράς, επιτρέποντας πιο προσαρμοστικά, έγκαιρα και ακριβή αποτελέσματα πληροφοριών.