Реферат: Кибер-инкорпорация в сфере разведки

После прорыва в информационных технологиях преступники стали использовать киберпространство для совершения различных киберпреступлений. Между тем, физических устройств и действий человека недостаточно для мониторинга и борьбы с этими преступлениями. Таким образом, возникла необходимость в разработке более сложных информационных технологий, которые могут отслеживать аномальное поведение в результате кибератак. Учитывая распространенность и сложность кибератак, вмешательство человека оказалось недостаточным для своевременного вмешательства и анализа атак. Нападения на важнейшую инфраструктуру привели к напряженности в отношениях между правительствами и частным сектором по всему миру.

Большинство атак совершаются киберпреступниками, стремящимися получить финансовую выгоду, или хакерами, стремящимися саботировать деятельность правительств и организаций. Исследования показывают, что атаки на ключевую инфраструктуру становятся все более частыми и изощренными, и ожидается, что в ближайшем будущем они умножатся.1 Термин «интеллект» можно использовать для определения процедуры анализа необработанной информации для ее определения. Он также используется для обозначения группы профессионалов, которые занимаются интерпретацией информации для придания ей смысла.

Обычно фиксированные алгоритмы оказались неэффективными в борьбе с развивающимися киберугрозами. Эта потребность привела к поиску инновационной модели, такой как использование искусственного интеллекта (ИИ), которая придает динамизм и способность к обучению программному обеспечению, помогающему интеллектуальным агентам бороться с киберпреступностью. ИИ можно определить как науку и технологию, позволяющую создавать интеллектуальные инструменты, такие как интеллектуальные компьютерные программы2.

Кибер-инкорпорация в сфере разведки позволила улучшить управление объектами и наблюдение за критически важной инфраструктурой. ИИ имеет различные интегрированные вычислительные методы, такие как вычислительный интеллект, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и распознавание образов, а также другие методы, которые оказались полезны в области разведки. Однако в области разведки методы искусственного интеллекта, как правило, являются многообещающей областью исследований, направленной на продвижение аспектов безопасности киберпространства. Цель этого исследования — продемонстрировать, что методы искусственного интеллекта привели к масштабным разработкам в области интеллекта. В этом документе будет дополнительно продемонстрировано, как эти методы могут стать важным инструментом для выявления и борьбы с киберпреступлениями, а также рекомендованы пути дальнейшего развития.

Предпосылки для изучения

Быстрое развитие информационных технологий оказало огромное положительное влияние и принесло человечеству большие удобства. Однако это также привело к появлению проблем, которые трудно контролировать, таких как развитие новых форм преступлений. Например, распространённые преступления, такие как мошенничество и кража, стали намного проще благодаря доступу к электронным устройствам и другим высокотехнологичным продуктам. Кроме того, по мере развития технологий криминальная тактика продолжает обновляться. Более того, информационные технологии способствуют распространению этих преступлений на глобальную арену, проникая через границы стран и усложняя выявление, мониторинг, борьбу или отслеживание киберпреступников.

В связи с растущей необходимостью противодействия этим преступлениям разведывательные службы осознали необходимость включения знаний о кибербезопасности в свою работу по обнаружению, мониторингу и поимке преступников. ИИ возник как поле, нацеленное на то, чтобы раскрыть важность интеллекта и интеллектуальных машин. ИИ искал способы решения сложных проблем, которые оказывались трудными, если подходить к ним без использования какого-либо интеллекта.

В области искусственного интеллекта были разработаны различные методы для решения сложных проблем, требующих интеллекта и человеческого опыта. Некоторые из этих методов были протестированы с использованием точных алгоритмов. Другие подходы получили широкое применение и больше не рассматриваются как часть подхода ИИ. В этом исследовании будут изложены категории ИИ, чтобы показать их полезность при интеграции в сферу разведки.

Гипотеза исследования

После интенсивного обзора текущих исследований, касающихся ИИ и его внедрения в разведывательное сообщество, в этой статье можно сделать вывод, что важные приложения доступны. Эти приложения помогают разведывательному сообществу бороться с преступностью.

Цель исследования

Целью данного исследования является изучение преимуществ, которые кибер-знания принесли разведывательной сфере в борьбе с киберпреступлениями, которые могут саботировать военные операции. В частности, в этом исследовании будет рассмотрено применение методов искусственного интеллекта в сфере разведки. Таким образом, это исследование сможет раскрыть текущие достижения в области разведки. По словам Сюя, были затронуты многочисленные последствия воздействия червя Conficker на сети военной разведки3.

Например, в январе 2009 года Conficker инвестировала в компьютерную систему ВМС Франции, заставляющую самолеты на различных авиабазах приземляться, поскольку их расписания полетов невозможно было загрузить. Из-за таких и подобных инцидентов изменения в интеграции киберпространства в разведывательное сообщество стали актуальными. Включение деятельности в киберпространстве в разведывательные службы потребует широкого использования подхода ИИ.

Постановка задачи

Растет число преднамеренных попыток злоумышленников вторгнуться в системы ИКТ с целью саботажа, кражи или других хулиганских действий. Исследования предсказывают, что эта тенденция сохранится и в ближайшие годы. Наиболее распространенная угроза безопасности, связанная с киберпространством, проявляется в сфере военных действий. В военном контексте гибель людей в результате атак, связанных с киберпространством, представляет собой непосредственную угрозу во всем мире. По этой причине необходимо преодолеть разрыв между знаниями в киберпространстве и разведывательным сообществом. Спрос на знания в киберпространстве значителен с точки зрения точности, реагирования и качества военных операций4.

Разведка — это не просто абстракция информации; информация должна быть оценена и помещена в контекст, чтобы получить полезную информацию. Таким образом, именно через киберпространство такая информация обрабатывается и анализируется, чтобы стать полезной разведкой. Соответствующие разведданные позволяют сотрудникам разведки глубоко понять намерения противника. Надлежащие знания в области кибербезопасности должны быть частью пакета разведки, чтобы гарантировать, что разведывательная служба адекватно информирована и готова к казням.

Вопросы исследования

Как ИИ повлиял на борьбу с киберпреступностью и на включение кибердеятельности в разведывательное сообщество? Глядя на киберсферу, можно сделать вывод, что ИИ востребован для быстрого реагирования на ситуации, связанные с Интернетом. Разведывательное сообщество должно иметь возможность обрабатывать огромное количество данных, чтобы определить и оценить действия, происходящие в киберпространстве в отношении национальной безопасности.

Скорость операций и объем используемых данных не могут управляться отдельными людьми без искусственной помощи. Какие области требуют улучшений для содействия внедрению разведывательных данных в киберпространство? Поскольку угрозы безопасности развиваются быстро, сложно создать программное обеспечение для защиты от атак в киберпространстве. Однако этот разрыв медленно закрывается с развитием методов искусственного интеллекта. С какими проблемами сталкиваются аналитики разведки в процессе преобразования информации в разведданные с помощью методов искусственного интеллекта?

Методология исследования

Это исследование основано на описательном дизайне исследования, позволяющем запрашивать данные для получения данных с помощью веб-опроса. Инструмент исследования предполагает краткий, хорошо структурированный исследовательский вопрос. Описательное исследование будет использоваться для сбора информации по текущей теме. Выборка будет нацелена на около 50-100 агентов разведки разведывательного сообщества США. В этом исследовании используется случайная выборка для определения количества участников. Будет проведен анализ данных, чтобы предложить решения исследовательских вопросов. Анализ данных будет завершен с использованием статистического пакета для социальных наук (SPSS) версии 16.

Литературный обзор

Текущие академические исследования показывают, что агенты разведки по всему миру уже внедрили методы искусственного интеллекта для борьбы с киберпреступностью5. Например, нейронные сети используются для обнаружения вторжений и вмешательства киберпреступников. Исследования показали, что аналитики разведки должны быть знакомыми в различных технических областях, чтобы обеспечить понимание командирами противника и его военных способностей. Такие проблемы были решены с внедрением технологий киберпространства. Возможно, недостаточно понять, как система военной обороны полагается на методы искусственного интеллекта во время казней.

Таким образом, разведывательным усилиям необходима тщательно продуманная команда квалифицированных сотрудников, чтобы обеспечить командиру достаточное количество качественных знаний в области кибербезопасности. Учитывая эти препятствия, Думитраш определил различные ключевые разделы, на которых следует сосредоточиться, стремясь максимизировать развитие и создание киберразведки для помощи в военных операциях6. Эти проблемы включают в себя противника; природа киберпространства, организационные конструкции, опыт и цикл разведки.

Развивающийся характер киберпространства продолжает создавать новые проблемы в интеграции деятельности в киберпространстве с традиционными разведывательными операциями. Разведывательное сообщество сталкивается с препятствиями при попытке определить, визуализировать и включить деятельность в киберпространстве в оперативную сферу. По словам Бишного, аналитики должны знать о киберпространстве и его связи с другими областями как предварительный шаг к пониманию подхода ИИ7.

Оценка разведки конкретного противника в киберпространстве приобретает все большую популярность, поскольку правительства создают кибервозможности для ускорения проведения разведывательных операций. С момента внедрения технологий искусственного интеллекта разведывательная служба получила возможность обнаруживать действия противника, тем самым ограничивая потенциальные риски со стороны противника.

Квалифицированная рабочая сила является проблемой для разведывательного сообщества. Разведывательные фирмы ищут экспертов, обладающих навыками работы в киберпространстве, но в большинстве случаев сотрудники не обладают навыками специалистов в области разведки. Разведывательное сообщество сможет получить полную выгоду от методов искусственного интеллекта только в том случае, если будут созданы профессиональные программы для внедрения кибер-экспертизы в сфере разведки. Каждый этап разведывательного цикла имеет решающее значение для понимания применения киберпространства в разведывательном сообществе.

Весь цикл должен иметь четкое представление о своей работе и о том, как обеспечить поддержку системой разведки в киберпространстве. Организационные конструкции подразумевают разведывательные организации, которые предоставляют разведданные военным лидерам при планировании и проведении операций. После развития технологий искусственного интеллекта возникла необходимость изучить, насколько адекватно распределяются знания в области кибербезопасности среди сотрудников, чтобы обеспечить включение кибербезопасности во все операции. Структуры киберразведки развили хорошее понимание факторов внутренней и внешней разведки, стремясь максимизировать рост и внедрение разведки в киберпространстве.

Состояние разведывательного сообщества в США

С момента создания Разведывательного сообщества (IC) в США оно существует для удовлетворения стремления к своевременной и точной разведывательной информации для реагирования от имени Конгресса США и укрепления национальной безопасности8. Однако комиссия по созданию IC осознала, что субъекты угроз становятся все более изощренными и необходимость действовать быстро становится очевидной. Благодаря растущей национальной приверженности исследованиям и разработкам, США осознали необходимость улучшения знаний в области кибербезопасности в своих информационных системах. Интеграция знаний в области информационных технологий и кибербезопасности имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы США развивали и сохраняли возможности по выявлению, оценке и противодействию угрозам национальной безопасности9.

К основным проблемам, с которыми сталкивается ИК, относится глобальное распространение Интернета, которое представляет угрозу основным возможностям ИК. Во-вторых, это растущий объем собираемых данных. Чтобы решить эти проблемы, руководство ИК должно обеспечить признание кибер-знаний в качестве фундаментального и стратегического фактора повестки дня ИК.

Текущее исследование показывает, что НК приложила ограниченные усилия по использованию киберпространства для изучения намерений и способностей противников. В этом свете ИК должен провести комплексное научно-техническое обучение, чтобы понять кибер-спектр. В этом исследовании также указывается, что, хотя традиционные способы сбора и анализа данных остаются важными, новые и будущие угрозы невозможно контролировать без передового интегрированного кибераналитика, который направляет доступную информацию для лиц, принимающих решения. Это исследование показало, что существует недостаточно знаний в области кибербезопасности и недостаточная осведомленность о стратегиях и моделях киберкорпораций. Поэтому существует необходимость расширить возможности киберобучения для создания комплексной ИК.

Необходимость лучшего подхода к интеграции кибербезопасности в ИК

Основываясь на предыдущей информации, предоставленной Кларком, в этом исследовании можно сделать вывод о том, что существуют различные потребности, требующие инвестиций в знания кибербезопасности со стороны IC.10 Например, США следует изучить роль правительственных ведомств, занимающихся внедрением кибербезопасности в сферу разведки. США должны включить в ИК экспертные знания в области кибербезопасности, чтобы помочь противостоять этим растущим угрозам.

Образование и обучение

Большинство преступлений совершаются с помощью информационных технологий. Однако разведывательному сообществу необходимо накопить опыт в области киберразведки, чтобы противостоять преступной деятельности. Аналитикам разведки необходимы навыки киберпространства для оценки способностей, намерений и операций противника в киберпространстве. Несмотря на то, что сфера разведки существует уже несколько десятилетий, дискурс киберразведки все еще развивается. Программы обучения кибербезопасности появились по всему миру в ответ на неизбежную опасность киберпреступной деятельности. Однако в большинстве этих программ отсутствует систематическое обучение разведывательным операциям. Например, в США неясно, соответствуют ли эти программы требованиям разведывательного сообщества США.

Из-за нехватки компетентных аналитиков разведки необходимо начать создание программы обучения и образования, которая будет следовать карьерному пути аналитика разведки от начального уровня до профессиональных аналитиков.

Аналитики начального уровня должны быть обучены для приобретения фундаментальных навыков кибераналитика, приобретенных посредством баланса аналитической и технической подготовки при поступлении на работу. Доступны различные варианты формального образования и обучения, которые помогут подготовить аналитика разведки начального уровня. Несмотря на то, что эти программы, возможно, не нацелены на киберразведку как на академическую специальность, это должно скоро измениться, чтобы ускорить взросление аналитиков разведки. Целью этого уровня должно быть предоставление учащимся адекватного понимания разведывательных исследований, принятия решений и методов разведывательного анализа. Эти знания необходимы, чтобы помочь им обнаружить, проанализировать и сообщить о потенциале, намерениях и действиях противника.

Постоянное обучение и специализация в области разведки необходимы аналитикам, чтобы оставаться актуальными в развивающейся области11. Персонал, работающий в сфере разведки, нуждается в постоянной профессиональной подготовке. Знания, опыт и возможности начинающего специалиста по киберанализу постепенно меняются с течением времени. Однако по мере развития киберпространства и разведки аналитикам необходимо будет понимать и ценить потребности в непрерывном профессиональном образовании.

Программы критического обучения должны быть нацелены на развитие навыков, помимо прочего, на следующее: улучшение аналитических навыков ИК в попытке противостоять запланированным атакам в режиме реального времени. Определить поведение различных субъектов угроз. Обнаружение и анализ атак во время их планирования. Кроме того, IC должен обладать навыками исследований и разработок, чтобы иметь возможность создавать надежные устройства и программное обеспечение для смягчения угроз.

Приложения разведки киберугроз

Нейронные сети начали использоваться с конца 1950-х годов, после изобретения перцептрона12. Персептрон — искусственный нейрон и важный элемент нейронных сетей. Исследования показывают, что несколько персептронов могут справиться со сложными задачами. Эти нейронные сети характеризуются высокой скоростью работы. Нейронные сети также подходят для распознавания образов и анализа ответов на угрозы. Разведывательное сообщество должно включить такие приложения в свои усилия по борьбе с преступлениями в киберпространстве. Нейронные сети хорошо подходят для обнаружения вторжений и вмешательства. Были попытки привлечь их к судебно-медицинским расследованиям.

В технологии нейросетевого таргетинга внесены новые коррективы, позволяющие опережать преступную деятельность. Экспертные системы — это широко применяемые инструменты ИИ, особенно в разведывательном сообществе. Экспертная система — это приложение для генерации ответов на проблемы в предметной области, представленные пользователем. Экспертную систему можно использовать для принятия решений в сфере разведки.

Насколько важно внедрение кибербезопасности в разведку?

Разведывательное сообщество должно опережать киберпреступность, чтобы соответствовать меняющемуся ландшафту угроз. В сегодняшней разведывательной службе трудно предотвратить потенциальные нападения и нарушения. Сегодняшние преступники изощрены и нацелены на слабые места в разведке и технологиях. После роста зависимости от цифровой информации и обмена огромными объемами информации по всему миру злоумышленники обнаружили легкий доступ к своим целям.

Однако разведывательное сообщество может отреагировать адекватно, только включив киберразведку в свои операции. Разведка киберугроз — это продвинутый процесс, в котором могут использоваться методы искусственного интеллекта, чтобы помочь разведывательному сообществу получить полезную информацию на основе оценки контекстуальных рисков13. В настоящее время ИИ является одним из необходимых дополнений к портфолио разведки. Однако крайне важно уметь расставлять приоритеты в методах ИИ, а также понимать, как их можно включить в разведывательные операции таким образом, чтобы это принесло дополнительную пользу.

Разведывательная группа обрабатывает техническую информацию, которая предлагает определенные индикаторы, необходимые для отслеживания и вмешательства в неизбежные и возможные будущие угрозы. Таким образом, чтобы этот сбор информации был полезным, крайне важно создать подход ИИ, предназначенный для предоставления содержательных, своевременных и точных отчетов. Подход ИИ не предвидит будущее и не является средством для разведывательных операций. Задача ИИ — повысить вероятность анализа истории инцидентов и выявления потенциальных целей для преступников. Хотя спрос на технические индикаторы, такие как ИИ, играет важную роль, технических знаний недостаточно, чтобы понять причину того, почему некоторым угрозам следует отдавать предпочтение. Разведывательная группа должна научиться реализовывать возможности киберзащиты таким образом, чтобы это увеличивало ценность.

Обеспечение внедрения методов искусственного интеллекта в разведывательные операции на всех этапах дает разведке возможность бороться с преступностью, более оперативно реагируя на угрозы. Эта интеграция помогает гарантировать, что информация и критически важная инфраструктура остаются под контролем разведки, и сводит к минимуму возможность извлечения данных или захвата процессов. Модель искусственного интеллекта помогает аналитику разведки отслеживать ландшафт угроз, позволяя аналитикам принимать решения на основе более ранних событий, а не интуиции. Основываясь на историческом прецеденте, результат анализа помогает экспертам определить, какую стадию действия они отслеживают при возникновении событий. Эту деятельность необходимо рассмотреть на раннем этапе в разведывательном сообществе.

В разведке о киберугрозах используются методы искусственного интеллекта, чтобы повысить ценность разведывательного сообщества за счет улучшения процесса принятия командных решений. ИИ помогает интеллекту быть точным. Разведка должна решать проблемы, которые происходят или могут возникнуть. Разведка должна повысить их точность, гарантируя, что они отражают происходящие действия. Разведка также должна быть актуальной, решая вопросы, имеющие значение для их области.

Оценка угроз — это основная роль специалистов по разведке, которая помогает выявить связи и уязвимости в сфере безопасности. Разведывательные группы используют подход оценки угроз, чтобы предложить рекомендации по вмешательству в угрозу. Большинство организаций не осознают себя возможными объектами киберинцидентов до тех пор, пока они не произойдут. Стремясь избежать стратегических неожиданностей, организации решили включить кибер-знания в свою область разведки для проведения оценки угроз, которая помогает понять ландшафт угроз14. Агенты разведки организации должны оценить, какие субъекты угроз безопасности могут нанести удар по организации в результате киберинцидента. Когда эксперты выявляют участников, представляющих риск, текущий анализ должен сосредоточиться на их мотивации и намерениях. С помощью кибер-знаний разведывательные группы получают четкое представление о своих врагах.

Разведывательные группы используют кибертехнологии для сбора и хранения данных. Эти данные помогают изменить модель безопасности с реактивного на проактивное состояние. Когда кто-то знает о своих врагах, ему легко разработать тактику для предотвращения возможных атак и мудро спланировать будущие угрозы. Кибер-знания также помогли уменьшить проблему оповещения о безопасности, с которой сталкивается большинство разведывательных групп15. Кроме того, эти данные могут использоваться разведывательными группами для более эффективного и обоснованного реагирования на инциденты с угрозами.

Кибер-знания помогают наладить связь между разведывательными группами и высшим руководством. Когда эти достижения будут достигнуты, организации смогут разрабатывать более эффективные инвестиционные планы, поскольку приоритеты безопасности напрямую связаны с приоритетами управления бизнес-рисками. Для эффективного использования разведывательных данных необходим доступ к качественным данным, полученным с помощью кибертехнологий. Создание виртуальных групп улучшило взаимодействие сотрудников разведки из разных мест. Благодаря телекоммуникациям, которые могут осуществляться как внутри, так и за пределами организации, сотрудники могут работать в виртуальных сообществах и добиваться результатов в короткие сроки.

Проблемы

Барьеры киберинтеграции в разведывательную сферу требуют реструктуризации разведывательной инфраструктуры и разработки новых разведывательных активов. Кроме того, из-за ограниченной инфраструктуры, доступной для усиления киберинтеграции, разведывательное сообщество в будущем останется технологически сложным. Правительство и частный сектор не смогут создать более оснащенную разведывательную группу, если не произойдет существенное увеличение числа киберэкспертов. Проблемы киберразведки превосходят число экспертов по разведке. Таким образом, крайне важно, чтобы новое поколение экспертов в киберпространстве прошло адекватную подготовку, чтобы противостоять этой потребности.

Недостаточная компьютерная грамотность и слабый исследовательский инстинкт являются основными препятствиями на пути киберинтеграции. Разведывательное сообщество нуждается в новых лидерах, которые заинтересованы в изучении компьютерных наук с помощью программ, которые развивают их способности и обучают тому, как использовать знания для обнаружения и борьбы с преступлениями. Более того, необходимо поощрять инновационное мышление и желание инвестировать в исследования и разработки. Развитие инфраструктуры киберразведки требует критического мышления, чтобы превзойти субъектов угроз, имеющих доступ к выдающейся инфраструктуре.

Рамки для киберинвестиций в сфере разведки

Любая организация, намеревающаяся инвестировать в киберинтеграцию в сферу разведки, должна руководствоваться тремя аспектами. Киберинвестиции должны основываться на угрозах и тестах на восприимчивость. Прежде чем инвестировать в киберинтеграцию, необходимо осознать опасности и уязвимости систем ИС и систем врагов. Во-вторых, соответствующие инвестиции в киберпространство должны поощрять конфиденциальность и демократию. План инвестиций в киберпространство должен соответствовать установленным законам о конфиденциальности и безопасности конкретной страны, которой в данном случае являются США. В-третьих, киберинвестиции должны быть основаны на обмене информацией. IC должен сотрудничать с частным сектором, общественностью, промышленностью и академиками, чтобы делиться знаниями о киберугрозах и эффективных механизмах защиты.

Будущее киберинтеграции в сферу разведки

Разведывательному сообществу должно быть разрешено использовать концепции киберразведки нового поколения. Суть должна заключаться в переходе от стадии реагирования к активному состоянию, стремясь не допустить киберпреступлений16. Этот подход требует зрелости в разведке киберугроз и четкого понимания их ситуации. Сложный подход к анализу угроз также можно реализовать с помощью надлежащей модели показателей и аналитики по мере развития модели ИИ.

Принципы киберразведки могут использоваться аналитиками разведки для выявления закономерностей, обнаружения активности угроз и улучшения общей ситуационной осведомленности. Доступность кибер-знаний облегчила преобразование информации в разведывательные данные. Информация, представляющая собой знания в необработанной форме, обрабатывается с помощью киберприложений, превращаясь в информацию с добавленной ценностью и легко понимаемую. Поскольку угрозы продолжают развиваться, динамичная разведывательная группа должна совершенствовать операции по обеспечению безопасности, чтобы соответствовать развивающимся рискам. Использование модели ИИ позволяет лучше понять угрозы, которые повышают риск в системе.

Государственно-частное партнерство может способствовать широкому спектру улучшений. Многие проблемы разведывательного сообщества являются общими для тех, с которыми сталкивается коммерческая отрасль. В большинстве случаев коммерческий сектор имеет лучшую инфраструктуру и программы по сравнению с разведывательным сообществом. Область разведки и использования киберпространства открывает множество интересных возможностей для сотрудничества между государственным и частным сектором. Продвижение компьютерной грамотности и научных исследований — это одна из областей, которая может получить огромную пользу от такого сотрудничества.

Заключение

Быстрое развитие информационных технологий оказывает огромное положительное влияние на жизнь человека. Однако это также привело к проблемам, которые трудно контролировать, например, к киберугрозам. Каждый день человечество сталкивается с растущим числом киберпреступлений, поскольку технологии предлагают платформу для реализации своих планов. Поэтому важно отметить, что киберпространство также предлагает разведывательным сообществам возможности управлять пространством боевых действий и выполнять свой мандат.

Кибервозможности являются фундаментальным аспектом современной войны, и поэтому они должны быть включены в доктрину разведки. Использование кибер-знаний в разведывательном сообществе как профессия крайне слабо развито. В идеале интеграция знаний о кибербезопасности в образование в области кибербезопасности на всех этапах неизбежна и желательна. Киберобразование и подготовка должны непосредственно касаться оценки угроз и управления рисками с помощью методов искусственного интеллекта. Тем не менее, применение ИИ интеллектуальными агентами может помочь в борьбе с киберпреступностью. Сотрудничество между государственным и частным сектором должно учитывать, как лучше всего интегрировать кибервозможности в разведывательное сообщество таким образом, чтобы это могло способствовать глобальной стратегии, защищающей интересы международной безопасности.

Библиография

Бишной, Анкита. «Разработана персонализированная система киберклонирования путем объединения интеллекта человеческого мозга». Международный журнал искусственного интеллекта и приложений 3, вып. 3 (2012): 55-67.

Кларк, Роберт М. Анализ разведки. Лос-Анджелес: SAGE/CQ Press, 2013.

Думитраче, Кредит. Достижения в области интеллектуальных систем управления и информатики. Берлин: Спрингер, 2013.

Хансен, Мортен. «Заключение разведывательных контрактов: о мотивах, интересах и возможностях основных подрядчиков по подбору персонала в разведывательном сообществе США». Журнал разведки и национальной безопасности 29, вып. 1 (2012): 58-81.

Сюй, Чинг-Сянь. «Повсеместный интеллект и вычисления: создание умной среды в реальном и киберпространстве». Журнал Ambient Intelligence Human Computer 3, вып. 2 (2011): 83-85.

Маркио, Джим. «Аналитическое мастерство и разведывательное сообщество: непреходящая ценность, периодический акцент». Разведка и национальная безопасность 29, вып. 2 (2013): 159–183.

Маттерн, Трой, Джон Фелкер, Рэнди Борум и Джордж Бэмфорд. «Оперативные уровни киберразведки». Международный журнал разведки и контрразведки 27, вып. 4 (2014): 702-719.

Ричелсон, Джеффри. Разведывательное сообщество США. Боулдер, Колорадо: Westview Press, 2012.

Руднер, Мартин. «Киберугрозы критически важной национальной инфраструктуре: вызов разведки». Международный журнал разведки и контрразведки 26, вып. 3 (2013): 453-481.

Троуп, Роланд и Стивен Хьюмс. «В соответствии с указом: предоставление киберразведки налагает киберответственность». Журнал IEEE Security & Privacy Journal 11, вып. 2 (2013): 63-67.

Ян, Чжэн. «Наука киберповедения». Международный журнал киберповедения, психологии и обучения 3, вып. 2 (2013): 82-87.

Инь, Пэн-Йенг, Фред Гловер, Мануэль Лагуна и Цзя-Сянь Чжу. «Дополнительный алгоритм кибер-роя». Международный журнал исследований роевого интеллекта 2, вып. 2 (2011): 22–41.

Сноски

Джим Марчио, «Аналитическое мастерство и разведывательное сообщество: непреходящая ценность, периодический акцент», Разведка и национальная безопасность 29, вып. 2 (2013): 159.
Трой Маттерн и др., «Оперативные уровни киберразведки», Международный журнал разведки и контрразведки, 27, вып. 4 (2014): 702.
Чинг-Сянь Сюй, «Повсеместный интеллект и вычисления: создание умной среды в реальном и киберпространстве», Журнал Ambient Intelligence Human Computer 3, вып. 2 (2011): 83.
Маркио, «Аналитическое ремесло и разведывательное сообщество», стр. 180.
Сюй, «Вездесущий интеллект и вычисления», стр. 85.
Лоан Думитраче, Достижения в области интеллектуальных систем управления и информатики (Берлин: Springer, 2013), 23–26.
Анкита Бишной, «Разработана персонализированная система киберклонирования путем объединения интеллекта человеческого мозга», Международный журнал искусственного интеллекта и приложений 3, вып. 3 (2012): 55.
Джеффри Ричелсон, Разведывательное сообщество США (Боулдер, Колорадо: Westview Press, 2012), 11–23.
Мортен Хансен, «Заключение разведывательных контрактов: о мотивах, интересах и возможностях основных подрядчиков по персоналу в разведывательном сообществе США», Разведка и национальная безопасность 29, вып. 1 (2012): 58.
Роберт М. Кларк, Анализ разведывательных данных (Лос-Анджелес: SAGE/CQ Press, 2013) 4–7.
Маркио, «Аналитическое ремесло и разведывательное сообщество», стр. 183.
Мартин Руднер, «Киберугрозы критически важной национальной инфраструктуре: вызов разведке», Международный журнал разведки и контрразведки, 26, вып. 3 (2013): 453.
Там же, 459.
Там же, 481.
Пэн-Йенг Инь и др., «Дополнительный алгоритм кибер-роя», Международный журнал исследований роевого интеллекта 2, вып. 2 (2011): 22.
Там же, 24.
Роланд Троуп и Стивен Хьюмс, «Указом президента: предоставление киберразведки налагает киберответственность», IEEE Security & Privacy 11, вып. 2 (2013): 63.
Чжэн Янь, «Наука киберповедения», Международный журнал киберповедения, психологии и обучения, 3, вып. 2 (2013): 82.