Analisi - Rapporti e riassunti

I nostri metodi di analisi includono:

• Link e analisi dei modelli
• Trend e analisi tecnica
• Tendenza e analisi culturale
• Anomalia e analisi semiotica
• Analisi e analisi anticipatorie per minacce emergenti
• Intelligenza corrente, di avvertimento, strategica e di stima

Le seguenti aree del reporting analitico infuso dall'intelligenza artificiale sono in fase di ricerca con diverse aree già utilizzate:

Raccolta dei requisiti delle parti interessate: Utilizzare algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per analizzare le interviste agli stakeholder, estraendo i requisiti di informazione essenziali in modo più efficiente, accelerando così le fasi iniziali dell'analisi come modello di servizio.

Algoritmi di prioritizzazione: Implementare algoritmi di apprendimento automatico per aiutare a dare priorità agli obiettivi e alle esigenze di intelligence in base ai tassi di successo storici e ai panorami di minacce emergenti.

Revisione automatizzata del piano di raccolta: utilizzare l'intelligenza artificiale per rivedere e convalidare rapidamente il piano di raccolta, consentendo alle parti interessate di concentrarsi sugli obiettivi principali e passare rapidamente alla fase di esecuzione.

Raccolta e analisi unificata dei dati: Sfruttare l’intelligenza artificiale per l’integrazione dei dati in tempo reale, garantendo che la raccolta e l’analisi non siano compartimentalizzate ma direttamente coinvolte come un’unità coesa.

Organizzazione intelligente dei dati: Impiega algoritmi di intelligenza artificiale per organizzare automaticamente i dati raccolti, catalogandoli in modo efficiente e assegnando loro priorità, facilitando così rapidi cambiamenti ai piani di raccolta e targeting avanzato degli avversari.

Segmentazione automatizzata dei dati: utilizza l'apprendimento automatico per segmentare automaticamente le informazioni utili dai dati non rilevanti, preparandole per la prima revisione.

Generatori di briefing potenziati dall'intelligenza artificiale: Implementa la Natural Language Generation (NLG) per automatizzare la creazione di diversi tipi di brief come Platform Brief, Adversary Brief e Executive Brief, tra gli altri.

Analisi intuitiva dei collegamenti e dei modelli: Applicare algoritmi di apprendimento automatico che identificano correlazioni e modelli tra set di dati disparati, migliorando le tradizionali tecniche di analisi di collegamenti e modelli.

Tendenze e analisi tecniche basate sull'intelligenza artificiale: utilizzare l'analisi predittiva per identificare le tendenze e le tecniche emergenti nelle minacce informatiche, integrando l'analisi tecnica condotta dall'uomo.

Analisi culturale e di tendenza: utilizzare la PNL per analizzare tendenze e sentimenti culturali nei dati, fornendo uno strato di comprensione più profondo che potrebbe essere fondamentale per gli obiettivi di intelligence.

Rilevamento delle anomalie per l'analisi semiotica: implementa algoritmi di rilevamento delle anomalie per evidenziare simboli o segni insoliti che potrebbero indicare importanti segnali di intelligence.

Algoritmi anticipatori per le minacce emergenti: utilizzare l'apprendimento automatico per analizzare i dati e prevedere le minacce emergenti, favorendo gli sforzi di analisi anticipata.

Reporting automatizzato: utilizza l'intelligenza artificiale per generare automaticamente report come report sulla situazione dell'intelligence tecnica e report sulle informazioni sensibili, che gli analisti umani possono esaminare per dettagli più precisi.

Piani di raccolta dinamici: Implementare l'intelligenza artificiale per aggiornare e mantenere continuamente la pertinenza dei piani di raccolta, incorporando algoritmi di apprendimento adattivo per migliorare gli sforzi in corso.

Gestione iterativa del ciclo di vita: integrare l'intelligenza artificiale per semplificare il ciclo di vita iterativo della raccolta e del reporting di intelligence, consentendo risultati di intelligence più adattivi, tempestivi e accurati.