美军建设的人工智能驱动的开源情报分析系统已取得实效

2021年1月25日,c4isrnet网站发布评论文章，题为“The role of AI in open source intelligence”，作者是麦克丹尼尔·威克（Babel Street公司战略副总裁）和帕特里克·巴特勒（资深战略副总裁）。文章指出，人工智能技术能够帮助情报人员以开源情报（OSINT）为基础，发现隐藏威胁，证实机密信息，并准确发布先前需要资源密集型传统情报采集分析过程支撑实现的研判内容。系统已达到近实时应用效果。

长期以来，OSINT主要由各类新闻数据源的见解组成。它作为一种补充性的公共信息，能够支撑分析人员在机密情报的基础上进行数据分类解析，以获取完整的情报视图，但往往不能成为关键任务的数据来源，缺乏确凿的数据支撑。如今，随着人工智能技术的发展，这种局面已经改变。

改变OSINT利用现状的根本动因主要有：

首先，开源情报的类型和范围在数字时代已经发生爆炸性增长。从公共法律记录，到社交媒体平台，再到暗网，开源情报囊括了合法/非法的每一个在线渠道。

OSINT包括所有来自公开和商业领域可用的信息，如公共记录、公众记录/事件、域名和IP信息、区块链/加密货币活动以及暗网信息等。它已经演变成为对传统情报信息（如各类传感器获取的情报信息）实施有效补充的重要基础信息资源。

其次，技术的发展解决了将OSINT转化为关键任务决策的两个主要障碍，即速度和规模。从历史看，在自动化技术发展成熟之前，指数级增长的OSINT数据量使分析工具不堪重负。系统无法快速分析数据，提供足够的洞察支持能力。人工智能技术的出现极大增强了数据挖掘和分析能力，使OSINT能够有效转化为关键任务决策的要点要素。

以传统的目标定位需求为例，在过去的情报工作中，目标定位完全依赖于只有政府才能获取的敏感数据（如通过传票获得的呼叫详细记录或电子邮件数据等）才能实现。如今，借助OSINT（如社交和暗网数据的关系网络分析或位置洞察），采用人工智能技术，能够使OSINT分析研判效果最大化。从本质上讲，人工智能将大数据量的挑战变成了一种优势，并最终与OSINT建立了共生关系。

基于人工智能等新兴技术实施基于OSINT的战略分析的优点有：

1）可扩展性

人工智能、机器学习和自动化工具能够扫描大量的数据，准确/近实时地评估识别需要进一步调研的内容和风险。这些方法大大减少了分析人员收集和处理数据的时间，使其能专注于提取相关研判信息。

2）精确性

人工智能能够实现全面、一致性处理，最大化避免分析中发生错误。人工智能和机器学习虽不能完全取代情报专家的传统分析，但它们能使人类分析员缩短分析时间，并专注于最关键的信息，并进行评估。如今，人工智能技术已能够为国家安全和情报领导人员提供基于OSINT的研判基础，支撑实现任务资源的战略分配。

3）任务的有效性

人工智能驱动的OSINT分析也可被用于实时评估，对存在的威胁和机会进行提示。同时，系统能够支持可持续跟踪评估，特别是在识别组织或供应链中的内部风险等方面，人工智能系统能够自动识别潜在风险并有效标识提醒。系统对于决策者的支撑已形成常规、精确、实时（数秒）地闭环，其时效性对于建立战略战术优势具有重要作用。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com