Recientemente, la Oficina del Director de Inteligencia Nacional (ODNI) dio a conocer una nueva estrategia para la inteligencia de código abierto (OSINT) y llamó a OSINT «inteligencia de primer recurso». Las organizaciones de los sectores público y privado se están dando cuenta del valor que esta disciplina puede ofrecer, pero también están descubriendo que el crecimiento exponencial de los datos digitales en los últimos años ha superado a muchos métodos OSINT tradicionales. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están empezando a tener un impacto transformador en el futuro de la recopilación y el análisis de información.
¿Qué es la inteligencia de código abierto (OSINT)?
La inteligencia de código abierto se refiere a la recopilación y análisis de información de fuentes disponibles públicamente. Estas fuentes pueden incluir medios tradicionales, plataformas de redes sociales, publicaciones académicas, informes gubernamentales y cualquier otro dato de acceso abierto. La principal característica de OSINT es que no implica métodos encubiertos o clandestinos de recopilación de información como la inteligencia humana o la ingeniería social. Si hubiera podido obtener datos mientras trabajaba para el gobierno de EE. UU. pero ya no puedo como civil, eso no es OSINT.
Históricamente, OSINT ha sido un proceso laborioso que implica varios pasos clave:
- Identificación de fuentes: Los analistas determinan qué fuentes públicas probablemente contengan información relevante.
- Recopilación de datos: La información se recopila de estas fuentes, a menudo mediante búsquedas manuales o herramientas de web scraping.
- Procesamiento de datos: La información recopilada está organizada y estructurada para su análisis.
- Análisis: Analistas calificados examinan datos para identificar patrones, tendencias y conocimientos.
- Informes : Los resultados se compilan en informes para los tomadores de decisiones para permitirles tomar decisiones más informadas.
Aunque eficaz, este enfoque enfrenta limitaciones debido al gran volumen de información disponible. A los analistas humanos les resulta difícil procesar todo manualmente y la información valiosa puede estar oculta en patrones complejos que son difíciles de detectar para los humanos. Aquí es donde AI/ML puede proporcionar una ventaja significativa en la forma en que se puede recopilar, procesar y analizar la información, liberando al analista humano para centrarse en tareas para las que está particularmente calificado, como proporcionar un contexto. Además, este cambio a menudo tiene el beneficio de mejorar la moral de los empleados, ya que los humanos dedican menos tiempo a tareas de procesamiento mundanas y más tiempo a analizar y revisar información.
Las tareas en las que AI/ML pueden proporcionar beneficios inmediatos incluyen:
- Gestionar volúmenes masivos de datos: Los sistemas de inteligencia artificial pueden procesar y analizar enormes cantidades de datos a velocidades mucho mayores que las de los humanos. Esto permite a los profesionales de OSINT ampliar su alcance a más personas, sin dejar de gestionar los resultados.
- Análisis en tiempo real: El volumen de flujos de información en el mundo digital actual es asombroso. Las herramientas OSINT impulsadas por IA pueden monitorear y analizar flujos de datos en tiempo real, proporcionando inteligencia actualizada al minuto y permitiendo una respuesta rápida a situaciones emergentes.
- Análisis multilingüe y multimodal: La IA puede romper las barreras del idioma al traducir y analizar contenido en varios idiomas simultáneamente. Además, puede procesar diferentes tipos de datos (texto, imágenes, audio y video) de manera integrada, brindando una imagen más completa de la información. Muchas de estas funciones, como Whisper de OpenAI, se pueden utilizar sin conexión, lo que elimina cualquier preocupación sobre la seguridad operativa (OPSEC).
- Análisis predictivo: Al analizar datos históricos y tendencias actuales, la IA puede ayudar a predecir eventos o comportamientos futuros, agregando una dimensión proactiva a OSINT.
- Automatización de tareas rutinarias: La IA puede ayudar a automatizar muchos aspectos de OSINT que requieren mucho tiempo, como la recopilación de datos y el filtrado inicial, lo que permite a los analistas humanos centrarse en análisis y toma de decisiones de nivel superior. Cosas que antes eran muy difíciles o incluso imposibles de implementar, como un análisis preciso de los sentimientos, ahora son triviales.
TIENE Seguridad de red SANS EL SEC497 OSINT práctico curso y el SEC587 OSINT avanzado El curso brindará a los estudiantes experiencia práctica en el uso de estas capacidades de IA no solo para aumentar la productividad sino también para descubrir nuevas posibilidades.
Si bien ninguna tecnología es perfecta y debemos considerar las posibles ramificaciones que una alucinación podría traer antes de implementar la IA, los elementos clave de la tecnología que se utilizan actualmente para OSINT incluyen:
- Procesamiento del lenguaje natural (PNL): El procesamiento del lenguaje natural permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano. En el campo de OSINT, el procesamiento del lenguaje natural es esencial para:
- Análisis de sentimiento de publicaciones en redes sociales.
- Reconocimiento de entidades para identificar personas, organizaciones y lugares en texto
- Modelado de temas para categorizar grandes volúmenes de datos de texto
- Traducción automática para recopilación de inteligencia multilingüe
- Visión por computador: Esta tecnología permite a las máquinas interpretar y analizar información visual. En el campo de OSINT, la visión por computadora se utiliza para:
- Reconocimiento facial en imágenes y vídeos
- Comparaciones faciales para identificar si la misma persona aparece en varias imágenes
- Detección de objetos en imágenes
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer texto de imágenes
- Comprender la escena en secuencias de vídeo.
- Aprendizaje automático y minería de datos: ¿Cuántas veces has oído eso de “quien no conoce la historia está condenado a repetirla”? El aprendizaje automático es la personificación de este concepto porque permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren su rendimiento con el tiempo. En OSINT están acostumbrados a:
- Análisis predictivo para predecir tendencias o eventos.
- Detección de anomalías para identificar patrones o comportamientos inusuales.
- Agrupación y clasificación de datos para un análisis más fácil.
- Análisis de red para comprender las relaciones entre entidades.
He estado haciendo OSINT durante casi dos décadas y este es, con diferencia, el momento más dinámico y emocionante que he visto, con nuevos desarrollos en el espacio que ocurren literalmente a diario. Si vas a estar en seguridad de Internet En Las Vegas este septiembre, espero discutir cómo esta capacidad puede mejorar nuestra efectividad y eficiencia hoy, así como lo que podemos esperar en el futuro.
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Nota: Este artículo está escrito por expertos Matt EdmonsonInstructor Senior SANS y Director de Laboratorios Argelius, con una década de experiencia profesional en OSINT.
