最近，ODNI（ the Office of the Director of National Intelligence ，美国国家情报总监办公室）公布了一项关于开源情报（Open-Source Intelligence，OSINT）的新战略，将OSINT定位为“首选情报来源”。公共和私营部门组织逐渐认识到这一领域的重要性，但同时也意识到近年来电子数据的爆炸性增长已经超出了许多传统OSINT方法的处理能力。幸运的是，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的兴起，正为信息收集与分析的未来带来革命性的变革。

什么是开源情报 (OSINT)?

OSINT（Open-Source Intelligence，开源情报）指的是从各种公开可获取的来源中收集并分析信息。这些信息来源范围广泛，涵盖了传统媒体、社交媒体平台、学术出版物、政府报告等。OSINT的关键在于其信息收集方式的公开性，不涉及任何隐蔽或秘密手段，如人力情报或社会工程学等。换句话说，如果某些数据仅在个人担任政府职务期间被允许访问，而在其卸任成为平民之后便无法再获取，那么这些数据就不属于OSINT的范畴。

长久以来，OSINT一直是一个劳动密集型的过程，其涉及几个关键步骤:

1、确定信息源：分析人员首先需要确定哪些公开渠道可能包含与目标相关的有价值信息。

2、数据采集：接下来，利用手动搜索或网页抓取等技术手段，从这些信息源中广泛收集相关数据。

3、数据处理：收集到的数据需要进行整理、清洗以及结构化处理，以便进行更深入的分析。

4、深入分析：具备专业技能的分析师会对这些数据进行详细分析，探寻潜在的模式、趋势以及洞察。

5、输出报告：最后，将分析结果整理成清晰的报告，供决策者参考，以支持更加明智和基于事实的决策过程。

尽管这种传统方法在某些方面有效，但面对海量的信息，其局限性也日益凸显。人类分析师在手动处理如此庞大的数据量时往往会显得力不从心，并且复杂的数据模式中通常会隐藏着难以被人类直接察觉的宝贵见解。这正是AI和ML能够发挥巨大作用的地方，它们能够高效地收集、处理并分析信息，从而让人类分析师能够专注于他们所擅长的领域（如为数据提供上下文解读）。此外，这种改革还常常带来一个附加好处，即提升分析师的士气，因为他们不必再花费大量时间在繁琐的数据处理任务上，而是可以花更多时间进行深入的信息分析和评估。

AI/ML能够迅速产生显著效益的工作包括:

• 处理海量数据：AI系统能够处理和分析远超人类能力范围的巨量数据。这使得OSINT从业者能够以前所未有的广度来收集信息，并高效地处理这些信息的结果。

• 实时分析：在当今的数字洪流中，信息的流动速度惊人。基于AI的开源情报工具能够实时地监控和分析数据流，提供即时的情报信息，并帮助对突发情况做出迅速响应。

• 多语言与多模态分析：人工智能能够跨越语言障碍，同时翻译和分析多种语言的内容。此外，它还能综合处理各种类型的数据——包括文本、图像、音频和视频，从而构建一个更加全面的情报图景。许多此类功能，如OpenAI的Whisper，甚至可以在离线状态下使用，从而无需担心OPSEC（operational security，运维安全）的问题。

• 预测分析：通过深入分析历史数据和当前趋势，AI能够预测未来的事件或行为模式，为OSINT工作增添了前瞻性和主动性。

• 常规任务自动化：AI在开源情报领域的应用极大地减轻了人类分析师的负担。通过将数据收集和初步筛选等耗时任务实现自动化，使其能够更专注于高级别的分析和决策制定。以前难以实现或几乎不可能的任务，如精确的情感分析，如今也变得轻而易举。

尽管任何技术都不是尽善尽美的，且我们必须在将AI投入使用之前，审慎考虑其可能带来的潜在影响，但不可否认的是，目前已经有许多关键技术被广泛应用于开源情报领域，其中包括：

1、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：NLP使机器能够理解、解释并生成人类语言。在OSINT中，NLP对于以下几个方面至关重要：

• 社交媒体帖子的情感分析：分析社交媒体上的帖子所表达的情感倾向，如正面、负面或中性。
• 实体识别：在文本中识别出人物、组织或地点等实体。
• 主题建模：对大量文本数据进行分类，识别出关键的主题。
• 机器翻译：用于多语言情报收集，将一种语言的文本自动转换为另一种语言

2、计算机视觉：这项技术使机器能够解释和分析视觉信息。在开源情报中，计算机视觉用于：

• 图像和视频中的面部识别：识别图像和视频中的人脸。
• 面部对比：比较不同图像中的人脸，以确定是否为同一人。
• 图像中的对象检测：识别图像中的特定对象或物体。
• 光学字符识别（OCR）：从图像中提取文本信息。
• 视频场景理解：分析视频内容，理解场景中的活动和事件。

3、机器学习和数据挖掘：常听闻‘无视历史者，终将重蹈覆辙’，机器学习正是这一智慧在技术领域的生动体现，它赋予系统能力，使之能够从海量数据中汲取智慧，并随着经验的积累而不断优化自身的表现。在开源情报中，它们常被用于：

• 预测分析：预测趋势或事件的发生。
• 异常检测：识别不寻常的模式或行为。
• 数据聚类和分类：使数据更易于分析。
• 网络分析：理解不同实体之间的关系。

开源情报领域在近二十年的探索与实践中，已经步入了一个前所未有的黄金时期，展现出了令人瞩目的活力与革新。每一天，我们都能见证到该领域内的新技术、新方法如雨后春笋般涌现，不仅极大地拓宽了情报收集与分析的边界，也为应对复杂多变的安全挑战提供了强有力的支持。

* 本文为茉泠编译，原文地址：https://thehackernews.com/2024/07/the-emerging-role-of-ai-in-open-source.html?m=1                                            
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