The Emerging Role of AI in Open-Source Intelligence – OfficialSarkar
हाल ही में राष्ट्रीय खुफिया निदेशक कार्यालय (ODNI) ने ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस (OSINT) के लिए एक नई रणनीति का अनावरण किया और OSINT को “पहले उपाय का INT” कहा। सार्वजनिक और निजी क्षेत्र के संगठन इस अनुशासन द्वारा प्रदान किए जा सकने वाले मूल्य को महसूस कर रहे हैं, लेकिन यह भी पा रहे हैं कि हाल के वर्षों में डिजिटल डेटा की घातीय वृद्धि ने कई पारंपरिक OSINT विधियों को अभिभूत कर दिया है। शुक्र है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) सूचना एकत्रीकरण और विश्लेषण के भविष्य पर एक परिवर्तनकारी प्रभाव प्रदान करना शुरू कर रहे हैं।
ओपन सोर्स इंटेलिजेंस (OSINT) क्या है?
ओपन-सोर्स इंटेलिजेंस का मतलब सार्वजनिक रूप से उपलब्ध स्रोतों से जानकारी एकत्र करना और उसका विश्लेषण करना है। इन स्रोतों में पारंपरिक मीडिया, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म, अकादमिक प्रकाशन, सरकारी रिपोर्ट और कोई भी अन्य डेटा शामिल हो सकता है जो खुले तौर पर सुलभ हो। OSINT की मुख्य विशेषता यह है कि इसमें मानव खुफिया या सामाजिक इंजीनियरिंग जैसे सूचना एकत्र करने के गुप्त या गुप्त तरीके शामिल नहीं हैं। अगर मैं अमेरिकी सरकार के लिए काम करते समय डेटा प्राप्त कर सकता था, लेकिन अब मैं एक नागरिक के रूप में ऐसा नहीं कर सकता, तो वह OSINT नहीं है।
ऐतिहासिक रूप से, OSINT एक श्रम-गहन प्रक्रिया रही है जिसमें कई प्रमुख चरण शामिल हैं:
- स्रोतों की पहचान: विश्लेषक यह निर्धारित करते हैं कि कौन से सार्वजनिक स्रोतों में प्रासंगिक जानकारी होने की संभावना है।
- डेटा संग्रहण: इन स्रोतों से जानकारी एकत्रित की जाती है, अक्सर मैनुअल खोजों या वेब स्क्रैपिंग टूल के माध्यम से।
- डाटा प्रासेसिंग: एकत्रित जानकारी को विश्लेषण के लिए व्यवस्थित एवं संरचित किया जाता है।
- विश्लेषण: कुशल विश्लेषक पैटर्न, रुझान और अंतर्दृष्टि की पहचान करने के लिए डेटा की जांच करते हैं।
- रिपोर्टिंग: निष्कर्षों को रिपोर्ट के रूप में संकलित किया जाता है, ताकि निर्णयकर्ता अधिक सूचित निर्णय ले सकें।
प्रभावी होने के बावजूद, यह दृष्टिकोण उपलब्ध जानकारी की विशाल मात्रा के साथ सीमाओं का सामना करता है। मानव विश्लेषक हर चीज़ को मैन्युअल रूप से संसाधित करने के लिए संघर्ष करते हैं और मूल्यवान अंतर्दृष्टि जटिल पैटर्न में छिपी हो सकती है जिसे मनुष्यों के लिए पहचानना मुश्किल होता है। यह वह जगह है जहाँ AI/ML जानकारी को एकत्रित करने, संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के तरीके में जबरदस्त लाभ प्रदान कर सकता है, इस प्रकार मानव विश्लेषक को उन चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र करता है जिनके लिए वे विशिष्ट रूप से योग्य हैं जैसे संदर्भ प्रदान करना। एक अतिरिक्त लाभ के रूप में, यह बदलाव अक्सर मनोबल में सुधार करता है क्योंकि मनुष्य सांसारिक प्रसंस्करण कार्यों पर कम समय व्यतीत करते हैं और जानकारी का विश्लेषण और समीक्षा करने में अधिक समय व्यतीत करते हैं।
वे कार्य जिनमें AI/ML तत्काल लाभ प्रदान कर सकता है, उनमें शामिल हैं:
- विशाल डेटा वॉल्यूम को संभालना: AI सिस्टम मानव क्षमताओं से कहीं ज़्यादा गति से भारी मात्रा में डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण कर सकते हैं। यह OSINT प्रैक्टिशनर्स को पहले की तुलना में कहीं ज़्यादा व्यापक जाल बिछाने और फिर भी परिणामों से निपटने की अनुमति देता है।
- वास्तविक समय विश्लेषण: आज की डिजिटल दुनिया में सूचना प्रवाह की मात्रा चौंका देने वाली है। AI-संचालित OSINT उपकरण वास्तविक समय में डेटा स्ट्रीम की निगरानी और विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे पल-पल की जानकारी मिलती है और उभरती स्थितियों पर त्वरित प्रतिक्रिया संभव होती है।
- बहुभाषी और बहुविध विश्लेषण: AI एक साथ कई भाषाओं में सामग्री का अनुवाद और विश्लेषण करके भाषा संबंधी बाधाओं को तोड़ सकता है। इसके अलावा, यह विभिन्न डेटा प्रकारों – पाठ, चित्र, ऑडियो और वीडियो – को एकीकृत तरीके से संसाधित कर सकता है, जिससे अधिक व्यापक खुफिया तस्वीर मिलती है। इनमें से कई क्षमताएँ जैसे कि OpenAI का व्हिस्पर ऑफ़लाइन उपयोग किया जा सकता है, जिससे परिचालन सुरक्षा (OPSEC) के बारे में कोई भी चिंता दूर हो जाती है।
- भविष्य बतानेवाला विश्लेषक: ऐतिहासिक डेटा और वर्तमान रुझानों का विश्लेषण करके, AI भविष्य की घटनाओं या व्यवहारों की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है, जिससे OSINT में एक सक्रिय आयाम जुड़ जाता है।
- नियमित कार्यों का स्वचालन: AI OSINT के कई समय लेने वाले पहलुओं को स्वचालित करने में मदद कर सकता है, जैसे डेटा संग्रह और प्रारंभिक फ़िल्टरिंग, जिससे मानव विश्लेषक उच्च-स्तरीय विश्लेषण और निर्णय लेने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। सटीक भावना विश्लेषण जैसी चीज़ें जो पहले लागू करना बहुत मुश्किल या असंभव नहीं था, अब तुच्छ हो गई हैं।
पर SANS नेटवर्क सुरक्षा SEC497 व्यावहारिक OSINT पाठ्यक्रम और SEC587 उन्नत OSINT यह पाठ्यक्रम छात्रों को इन एआई क्षमताओं का उपयोग करने का व्यावहारिक अनुभव प्रदान करेगा, जिससे न केवल उत्पादकता में वृद्धि होगी, बल्कि नई संभावनाएं भी खोजी जा सकेंगी।
हालांकि कोई भी तकनीक परिपूर्ण नहीं है, और हमें एआई को लागू करने से पहले मतिभ्रम के संभावित परिणामों पर विचार करना चाहिए, वर्तमान में OSINT के लिए उपयोग की जा रही प्रमुख प्रौद्योगिकी में शामिल हैं:
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी): एनएलपी मशीनों को मानव भाषा को समझने, व्याख्या करने और उत्पन्न करने की अनुमति देता है। OSINT में, NLP निम्नलिखित के लिए महत्वपूर्ण है:
- सोशल मीडिया पोस्ट का भावना विश्लेषण
- पाठ में लोगों, संगठनों और स्थानों की पहचान करने के लिए निकाय पहचान
- पाठ्य डेटा की बड़ी मात्रा को वर्गीकृत करने के लिए विषय मॉडलिंग
- बहुभाषी खुफिया जानकारी जुटाने के लिए मशीन अनुवाद
- कंप्यूटर दृष्टि: यह तकनीक मशीनों को दृश्य जानकारी की व्याख्या और विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। OSINT में, कंप्यूटर विज़न का उपयोग निम्न के लिए किया जाता है:
- छवियों और वीडियो में चेहरे की पहचान
- चेहरे की तुलना करके यह पता लगाया जा सकता है कि क्या एक ही व्यक्ति एकाधिक छवियों में दिखाई दे रहा है
- इमेजरी में ऑब्जेक्ट का पता लगाना
- छवियों से पाठ निकालने के लिए ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (OCR)
- वीडियो फुटेज में दृश्य को समझना
- मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग: आपने कितनी बार सुना है कि “जो लोग इतिहास नहीं जानते, वे इसे दोहराने के लिए अभिशप्त हैं”? मशीन लर्निंग उस अवधारणा का मूर्त रूप है क्योंकि यह सिस्टम को डेटा से सीखने और समय के साथ अपने प्रदर्शन को बेहतर बनाने की अनुमति देता है। OSINT में, इनका उपयोग निम्न के लिए किया जाता है:
- प्रवृत्तियों या घटनाओं का पूर्वानुमान करने के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण
- असामान्य पैटर्न या व्यवहार की पहचान करने के लिए विसंगति का पता लगाना
- आसान विश्लेषण के लिए डेटा का क्लस्टरिंग और वर्गीकरण
- संस्थाओं के बीच संबंधों को समझने के लिए नेटवर्क विश्लेषण
मैं लगभग दो दशकों से OSINT कर रहा हूँ और यह अब तक का सबसे गतिशील और रोमांचक समय है, जिसमें इस क्षेत्र में नए विकास सचमुच रोज़ हो रहे हैं। यदि आप यहाँ होने जा रहे हैं नेटवर्क सुरक्षा इस सितम्बर में लास वेगास में होने वाले सम्मेलन में, मैं इस बात पर चर्चा करने के लिए उत्सुक हूँ कि किस प्रकार यह क्षमता हमारी वर्तमान प्रभावशीलता और दक्षता में सुधार ला सकती है, तथा साथ ही हम भविष्य में क्या अपेक्षा कर सकते हैं।
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टिप्पणी: यह लेख विशेषज्ञ द्वारा लिखा गया है मैट एडमंडसनएक SANS प्रिंसिपल प्रशिक्षक और आर्गेलियस लैब्स में प्रिंसिपल, एक दशक के पेशेवर OSINT अनुभव के साथ।
Source: TheHackerNews
