麦克丹尼尔柳条和帕特里克巴特勒

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当今支持 AI 的平台使情报分析师能够利用开源情报（ OSINT ）作为基础， 帮助发现隐藏的威胁、证实保密报告的内容并查明需要资源密集型传统情报收集的目标 。 （盖蒂图片社）
长期以来， 开源情报（OSINT）主要由来自外国新闻来源的内容所组成 。 这是补充性公共信息， 分析人员可以在机密情报之上进行分层， 以获得完整的作战情况 。 情报界的许多人将其视为“很高兴拥有”而不是关键任务数据源——需要确认而不是提供基础信息 。
人力情报那个时代结束了
结束有两个原因 。 首先， 开源情报的类型和范围在数字时代呈爆炸式增长 。 从公共法律记录到社交媒体平台再到暗网， OSINT 现在涵盖了不良行为者用来交流和动员的每个在线渠道 。 其次， 技术已经发展到解决将 OSINT 转变为关键任务决策的两个主要障碍：速度和规模 。 从历史上看， 在开发自动化技术之前， 呈指数增长的 OSINT 数据量使分析工具不堪重负， 这使得以足够快的速度提供洞察力以领先于威胁一步变得具有挑战性 。 人工智能 (AI) 极大地增加了可以实时分析的数据量 。 当今支持 AI 的平台使情报分析师能够利用 OSINT 作为基础， 帮助发现隐藏的威胁、证实分类报告并查明需要资源密集型传统情报收集的目标 。

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