分析-レポートとブリーフ

当社の分析方法は次のとおりです。

• リンクとパターンの分析
• トレンドとテクニカル分析
• 傾向と文化分析
• 異常と記号論的分析
• 予測分析と新たな脅威の分析
• 現在、警告、戦略的、および推定インテリジェンス

AI を導入した分析レポートの次の分野は研究中であり、いくつかの分野はすでに使用されています。

利害関係者の要件の収集: 自然言語処理 (NLP) アルゴリズムを使用して関係者へのインタビューを分析し、重要な情報要件をより効率的に抽出することで、サービス モデルとしての分析の初期段階を迅速化します。

優先順位付けアルゴリズム: 過去の成功率と新たな脅威の状況に基づいて、インテリジェンスのターゲットとニーズの優先順位付けを支援する機械学習アルゴリズムを実装します。

自動収集計画レビュー: AI を使用して収集計画を迅速にレビューおよび検証し、関係者が中核的な目的に集中し、迅速に実行フェーズに移行できるようにします。

統合されたデータ収集と分析: AI を活用してリアルタイムのデータ統合を行い、収集と分析が細分化されず、統合されたユニットとして直接関与するようにします。

スマートなデータ構成: AI アルゴリズムを採用して収集されたデータを自動的に整理し、効率的にカタログ化し、優先順位を付けることで、収集計画の迅速な変更や高度な敵対者のターゲット設定を容易にします。

自動データセグメンテーション: 機械学習を利用して、関連性のないデータから有用な情報を自動的にセグメント化し、最初のレビューに備えます。

AI で強化されたブリーフィング ジェネレーター: 自然言語生成 (NLG) を実装して、プラットフォーム ブリーフ、敵対的ブリーフ、エグゼクティブ ブリーフなど、さまざまな種類のブリーフの作成を自動化します。

直感的なリンクとパターン分析: 機械学習アルゴリズムを適用して、異種データセット間の相関関係やパターンを特定し、従来のリンクおよびパターン分析手法を強化します。

AI主導のトレンドとテクニカル分析: 予測分析を使用してサイバー脅威の新たな傾向と手法を特定し、人間主導の技術分析を補完します。

文化と傾向の分析: NLP を使用してデータの文化的傾向と感情を分析し、インテリジェンスの目標にとって重要となる可能性のあるより深い理解を提供します。

記号分析のための異常検出: 異常検出アルゴリズムを実装して、重要なインテリジェンスの手がかりを示す可能性のある異常なシンボルや兆候を強調表示します。

新たな脅威に対する予測アルゴリズム: 機械学習を利用してデータを分析し、新たな脅威を予測し、予測分析の取り組みを支援します。

自動レポート: AI を使用して、テクニカル インテリジェンス状況レポートや機密情報レポートなどのレポートを自動的に生成し、人間のアナリストが詳細を確認できます。

動的な収集計画: AI を実装して回収計画の関連性を継続的に更新および維持し、適応学習アルゴリズムを組み込んで継続的な取り組みを改善します。

反復的なライフサイクル管理: AI を統合して、インテリジェンスの収集とレポートの反復的なライフサイクルを合理化し、より適応的でタイムリーかつ正確なインテリジェンスの出力を可能にします。