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現代の脅威に対抗するためのインテリジェンスのための進化するテクノロジーの統合

インテリジェンスの状況は、ますます複雑化する世界的な脅威環境に対応して進化しています。オリンピックなどの注目を集めるイベントや選挙、国際的に大きな注目を集めているため、効果的なセキュリティ対策の必要性が最も重要です。

爆破、銃撃、暗殺未遂などの動的攻撃の防止に重点が置かれており、機密データソースと人間の知能（HUMINT）が安全保障諜報活動の基盤となっており、諜報活動の大半を占めている。サイバー攻撃やソーシャル メディア操作など、重要なシステムを混乱させ、世論に影響を与え、民主主義のプロセスを弱体化させる非動的脅威の増加に伴い、オープンソース インテリジェンス (OSINT) やデータ分析など、異なる一連のインテリジェンスの規律とスキルセットが必要になっています。

だからといって、従来の業務が完全に放棄されるわけではありません。従来のセキュリティ インテリジェンス技術と新しい技術を統合することは、ハイブリッドの動的戦術と非動的戦術を使用して実行できる攻撃を防止および軽減するために不可欠です。

基礎: 機密データと HUMINT

機密データ ソースと HUMINT は長い間情報収集に不可欠でした。

機密データには、監視、安全な通信、その他の秘密の方法から秘密裏に入手した情報が含まれます。 HUMINT には、スパイ活動、尋問、潜入など、人的情報源を通じて情報を収集することが含まれます。

両方の技術には、運動イベントを抑止および防止する利点があります:

• 深度と精度:機密情報源とHUMINTは、テロ計画、組織構造、および作戦能力についての詳細な洞察を提供します。
  
  
• 適時性:これらの情報源は、新たな脅威に即座に対応するために不可欠なリアルタイムのインテリジェンスを提供します。傍受された通信と直接のアカウントにより、セキュリティ対策を迅速に導入できます。
  
  
• 戦略的洞察:HUMINT はテロ組織内の長期計画と戦略的変化を明らかにし、包括的な対テロ戦略の開発を支援します。
  

セキュリティ インテリジェンスのこれらの基礎は、特定の欠点があるため、非動的イベントの増加に応じて常に自立できるとは限りません:

• 限定された範囲:小規模で組織的な犯罪組織と分散型テロ組織の台頭により、情報収集が複雑になっています。これらのグループは孤立して活動することが多く、侵入や監視が困難です。
  
  
• 運用上のリスク:テロリストや組織化された犯罪ネットワークへの侵入は、警戒心の強い敵対者による発見を回避しながら、信頼できる偽の身元を維持しなければならないエージェントに重大なリスクをもたらします。
  
  
• 大量のリソース:機密情報活動には多大な資金と人的資源が必要です。これらの操作の複雑さと規模により、その頻度と有効性が制限される可能性があります。
  
  
• 時間制限:効果的な HUMINT ネットワークの構築には時間がかかりますが、分散型攻撃者による急速に変化する脅威に対処する場合には、このような贅沢はできないかもしれません。

OSINT とデータ分析の台頭と役割

世界および国内のテロリズムはよりダイナミックになり、極悪組織が新たな機会やテクノロジーに適応しています。非動的操作の台頭により、脅威の状況に新たな側面が加わりました。

OSINT は、ソーシャル メディアや報道機関などのさまざまなメディアから公開されている情報を活用しています。関連データはディープウェブやダークウェブからも発見できます。そこでは、オンライン フォーラム、採用資料、オンライン ストア、バイラル コンテンツ、漏洩文書によって、これらのグループの構造と運営に関する運用上の洞察が明らかになる可能性があります。この情報に適用されるデータ分析と感情分析により、パターンを特定し、脅威を予測し、国民の感情を測定できます。.

OSINT の利点は、以下のような HUMIT のギャップに対処するのに役立ちます。

• 幅広い対応範囲: OSINT は、さまざまな情報源から広範な情報を提供し、潜在的な脅威と新たなトレンドの包括的なビューを提供します。
  
  
• 費用対効果が高い: オープンソース データの収集と分析は、通常、秘密作戦よりも低コストであるため、監視と脅威の評価に貴重なツールとなります。

• 予測機能:感情分析とデータ分析により、個人またはグループがオンラインで不用意に公開した意図が明らかになり、早期警告システムとして機能します。

そうは言っても、OSINT には独自の欠点もあります:

• 音量と騒音:オープンソース データの膨大な量には圧倒される場合があります。無関係な情報 (ノイズ) を除外する必要があるため、本物の脅威の特定が遅れます。
  
  
• 信頼性の問題:OSINT は誤った情報やプロパガンダの影響を受けやすい可能性があります。オープンソース データの正確性と信頼性を検証することは永続的な課題であり、影響力キャンペーンにおいて敵対者によって悪用されます。
  
  
• 遅延アクション:即座に実用的な情報を提供できる機密情報源とは異なり、OSINT は分析と検証に多くの時間を要します。

そしてヒューミントと同様に、資源をめぐる競争が起きています。この場合、オープンソース データの分析には大量のリソースが必要となり、テクノロジーはアクセスと機能をめぐって他の業界と競合することがよくあります。この競争は、分析ツールの可用性と品質に影響を与える可能性があります。

情報源の統合。人材の採用と育成

進化する脅威の状況に効果的に対処するために、諜報機関と法執行機関は、従来の機密データ ソース、HUMINT、および OSINT を (可能な場合) 統合する必要があります。さらに、大量のデータと分析を管理するために、これらの新しいスキルセット (人工知能、機械学習、データ分析など) を備えた追加の人的資本を採用し、トレーニングする必要があります。

この統合されたアプローチにより、脅威の状況をより包括的に理解でき、さまざまな種類のインシデントに対してより積極的かつ効果的な対策を実現できます。 OSINT は潜在的な脅威の初期指標を提供し、その後、機密情報源を使用して裏付け、さらに調査することができます。

• イベントのセキュリティとリスクの評価:OSINT と機密情報の統合は、注目を集めるイベントの安全を確保する上で特に価値があります。予測分析と詳細な人間のインテリジェンスを組み合わせることで、治安部隊はリスクをより適切に予測し、軽減できます。
  
  
• 過激主義と内乱:オンラインの感情とコミュニケーションを監視することは、過激化と不安の初期段階を特定するのに役立ちます。これにより、エスカレーションを防ぐアクションが可能になります。
  
  
• 幹部の保護とプライバシー:著名人の安全を確保するには、秘密の監視とオープンソースの監視とのバランスが必要です。この分野では、必要な情報を収集しながらプライバシーを保護することが重要な課題です。

統合の達成

セキュリティ インテリジェンス ソースの統合を成功させるには継続的な取り組みが必要ですが、統合を開始できる最初の領域があります:

• 強化された調整: 効果的な統合には、異なる諜報分野間の調整を改善する必要があります。機密情報源、HUMINT、OSINT から得た洞察を共有することで、より完全な脅威の全体像と、より適切な情報に基づいたセキュリティ戦略を得ることができます。
  
  
• 高度な分析: 高度なデータ分析と人工知能を活用することで、大量の情報を処理および解釈する能力を強化できます。この機能は、パターンの特定、脅威の予測、新たなリスクへの対応に不可欠です。
  
  
• 業界を超えた洞察の統合: 小売業や金融業など、他の業種で開発された高度な分析機能を活用すると、諜報活動で優位性を得ることができます。これらの業界は、データマイニング、センチメント分析、予測モデリングの技術を先駆的に開発しており、適切に修正することで情報収集の取り組みを強化できます。ただし、これらのソリューションは万能ではないことを認識することが重要です。インテリジェンス活動には特有の要求があるため、特定の運用ニーズを満たすようにこれらのツールを注意深く調整する必要があります。
  
  
• 採用とトレーニング: 伝統的な諜報技術と最新の諜報技術の両方のスキルを持つ人材の採用と訓練が不可欠です。公共部門の組織は、データ サイエンスとサイバーセキュリティの優秀な人材をめぐる民間部門との競争にも適応する必要があります。さらに、インテリジェンスの専門家がこの分野で不可欠になりつつある最新の人工知能主導の分析ツールと方法論に習熟し続けることを保証するために、継続的な専門能力開発プログラムを実装する必要があります。

未来は柔軟で多面的です

テロリズムのダイナミックな性質により、公共の安全のための堅牢で適応性のある諜報枠組みが必要となり、注目を集めるイベントの成功を確実にします。テロ組織は、自らの存在、プロパガンダ、重大な出来事に影響を与える能力を実証する機会を適応し活用します。この状況で競争するには、機密データ ソース、HUMINT、OSINT を堅牢なフレームワークに統合して、動的/非動的イベントの先を行く必要があります。

この統合には、新しいテクノロジーの開発と応用、「従来の」インテリジェンス スキル セットを持つ要員の採用と維持、および新しい機能と技術分野の訓練を受けた労働力が必要です。

これらの情報源を統合し、高度なデータ分析を活用し、高度な人工知能対応チームを導入することは、国内および世界の安全保障に対する米国の態勢を強化するために不可欠です。

Paul Maguire は、Knowmadics の共同創設者兼 CEO です。彼は元諜報員であり、ペルシャ湾や東南アジアに複数回派遣されていた。彼の専門知識は、テロ対策、麻薬対策、人員追跡および回収作戦などの専門分野にあります。