The Basic Principles Of 在线WIDAF评估

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分析不是一门完美的科学,常常在信息不完整的情况下进行。分析人员必须识别并明确说明其分析中的任何信息差距,这一点很重要。这使得决策者能够意识到分析中的潜在盲点,并且还可以推动收集过程以识别新的来源,从而减少这种差距。如果差距太大,分析师认为无法使用当前信息完成分析,则可能需要返回收集阶段并收集其他数据。在这种情况下,暂缓分析要比最终提供有缺陷的分析更好。

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面对虚拟的互联网空间,开源情报需要从庞大的原始数据中提取需要的信息。普通的检索功能不再满足需求,当下的开源情报工作需要更精准的信息检索。正如报告中强调的,利用机器学习这项前沿技术搭建筛选平台,构建知识库从而实现自动化检索和高效信息抓取有助于搜集工作。通过对机器的反复训练,机器学习更加深入有效,对原始数据的筛选和所需信息的分类将会更加精准。依此技术来帮助情报人员完成原始数据的筛选、分类、抽取工作。

基于网络发展的特性和人工智能前沿技术的发展,为了应对此类风险与挑战,第三代开源情报应聚焦情报的搜集和分发,从而实现人工智能在情报领域的有效利用,化解去中心化网络带来的问题。

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其次要求情报分析人员对于计算机网络的操作技术专业化。新兴的人工智能技术可以助力情报分析工作,自然语言处理技术、机器学习技术、密码破译技术、可视化技术等都需要专业人员才能更有效地使用。此外还需要多语种人才,需要培养他们的翻译和编译能力,从而更准确地在不同语境下正确识别、验证信息的含义,确定情报的价值。

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