![<\/a><\/div>\nRecientemente, la Oficina del Director de Inteligencia Nacional (ODNI) dio a conocer una nueva estrategia para la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) y se refiri\u00f3 a la OSINT como la “INT de primer recurso”. Las organizaciones del sector p\u00fablico y privado se est\u00e1n dando cuenta del valor que puede aportar la disciplina, pero tambi\u00e9n est\u00e1n descubriendo que el crecimiento exponencial de los datos digitales en los \u00faltimos a\u00f1os ha superado a muchos m\u00e9todos tradicionales de OSINT. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) est\u00e1n empezando a tener un impacto transformador en el futuro de la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n. <\/p>\n\u00bfQu\u00e9 es la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT)?<\/h2>\nLa inteligencia de fuentes abiertas se refiere a la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n de fuentes disponibles p\u00fablicamente. Estas fuentes pueden incluir medios tradicionales, plataformas de redes sociales, publicaciones acad\u00e9micas, informes gubernamentales y cualquier otro dato que sea de acceso abierto. La caracter\u00edstica clave de la OSINT es que no implica m\u00e9todos encubiertos o clandestinos de recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n, como la inteligencia humana o la ingenier\u00eda social. Si hubiera podido obtener datos durante mi tiempo trabajando para el gobierno de los EE. UU. pero ya no puedo como civil, eso no es OSINT.<\/p>\nHist\u00f3ricamente, OSINT ha sido un proceso laborioso que implica varios pasos clave:<\/p>\n\nIdentificaci\u00f3n de fuentes:<\/b> Los analistas determinan qu\u00e9 fuentes p\u00fablicas es probable que contengan informaci\u00f3n relevante.<\/li>\nRecopilaci\u00f3n de datos:<\/b> La informaci\u00f3n se obtiene de estas fuentes, a menudo mediante b\u00fasquedas manuales o herramientas de raspado web.<\/li>\nProcesamiento de datos:<\/b> La informaci\u00f3n recopilada se organiza y estructura para su an\u00e1lisis.<\/li>\nAn\u00e1lisis:<\/b> Los analistas expertos examinan los datos para identificar patrones, tendencias y conocimientos.<\/li>\nReportaje:<\/b> Los hallazgos se compilan en informes para que los tomadores de decisiones puedan tomar decisiones m\u00e1s informadas. <\/li>\n<\/ol>\nSi bien es eficaz, este enfoque enfrenta limitaciones debido al gran volumen de informaci\u00f3n disponible. Los analistas humanos tienen dificultades para procesar todo manualmente y es posible que haya informaci\u00f3n valiosa oculta en patrones complejos que son dif\u00edciles de detectar para los humanos. Aqu\u00ed es donde la IA\/ML puede brindar un enorme beneficio en la forma en que se puede recopilar, procesar y analizar la informaci\u00f3n, liberando as\u00ed al analista humano para que se concentre en cosas para las que est\u00e1 especialmente calificado, como brindar contexto. Como beneficio adicional, este cambio a menudo mejora la moral, ya que los humanos dedican menos tiempo a tareas de procesamiento mundanas y m\u00e1s tiempo a analizar y revisar la informaci\u00f3n.<\/p>\nLas tareas en las que la IA y el ML pueden proporcionar un beneficio inmediato incluyen: <\/p>\n\nManejo de vol\u00famenes masivos de datos:<\/b> Los sistemas de IA pueden procesar y analizar enormes cantidades de datos a velocidades que superan con creces las capacidades humanas. Esto permite a los profesionales de OSINT abarcar una red mucho m\u00e1s amplia que la que era posible antes y, aun as\u00ed, manejar los resultados. <\/li>\nAn\u00e1lisis en tiempo real:<\/b> El volumen del flujo de informaci\u00f3n en el mundo digital actual es asombroso. Las herramientas OSINT basadas en IA pueden monitorear y analizar flujos de datos en tiempo real, brindando informaci\u00f3n actualizada y permitiendo una respuesta r\u00e1pida a situaciones emergentes. <\/li>\nAn\u00e1lisis multiling\u00fce y multimodal:<\/b> La IA puede derribar las barreras ling\u00fc\u00edsticas al traducir y analizar contenido en varios idiomas simult\u00e1neamente. Adem\u00e1s, puede procesar varios tipos de datos (texto, im\u00e1genes, audio y v\u00eddeo) de manera integrada, lo que proporciona un panorama de inteligencia m\u00e1s completo. Muchas de estas capacidades, como Whisper de OpenAI, se pueden utilizar sin conexi\u00f3n, lo que elimina cualquier preocupaci\u00f3n sobre la seguridad operativa (OPSEC).<\/li>\nAn\u00e1lisis predictivo:<\/b> Al analizar datos hist\u00f3ricos y tendencias actuales, la IA puede ayudar a predecir eventos o comportamientos futuros, agregando una dimensi\u00f3n proactiva a OSINT.<\/li>\nAutomatizaci\u00f3n de tareas rutinarias: <\/b>La IA puede ayudar a automatizar muchos aspectos de OSINT que consumen mucho tiempo, como la recopilaci\u00f3n de datos y el filtrado inicial, lo que permite que los analistas humanos se concentren en el an\u00e1lisis y la toma de decisiones de nivel superior. Cosas que antes eran muy dif\u00edciles, si no imposibles, de implementar, como el an\u00e1lisis preciso de sentimientos, ahora son triviales.<\/li>\n<\/ul>\nEn Seguridad de red SANS<\/a> el SEC497 OSINT pr\u00e1ctica<\/a> Curso y el SEC587 OSINT avanzado<\/a> El curso brindar\u00e1 a los estudiantes experiencia pr\u00e1ctica en el uso de estas capacidades de IA no solo para proporcionar un aumento en la productividad, sino tambi\u00e9n para descubrir nuevas posibilidades.<\/p>\nSi bien ninguna tecnolog\u00eda es perfecta y debemos considerar las posibles ramificaciones que podr\u00eda causar una alucinaci\u00f3n antes de implementar IA, las piezas clave de tecnolog\u00eda que se utilizan actualmente para OSINT incluyen: <\/p>\n\nProcesamiento del lenguaje natural (PLN):<\/strong> El procesamiento del lenguaje natural permite que las m\u00e1quinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. En OSINT, el procesamiento del lenguaje natural es crucial para:\n\nAn\u00e1lisis de sentimientos de publicaciones en redes sociales<\/li>\nReconocimiento de entidades para identificar personas, organizaciones y ubicaciones en el texto<\/li>\nModelado de temas para categorizar grandes vol\u00famenes de datos de texto<\/li>\nTraducci\u00f3n autom\u00e1tica para recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n multiling\u00fce<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\nVisi\u00f3n por computador:<\/strong> Esta tecnolog\u00eda permite que las m\u00e1quinas interpreten y analicen informaci\u00f3n visual. En OSINT, la visi\u00f3n artificial se utiliza para:\n\nReconocimiento facial en im\u00e1genes y v\u00eddeos<\/li>\nComparaciones faciales para identificar si la misma persona aparece en varias im\u00e1genes<\/li>\nDetecci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes<\/li>\nReconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) para extraer texto de im\u00e1genes<\/li>\nComprensi\u00f3n de la escena en secuencias de v\u00eddeo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\nAprendizaje autom\u00e1tico y miner\u00eda de datos:<\/strong> \u00bfCu\u00e1ntas veces has escuchado la frase \u201cquien no conoce la historia est\u00e1 condenado a repetirla\u201d? El Machine Learning es la personificaci\u00f3n de ese concepto, ya que permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren su rendimiento con el tiempo. En OSINT, se utilizan para:\n\nAn\u00e1lisis predictivo para pronosticar tendencias o eventos<\/li>\nDetecci\u00f3n de anomal\u00edas para identificar patrones o comportamientos inusuales<\/li>\nAgrupamiento y clasificaci\u00f3n de datos para facilitar su an\u00e1lisis<\/li>\nAn\u00e1lisis de redes para comprender las relaciones entre entidades<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\nHe trabajado en OSINT durante casi dos d\u00e9cadas y este es, por lejos, el momento m\u00e1s din\u00e1mico y emocionante que he visto, ya que se producen nuevos desarrollos en este \u00e1mbito literalmente a diario. Si vas a estar en Seguridad de la red<\/a> En Las Vegas, este mes de septiembre, espero poder debatir c\u00f3mo esta capacidad puede mejorar nuestra eficacia y eficiencia hoy, as\u00ed como lo que podemos esperar en el futuro. <\/p>\n\u00bfA\u00fan no est\u00e1s registrado en SANS Network Security? Echa un vistazo a esta p\u00e1gina<\/a> \u00a1Para ver todo lo que nos espera!<\/p>\nNota: <\/i><\/b>Este art\u00edculo est\u00e1 escrito por expertos Matt Edmondson<\/a>instructor principal de SANS y director de Argelius Labs, con una d\u00e9cada de experiencia profesional en OSINT.<\/i><\/p>\n<\/p>\n\u00bfTe result\u00f3 interesante este art\u00edculo? Este art\u00edculo es una contribuci\u00f3n de uno de nuestros valiosos socios.<\/span> Siga con nosotros Gorjeo \uf099<\/i><\/a> y LinkedIn<\/a> para leer m\u00e1s contenido exclusivo que publicamos.<\/div>\n<\/div>\n](\"https:\/\/teknomers.com\/es\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/El-papel-emergente-de-la-IA-en-la-inteligencia-de.png\"){kind=link}
Recientemente, la Oficina del Director de Inteligencia Nacional (ODNI) dio a conocer una nueva estrategia para la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) y se refiri\u00f3 a la OSINT como la “INT de primer recurso”. Las organizaciones del sector p\u00fablico y privado se est\u00e1n dando cuenta del valor que puede aportar la disciplina, pero tambi\u00e9n est\u00e1n descubriendo que el crecimiento exponencial de los datos digitales en los \u00faltimos a\u00f1os ha superado a muchos m\u00e9todos tradicionales de OSINT. Afortunadamente, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje autom\u00e1tico (ML) est\u00e1n empezando a tener un impacto transformador en el futuro de la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n. <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 es la inteligencia de fuentes abiertas (OSINT)?<\/h2>\n
La inteligencia de fuentes abiertas se refiere a la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de informaci\u00f3n de fuentes disponibles p\u00fablicamente. Estas fuentes pueden incluir medios tradicionales, plataformas de redes sociales, publicaciones acad\u00e9micas, informes gubernamentales y cualquier otro dato que sea de acceso abierto. La caracter\u00edstica clave de la OSINT es que no implica m\u00e9todos encubiertos o clandestinos de recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n, como la inteligencia humana o la ingenier\u00eda social. Si hubiera podido obtener datos durante mi tiempo trabajando para el gobierno de los EE. UU. pero ya no puedo como civil, eso no es OSINT.<\/p>\n
Hist\u00f3ricamente, OSINT ha sido un proceso laborioso que implica varios pasos clave:<\/p>\n
- \n
- Identificaci\u00f3n de fuentes:<\/b> Los analistas determinan qu\u00e9 fuentes p\u00fablicas es probable que contengan informaci\u00f3n relevante.<\/li>\n
- Recopilaci\u00f3n de datos:<\/b> La informaci\u00f3n se obtiene de estas fuentes, a menudo mediante b\u00fasquedas manuales o herramientas de raspado web.<\/li>\n
- Procesamiento de datos:<\/b> La informaci\u00f3n recopilada se organiza y estructura para su an\u00e1lisis.<\/li>\n
- An\u00e1lisis:<\/b> Los analistas expertos examinan los datos para identificar patrones, tendencias y conocimientos.<\/li>\n
- Reportaje:<\/b> Los hallazgos se compilan en informes para que los tomadores de decisiones puedan tomar decisiones m\u00e1s informadas. <\/li>\n<\/ol>\n
Si bien es eficaz, este enfoque enfrenta limitaciones debido al gran volumen de informaci\u00f3n disponible. Los analistas humanos tienen dificultades para procesar todo manualmente y es posible que haya informaci\u00f3n valiosa oculta en patrones complejos que son dif\u00edciles de detectar para los humanos. Aqu\u00ed es donde la IA\/ML puede brindar un enorme beneficio en la forma en que se puede recopilar, procesar y analizar la informaci\u00f3n, liberando as\u00ed al analista humano para que se concentre en cosas para las que est\u00e1 especialmente calificado, como brindar contexto. Como beneficio adicional, este cambio a menudo mejora la moral, ya que los humanos dedican menos tiempo a tareas de procesamiento mundanas y m\u00e1s tiempo a analizar y revisar la informaci\u00f3n.<\/p>\n
Las tareas en las que la IA y el ML pueden proporcionar un beneficio inmediato incluyen: <\/p>\n
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- Manejo de vol\u00famenes masivos de datos:<\/b> Los sistemas de IA pueden procesar y analizar enormes cantidades de datos a velocidades que superan con creces las capacidades humanas. Esto permite a los profesionales de OSINT abarcar una red mucho m\u00e1s amplia que la que era posible antes y, aun as\u00ed, manejar los resultados. <\/li>\n
- An\u00e1lisis en tiempo real:<\/b> El volumen del flujo de informaci\u00f3n en el mundo digital actual es asombroso. Las herramientas OSINT basadas en IA pueden monitorear y analizar flujos de datos en tiempo real, brindando informaci\u00f3n actualizada y permitiendo una respuesta r\u00e1pida a situaciones emergentes. <\/li>\n
- An\u00e1lisis multiling\u00fce y multimodal:<\/b> La IA puede derribar las barreras ling\u00fc\u00edsticas al traducir y analizar contenido en varios idiomas simult\u00e1neamente. Adem\u00e1s, puede procesar varios tipos de datos (texto, im\u00e1genes, audio y v\u00eddeo) de manera integrada, lo que proporciona un panorama de inteligencia m\u00e1s completo. Muchas de estas capacidades, como Whisper de OpenAI, se pueden utilizar sin conexi\u00f3n, lo que elimina cualquier preocupaci\u00f3n sobre la seguridad operativa (OPSEC).<\/li>\n
- An\u00e1lisis predictivo:<\/b> Al analizar datos hist\u00f3ricos y tendencias actuales, la IA puede ayudar a predecir eventos o comportamientos futuros, agregando una dimensi\u00f3n proactiva a OSINT.<\/li>\n
- Automatizaci\u00f3n de tareas rutinarias: <\/b>La IA puede ayudar a automatizar muchos aspectos de OSINT que consumen mucho tiempo, como la recopilaci\u00f3n de datos y el filtrado inicial, lo que permite que los analistas humanos se concentren en el an\u00e1lisis y la toma de decisiones de nivel superior. Cosas que antes eran muy dif\u00edciles, si no imposibles, de implementar, como el an\u00e1lisis preciso de sentimientos, ahora son triviales.<\/li>\n<\/ul>\n
En Seguridad de red SANS<\/a> el SEC497 OSINT pr\u00e1ctica<\/a> Curso y el SEC587 OSINT avanzado<\/a> El curso brindar\u00e1 a los estudiantes experiencia pr\u00e1ctica en el uso de estas capacidades de IA no solo para proporcionar un aumento en la productividad, sino tambi\u00e9n para descubrir nuevas posibilidades.<\/p>\n
Si bien ninguna tecnolog\u00eda es perfecta y debemos considerar las posibles ramificaciones que podr\u00eda causar una alucinaci\u00f3n antes de implementar IA, las piezas clave de tecnolog\u00eda que se utilizan actualmente para OSINT incluyen: <\/p>\n
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- Procesamiento del lenguaje natural (PLN):<\/strong> El procesamiento del lenguaje natural permite que las m\u00e1quinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano. En OSINT, el procesamiento del lenguaje natural es crucial para:\n
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- An\u00e1lisis de sentimientos de publicaciones en redes sociales<\/li>\n
- Reconocimiento de entidades para identificar personas, organizaciones y ubicaciones en el texto<\/li>\n
- Modelado de temas para categorizar grandes vol\u00famenes de datos de texto<\/li>\n
- Traducci\u00f3n autom\u00e1tica para recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n multiling\u00fce<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Visi\u00f3n por computador:<\/strong> Esta tecnolog\u00eda permite que las m\u00e1quinas interpreten y analicen informaci\u00f3n visual. En OSINT, la visi\u00f3n artificial se utiliza para:\n
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- Reconocimiento facial en im\u00e1genes y v\u00eddeos<\/li>\n
- Comparaciones faciales para identificar si la misma persona aparece en varias im\u00e1genes<\/li>\n
- Detecci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes<\/li>\n
- Reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR) para extraer texto de im\u00e1genes<\/li>\n
- Comprensi\u00f3n de la escena en secuencias de v\u00eddeo<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Aprendizaje autom\u00e1tico y miner\u00eda de datos:<\/strong> \u00bfCu\u00e1ntas veces has escuchado la frase \u201cquien no conoce la historia est\u00e1 condenado a repetirla\u201d? El Machine Learning es la personificaci\u00f3n de ese concepto, ya que permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren su rendimiento con el tiempo. En OSINT, se utilizan para:\n
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- An\u00e1lisis predictivo para pronosticar tendencias o eventos<\/li>\n
- Detecci\u00f3n de anomal\u00edas para identificar patrones o comportamientos inusuales<\/li>\n
- Agrupamiento y clasificaci\u00f3n de datos para facilitar su an\u00e1lisis<\/li>\n
- An\u00e1lisis de redes para comprender las relaciones entre entidades<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n
He trabajado en OSINT durante casi dos d\u00e9cadas y este es, por lejos, el momento m\u00e1s din\u00e1mico y emocionante que he visto, ya que se producen nuevos desarrollos en este \u00e1mbito literalmente a diario. Si vas a estar en Seguridad de la red<\/a> En Las Vegas, este mes de septiembre, espero poder debatir c\u00f3mo esta capacidad puede mejorar nuestra eficacia y eficiencia hoy, as\u00ed como lo que podemos esperar en el futuro. <\/p>\n
\u00bfA\u00fan no est\u00e1s registrado en SANS Network Security? Echa un vistazo a esta p\u00e1gina<\/a> \u00a1Para ver todo lo que nos espera!<\/p>\n
Nota: <\/i><\/b>Este art\u00edculo est\u00e1 escrito por expertos Matt Edmondson<\/a>instructor principal de SANS y director de Argelius Labs, con una d\u00e9cada de experiencia profesional en OSINT.<\/i><\/p>\n
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\u00bfTe result\u00f3 interesante este art\u00edculo? Este art\u00edculo es una contribuci\u00f3n de uno de nuestros valiosos socios.<\/span> Siga con nosotros Gorjeo \uf099<\/i><\/a> y LinkedIn<\/a> para leer m\u00e1s contenido exclusivo que publicamos.<\/div>\n<\/div>\n
- An\u00e1lisis en tiempo real:<\/b> El volumen del flujo de informaci\u00f3n en el mundo digital actual es asombroso. Las herramientas OSINT basadas en IA pueden monitorear y analizar flujos de datos en tiempo real, brindando informaci\u00f3n actualizada y permitiendo una respuesta r\u00e1pida a situaciones emergentes. <\/li>\n
- Recopilaci\u00f3n de datos:<\/b> La informaci\u00f3n se obtiene de estas fuentes, a menudo mediante b\u00fasquedas manuales o herramientas de raspado web.<\/li>\n