מודיעין ממקורות גלויים – האתגר במדינות המתפתחות

This post is also available in: English (אנגלית)

ניתן להפיק מידע בעל ערך מדיווחי תקשורת, מידע פיננסי ציבורי ופוסטים במדיה החברתית. אתרי אינטרנט עוקבים אחרי פעילויות הגולשים והסמרטפון צובר באופן מתמיד מידע על המשתמשים, החל ממיקום גיאוגרפי ועד היסטוריית חיפושים וכו'. כל אלה משמשים כמודיעין ממקורות גלויים (OSINT). כעת, כלים של בינה מלאכותית יסייעו לאנליסטים להפוך את מצבור הנתונים הפומביים ל-OSINT שניתן להשתמש בו.

אבל במדינות מתפתחות התמונה של האוכלוסיה, המשתקפת באמצעות טכניקות אלה, היא פחות מלאה ופחות מייצגת מאשר במדינות כמו ארה"ב.

צבא ארה"ב וקהיליית המודיעין מעוניינים יותר ויותר למנף את המודיעין ממקורות גלויים לצורך ניתוח חיזוי, שיאפשר להזהיר את המפקדים האזוריים מפני מחאות פוליטיות צפויות, אלימות פוליטית, התקפות של גורמים קיצוניים או סוגים אחרים של ארועים ביטחוניים. בכלל זה, העניק צבא ארה"ב ל-BAE Systems סכום של $437 מיליון לצורך תמיכה במודיעין ממקורות גלויים באוקטובר, כך לפי c4isrnet.com.

חברת FRAYM המתמחה בנתונים ואנליטיקה גאו-מרחביים מעוניינת ליצור אנליטיקה עשירה בנתונים באזורים בהם קיים חוסר בנתונים, כדי ליצור בסיס OSINT אמין וניתן לשימוש.

לפי מנכ"ל החברה, בן ליאו, "אנחנו שואבים את מערכי הנתונים האיכותיים ביותר, שלא מספיק משתמשים בהם. אנחנו מוסיפים מערכי נתונים ציבוריים ומשלבים אותם יחד בעזרת אלגוריתמי בינה מלאכותית/למידת מכונה שפיתחנו, כדי לקבל נתונים מקומיים בהיקף רחב".

החברה משתמשת בנתוני משקי בית מתויגים גאוגרפית ומזינה אותם לתוך אלגוריתם למידת מכונה, וכך מפיקה נתונים לרמת רשת של 1X1 ק"מ לפי פילוח של עשרות קריטריונים, כגון דת, מוצא אתני, שפה, גיל, גישה להשכלה, חשמל, צריכת מדיה ועוד.

בעבר היו רק שתי דרכים לבצע חיזוי באזורים דלים בנתונים. הראשונה, אנליסטים ניטרו ארועים באמצעות המדיה החברתית. הדבר מסייע למפקדים להבין את המצב בשטח אבל כוח החיזוי שלו מוגבל מאוד. השיטה השניה היתה לבחון איפה ומתי התרחשו ארועים בעבר ולמצוא מתאמים שעשויים לנבא ארועים בעתיד. גם שיטה זו מאוד מוגבלת.

אבל עם הגישה לנתונים שלממשל האמריקאי אין גישה אליהם, ליאו טוען שהחברה שלו הצליחה ליצור מקור יחודי למודיעין גלוי עבור אזורים שהנתונים עליהם מועטים.