נדרשת מהפכה במודיעין ממקורות גלויים

נדרשת מהפכה במודיעין ממקורות גלויים

This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

בכל הקשור לפענוח נתוני מודיעין ממקורות גלויים (OSINT), קהיליית המודיעין בארה"ב מגלה איטיות באימוץ יכולות בינה מלאכותית/למידת מכונה. השילוב של יכולת ענן בלתי מסווגת, כמות עצומה של מקורות חדשים של מידע גלוי וכלי AI/ML יוכל להאיץ את עבודת המודיעין ולחולל מהפכה ביכולותיה בטווח הקרוב, כך טוען דוח של CSIS, המרכז למחקרים אסטרטגיים ובינלאומיים בארה"ב.

כיום, ה-OSINT כולל לא רק מידע מסוכנויות ידיעות ואמצעי תקשורת אלא גם מטה-דאטה טלפוני נגיש, מידע על טרפיק או נתונים מחיישנים ציבוריים ועוד.

באופן היסטורי, איסוף מודיעין לצורך חיזוי ארועים גאופוליטיים וצבאיים רחבים היה מתפקידן של סוכנויות ממשל כמו ה-CIA או ה-NSA. אבל, לטענת הדוח, אותם גורמים ממסדיים שאפשרו לממשל להקים את הסוכנויות האלה הם כיום הגורם שמאט את פעולתן, בשעה שקיימים מערכי נתונים גדולים הזמינים באופן ציבורי ויכולות ענן ארגוניות, כך לפי defenseone.com.

הדוח מציע כלי היפותטי, ל"דיווח ממקורות גלויים, המבוסס בינה מלאכותית וענן", תחת השם OSCAR. כלי שיוכל לסייע למודיעין לאתר ולפעול בצורה הרבה יותר מהירה רמזים על ארועים גאופוליטיים וביטחוניים משמעותיים ולפעול בהתאם.

הדוח בוחן את העתיד הקרוב של בינה מלאכותית בכלל, סביבות הענן הארגוני המאומנות על בסיס כמויות מסיביות של נתונים בלתי מסווגים. 

בשנים האחרונות, סוכנויות מודיעין בארה"ב, כגון ה-DIA, DIA ועוד, נקטו בצעדים להיערך להגעתם של מערכי נתונים גדולים ונגישים לציבור, אבל, הדוח טוען כי אלה לא היו מספיק אפקטיביים.

הבעיה העיקרית של קהיליית המודיעין נוצרה למעשה על ידה, טוען הדוח: האובססיה "ליצור מחדש את האינטרנט כסביבה מסווגת, מהלך שהוא יקר מאוד ודורש זמן רב".

במקום להשתמש ברשתות סגורות לאחסון וניתוח נתונים והליכים מיושנים של סייווג לצורך שמירה על חשאיות המידע, על מערך המודיטעין להתקדם ליכולות ענן בלתי מסווגות, שמסוגלות לאבטח טוב יותר את המידע בהשוואה לרשתות המסווגות, מפני שיש יותר אנשים שבודקים אותן בכל רגע נתון לאיתור פריצות.

שינוי התפיסה של המודיעין דורש צעדים אמיצים, ביניהם יצירת תהליך רכש מקביל למערכות AI/ML וענן, הקמת חממת חדשנות של קהיליית המודיען כדי להזין ולהקים את תוכנית OSCAR, ועוד.