Inteligencia de fuentes abiertas para el contexto colombiano
La Inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) es usada para obtener y analizar información relacionada a adversarios, de tal forma que esta pueda apoyar evaluaciones de riesgo orientadas a prevenir afectaciones contra activos críticos. Este artículo presenta una investigación acerca de diferentes tecn...
- Autores:
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Hernández Medina, Martín José
Pinto Rico, Ricardo Andrés
Pinzón Hernández, Cristian Camilo
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
- Repositorio:
- Repositorio Institucional ECI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.escuelaing.edu.co:001/813
- Acceso en línea:
- https://catalogo.escuelaing.edu.co/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=21519
https://repositorio.escuelaing.edu.co/handle/001/813
- Palabra clave:
- Ciber inteligencia
Aprendizaje automático
Análisis de información
Cyber intelligence
Autonomous Learning
Information analysis
- Rights
- openAccess
- License
- Derechos Reservados - Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Summary: | La Inteligencia de fuentes abiertas (OSINT) es usada para obtener y analizar información relacionada a adversarios, de tal forma que esta pueda apoyar evaluaciones de riesgo orientadas a prevenir afectaciones contra activos críticos. Este artículo presenta una investigación acerca de diferentes tecnologías OSINT y como estas pueden ser usadas para desarrollar tareas de ciber inteligencia. Uno de los componentes claves en la operación de herramientas OSINT son las “transformadas”, mediante las cuales es posible relacionar entidades de información a partir de la consulta a diferentes fuentes de información. Un conjunto de transformadas apropiadas para el contexto colombiano son presentadas, las cuales fueron implementadas y contribuidas a la comunidad permitiendo a organismos de seguridad adelantar procesos de recolección de información de fuentes abiertas colombianas. Adicionalmente, este artículo muestra la implementación de tres modelos de aprendizaje automático usados para desarrollar análisis de sentimientos sobre la información obtenida de un adversario. El análisis de sentimientos puede ser extremadamente útil para entender la motivación que un adversario puede tener y de esta forma definir estrategias de ciber defensa apropiadas. Finalmente, algunos desafíos relacionados a la aplicación de técnicas OSINT también son identificados y descritos. |
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