OSINT, Big Data e Fast Data: integrazione avanzata per la sicurezza e l’analisi
L’integrazione tra Big Data, Fast Data e OSINT (Open Source Intelligence) rappresenta un’importante evoluzione nell’approccio analitico e nell’ambito dell’intelligence, offrendo soluzioni avanzate per una gestione ottimale dell’informazione. La combinazione di queste tecnologie consente di ottenere insight tempestivi e approfonditi, fondamentali per decisioni strategiche più informate, mediante l’utilizzo di dati strutturati e non strutturati, elaborati in tempo reale e provenienti da fonti aperte.
Questo articolo costituisce il nono estratto dal white paper “Big e Fast Data: tra sfida per la sicurezza e privacy“, in cui esploriamo il ruolo cruciale e le potenzialità dell’integrazione dei dati per accrescere sia l’efficienza operativa sia la sicurezza in molteplici contesti.
L’integrazione di Big Data, Fast Data e OSINT per un’analisi completa e aggiornata
L’integrazione di Big Data, Fast Data e OSINT rappresenta un’avanzata frontiera nell’ambito dell’analisi dei dati e dell’intelligence. I Big Data offrono una vasta gamma di informazioni strutturate e non, che, se correttamente analizzate, possono rivelare pattern nascosti e tendenze emergenti.
Il valore del Fast Data per l’analisi in tempo reale
Il Fast Data, si concentra sulla velocità di elaborazione e sull’analisi in tempo reale, permettendo di agire rapidamente su informazioni in continuo cambiamento.
OSINT e l’integrazione con Big Data e Fast Data
L’OSINT (Open Source Intelligence) si avvale di fonti pubbliche per raccogliere dati che, una volta integrati con Big Data e Fast Data, possono fornire un quadro informativo completo e aggiornato. Questa sinergia permette di affrontare sfide complesse come la sicurezza informatica, l’analisi di mercato e la gestione delle emergenze, sfruttando al meglio le tecnologie disponibili e le metodologie di analisi più avanzate. La combinazione di queste tre discipline apre nuove possibilità per l’automazione e l’ottimizzazione dei processi decisionali, rendendo le organizzazioni più agili e reattive di fronte a scenari in rapida evoluzione.
Tecnologie OSINT avanzate: piattaforme GPT per un’elaborazione dei dati efficiente
Le piattaforme OSINT, riescono ad organizzare i dati in modo gerarchico e integrano un modello GPT per un’elaborazione più rapida e semplice di grandi quantità di dati. Gli utenti possono interagire con il modello GPT attraverso la comunicazione in linguaggio naturale con un agente virtuale per i comandi di elaborazione dei dati.
Sfide e soluzioni per l’elaborazione dei dati open source
Le indagini open source devono affrontare sfide come grandi volumi di dati e informazioni errate. Per risolvere questi problemi, è necessario uno strumento di elaborazione dei dati in tempo reale. Queste piattaforme OSINT integrano un modello GPT addestrato per apprendere dai dati, migliorando l’efficienza delle indagini open source[1]. Abbiamo valutato vari modelli di elaborazione del linguaggio naturale, concentrandoci sui vantaggi del preaddestramento, della messa a punto e dei modelli generativi nelle indagini open source.
I vantaggi del modello GPT per le indagini OSINT
I modelli GPT eccellono grazie al preaddestramento su dati di testo estesi, consentendo la messa a punto per compiti e domini specifici., offrendo agli investigatori un robusto strumento per l’analisi del testo. La natura generativa dei modelli GPT avvantaggia le indagini OSINT producendo testo simile a quello umano per estrarre informazioni e identificare modelli.
La messa a punto consente la personalizzazione in base a domini o argomenti specifici, aumentando la precisione e l’affidabilità e riducendo al contempo il tempo e lo sforzo nell’analisi dei dati. Il vantaggio risulta nella soluzione innovativa per le indagini open source incorporando un modello GPT per un’efficiente elaborazione delle informazioni. Il modello Davinci di OpenAI supera gli altri modelli valutati, migliorando l’efficienza dell’indagine e mantenendo l’accuratezza grammaticale. La scienza dei dati è il campo multidisciplinare che prevede l’estrazione di conoscenze e approfondimenti da dati strutturati e non strutturati utilizzando vari metodi, algoritmi e tecniche scientifiche.
Il ruolo fondamentale della scienza dei dati nell’OSINT
Nell’ambito dell’OSINT, la scienza dei dati svolge un ruolo fondamentale nel trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili.
Per alcune aziende, l’utilizzo di database che forniscono report automatici con centinaia di dati tecnici potrebbe essere un’esperienza comune. Tuttavia, tali dati possono spesso essere schiaccianti e incomprensibili per i dirigenti o i gestori del rischio.
La corretta interpretazione dei dati deriva dall’implementazione della scienza dei dati da parte di esperti, garantendo un report leggibile dall’uomo che possa essere facilmente compreso e utilizzato per il processo decisionale strategico. Con OSINT, la scienza dei dati consente di filtrare, convalidare e correlare in modo accurato le informazioni provenienti da fonti diverse, fornendo una visione olistica dell’argomento in esame. Sfruttando la scienza dei dati, gli analisti OSINT possono identificare modelli, tendenze e anomalie che potrebbero essere cruciali per il processo decisionale. Inoltre, la scienza dei dati consente agli analisti di creare rappresentazioni visive di dati complessi, semplificando la comunicazione dei risultati alle parti interessate.
OSINT e AI: sinergia per il futuro dell’analisi dei dati
OSINT e AI sono due tendenze più popolari e conosciute della modernità. Questi due tipi di tecnologia sono probabilmente familiari a chiunque abbia una connessione Internet, soprattutto per coloro che sono utenti web attivi. Tuttavia, la maggior parte delle persone potrebbe fraintendere l’intera idea e il fenomeno di entrambe le soluzioni. Quindi, vorremmo discutere di tutti i vantaggi e le sfide dell’adozione di tecnologie come OSINT e AI, perché e quando dovresti usarle e come questa combinazione cambierà il futuro del nostro mondo. OSINT è l’acronimo di open-source intelligence.
Il nome parla da solo, il che significa che il principio fondamentale di OSINT è quello di raccogliere e analizzare dati, condivisi in fonti aperte come post sui social media, articoli di notizie o altre fonti pubbliche su Internet. Il tipo di dati, così come le loro specifiche, varia a seconda dell’obiettivo finale dell’utilizzo di questi dati. Ad esempio, può trattarsi di informazioni personali su un particolare individuo scritte in formato testo o di un file video di un determinato evento, catturato da una telecamera.
Per lo più, OSINT è diventato noto nel contesto dell’invasione russa su vasta scala dell’Ucraina, che ha influenzato in modo significativo il settore IT. Tuttavia, a dire il vero, OSINT era comunemente utilizzato da vari giornalisti e appassionati molto prima del 2022. Probabilmente uno degli eventi più significativi nel campo dell’analisi OSINT è l’indagine a tutti gli effetti sulla tragedia dell’MH17, eseguita dalla comunità di intelligence bellingcat[2].
Grazie a strumenti open-source per l’intelligence, gli analisti di Bellingcat sono riusciti a raccogliere diversi tipi di dati, relativi a questo tragico evento, per indagare e capire a chi dare la colpa in un attacco terroristico del genere. Avendo foto e video, postati da diversi passanti, gli investigatori sono riusciti a eseguire un’indagine su vasta scala, che ha incluso l’identificazione del particolare lanciamissili BUK, il suo percorso dalla Russia all’Ucraina e viceversa e l’identificazione delle persone che hanno preso parte all’attacco. OSINT è solo una metodologia, che definisce come far funzionare i big data, raccoglierli da fonti aperte e analizzarli.
I giornalisti sono stati tra i primi ad adottare con successo la pratica dell’OSINT per soddisfare le loro esigenze professionali. Tuttavia, oggi il contesto sta cambiando rapidamente e sempre più aziende stanno imparando l’OSINT e trovando modi per utilizzarlo per le proprie esigenze aziendali. Pertanto, è solo una questione di tempo prima che le aziende utilizzino OSINT su base giornaliera.
OSINT può diventare un potente strumento per un’ampia gamma di aziende specifiche del settore. Ad esempio, può portare valore al campo dell’e-commerce fornendo ulteriori modi di previsione delle vendite. Inoltre, la raccolta di grandi quantità di dati e la loro analisi possono aiutare a migliorare numerosi aspetti di qualsiasi prodotto aziendale. Ad esempio, può essere utilizzato per analizzare l’attuale contesto di mercato, apprendere preziose informazioni sui tuoi rivali, sulle differenze tra voi due, sui tuoi prodotti o servizi, ecc. In alternativa, puoi utilizzare le pratiche OSINT per creare un ritratto più dettagliato e accurato del tuo pubblico di destinazione, comprese le sue esigenze, età, posizione, ecc.
Alla fine, l’OSINT complessivo è una metodologia così ampia, che può essere utilizzata in innumerevoli scenari, in base alle tue esigenze e idee. Tuttavia, cambierà alcuni aspetti del business. Anche al giorno d’oggi, la maggior parte delle operazioni e delle strategie aziendali moderne dipendono fortemente dai dati di input e le decisioni più importanti sono guidate dai dati. Questo è il motivo per cui è difficile negare il fatto che tali strumenti e metodologie di raccolta e analisi dei dati, come le migliori pratiche OSINT, avranno un impatto sul futuro del processo decisionale basato sui dati.
L’importanza dell’OSINT per giornalismo e trasparenza
Come è stato detto prima, uno dei campi più importanti, in cui l’OSINT è già utilizzato regolarmente, è il giornalismo. Il motivo è estremamente semplice: con informazioni limitate o addirittura nulle, gli analisti possono effettuare indagini su vasta scala semplicemente raccogliendo e combinando diversi fatti pubblicati online e formulando i loro giudizi, sulla base dei risultati finali di tali combinazioni. Inoltre, c’è una varietà di organizzazioni che utilizzano l’OSINT per combattere la corruzione politica e portare maggiore trasparenza nella vita sociale, politica e imprenditoriale. Uno dei migliori esempi è YouControl, un sistema analitico e un database che raccoglie informazioni su quasi tutte le aziende ucraine, la loro attività, i beneficiari, ecc.[3]
Nel prossimo articolo affronteremo il tema dell'”Equilibrio tra uso ottimale delle risorse pubbliche e sicurezza dei dati”. Se sei interessato ad approfondire ulteriormente, ti invitiamo a scaricare gratuitamente il white paper “Big e Fast Data: tra sfida per la sicurezza e privacy”, dove troverai una visione completa su come l’integrazione dei dati può portare vantaggi significativi in termini di sicurezza e innovazione.
Note e Biografia:
[1] Quarantotto Vittori, G. (2021). Review of AI-based marketing approaches.
[2] Pellegrini, F. Development of an e-commerce platform and web 2.0 services for a high-tech university spin-off.
[3] Raco, F. (2015). Formazione continua: motore per l’innovazione e la competitività. Paesaggio Urbano, 4, 45-47. Link in bibliografia.
É un esperto di sicurezza informatica, con una formazione che combina conoscenze giuridiche e tecniche. Ha conseguito una laurea triennale in Operatore Giuridico di Impresa presso l’Università degli Studi de L’Aquila, seguita da una laurea magistrale in Giurisprudenza presso l’Università Telematica Pegaso. La sua formazione si arricchisce di quattro master: uno in Criminologia e Studi Forensi, uno in Programmazione e Sviluppo Backend e Frontend, un master in Cybersecurity presso l’Ethical Hacker Academy, e un master di II livello in Homeland Security presso l’Università Campus Bio-Medico di Roma.
Grazie a diverse certificazioni EIPASS, tra cui quella di Data Protection Officer (DPO/RDP), e licenze OPSWAT, ha acquisito competenze avanzate in sicurezza delle reti, protezione delle infrastrutture critiche e gestione dei dati. La sua passione per il mondo informatico e tecnologico e il costante aggiornamento professionale lo hanno reso un punto di riferimento nel settore, incluse aree emergenti come l’intelligenza artificiale.
È autore di due pubblicazioni scientifiche: “Contrasto al Terrorismo: La Normativa dell’Unione Europea” e “La Cyber Security: La Riforma Europea in Materia di Cybersicurezza ed il Cyber- Crime”, entrambe edite da Currenti Calamo.
