Cách tổ chức để dành chiến thắng
The Center for Advanced Defense Studies, 1201 I Street Northwest, Washington, DC, 20005, United Statesinfo@c4ads.org
Các phương tiện trinh sát của Trung Quốc tại Đá Chữ Thập vào ngày 9/6/2021. Nguồn: H I Sutton, “Chinese Military Surveillance Ship, Aircraft Spotted at Contested South China Sea Reef,” USNI News ngày 10/6/2021..
Jamie Burnham là thành viên nghiên cứu tại Trung tâm Belfer về Khoa học và Các vấn đề Quốc tế của Trường Kennedy Harvard, nơi ông đang khám phá cách công nghệ kỹ thuật số thay đổi tình báo chính trị và hoạch định chính sách. Là một nhà ngoại giao Anh, ông đã phục vụ khắp châu Phi và Trung Đông, với quan tâm đặc biệt trong chủ đề phổ biến công nghệ vũ khí và khả năng tự cường của các quốc gia mong manh. Đây là phần thứ hai trong chuỗi bài ông viết về chủ đề lập bản đồ tham vọng của Trung Quốc. (Mời xem phần thứ nhất ở Bản Tin Biển Đông Số 66). Do tính bản quyền nghiêm ngặt và nội dung bài viết được đồng nghiệp chia sẻ trong danh sách thư tín nội bộ, chúng tôi chỉ có thể giới thiệu bản dịch toàn văn, và cung cấp bản tiếng Anh toàn văn cho các nhà tài trợ và những ai cần cho công việc. Email liên hệ: sukybiendong@gmail.com.
Bản gốc tiếng Anh chỉ dành cho biên tập ở đây.
—–
Kiến trúc thông tin của chính phủ sẽ phải được tái định hình để đáp ứng thách thức mà nhà nước Trung Quốc đặt ra. Một số đáp ứng chính sách đã được hoàn thiện, đáng chú ý nhất là trong việc tăng cường luật điều chỉnh các giao dịch thương mại trong các lĩnh vực công nghệ ưu tiên cao. Dự luật đầu tư và an ninh quốc gia của Vương quốc liên hiệp Anh & Bắc Ireland giới thiệu một hệ thống kết hợp giữa các thông báo bắt buộc và tự nguyện vì lý do an ninh quốc gia. Một ứng dụng cơ bắp hơn là Lệnh Kiểm soát Xuất khẩu. Tờ The Times đưa tin rằng hơn ‘200 công dân Anh tại hơn một chục trường đại học’ đã nhận được thông báo từ cơ quan chức năng vì bị nghi ngờ đã vi phạm Lệnh Kiểm soát Xuất khẩu. Tuy nhiên, các công cụ chính sách không hiệu quả và có khả năng gây hại nếu chúng không được hỗ trợ bởi tình báo. Chính phủ yêu cầu sự phân tích và hiểu biết sâu kịp thời để ít bị động hơn, thực hiện các biện pháp can thiệp sớm hơn và ít tốn kém hơn, đồng thời khai thác mạng lưới ngoại giao và tình báo toàn cầu để bảo vệ các lợi ích của Anh ở nước ngoài. Môi trường dữ liệu hiện đại mang lại lợi thế cho những người học cách chia nhỏ hoạt động theo từng ngăn và chia sẻ kiến thức.
Xác định ý định của Trung Quốc
Ý định của CHND Trung Hoa trong việc thâu tóm công nghệ đã được báo hiệu rõ ràng. Nó vừa mang tính chiến lược, vừa mang tính thực dụng và bắt nguồn từ những hành vi lịch sử. Có một mong muốn dài hạn có thể nhìn thấy là phải đạt được bằng mọi phương tiện các mục tiêu chiến lược của hiện tại – bất kể chúng là gì – trong khi đồng thời xây dựng một hệ thống mà cuối cùng có thể tự tồn tại và tự cung tự cấp. Các tài liệu lý thuyết đòi hỏi một cách tiếp cận toàn xã hội để đạt được một mục tiêu chung. Ví dụ, ‘Made in China 2025’ tìm cách nâng cấp công nghiệp Trung Quốc để nó có thể chiếm lĩnh những phần cao nhất của chuỗi cung ứng toàn cầu và xác định mười lĩnh vực ưu tiên, bao gồm: công nghệ thông tin tiên tiến mới; máy công cụ tự động và người máy; thiết bị vũ trụ và hàng không; thiết bị hàng hải và vận tải biển công nghệ cao; thiết bị vận tải đường sắt hiện đại; phương tiện và thiết bị năng lượng mới; thiết bị điện; thiết bị nông nghiệp; vật liệu mới và dược phẩm sinh học và các sản phẩm y tế tiên tiến.
Mặc dù kế hoạch đại cương đã rõ ràng, nhưng nó đòi hỏi nhiều kỹ năng và năng lực chuyên môn hơn để xác định các lỗ hổng công nghệ mà Trung Quốc đang nhắm tới. Các phương pháp tiếp cận có thể bao gồm:
– Tạo tiêu chuẩn cơ sở về công nghệ. Việc theo dõi liên tục các ấn phẩm học thuật và bằng sáng chế có thể thiết lập tiến bộ trong các lĩnh vực nghiên cứu. Để đạt được điều này, các nhà phân tích dữ liệu phải hợp tác với các nhà khoa học để xác định và hiểu được mức độ liên quan của các công trình nghiên cứu. Các nhà lãnh đạo tư tưởng học thuật trong các lĩnh vực ưu tiên cao, chẳng hạn như máy tính lượng tử hoặc công nghệ sinh học, có thể được xác định và các hợp tác học thuật của họ được lập bản đồ. Hệ thống máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được yêu cầu để thực hiện điều này trên quy mô lớn: Ví dụ: Cơ sở dữ liệu Tài nguyên Tri thức của Trung Quốc có hơn 71 triệu tạp chí học thuật.
– Hoạt động đổi mới. Có thể tiếp tục mô phỏng mô hình những trung tâm đổi mới, các công ty hoặc các tổ chức nhà nước nào đang thương mại hóa các công nghệ mới và sau đó lập bản đồ các mối quan hệ của họ với các mạng lưới thâu tóm bên ngoài.
– Các chỉ số ưu tiên. Nỗ lực tương đối giữa các lĩnh vực công nghệ để thiết lập các ưu tiên của nhà nước Trung Quốc cũng có thể được định lượng để thiết lập các nỗ lực và ưu tiên tương đối.
– Dòng chảy thông tin. Bản chất của việc tiếp thu công nghệ của Trung Quốc đòi hỏi các ưu tiên phải được phổ biến rộng rãi cho nhiều tổ chức nhà nước và ngoài nhà nước, bao gồm các tổ chức phi chính phủ và các nhóm vận động. Thông tin có thể nhạy cảm, nhưng rất khó để giữ bí mật. Có thể mô hình hóa dòng chảy thông tin và xác định các nút mà phản ánh ý định trung tâm. Các mạng lưới này phức tạp và dòng thông tin thường không rõ ràng, nhưng các ấn phẩm của chính phủ, tài liệu đấu thầu, tạp chí hoặc bài phát biểu có thể cung cấp các chỉ báo.
Xác định năng lực
Mạng lưới thu nhận công nghệ rất phức tạp và có tính lan tỏa. Các mối quan hệ thường không chính thức hoặc không rõ ràng. Nó đòi hỏi các kỹ thuật điều tra, kết hợp với công cụ phân tích tiên tiến, để xác định những hệ thống gây rủi ro. Các phương pháp phân tích đã được thiết lập bao gồm:
– Đánh giá rủi ro. Các nhà phân tích thử và đánh giá rủi ro gây ra bởi một người hoặc một công ty đối với việc chuyển giao bằng cách xem xét hành vi của mạng lưới rộng lớn hơn của nó. Đối với một người, các dấu hiệu rủi ro có thể bao gồm hành vi của các cộng sự hoặc sự tham gia với một tổ chức phi chính phủ được biết là hoạt động tích cực trong việc thâu tóm công nghệ. Điều này sẽ liên quan đến việc hiểu sâu hơn về liên kết cá nhân và rộng hơn. Đối với một công ty thương mại, nhà phân tích có thể xem xét quyền sở hữu, cổ đông và nhân viên có lợi cuối cùng của nó. Bằng cách mô tả đặc điểm hành vi của mạng lưới rộng hơn, và xác định bất kỳ hoạt động có hại nào trước đó, có thể đưa ra nhận định sáng suốt về rủi ro gây ra.
– Khám phá mạng lưới. Các nhà phân tích cần phải tìm ra những người hoặc tổ chức không xác định có thể gây ra mối đe dọa. Trước tiên, các nhà phân tích xác định lĩnh vực mà họ muốn tập trung, ví dụ như máy tính lượng tử hoặc công nghệ sinh học. Sau đó, họ sẽ tìm cách xác định những công ty và tổ chức học thuật làm việc trong lĩnh vực này, ví dụ như thông qua các tạp chí học thuật, đăng ký công ty hoặc các tài liệu đấu thầu của chính phủ. Sau đó, nhà phân tích sẽ xác định dấu chân ở nước ngoài của các tổ chức đó bằng cách thiết lập sự hiện diện của tổ chức đó trong các cơ sở lưu trữ dữ liệu ở nước ngoài, ví dụ đăng ký doanh nghiệp hoặc hồ sơ trao đổi chứng khoán.
– Cảnh báo tự động. Quy mô hoạt động của CHND Trung Hoa là rất lớn. Các cảnh báo tự động có thể được phát triển dựa trên sử dụng kinh nghiệm thực tiễn có tính quy luật để xác định các thực thể đáng ngờ, sau đó đưa ra các cảnh báo này dưới dạng các cảnh báo được ưu tiên để điều tra sâu hơn. Có hai loại cảnh báo cơ bản. Thứ nhất, phát triển một nền tảng kiến thức về các tác nhân xấu đã biết, sau đó kiểm tra nền tảng này một cách có hệ thống dựa trên các tập dữ liệu liên quan đến các tổ chức, công ty và tổ chức quan trọng của một quốc gia để xác định các điểm trùng khớp. Ví dụ, điều này có thể tận dụng các phương pháp đối sánh mờ (fuzzy matching approaches). Thứ hai, tìm kiếm các mô hình phức tạp hơn chỉ báo hoạt động đáng ngờ, tận dụng các phương pháp tiếp cận như máy học (machine learning). Các phương pháp tiếp cận phức tạp hơn này có thể mất thời gian để phát triển, tận dụng thông tin chi tiết được tạo ra từ phân tích tập trung vào thực thể và phân tích từ trên xuống để xây dựng và lặp lại dần dần theo một bộ quy tắc theo thời gian.
Một ví dụ về mô hình hoá dữ liệu
Tổ chức tư vấn C4ADS có trụ sở tại thủ đô Washington của Mỹ đã mô hình hóa các mạng lưới thâu tóm của Trung Quốc trong lĩnh vực quốc phòng. Điều này có thể cung cấp một mô hình hữu ích cho các lĩnh vực công nghệ khác. Học thuyết về sự kết hợp quân sự-dân sự (MCF) dưới thời Tập Cận Bình đã phát triển các khái niệm lâu đời về hoạt động hợp tác quân sự và dân sự thành một hệ thống sinh thái tinh vi. Các công nghệ thương mại được tận dụng để phát triển năng lực quân sự. Cơ sở công nghiệp dân sự tham gia vào chuỗi cung ứng công nghệ quốc phòng. Các quỹ chuyên dụng phân bổ vốn cho đổi mới quốc phòng. Các hội nghị và hội chợ thương mại quy tụ các nhà thầu quốc phòng và các nhà sản xuất lưỡng dụng. Khu công nghiệp ươm tạo công nghệ mới.
C4ADS đã sử dụng dữ liệu về các tổ chức thương mại và nhà nước của CHND Trung Hoa để xác định bốn loại tác nhân lớn liên quan đến việc mua lại công nghệ quốc phòng ở nước ngoài. Sơ đồ mạng ở Hình 1. Sử dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu cao cấp, họ có thể xác định:
Các nhà thầu. 11 nhà thầu quốc phòng thuộc sở hữu nhà nước như Tổng công ty Hạt nhân Quốc gia Trung Quốc và Tập đoàn Công nghệ Điện tử Trung Quốc thống trị ngành công nghiệp quốc phòng. Giữa họ, họ kiểm soát mạng lưới hơn 800 công ty con và công ty chi nhánh và chịu trách nhiệm về khoảng 75% chuỗi cung ứng quốc phòng. Tất cả các công ty đều tiến hành kinh doanh ở nước ngoài.
Phương tiện đầu tư. Một nhóm sáu phương tiện đầu tư bán tư nhân cung cấp vốn đầu tư mạo hiểm, vốn cổ phần tư nhân và quỹ vườn ươm cho khu vực quốc phòng. Sáu công ty này sở hữu thêm 232 công ty, mỗi công ty đầu tư vào khoảng 40 doanh nghiệp khác.
Các nhà sản xuất lưỡng dụng. Các nhà sản xuất lưỡng dụng hợp tác với các nhà thầu quốc phòng thuộc sở hữu nhà nước và bán trực tiếp cho Quân Giải phóng Nhân dân Trung Quốc.
Các tổ chức học thuật. Một mạng lưới các tổ chức học thuật hỗ trợ R&D quân sự của CHND Trung Hoa. Quân đội Trung Quốc đã thành lập 43 trường đại học và tổ chức tư vấn như Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc. Các trường đại học khác, chẳng hạn như nhóm các trường “Quốc phòng thất tử” (BBT: 7 trường đại học có nguồn gốc gắn liền với lực lượng vũ trang Trung Quốc), được tích hợp với các trung tâm nghiên cứu của Thư viện Quốc gia Trung Quốc. Mỗi trường đại học có mạng lưới công ty riêng của mình, thu hút cộng đồng doanh nghiệp quốc tế.
Sau khi xây dựng được một mô hình những mạng lưới thâu tóm quốc phòng, C4ADS đã có thể làm sáng tỏ hơn nữa vai trò của những mạng lưới này trong việc nhập khẩu vật liệu và công nghệ vào CHND Trung Hoa. C4ADS đã có thể xác định 65.272 sự kiện nhập khẩu vào CHND Trung Hoa từ năm 2014 đến năm 2019. 61% trong số hàng nhập khẩu này là hàng hóa có tiềm năng lưỡng dụng, với Mỹ, Nhật Bản, Đức và Hàn Quốc nổi lên là các nhà cung cấp hàng đầu. Nếu có thể xác định các nguyên liệu có liên quan đến lĩnh vực quốc phòng, giấy phép kiểm soát xuất khẩu có thể đã được áp dụng.
Tổ chức để chiến thắng
Tư duy mặc định rằng ‘dữ liệu lớn’ và trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách nào đó sẽ dễ dàng đáp ứng mục đích của bạn, là sẽ thất bại. Công nghệ không phải là thách thức: văn hóa tổ chức, lối tư duy cố định và ranh giới thể chế mới là những thách thức. Các sĩ quan tình báo – những người mà cuộc đời của họ bị che đậy sau những bức tường bí mật – thường phải vật lộn để hiểu rằng có thể có thông tin có giá trị hoặc đáng quan tâm trong thế giới thực. Được định hình bởi những sự thật cay đắng của Chiến tranh Lạnh, họ đã học được rằng kiến thức bị che giấu có lợi hơn kiến thức được chia sẻ. Tuy nhiên, trong thế giới cạnh tranh hỗn hợp, dữ liệu đang bị rò rỉ trên ma trận cơ sở hạ tầng toàn cầu hóa. Bỏ qua nó là mù quáng. Cách ly khỏi các mạng tiếp nhận và chia sẻ nó thì lại trở thành câm điếc. Các cơ quan tình báo có thể phát triển thành những ‘nền tảng tri thức’ thu thập thông tin có giá trị hơn là độ nhạy cảm, và triển khai các kỹ năng khai thác, phân tích và phân phối tác động.
Sự bảo trợ
Thay đổi trong bất kỳ tổ chức nào đều cần bảo trợ. Đây không chỉ đơn giản là một câu hỏi về quản trị hoặc lập ngân sách. Việc phát triển một hệ thống sinh thái phân tích, giống như các yếu tố khác của chuyển đổi kỹ thuật số của chính phủ, đòi hỏi hoạt động trên các ranh giới thể chế, xây dựng các mô hình hoạt động mới và thách thức các giả định cố định. Sự cấp bách của các cuộc khủng hoảng và sự cần thiết phải đưa ra một loạt các giải pháp chiến thuật nhanh chóng có thể ngăn cản sự thay đổi dài hạn trong các bộ phận, dẫn tới tích lũy nợ chiến lược. Sự thành công của Dịch vụ Kỹ thuật số của Chính phủ Anh không chỉ nhờ vào sự lãnh đạo xuất sắc của những người sáng lập mà còn nhờ sự hỗ trợ tích cực của Bộ trưởng Văn phòng Nội các Francis Maude. Họ nhận thấy cần phải làm cho nhà tài trợ hiểu được rằng để nguyên trạng là việc rất tốn kém. “Mang lại sự thay đổi trước sức ỳ cần rất nhiều thời gian và sức lực cũng như vốn chính trị.” Bất kỳ năng lực mới nào cũng phải có sự hỗ trợ của một nhà lãnh đạo cấp cao, người cam kết cá nhân cho sự thành công của nó.
Con người
Con người vẫn là thành phần quý giá nhất. Nhân sự với các bộ kỹ năng để phân tích dữ liệu là vô cùng cần thiết. Điều may mắn của Chính phủ Anh là có năng lực phân tích. Tuy nhiên, phân tích kỹ thuật số đòi hỏi sự phát triển của bộ kỹ năng. Trọng tâm của phân tích sẽ vẫn là các phương pháp tiếp cận cổ điển. David Omand gọi những cách tiếp cận này là SEES: nhận thức tình huống (situational awareness), giải thích các sự kiện và động cơ (explanation of events and motivations), uớc tính và dự báo (estimates and forecasts), và thông báo chiến lược về các vấn đề chiến lược dài hạn. Đưa ra khung câu hỏi phù hợp sẽ luôn là việc khó – và câu hỏi gần như chắc chắn sẽ phải được thay đổi cho phù hợp khi vấn đề được hiểu rõ hơn.
Tuy nhiên, phân tích kỹ thuật số lại đặt ra những thêm thách thức. Thông thường, các nhà phân tích có thể xác định các mô hình từ các tập dữ liệu đã thiết lập, chẳng hạn như báo cáo tình báo, báo cáo phương tiện truyền thông hoặc tạp chí học thuật. Tuy nhiên, nhà phân tích kỹ thuật số phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là tìm kiếm dữ liệu trong phạm vi rộng lớn vô tận của Internet, không rõ ràng về những gì cần chọn hoặc những mẫu cần tìm kiếm. Mỗi tập dữ liệu có thể có quy mô đáng kể, có khoảng trống và được cấu trúc có tính độc nhất. Trên hết, phần lớn là bằng tiếng nước ngoài. Có rất nhiều cạm bẫy. Các câu trả lời trông có vẻ đáng tin cậy nhưng trên thực tế là sai, có thể do dữ liệu được chọn sai, hoặc bối cảnh văn hóa hoặc ngôn ngữ đã bị hiểu sai, hoặc câu hỏi được xác định không đầy đủ.
Để vượt qua được những thách thức này đòi hỏi các đội đa lĩnh vực. Một chuyên gia yêu cầu phải tham gia với cộng đồng chính phủ rộng lớn hơn để hiểu chính sách hoặc các động lực hoạt động và giúp tạo khung các câu hỏi. Các nhà khoa học dữ liệu phải phát triển các mô hình thống kê và các hệ thống phân tích thích ứng. Các nhà phân tích phải hiểu bối cảnh mà thông tin nằm trong đó và có thể thẩm vấn nó để tìm ra câu trả lời.
Văn hóa tổ chức là nền tảng để thành công. Các giả định phải được thử thách, và sự sáng tạo và sự khéo léo được hoan nghênh, nếu là để các con đường mới được phát hiện. Do đó, các cấu trúc phân cấp phải phẳng. Sự đa dạng kinh nghiệm sống phải được khuyến khích. Không có cá nhân nào hoàn hảo. Con người phải được đào tạo và cố vấn để phát triển. Các đội phải nhỏ để nuôi dưỡng sự tin tưởng lẫn nhau và tự tổ chức để tìm ra giải pháp. Các cá nhân phải phát triển các mạng xã hội rộng lớn hơn để tận dụng vốn tri thức và những ý tưởng mới.
Các công cụ
Quy mô dữ liệu có sẵn và thách thức trong việc hiểu nó đòi hỏi các công cụ phân tích tiên tiến cao. Các vấn đề về xử lý dữ liệu quy mô lớn không chỉ dành riêng cho chính phủ và lĩnh vực thương mại đang phát triển các khả năng đáng kể. Hoạt động ở mức ‘thấp’ có các chi phí liên quan đến việc mua sắm các năng lực và cơ sở hạ tầng mới, nhưng những chi phí này là thấp so với những thách thức về phát triển năng lực nội bộ cần thiết trong cộng đồng tình báo. Kiến trúc thông tin và các tiêu chuẩn kiểm toán và bảo mật có thể phù hợp với thông lệ thương mại tốt nhất. Thật vậy, một lợi thế của việc vận hành bên ngoài các hệ thống ‘cấp cao’ bí mật là thử nghiệm các kỹ thuật và công nghệ mới mà không có nguy cơ bị xâm phạm bí mật.
Những hệ thống này phải có các đặc điểm sau:
– Mạnh mẽ. Chúng cần có khả năng xử lý và quản lý dữ liệu khác nhau ở quy mô lớn (hàng tỷ bản ghi), với khả năng áp dụng các bản cập nhật khi dữ liệu mới được nhận. Chúng phải có khả năng tích hợp các công nghệ phân tích tiên tiến như dịch máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
– Có tính kết nối. Chúng cần trao quyền cho hợp tác công nghệ và xã hội, tận dụng hiểu biết của những người khác trong nước Anh và ở nước ngoài, đồng thời cung cấp các dòng dữ liệu và sản phẩm tình báo cho chính phủ và cho các quan hệ đối tác quốc tế.
– Lấy tri thức làm trung tâm. Kiến thức được tích lũy theo hai chiều: thời gian và địa điểm. Các hệ thống cần có khả năng xây dựng một kho lưu trữ kiến thức trở nên hữu ích hơn theo cấp số nhân theo thời gian. Mối quan hệ được tạo ra giữa con người và các tổ chức. Chúng chỉ có thể trở nên rõ ràng khi có nhiều thông tin hơn được đóng góp. Các nhóm khác nhau kiểm tra các miền khác nhau cần có khả năng đóng góp các phần tử ghép vào cùng một bức tranh tổng thể, nối những thứ có thể không rõ ràng ngay lập tức.
– Có tính cộng tác. Những mối quan hệ của chính phủ với khu vực thương mại phải thay đổi, từ hợp đồng sang hợp tác. Theo truyền thống, chức năng mong muốn đã được xác định thông qua một quy trình yêu cầu không rõ ràng, với ngân sách và khoảng thời gian được thiết lập dựa trên đấu giá nhiều hơn là hiểu biết. Kết quả là thường xuyên phải trả chi phí, chậm trễ và giao hàng dưới mức đạt. Việc xây dựng quan hệ đối tác có thể cho phép chuyên môn và năng lực của khu vực nhà nước và tư nhân được coi như tài sản bổ sung lẫn nhau. Bằng cách nhận ra rằng các vấn đề phức tạp được giải quyết thông qua khám phá và lặp lại, các mô hình kinh doanh mới sẽ xuất hiện mang lại lợi thế cạnh tranh.
– Có năng lực tái sản xuất. Bằng cách sử dụng dữ liệu bí mật, việc đổi mới và thử nghiệm các kỹ thuật mới có thể được hỗ trợ, chẳng hạn như sử dụng trí thông minh nhân tạo để tạo mô hình dự đoán. Những kỹ thuật này sau đó có thể được triển khai trong các lĩnh vực khác, ví dụ như quốc phòng hoặc tình báo, với rủi ro và chi phí giảm.
Dữ liệu
Các mô hình tình báo truyền thống tập trung nhiều vào các kỹ thuật thu thập từ những nguồn nhạy cảm, điều này cần thiết nhưng cũng chậm và tốn kém. Khi tính sẵn có của thông tin tăng và chi phí giảm, thông tin chi tiết từng là thứ được bảo mật của nhà nước sẽ trở nên sẵn có. Khối doanh nghiệp có thể theo dõi chương trình hạt nhân của Triều Tiên từ không gian hoặc theo dõi điện thoại di động. Đồng thời, việc duy trì bí mật trở nên khắt khe hơn và tốn kém hơn. Dữ liệu cho phép theo dõi các máy bay do thám của Cục tình báo trung ương Mỹ (CIA) ở Iraq hoặc các sát thủ Nga ở Salisbury. Khi dữ liệu công khai trở thành công cụ an ninh quốc gia, bản thân nó sẽ phát triển. Ví dụ, các cơ quan tình báo sẽ tìm cách che giấu hoạt động của họ bằng cách thay đổi cơ sở dữ liệu hoặc cung cấp thông tin sai lệch. Do đó việc xác thực dữ liệu trở thành một nhiệm vụ quan trọng.
Ở khu vực không cần bảo mật (low-side domain), các nhà phân tích có thể thực hành ‘tìm kiếm dữ liệu’ bằng cách tìm kiếm thông tin có giá trị trên Internet hoặc từ các nhà cung cấp thương mại. Điều này cung cấp lợi thế về tốc độ. Các quan hệ đối tác thương mại, học thuật và quốc tế có thể cung cấp thêm dữ liệu, phân tích và kỹ thuật. Năng lực phân tích phải hoạt động theo các tiêu chuẩn thương mại và không tìm kiếm dữ liệu độc quyền. Những dữ liệu này đòi hỏi sự giám sát theo quy định cụ thể và hạn chế việc phổ biến (và do đó tác động) của thông tin. Ví dụ về các loại dữ liệu có thể được khai thác bao gồm:
– Trước bạ công ty và các tập dữ liệu khác mô tả cấu trúc công ty, nhà đầu tư, nhân viên và lợi ích cuối cùng.
– Dữ liệu đăng ký tài sản, ví dụ: tài sản, tàu thuyền, máy bay.
– Dữ liệu đấu thầu chi tiết các hợp đồng và cơ hội của chính phủ.
– Các bài báo học thuật, bao gồm các tạp chí, kỷ yếu hội nghị, chi tiết về luận án thạc sĩ và tiến sĩ, danh sách nhân viên tại các tổ chức, giải thưởng thành tựu học thuật và các chương trình nghiên cứu sinh.
– Dữ liệu thương mại bao gồm các tổ chức liên quan đến việc vận chuyển hàng hóa, bản chất của lô hàng và vận chuyển vật chất.
– Hồ sơ tài chính như giao dịch và tiết lộ thông tin;
– Hình ảnh lấy từ các nhà cung cấp vệ tinh thương mại và phương tiện truyền thông xã hội.
https://dskbd.org/2021/06/15/ban-tin-bien-dong-so-67/
Không có nhận xét nào