Automatisera bevis med hjälp av Admiralty Scoring Model och CRAAP Test Integration

Att automatisera alla nivåer av Admiralty Scoring Model vid bedömning av cyberbevis innebär att man utvecklar en systematisk process som inkluderar modellens kriterier och poängmetod. Vi listade möjliga steg för att automatisera varje nivå i Admiralty Scoring Model.

1. Samla in och förbearbeta cyberbevisen: Samla in relevant cyberbevis, såsom loggfiler, nätverkstrafikdata, systemartefakter eller annan digital information relaterad till incidenten eller utredningen. Förbearbeta data för att säkerställa konsekvens och kompatibilitet för analys, vilket kan innefatta datarensning, normalisering och formatering.
2. Definiera kriterierna för varje nivå: Granska Admiralitetets poängmodell och identifiera kriterierna för varje nivå. Modellen består vanligtvis av flera nivåer, såsom Nivå 1 (Indikation), Nivå 2 (Reasonable Belief), Nivå 3 (Strong Belief) och Nivå 4 (Fakta). Definiera de specifika kriterierna och indikatorerna för bedömning på varje nivå baserat på modellens vägledning.
3. Utveckla algoritmer eller regler för bevisbedömning: Designa algoritmer eller regler som automatiskt kan utvärdera bevisen mot de definierade kriterierna för varje nivå. Detta kan innebära att man använder maskininlärningstekniker, naturlig språkbehandling eller regelbaserade system för att analysera bevisen och göra bedömningar utifrån kriterierna.

1. Extrahera egenskaper från bevisen: Identifiera relevanta egenskaper eller attribut från bevisen som kan bidra till bedömningsprocessen. Dessa funktioner kan inkludera indikatorer på kompromiss, tidsstämplar, nätverksmönster, filegenskaper eller annan relevant information som överensstämmer med kriterierna för varje nivå.
2. Tilldela poäng baserat på kriterierna: Tilldela poäng eller betyg till bevisen baserat på kriterierna för varje nivå i Admiralty Scoring Model. Poängsättningen kan vara binär (t.ex. godkänd/underkänd), numerisk (t.ex. på en skala från 1 till 10) eller vilken annan lämplig skala som helst som återspeglar nivån av förtroende eller övertygelse som är förknippad med bevisen.
3. Integrera poängprocessen i ett enhetligt system: Utveckla ett enhetligt system eller program som innehåller den automatiserade poängprocessen. Detta system bör ta bevisen som input, tillämpa algoritmer eller regler för att bedöma bevisen och generera motsvarande poäng eller betyg för varje modellnivå.
4. Validera och förfina det automatiserade poängsystemet: Validera det automatiserade poängsystemets prestanda genom att jämföra dess resultat mot mänskliga bedömningar eller etablerade riktmärken. Analysera systemets noggrannhet, precision, återkallelse eller andra relevanta mätvärden för att säkerställa dess tillförlitlighet. Förfina systemet efter behov baserat på utvärderingsresultaten.
5. Uppdatera och förbättra systemet kontinuerligt: ​​Håll dig uppdaterad med den senaste informationen om cyberhot, attacktekniker och nya bevisfaktorer. Uppdatera och förbättra det automatiska poängsystemet regelbundet för att anpassa sig till nya trender, förfina kriterierna och förbättra bedömningarnas noggrannhet.

Att automatisera Admiralty Scoring Model för att bedöma cyberbevis kräver expertis inom cybersäkerhet, dataanalys och mjukvaruutveckling. Involvera domänexperter, cybersäkerhetsanalytiker och datavetare för att säkerställa effektiv implementering och anpassning till din organisations specifika krav eller användningsfall.

Att integrera CRAAP-testet (valuta, relevans, auktoritet, noggrannhet, syfte) med NATOs amiralitetspoängmodell kan ge en omfattande bedömningsram för att utvärdera trovärdigheten och kvaliteten på cyberbevis.

1. Definiera kriterierna: Kombinera kriterierna från båda modellerna för att skapa en enhetlig uppsättning utvärderingskriterier. Använd de fullständiga kriterierna för NATO Admiralty Scoring Model som de viktigaste bedömningsnivåerna, medan CRAAP-testet kan fungera som underkriterier inom varje nivå. Till exempel:
• Nivå 1 (indikation): Bedöm bevisen för valuta, relevans och auktoritet.
• Nivå 2 (Reasonable Belief): Utvärdera bevisen för noggrannhet och syfte.
• Nivå 3 (stark tro): Analysera bevisen för alla kriterier för CRAAP-testet.
• Nivå 4 (Fakta): Verifiera ytterligare bevisen för alla kriterier för CRAAP-testet.
2. Tilldela vikter eller poäng: Bestäm varje kriteriums relativa betydelse eller vikt inom den enhetliga bedömningsramen. Du kan tilldela högre vikter till kriterierna från NATO Admiralty Scoring Model eftersom de representerar huvudnivåerna, medan CRAAP-testkriterierna kan ha lägre vikter som underkriterier. Alternativt kan du tilldela poäng eller betyg till varje kriterium baserat på deras relevans och inverkan på den övergripande bedömningen.
3. Utveckla en automatiserad bedömningsprocess: Designa algoritmer eller regler baserat på de definierade kriterierna och vikterna för att automatisera bedömningsprocessen. Detta kan involvera naturliga språkbehandlingstekniker, textanalys eller andra metoder för att extrahera relevant information och utvärdera bevisen mot kriterierna.
4. Extrahera relevanta bevisegenskaper: Identifiera egenskaperna eller attributen hos bevisen som överensstämmer med CRAAP-testkriterierna och NATOs amiralitetspoängmodell. Till exempel, för auktoritet, kan du överväga faktorer som författaruppgifter, källans rykte eller peer review-status. Extrahera dessa funktioner från bevisen som används i den automatiserade bedömningsprocessen.
5. Tillämpa det enhetliga bedömningsramverket: Integrera den automatiserade bedömningsprocessen med det enhetliga ramverket. Mata in bevisen, tillämpa algoritmerna eller reglerna för att utvärdera bevisen mot de definierade kriterierna och generera poäng eller betyg för varje kriterium och övergripande bedömningsnivå.
6. Aggregera och tolka resultaten: Aggregera poängen eller betygen från varje kriterium och nivå för att få en övergripande bedömning av bevisen. Upprätta trösklar eller beslutsregler för att fastställa den slutliga klassificeringen av bevisen baserat på de kombinerade poängen eller betygen. Tolka resultaten för att kommunicera trovärdigheten och kvaliteten på bevisen till intressenter.
7. Validera och förfina det integrerade ramverket: Validera det integrerade ramverkets prestanda genom att jämföra dess resultat med manuella bedömningar eller etablerade riktmärken. Bedöm noggrannheten, precisionen, återkallelsen eller andra relevanta mätvärden för att säkerställa dess effektivitet. Kontinuerligt förfina och förbättra ramverket baserat på feedback och nya insikter.

Genom att integrera CRAAP-testet med NATO Admiralty Scoring Model kan du förbättra bedömningsprocessen, med hänsyn till de tekniska aspekterna av bevisen och dess valuta, relevans, auktoritet, noggrannhet och syfte. Denna integration ger en mer omfattande och väl avrundad utvärdering av bevisens trovärdighet och kvalitet.

 vid bedömning av cyberbevis innebär att man utvecklar en systematisk process som inkluderar modellens kriterier och poängmetod. Vi listade möjliga steg för att automatisera varje nivå i Admiralty Scoring Model.

1. Samla in och förbearbeta cyberbevisen: Samla in relevant cyberbevis, såsom loggfiler, nätverkstrafikdata, systemartefakter eller annan digital information relaterad till incidenten eller utredningen. Förbearbeta data för att säkerställa konsekvens och kompatibilitet för analys, vilket kan innefatta datarensning, normalisering och formatering.
2. Definiera kriterierna för varje nivå: Granska Admiralitetets poängmodell och identifiera kriterierna för varje nivå. Modellen består vanligtvis av flera nivåer, såsom Nivå 1 (Indikation), Nivå 2 (Reasonable Belief), Nivå 3 (Strong Belief) och Nivå 4 (Fakta). Definiera de specifika kriterierna och indikatorerna för bedömning på varje nivå baserat på modellens vägledning.
3. Utveckla algoritmer eller regler för bevisbedömning: Designa algoritmer eller regler som automatiskt kan utvärdera bevisen mot de definierade kriterierna för varje nivå. Detta kan innebära att man använder maskininlärningstekniker, naturlig språkbehandling eller regelbaserade system för att analysera bevisen och göra bedömningar utifrån kriterierna.
4. Extrahera egenskaper från bevisen: Identifiera relevanta egenskaper eller attribut från bevisen som kan bidra till bedömningsprocessen. Dessa funktioner kan inkludera indikatorer på kompromiss, tidsstämplar, nätverksmönster, filegenskaper eller annan relevant information som överensstämmer med kriterierna för varje nivå.
5. Tilldela poäng baserat på kriterierna: Tilldela poäng eller betyg till bevisen baserat på kriterierna för varje nivå i Admiralty Scoring Model. Poängsättningen kan vara binär (t.ex. godkänd/underkänd), numerisk (t.ex. på en skala från 1 till 10) eller vilken annan lämplig skala som helst som återspeglar nivån av förtroende eller övertygelse som är förknippad med bevisen.
6. Integrera poängprocessen i ett enhetligt system: Utveckla ett enhetligt system eller program som innehåller den automatiserade poängprocessen. Detta system bör ta bevisen som input, tillämpa algoritmer eller regler för att bedöma bevisen och generera motsvarande poäng eller betyg för varje modellnivå.
7. Validera och förfina det automatiserade poängsystemet: Validera det automatiserade poängsystemets prestanda genom att jämföra dess resultat mot mänskliga bedömningar eller etablerade riktmärken. Analysera systemets noggrannhet, precision, återkallelse eller andra relevanta mätvärden för att säkerställa dess tillförlitlighet. Förfina systemet efter behov baserat på utvärderingsresultaten.
8. Uppdatera och förbättra systemet kontinuerligt: ​​Håll dig uppdaterad med den senaste informationen om cyberhot, attacktekniker och nya bevisfaktorer. Uppdatera och förbättra det automatiska poängsystemet regelbundet för att anpassa sig till nya trender, förfina kriterierna och förbättra bedömningarnas noggrannhet.

Att automatisera Admiralty Scoring Model för att bedöma cyberbevis kräver expertis inom cybersäkerhet, dataanalys och mjukvaruutveckling. Involvera domänexperter, cybersäkerhetsanalytiker och datavetare för att säkerställa effektiv implementering och anpassning till din organisations specifika krav eller användningsfall.

Att integrera CRAAP-testet (valuta, relevans, auktoritet, noggrannhet, syfte) med NATOs amiralitetspoängmodell kan ge en omfattande bedömningsram för att utvärdera trovärdigheten och kvaliteten på cyberbevis.

1. Definiera kriterierna: Kombinera kriterierna från båda modellerna för att skapa en enhetlig uppsättning utvärderingskriterier. Använd de fullständiga kriterierna för NATO Admiralty Scoring Model som de viktigaste bedömningsnivåerna, medan CRAAP-testet kan fungera som underkriterier inom varje nivå. Till exempel:
• Nivå 1 (indikation): Bedöm bevisen för valuta, relevans och auktoritet.
• Nivå 2 (Reasonable Belief): Utvärdera bevisen för noggrannhet och syfte.
• Nivå 3 (stark tro): Analysera bevisen för alla kriterier för CRAAP-testet.
• Nivå 4 (Fakta): Verifiera ytterligare bevisen för alla kriterier för CRAAP-testet.
2. Tilldela vikter eller poäng: Bestäm varje kriteriums relativa betydelse eller vikt inom den enhetliga bedömningsramen. Du kan tilldela högre vikter till kriterierna från NATO Admiralty Scoring Model eftersom de representerar huvudnivåerna, medan CRAAP-testkriterierna kan ha lägre vikter som underkriterier. Alternativt kan du tilldela poäng eller betyg till varje kriterium baserat på deras relevans och inverkan på den övergripande bedömningen.
3. Utveckla en automatiserad bedömningsprocess: Designa algoritmer eller regler baserat på de definierade kriterierna och vikterna för att automatisera bedömningsprocessen. Detta kan involvera naturliga språkbehandlingstekniker, textanalys eller andra metoder för att extrahera relevant information och utvärdera bevisen mot kriterierna.
4. Extrahera relevanta bevisegenskaper: Identifiera egenskaperna eller attributen hos bevisen som överensstämmer med CRAAP-testkriterierna och NATOs amiralitetspoängmodell. Till exempel, för auktoritet, kan du överväga faktorer som författaruppgifter, källans rykte eller peer review-status. Extrahera dessa funktioner från bevisen som används i den automatiserade bedömningsprocessen.
5. Tillämpa det enhetliga bedömningsramverket: Integrera den automatiserade bedömningsprocessen med det enhetliga ramverket. Mata in bevisen, tillämpa algoritmerna eller reglerna för att utvärdera bevisen mot de definierade kriterierna och generera poäng eller betyg för varje kriterium och övergripande bedömningsnivå.
6. Aggregera och tolka resultaten: Aggregera poängen eller betygen från varje kriterium och nivå för att få en övergripande bedömning av bevisen. Upprätta trösklar eller beslutsregler för att fastställa den slutliga klassificeringen av bevisen baserat på de kombinerade poängen eller betygen. Tolka resultaten för att kommunicera trovärdigheten och kvaliteten på bevisen till intressenter.
7. Validera och förfina det integrerade ramverket: Validera det integrerade ramverkets prestanda genom att jämföra dess resultat med manuella bedömningar eller etablerade riktmärken. Bedöm noggrannheten, precisionen, återkallelsen eller andra relevanta mätvärden för att säkerställa dess effektivitet. Kontinuerligt förfina och förbättra ramverket baserat på feedback och nya insikter.

Genom att integrera CRAAP-testet med NATO Admiralty Scoring Model kan du förbättra bedömningsprocessen, med hänsyn till de tekniska aspekterna av bevisen och dess valuta, relevans, auktoritet, noggrannhet och syfte. Denna integration ger en mer omfattande och väl avrundad utvärdering av bevisens trovärdighet och kvalitet.

Copyright 2023 Treadstone 71