ChatGPT para analistas OSINT

ChatGPT para analistas OSINT: seu assistente com tecnologia de IA para organizar a inteligência coletada

Ervin Zubic

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Sobrecarregado com dados de inteligência? Os analistas OSINT podem usar ChatGPT para automatizar organização, marcação e recuperação. Aprenda os prompts estruturados para gerenciamento eficiente de informações e tomada de decisões mais rápida.

Colaboração Dinâmica. Imagem criada usando DALL-E .

Algumas semanas atrás, escrevi um artigo intitulado “ Automatize a escrita de relatórios OSINT com ChatGPT | Intel Assistant Agent ”, que se concentrou na criação de um agente para coleta de inteligência. Embora emocionante, não se compara ao trabalho de um analista real.

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Hoje vamos montar algo muito mais prático e essencial para suas investigações. Criaremos um assistente que ajudará os analistas a resumir e organizar grandes quantidades de informações da web em um formato estruturado, facilitando a transformação de dados em inteligência acionável.

Figura 1. A imagem exibe o título “Intel Sourcing Agent” de Ervin Zubic, com uma descrição explicando que o ChatGPT Intel Sourcing Agent ajuda os analistas de inteligência extraindo, avaliando e formatando informações de fontes fornecidas em markdown para fácil integração em anotações aplicativos.

Construiremos um Intel Sourcing Agent que extrai, avalia e formata informações em markdown para integração perfeita em aplicativos de anotações, agilizando seu processo de análise. Essa abordagem estruturada garante o reconhecimento rápido de informações relevantes, permitindo que os membros da equipe se atualizem rapidamente ou permitindo que os analistas revisem e revisem a inteligência com eficiência.

Ao final deste artigo, todas as informações coletadas estarão estruturadas e formatadas conforme imagem abaixo. Vamos começar.

Figura 2. A imagem mostra o relatório final de inteligência formatado gerado pelo Intel Sourcing Agent, detalhando um incidente em que um malware backdoor teve como alvo um governo europeu, incluindo avaliações da fonte e das informações, detalhes importantes e tags relevantes para fácil referência.

Prompts estruturados do ChatGPT: a espinha dorsal do agente de fornecimento de inteligência

As instruções para orientar o ChatGPT Intel Sourcing Agent não são arbitrárias, mas cuidadosamente elaboradas para garantir clareza, consistência e abrangência. Aqui está uma visão geral da estrutura e do propósito por trás desses prompts (você pode baixar a estrutura completa dos prompts em meu GitHub ):

Preparando o cenário: solicitações iniciais para uma avaliação precisa da Intel

Depois de clicar no prompt START Intel Collection, você será solicitado a fornecer um link ou anexar a inteligência coletada.

Solicitação : “Forneça o link ou anexe o documento que contém a inteligência.”

Figura 2. A imagem mostra uma interface de chat onde um analista inicia o processo de coleta de informações, e o agente de IA solicita o link ou documento contendo a inteligência, com o analista fornecendo um link para um artigo sobre prisões relacionadas à lavagem de dinheiro.

Após fornecer o link ou anexar o documento solicitado, será perguntado se a inteligência que você apresentou possui tradução estrangeira relevante.

Prompt: “Este documento tem tradução estrangeira? [SIM NÃO]"

Às vezes, a informação original encontrada pode estar numa língua estrangeira e, se for esse o caso, queremos ter a certeza de catalogar a fonte original e traduzida em conformidade. Ao abordar esta questão antecipadamente, o agente pode ajustar a sua abordagem de processamento em conformidade.

Em seguida, você será solicitado a avaliar a inteligência coletada. Para esta avaliação, adotamos um sistema de classificação de inteligência do Exército dos EUA.

Pergunta: “Qual é o nível de avaliação desta inteligência? Escolha uma das opções abaixo:”

Figura 3. A tabela categoriza a confiabilidade da fonte em seis níveis, de A (totalmente confiável) a F (a confiabilidade não pode ser julgada) e a credibilidade da informação em seis níveis, de 1 (confirmada por outras fontes) a 6 (a verdade não pode ser julgada). ), cada nível codificado por cores para maior clareza.

Esta dupla solicitação é fundamental para estabelecer a credibilidade e confiabilidade tanto da fonte quanto das informações contidas no documento. Ao avaliar a nossa inteligência recolhida, toda a equipa pode aceder, partilhar e organizar as informações de forma mais eficaz, permitindo aos analistas priorizar o seu foco nos dados mais fiáveis ​​ou tomar as medidas necessárias para validar a informação recolhida e melhorar a sua classificação.

Extraindo informações importantes: mineração automatizada de dados do ChatGPT

Uma vez definidos os detalhes fundamentais, o agente passa para a fase de extração. Os principais elementos são extraídos do documento, incluindo:

• Título: Identifica o documento.
• Níveis de Avaliação: Reforça a avaliação inicial.
• Fonte: Especifica a origem da informação.
• Data: Fornece um contexto de linha do tempo.
• Detalhes principais: destaca informações cruciais.
• Tags: Facilita a catalogação fácil e recuperação futura.

Figura 4. A imagem mostra a saída de descontos do ChatGPT para um relatório de inteligência na parte superior, com a aparência formatada do mesmo relatório quando colado em um caderno Obsidian, detalhando um artigo sobre supostos lavadores de dinheiro envolvidos em um esquema de abate de porcos.

O agente então formata essas informações em markdown, garantindo que estejam prontas para integração perfeita em aplicativos de anotações como o Obsidian . Este formato padronizado permite copiar e colar rapidamente, minimizando a entrada manual e possíveis erros.

Para aprender como usar o aplicativo de anotações Obsidian, leia:

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Alcançando a Excelência OSINT: Os Benefícios de uma Inteligência Bem Organizada

O objetivo principal do ChatGPT Intel Sourcing Agent é economizar tempo e aumentar a precisão durante a coleta de inteligência. Veja como:

1. Simplificando a entrada de dados: Ao automatizar a extração e formatação de detalhes importantes, o agente reduz o trabalho manual envolvido na catalogação de inteligência. Isso não apenas acelera o processo, mas também garante consistência entre as entradas.
2. Melhorando a confiabilidade dos dados: A avaliação estruturada de fontes e informações ajuda os analistas a avaliar rapidamente a confiabilidade dos dados. Este sistema de avaliação em camadas permite uma compreensão diferenciada da inteligência, auxiliando na tomada de decisões mais informadas.
3. Melhorar a acessibilidade: O uso de tags e um formato padronizado facilita a pesquisa e a recuperação de informações específicas. Isto é especialmente benéfico em ambientes de ritmo acelerado, onde o acesso rápido a informações relevantes é fundamental.
4. Facilitando a colaboração: O formato de redução e a estrutura clara facilitam o compartilhamento e a colaboração em relatórios de inteligência. Os membros da equipe podem compreender rapidamente o contexto e os pontos-chave de cada entrada, promovendo melhor comunicação e coordenação.

Figura 5. O GIF mostra o processo completo do Intel Sourcing Agent, desde a inicialização da coleta de inteligência até a extração e formatação das informações em markdown para fácil integração em aplicativos de anotações como o Obsidian.

Experimente você mesmo o Intel Sourcing Agent visitando a loja ChatGPT .

Capacite sua análise OSINT: crie seu agente organizacional ChatGPT

A criação de um ChatGPT Intel Sourcing Agent requer atenção cuidadosa à estrutura dos prompts e aos objetivos finais do seu sistema. Seguindo a estrutura delineada, você pode desenvolver um agente que aumente significativamente a eficiência e a precisão da coleta de inteligência. A economia de tempo e a maior confiabilidade dos dados podem transformar a maneira como os analistas trabalham, permitindo que eles se concentrem em análises de nível superior e no planejamento estratégico.

O ChatGPT Intel Sourcing Agent é uma prova do poder da automação bem projetada no trabalho de inteligência. Você pode baixar a estrutura detalhada do prompt na minha página do GitHub . Embora esta estrutura seja um guia robusto, você provavelmente precisará ajustá-la para se adequar ao seu ambiente específico. Ao investir tempo na personalização desses prompts estruturados e na definição de objetivos claros, você pode construir uma ferramenta que não apenas economiza tempo, mas também eleva a qualidade da análise de inteligência.