OSINT (Açık Kaynak İstihbaratı) tam olarak nedir ve nasıl yapılır?

Teknoloji, istihbaratın toplanma ve analiz edilme biçiminde bir devrim yaratıyor.

Bilgisayarı olan ve nereye-nasıl bakacağını bilen sıradan insanların büyük etkiler gösterebilmesini sağlıyor.

Örneğin ABD ve diğer NATO üyesi devletler, Rusya’nın faaliyetlerini izleyip uygun politika tepkilerini belirlerken, güvendikleri anlık istihbarat artık yalnızca milyonlarca dolarlık casus uydulardan ve sahadaki casuslardan gelmiyor.

NEREYE VE NASIL BAKILMASI GEREKTİĞİNİ BİLMEK GEREKİYOR

Sosyal medya, büyük veri, akıllı telefonlar ve düşük maliyetli uydular artık ön plana çıktı ve Twitter’ı deyim yerindeyse kazımak, istihbarat analistinin alet edevat kutusunda diğer her şey kadar önemli hale geldi.

Bu teknolojiler ayrıca haber kuruluşlarının ve gazetecilerin de bir eylemi takip etmelerine ve analizlere katkıda bulunmalarına izin veriyor.

Hükümetler hâlâ istihbarat bütçesi gibi kapsamlı kaynakların yardımıyla hassas istihbarat toplama operasyonları yürütüyor. Ancak muazzam miktarda değerli bilgi aslında kamuya açık ve bunların hepsi de fiilen hükümetler tarafından toplanmıyor.

Uydular ve insansız hava araçları, on yıl öncesine göre çok daha ucuz, özel şirketlerin bunları işletmesine olanak tanıyor ve neredeyse herkesin gelişmiş fotoğraf ve video özelliklerine sahip bir akıllı telefonu var.

OSINT (Açık Kaynak İstihbaratı)

Ticari şirketler ve bireyler tarafından elde edilen bilgiler aracılığıyla, örneğin Rusya’nın Ukrayna'daki askeri konuşlanmalarının verilerine internet araması veya haber akışı aracılığıyla aslında herkes erişebilir.

Ticari görüntüleme şirketleri, Rusya’nın askeri güçlerinin en güncel, coğrafi olarak kesin görüntülerini yayınlıyor. Üstelik çeşitli haber ajansları durumu düzenli olarak izliyor ve bildiriyor. TikTok kullanıcıları bile, Rusya’nın askeri teçhizatının, Ukrayna çevresinde halihazırda bulunan güçleri artırma yolunda olduğu iddia edilen vagonlara ait bir video yayınladı. Açık kaynak istihbaratçıları işte bu büyük veriyi belli algoritmalara ve sisteme göre eler ve noktaları birleştirerek bazı yeni sonuçlara varır; yani analiz eder.

İstihbarat toplamanın bu denli demokratikleşmesi çoğu durumda istihbarat uzmanları için bir nimettir. Devlet için çalışan analistler de, öncelikli olarak sınıflandırılmış sistemlere veya gökyüzünde yüksek veya gezegende dizili pahalı sensörlere güvenmek yerine, internet üzerinden elde edilen bilgileri kullanarak istihbarat değerlendirmelerine duyulan ihtiyacı dolduruyor.

Bununla birlikte, ilgili bilgiler için kamuya açık terabaytlarca veriyi elemek zordur. Verilerin çoğunun kasıtlı olarak düşmanı aldatmak için manipüle edilmiş olabileceğini bilmek ise görevi karmaşıklaştırıyor.

Örneğin ABD ulusal istihbarat direktörü, Açık Kaynak İstihbaratını (veya OSINT’i) ‘kamuya açık bilgilerin toplanması, değerlendirilmesi ve analizi’ olarak tanımlıyor. Bilgi kaynakları arasında haber raporları, sosyal medya gönderileri, YouTube videoları ve ticari uydu operatörlerinden alınan uydu görüntülerine kadar neredeyse her şey yer alıyor. 

OSINT toplulukları ve devlet kurumları OSINT için en iyi uygulamaları geliştirdi  ve çok sayıda ücretsiz araç herkesin kullanımına açık. Analistler, suç faaliyeti için kamuya açık mali kayıtları tarayarak, örneğin suç örgütlerinin ağ çizelgelerini geliştirmek için dahi bu araçları kullanabilirler.

Özel ajanlar, kolluk kuvvetleri, kurumsal ve devlet ihtiyaçlarını desteklemek için artık OSINT yöntemlerini kullanıyor. Ajanlar, yolsuzluğu ve suç faaliyetlerini yetkililere ifşa etmek için OSINT’i kullanıyor. Kısacası, istihbarat ihtiyaçlarının çoğu artık OSINT aracılığıyla karşılanıyor.

Machine Learning İstihbaratı

En iyi uygulamaları ve araçlarıyla bile, OSINT, istihbarat analistlerinin uğraşmak zorunda olduğu aşırı bilgi yüküne fazladan katkıda bulunur. İstihbarat analisti, tipik olarak, sürekli bir belirsiz ham veri ve bilgi akışını anlamlandırmaya çalışan reaktif bir modda yaşar.

Bilgisayarların büyük miktarda verideki kalıpları tanımlamasına izin veren bir dizi teknik olan makine öğrenimi, OSINT bilgilerinin, özellikle fotoğraf ve videoları işlemek için paha biçilmez olduğunu kanıtlıyor. Bilgisayarlar, büyük veri kümelerini eleme konusunda çok daha hızlıdır, bu nedenle OSINT sürecini optimize etmek için makine öğrenimi araçlarını ve tekniklerini benimsemek bir zorunluluktur.

Bu kalıpları belirlemek, bilgisayarların verileri aldatma ve güvenilirlik açısından değerlendirmesini ve üstelik gelecekteki eğilimleri tahmin etmesini mümkün kılar. Örneğin, bunun için makine öğrenimi kullanılabilir. Verinin bir insan tarafından mı yoksa bir bot veya başka bir bilgisayar programı tarafından mı üretildiğini ve bir veri parçasının gerçek mi yoksa sahte mi olduğunu belirlemeye yardımcı olmak için kullanılırlar.

Makine öğrenimi kesinlikle bir kristal küre olmasa da, doğru verilerle programlanmışsa ve yeterli güncel bilgiye sahipse, belirli sonuçların olasılıklarını değerlendirmek için kullanılabilir.

Ama hiç kimse, Rusya Devlet Başkanı Vladimir Putin’in zihnini okumak için OSINT ve makine öğrenimi kombinasyonunu kullanamayacak, ancak bu araçlar, analistlerin örneğin Rusya’nın Ukrayna’yı tamamen işgalinin nasıl sonuçlanabileceğini değerlendirmelerine yardımcı olabilir.

Teknoloji, bir dizi yeni istihbarat veri kaynağı üretti, ancak teknoloji, insan zekasına sahip analistlerin büyük resmi bir araya getirmesine yardımcı olmak için büyük verilerden anlamlı bilgiler çıkarmayı da kolaylaştırıyor.

Kaynak: M5