Hoạt động tình báo thay đổi thế nào trong cuộc chiến Nga – Ukraine?

Chia sẻ Facebook

Vài tuần trước khi Nga tiến hành chiến dịch quân sự đặc biệt tại Ukraine, Mỹ đã cảnh báo về khả năng xảy ra cuộc tấn công. Chỉ 8 năm sau khi Nga sáp nhập Crimea, quân đội Nga một lần nữa huy động dọc biên giới Ukraine.

Khi Mỹ và các chính phủ thành viên NATO khác theo dõi các hoạt động của Nga và xác định chính sách phản ứng phù hợp, thông tin tình báo kịp thời mà họ dựa vào không còn chỉ đến từ các gián điệp và vệ tinh gián điệp trị giá hàng triệu USD. Phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu lớn, điện thoại thông minh và vệ tinh giá rẻ đã chiếm vị trí trung tâm, trong khi trích xuất dữ liệu từ Twitter trở nên quan trọng không kém thứ gì khác trong bộ công cụ phân tích tình báo. Những công nghệ này cũng cho phép các hãng thông tấn và nhà quản lý theo dõi hành động, đóng góp phân tích.

Các chính phủ vẫn tiến hành các hoạt động thu thập thông tin tình báo nhạy cảm với sự trợ giúp của các nguồn lực dồi dào như ngân sách tình báo Mỹ. Tuy nhiên, trong số lượng lớn thông tin có giá trị được công bố rộng rãi, không phải tất cả đều được các chính phủ thu thập. Vệ tinh và máy bay không người lái rẻ hơn nhiều so với một thập kỷ trước, giúp các công ty tư nhân vận hành chúng. Gần như tất cả mọi người đều sở hữu smartphone với khả năng chụp ảnh và quay video tiên tiến.

Có thể nói, công nghệ hiện đại đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu tình báo và giúp chọn lọc ra những thông tin có giá trị.

Tình báo nguồn mở

Thông qua thông tin do các công ty thương mại và cá nhân nắm được, bất kỳ ai cũng có thể biết được hành tung của quân đội Nga thông qua tìm kiếm trên Internet hoặc nguồn cấp tin tức. Các công ty hình ảnh thương mại đăng tải những hình ảnh địa lý chính xác đến từng phút về lực lượng quân sự của Nga. Một số hãng thông tấn thường xuyên theo dõi và đưa tin về tình hình. Người dùng TikTok đăng video về thiết bị quân sự của Nga trên các toa tàu được cho là đang trên đường đến Ukraine. Vô số người đang theo dõi luồng thông tin này.

Trong hầu hết trường hợp, việc dân chủ hóa thu thập thông tin tình báo đều có lợi cho các chuyên gia tình báo. Các nhà phân tích của chính phủ đang đáp ứng nhu cầu đánh giá thông tin tình báo bằng cách sử dụng thông tin có nguồn gốc từ Internet, thay vì chủ yếu dựa vào các hệ thống được phân loại hoặc các cảm biến đắt tiền trên bầu trời hoặc bố trí trên hành tinh.

Tuy nhiên, rất khó để sàng lọc hàng terabyte dữ liệu công khai để có thông tin liên quan. Phần lớn dữ liệu có thể bị cố ý thao túng để đánh lừa, làm nhiệm vụ phức tạp thêm.

Giám đốc tình báo quốc gia Mỹ định nghĩa Tình báo nguồn mở (Open-Source Intelligence – OSINT) là hoạt động thu thập, đánh giá và phân tích thông tin có sẵn công khai. Các nguồn thông tin bao gồm các bản tin, bài đăng trên mạng xã hội, video YouTube và hình ảnh vệ tinh từ các nhà khai thác vệ tinh thương mại.

Các cộng đồng OSINT và các cơ quan chính phủ đã phát triển các thực hành tối ưu cho OSINT và có rất nhiều công cụ miễn phí. Các nhà phân tích có thể sử dụng các công cụ để phát triển các biểu đồ mạng, chẳng hạn của các tổ chức tội phạm, bằng cách rà soát các hồ sơ tài chính công khai về hoạt động tội phạm.

Các nhà điều tra tư nhân sử dụng các phương pháp OSINT để hỗ trợ việc thực thi pháp luật, nhu cầu của công ty và chính phủ. Những điều tra viên khác đã dùng OSINT để vạch trần tham nhũng và hoạt động tội phạm cho chính quyền. Tóm lại, phần lớn các nhu cầu về tình báo có thể được đáp ứng thông qua OSINT.

Máy học trong hoạt động tình báo

Ngay cả với các công cụ và phương pháp tốt nhất của OSINT, OSINT cũng góp phần khiến các nhà phân tích tình báo bị quá tải thông tin. Họ liên tục ở trong một chế độ cố gắng hiểu được luồng dữ liệu và thông tin thô không rõ ràng.

Máy học (machine learning), một tập hợp các kỹ thuật cho phép máy tính xác định các mẫu trong một lượng lớn dữ liệu, tỏ ra vô giá trong việc xử lý thông tin OSINT, đặc biệt là ảnh và video. Máy tính nhanh hơn nhiều trong việc sàng lọc thông qua các bộ dữ liệu lớn, vì vậy việc áp dụng các công cụ và kỹ thuật máy học để tối ưu hóa quy trình OSINT là một điều cần thiết.

Việc xác định các mẫu giúp máy tính đánh giá thông tin về sự lừa dối và độ tin cậy cũng như dự đoán các xu hướng trong tương lai. Chẳng hạn, máy học có thể được dùng để giúp xác định xem thông tin do con người hay bot/chương trình máy tính tạo ra và dữ liệu nguyên gốc hay gian lận.

Dù máy học không hoàn toàn chính xác, có thể dùng nó để đánh giá xác suất của một số kết quả nhất định, miễn là được đào tạo với dữ liệu phù hợp và có đủ thông tin hiện tại. Không ai có khả năng kết hợp OSINT và máy học để đọc suy nghĩ của Tổng thống Nga Vladimir Putin, song các công cụ này có thể giúp các nhà phân tích đánh giá, ví dụ, cuộc tấn công của Nga vào Ukraine diễn ra như thế nào.

Không chỉ tạo ra một lượng lớn dữ liệu tình báo, công nghệ còn giúp việc trích xuất thông tin khả dụng từ dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, hỗ trợ các nhà phân tích tình báo đưa ra bức tranh toàn cảnh.

Du Lam

Gửi bình luận

Bài viết cùng chuyên mục

Hành trình 15 năm thay đổi thế giới của Twittericon0Trong quá trình hình thành và phát triển, Twitter đã thay đổi không ít lĩnh vực, đáng chú ý nhất là báo chí, truyền thông.

Mạng xã hội Twitter và nguồn gốc lịch sử gây tranh cãiicon0Là một trong các mạng xã hội lớn nhất thế giới, câu chuyện Twitter khởi đầu như thế nào vẫn là một chủ đề gây tranh cãi.

Từ Facebook tới TikTok: Những khác biệt văn hoá kinh doanh Á - Âu

icon 0

Lucas Ou-Yang, hiện đang là quản lý công nghệ tại TikTok, từng là kỹ sư tại Facebook và Snap, đã chia sẻ những khác biệt về văn hoá doanh nghiệp giữa các công ty công nghệ Mỹ và Trung Quốc.

CEO Baemin Việt Nam: Ứng dụng công nghệ giúp ngành F&B phục hồi và tăng trưởng

icon 0

Theo ông Jinwoo Song, Tổng Giám đốc của Baemin Việt Nam, ứng dụng công nghệ giúp các doanh nghiệp F&B khai phá các cách tiếp cận hiện đại, tối ưu hóa vận hành và cải thiện tốc độ và chất lượng dịch vụ giao hàng thông qua nguồn lực trung gian.

Nguồn thu quảng cáo của các đài phát thanh truyền hình giảm 40 - 50%

icon 0

Nguồn thu quảng cáo của các đài phát thanh truyền hình ước tính sụt giảm 40 - 50% trong năm 2021. Mạng xã hội, xu hướng số hóa mang đến những thách thức trong việc duy trì lượng khán thính giả và phát triển các nền tảng số.

Apple sẽ cho phép người dùng cài đặt ứng dụng từ bên thứ ba?icon0Theo dự luật mới từ Liên minh Châu Âu (EU), Apple sẽ buộc phải cho người dùng cài đặt các ứng dụng bên ngoài của hàng App Store.

Gã khổng lồ Internet Trung Quốc Tencent tuyên bố kỷ nguyên bùng nổ đã là dĩ vãng

icon 0

Sau Alibaba, tới lượt Tencent liên tiếp đối mặt tin dữ khi Trung Quốc siết chặt kiểm soát ngành Internet, vốn từng được tạo điều kiênk để bùng nổ.

Nhiều người Ukraine mang theo Bitcoin để phòng thân

icon 0

Nga tấn công Ukraine: Nhiều người dân Ukraine đang tìm đến Bitcoin trong bối cảnh ngân hàng trung ương đình chỉ các hoạt động giao dịch.

Cha đẻ Ethereum nói mua NFT như cờ bạc icon 0

Vitalik Buterin từng so sánh NFT với trò cờ bạc. Ông cho rằng bản thân không ghét NFT, nhưng những bộ sưu tập phải có giá trị thật.

Cựu nhân viên tiết lộ Microsoft đang hối lộ hàng trăm triệu USD ở nước ngoài

icon 0

Cựu giám đốc Yasser Elabd, đã tiết lộ ông bị Microsoft sa thải sau khi cố gắng cảnh báo lãnh đạo cấp cao về tình trạng nhân viên, nhà thầu phụ thường xuyên đưa hối lộ cho các quan chức chính phủ ở nước ngoài.

XEM THÊM BÀI VIẾT

Chia sẻ Facebook