Metodology 1Figure 1 - DeepView OSINT "Four D" MetodologyLa piattaforma DeepView, consente di gestire tutte le fasi operative in ambito Big Data, fornendo all'utente finale le soluzioni tecnologiche e organizzative necessarie per il recupero, la memorizzazione e l’analisi di dati strutturati e destrutturati, provenienti da fonti informative sia interne che esterne alle Organizzazioni di riferimento.

La metodologia utilizzata per governare tali processi organizzativi e tecnologici, è quella delle Four D, proveniente da varie declinazioni di ricerca in ambito OSINT (Open Source INTelligence), ben descritta dalla figura riportata a lato.

FourD Methodology – Fase 1 - Discovery

I sotto processi organizzativi e tecnologici che sovraintendono alla fase di Discovery, si riferiscono alle attività di selezione delle fonti informative (interne o esterne all’organizzazione committente), di configurazione degli agenti (Crawler) proprietari di DeepView per il reperimento delle informazioni (Deep, Dark o Surface Web), di recupero delle informazioni dalle fonti selezionate e di memorizzazione delle informazioni recuperate su basi dati NoSql interne o esterne alla piattaforma (eventualmente di terze parti, già disponibili nelle infrastrutture ICT del Cliente finale).

FourD Methodology – Fase 2 - Discrimination

I sotto processi organizzativi e tecnologici che sovraintendono alla fase di Discrimination, si riferiscono alle attività di selezione delle informazioni recuperate (sia interne che esterne all’organizzazione committente) allo scopo di identificare, ad esempio, i dataset contenenti le informazioni più recenti o relative a particolari insiemi di dati, distinguendo per classi di informazioni rilevanti o ininfluenti. In questa fase vengono applicati gli algoritmi di Data Mining, Text Analisys e Classification allo scopo di definire, partendo dai dati recuperati attraverso la fase 1, dei dataset potenzialmente significativi rispetto all’argomento di indagine.

"Four D" Methodology ExampleFigure 2 - "Four D" Methodology ExampleFourD Methodology – Fase 3 - Distillation

I sotto processi organizzativi e tecnologici che sovraintendono alla fase di Distillation, si riferiscono alle attività di estrazione delle informazioni rilevanti, rispetto all’argomento di indagine, dai dataset potenzialmente rilevanti costruiti durante la fase 2 di Discrimination. Durante questa fase vengono prodotti dataset significativi che rappresenteranno i risultati finali di indagine; tali risultati potranno essere correlati rispetto a specifiche metriche di rilevamento per erogare servizi di Alerting e Early Warning.

FourD Methodology – Fase 4 - Dissimination

I sotto processi organizzativi e tecnologici che sovraintendono alla fase di Dissimination, si riferiscono alle attività di rappresentazione e divulgazione dei risultati di analisi, rispetto all’argomento d’indagine. Durante questa fase oltre ad essere prodotte le rappresentazioni dei risultati, vengono definiti e governati i canali informativi attraverso i quali vengono distribuite le informazioni sensibili, valorizzando eventuali criteri di protezione e segregazione sui dati prodotti. La fase di Dissimination risulta molto importante nel caso vengano attivati servizi di Alerting o Early Warning in quanto il valore aggiunto di tali servizi è misurabile non solo attraverso la capacità del sistema di rilevare allarmi ma anche di effettuare le dovute segnalazioni.

FourD Methodology – Esempio Applicativo

La metodologia FourD, applicabile anche rispetto all’utilizzo di fonti informative interne alle organizzazioni, prevede quindi 4 fasi sequenziali, che applicate ad esempio su un tema di Brand Intelligence possono essere declinate come nella figura 2 di seguito presentata.

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