今天给大家分享阿卡迈技术公司（Akamai Technologies)的安全架构师本杰明·布朗（Benjamin Brown）的140页PPT：《开源情报中的认知偏见和批判性思维》
该PPT强调了在开源情报(OSINT)领域中，认知偏见对情报分析的潜在负面影响，并指出批判性思维和元认知的重要性。通过应用结构化的分析框架和方法，可以更有效地识别和纠正这些偏见，从而得出更准确的结论。杰明·布朗（Benjamin Brown）核心观点在于，为了获得可靠的情报，分析师必须意识到自己的偏见，并采取措施来减少其影响。
主要观点
认知偏见
认知偏见是主观判断的模式，可能导致不准确的结论。
常见的认知偏见包括确认偏见、自利偏见、回声效应、代表性偏见和可用性偏见。
开源情报（OSINT）
开源情报(OSINT)是从公开可用信息中产生的情报。
公开信息的质量通常有限，需要识别和处理其中的偏差。
批判性思维与元认知
批判性思维和元认知有助于识别和纠正认知偏见。
通过结构化的分析框架可以提高情报分析的准确性。
行动情报
准确且恰当的情报对于决策至关重要。
不准确的分析和错误的结论会导致不良的情报结果。
案例研究
文章通过几个案例展示了认知偏见如何影响开源情报(OSINT)分析，如Reddit在波士顿马拉松爆炸案中的角色、APT攻击归因、Doxxing事件等。
红迪网(Reddit)在波士顿马拉松爆炸案中的信息分析显示了多种认知偏见的影响。
高级持续性威胁(APT)的攻击归因经常受到确认偏见和自我服务偏见的影响。
Doxing和分布式拒绝服务(DDoS)攻击的分析也揭示了认知偏见和可用性偏见的问题。
