美国《情报界开源情报战略（2024—2026）》解读

2024年3月8日，美国家情报总监办公室及中央情报局发布《情报界开源情报战略（2024-2026）》。该战略指出了美国开源情报战略的任务、愿景，并提出了四个战略重点领域、两个关键推动因素，并概述了下步前进方向。该战略的发表标志着开源情报在美国国家安全战略中的地位进一步提升，其基于当前开源情报持续迅猛扩张及发展的现状，力求通过在机制建设、技术赋能、专业塑造、伙伴合作等方面采取措施来提升开源情报支援国家安全决策的能力。

美国发布《情报界开源情报战略（2024-2026）》

战略出台背景　随着信息时代的到来，大数据已经成为情报领域的一种客观存在，而开源情报乘着信息技术的东风，其对美国情报界的作用也日益重要。美国认为开源情报不仅自身具有可及性和隐蔽性强、信息检索目标域广泛、来源公开等独特优势，而且能够促进其他门类情报的搜集、分析。而且随着人工智能、机器学习等技术的发展成熟，使得对开源情报的搜集和处理的效率显著提高，此前开源情报面临的质疑与问题变得易于克服，其竞争优势也在乌克兰危机战场等情报实践中充分验证。美国情报界正是注意到信息技术飞速发展正在持续对开源情报工作产生一种强制推动力，因而意识到必须加强开源情报领域的战略设计，动态更新开源情报的情报体制、工作模式和技术手段，以保证美国情报界能够在大数据时代充分发挥开源情报效能，服务决策。

战略出台目的　该战略旨在通过系列措施的合作，形成一个能使开源情报更加充分融入整个美国情报界工作流程、技术工艺及全源分析的框架，以促进开源情报这一情报门类的发展。情报界希望简化数据获得、发展创新技术以搜集和挖掘开源数据，并且强化整个情报界开源搜集活动的协调一致，迭代更新开源情报技术标准，培养高水平的开源情报人力资源，进而发挥开源情报方面的最大效能以保证情报界很好地为战斗员及国家安全决策者提供决策优势。

乌克兰危机中乌军利用”情报众筹“软件开展战场开源情报搜集

主要内容　该战略在建成一个专业、融合、敏捷的开源情报体系的愿景指引下，明确了四个战略关注领域，并认识到高效管理及伙伴合作是实现战略的关键推动因素。

目标一：协调开源数据采集和扩展共享。战略指出情报界所有成员都应该能发现情报界获得的开源数据和开源情报报告，首先就需要扩大公众可获得信息和商业可获得信息的可及性，协调两类信息的分布式获取，确保情报界拥有最有效的获取模式和最广泛的数据共享。其次，在情报界实施商业可获得信息框架，在集中的多领域数据目录中跟踪公众可获得信息和商业可获得信息，以提高透明度；并通过开发互操作标准和数据标签标准来加强情报界数据管理，以确保数据及时和可用地传递给任务用户。最后，建立通用的开源情报平台，以方便访问共享数据和工具。

开源情报生产环境需要功能更强大的信息整合与共享环境。当前，开源情报素材来源广、数据类型复杂，各种数据资源需要实现集中存储和管理。同时，情报部门在进行情报处理分析时，又需要各类情报素材和数据的快速及时响应和共享，因此战略提出了这一目标。而各类情报数据都是行业领域的专业资源，如何消除各情报部门的信息“烟囱”，实施不同平台系统的异构数据整合，确保开源情报平台数据集成与共享的及时性、完整性、准确性和一致性将是实现该目标亟需解决的问题。

 美国中央情报局(CIA)获取情报的技术手段

目标二：建立集成的开源搜集管理。该战略指出集成搜集管理是确保情报界开源情报搜集工作得到优化，以满足国家安全和情报界任务要求的必要条件。首先，必须开发开源情报灵活且基于共同基准的工作流程，以协调情报界的搜集活动，包括依据情报搜集要求重点进行差距分析及确定最佳情报界部门解决关键差距。其次，必须建立一个情报界范围内的集成且敏捷的搜集编排系统，保证需求和搜集工作的集体可见性。

开源情报搜集环境要求效率更高的信息搜集管理。大数据时代，情报搜集素材发生前所未有的变化，数量规模激增，形式繁杂多样。新品类的公开信息资源在情报生产素材中所占比重日益增大，发挥作用日趋显著。美国情报界各部门均想在开源情报领域“分一杯羹”，这就容易导致开源情报搜集的无序、重复、低效，因此战略提出了这一目标。而建构统一的工作流程和搜集编排系统容易，但关键在于打破情报界各情报机构间的壁垒。只有各情报部门彻底跨越机构间的藩篱，自觉地形成合作共赢的理念，才能实施分工合理、高效及时的开源搜集管理。

目标三：推动开源情报创新以提供新功能。战略指出，开源数据和平台的快速扩展要求情报界不断调整其工具和技术，通过适合各类任务及情报用户需求的方式向用户提供及时、准确的开源情报。开源情报界必须继续扩展在开源情报任务中对人工智能、机器学习和人类语言技术的应用，并且具备在非机密系统上测试新功能的能力，这些系统比机密网络的风险和障碍更少。

开源情报应用环境需要更加创新的科技能力。当前，开源情报工作面临的主要问题并不是数据的匮乏，而是数据的庞杂，大量无序的数据使情报分析人员难于应付，许多数据可能会“沉睡”在某些载体上而被忽视。而想要充分利用这些开源情报数据，这就需要发掘开源情报数据的有效技术。这就是战略提出目标三的现实依据。事实上，针对这一问题，美国情报界已经开始运用人工智能、机器学习等高新技术进行情报的攫取与分析等。然而，只有人力资源与系统工具有机地结合，才能充分利用情报价值。但当前使用人员难于了解系统工具的内在处理机制，人机结合难度高。如何实现高质量的人机交互将是实现这一目标的未来挑战。

美国国防部成立生成式AI工作组，帮助改善情报和作战规划

目标四：发展下一代开源情报人力及技术。战略指出为在动态开源技术环境中识别、获取和提供开源情报，必须建立和发展通用的开源情报技术标准和培养下一代工作人员。首先，必须建立通用的可与其他门类情报兼容的开源情报技术标准及训练标准，且标准要定期更新，以跟上开源领域的变化。其次，面对生成式人工智能带来的机遇和风险，开源情报界首先建立并发展该技术，这将为人机协作设定标准，这也是未来开源情报工作的基础。此外，情报界必须制定明确的培训路径，从基础层级到专家层级，要拥有相应的技能要求，包括数据敏锐度及技术才能。

开源情报分析环境需要与时俱进的人力资源和技术标准。当前，美国情报界其实并不缺少从固有工作模式中成长起来的、胜任传统任务的分析人员，也并不缺少从过去情报分析任务中总结出来的关于情报技术的“金科玉律”。但面对开源情报素材处理需求，开源情报界分析人员的专业能力及情报技术事实上并未做到与时俱进，还未具备高效的大数据情报资源发掘能力和分析运用水平，这便是战略提出目标四的现实需求。而实现这一目标的难点则在于如何与飞速发展的开源数据环境保持同步。众所周知，当今科技发展日新月异，开源情报分析人员训练标准及情报技术标准的形成需要高度结合新知识、新技术的发展，如何动态保持标准更新将是其需重点解决的问题。

管理　战略指出美国开源情报业界的优势在于整个情报界18个机构的联合参与，而这也就要求对整个业界进行有效的管理协调，包括建立标准、协调现有政策、开发新能力等举措将有助于解决整个业界的挑战。

美国情报界18个情报机构

合作　战略要求情报界与学术界、私营企业和外国同行进行接触；培养和深化与外部专家的关系，以跟上开源环境中技术的进步；必须与国外伙伴建立持久的协议，来共享搜集、工具和情报技术；必须承诺在开源情报团体内部开展不同的合作，分享从美国政府外部来源获得的新技术、数据和见解。

思想观念上，进一步提升开源情报战略地位。2022年10月12日，美国政府发布的《国家安全战略》明确指出，调整情报组织架构和加强开源资源整合是实现现代化国家治理所需的必要举措。2023年8月10日，美国家情报总监办公室网站发布了2023年《国家情报战略》，报告提出要深化并拓展情报共同体的专业性，强化情报收集与分析能力，发展新的伙伴关系以及外部能力等。2024年，美国紧接着就发布了《情报界开源情报战略》。从该战略内容看，与《国家安全战略》及《国家情报战略》一脉相承，是上述两个战略的具体落实。可见，开源情报的战略价值已正式上升至国家安全层面，已经进入到美国顶层国家安全战略设计中，开源情报的战略地位进一步提升。尽管当前受制于组织壁垒和技术水平，开源情报的战略地位与传统的秘密情报仍存在一定的差距，但从近几年以乌克兰危机为代表的战场实例中可见，美国对开源情报的应用水平已经在战场中得到多方位的体现，在情报搜集、共享和利用等环节起到很大的辅助推动作用。开源情报不仅起到辅助决策的作用，更通过情报披露等手段实现“武器化”，给敌方造成一定认知冲击。随着美国开源情报战略的发布，未来美国将进一步推动开源情报工作的体系化、专业化，特别是通过一次次实践验证的开源情报技术或将运用到对我情报对抗中，对我造成一定冲击，我需高度关注其下步发展动向。

美国发布2023年《国家情报战略》

方法途径上，明确开源情报发展的重点方向。此次发布的开源情报战略可以说是对美国开源情报发展的顶层设计，明确了开源情报下步重点发展方向。其中，在机制建设方面，强调建设资源共享、数据获取、集成搜集等机制，并指出要建立和完善各类指标、政策管理和监督机制；在技术赋能方面，强调对人工智能、机器学习和人类语言技术等新技术在开源情报搜集及分析上的应用，及开源情报平台、搜集编排系统和非涉密系统的开发使用；在专业塑造方面，强调要进一步推进开源情报的专业化，建立该情报门类的专业技术标准、人才培养路径等；在伙伴合作方面，强调与学术界、私营企业和外国同行等的互利合作，加强技术、资源共享。事实上，开源情报是典型的“技术驱动型”的情报门类，无论是机制建设，还是伙伴合作等其他措施，都是为了与最新开源情报技术相适应，实现最佳的人机交互，充分发挥开源手段的最大效能。目前，美国在人工智能、机器学习等科技领域处于领先地位，特别是以ChatGPT为代表的通用大模型人机交互系统的问世，再次更新了人们的认知，对整个情报行业也产生了较大的冲击。此次美国开源情报战略的发布，意味着其将在开源情报领域继续大力开发和运用通用大模型等新兴技术，并动态更新配套的开源情报工作相关的体制机制、训练标准、技术要求等，以实现对开源情报的高效利用。未来，美国人工智能相关系统在我国的推广运用，或对情报安全造成威胁，需要高度警惕。

发展趋势上，开源情报战略将进一步被细化。随着大数据时代的到来和人工智能技术的发展，传统的开源情报工作模式、体制机制、技术手段已经无法有效地完成美国情报界所赋予其的任务。所以美国情报界开源情报工作的指导理念要与时俱进，技术路径也要动态升级。在这一背景下，美国开源情报战略应运而生。该战略在最后简述了下一步计划，其中提到下一步情报界将形成全面的《开源情报战略行动计划》。本文分析认为该计划将会成为美国情报工作对开源情报的具体实施机制。其将针对美国《开源情报战略》中提出的重点发展方向进行细化，制定更为切实可行的各类制度机制，进一步促进整个开源情报界融合化、专业化的发展，在加强跨机构的、公私合作式的开源情报资源整合的同时，进一步强化组织机构、技术水平与专业人才等推进支撑开源情报活动的底层能力建设。此外，本次发布的为2024至2026年战略，可见美国情报界对开源情报战略设计的周期很短，目的就在于适应大数据时代的飞速发展。此外，在严密关注其战略及计划变化动向的同时，还要严密跟踪开源情报技术发展及应用的情况。