ГОСТ Р 59926-2021/ISO/IEC TR 205472:2018 Информационные технологии (ИТ). Эталонная архитектура больших данных. Часть 2. Варианты использования и производные требования

     5.4.3 Вариант использования 15: Обработка и анализ разведывательных данных

Применение

Работающим с разведданными аналитикам требуются следующие возможности:

- идентифицировать взаимосвязи между объектами (например, людьми, организациями, местами, оборудованием);

- выявлять тенденции в настроениях или намерениях как населения в целом, так и групп лидеров, таких как государственные деятели и представители негосударственных структур;

- выявлять с упреждением случаи злонамеренного использования искусственного интеллекта;

- определять место и, по возможности, время проведения враждебных действий, включая установку самодельных взрывных устройств;

- отслеживать местоположение и действия потенциально враждебных действующих лиц;

- осмысливать и извлекать знания из многообразных, разрозненных и часто неструктурированных (например, текстовых) источников данных;

- обрабатывать данные вблизи точки сбора и обеспечивать легкий обмен данными с/между отдельными солдатами, подразделениями, отрядами передового базирования и высшим руководством гарнизонов.

Текущий подход

Объем данных варьируется в диапазоне от десятков терабайт до сотен петабайт, причем устройства сбора фото/видеоданных собирают петабайт данных за несколько часов. У пехотинцев обычно имеется от одного до сотен гигабайт данных, хранящихся в портативном/карманном устройстве. Сведения о программном обеспечении приведены в A.3.3.

Планы на будущее

Данные в настоящее время существуют в изолированных хранилищах. Эти данные должны быть доступны через семантически интегрированное пространство данных. Широкий спектр типов, источников, структур данных различного качества будет охватывать рад предметных областей и требует интегрированного поиска и анализа. Большинство ключевых по важности данных либо являются неструктурированными, либо хранятся в виде графических образов или видеоматериалов, что требует значительной обработки для выделения объектов и извлечения информации. Качество сети, происхождение данных и безопасность имеют важнейшее значение.